セキュリティ分析のメリット

セキュリティ分析

ほぼリアルタイムの脅威分析により、AIやMLのテクノロジーはサイバーセキュリティにおいて重要な役割を担うようになりました。これらの高度なテクノロジーは、以下のリソースからデータを集約し、異常なアクティビティを検知すると組織に通知します。

• エンドポイントのパフォーマンス

• 行動データ

• ビジネスアプリケーションの使用状況

• 外部の脅威インテリジェンスソース

セキュリティ分析の最近の進歩には、認証時の行動やアプリケーションコードから得た経験や知見に基づいて検知モデルを微調整する適応型学習システムがあります。これにより、インテリジェントな異常検知を実現し、関係者にアラートを通知します。こうしたテクノロジーは、以下のようなリアルタイムデータを蓄積して分析します。

• 地理的位置情報

• 脅威インテリジェンス

• アセットのメタデータ

• IPコンテキスト

• ユーザーの行動

これらのデータは、迅速な脅威への対応と調査の両方に活用できます。

セキュリティ分析のメリット

セキュリティ侵害が実際に悪用された場合の直接的・間接的なコストは非常に大きく、サイバーセキュリティはビジネスに不可欠な課題となっています。従業員、顧客、サプライヤー、パートナーは、組織のシステムに高い可用性を求めており、サイバー攻撃によって生じる処理の遅延やサービス停止を許容しません。

セキュリティ分析のユースケース

サイバー攻撃者の手法や戦術の進歩に伴い、セキュリティ分野は拡大しています。フィッシング、マルウェア、ランサムウェアなど、一般的な攻撃手法の巧妙化も、セキュリティ環境をさらに複雑にしています。現在、サイバー攻撃の最大98%が何らかのソーシャルエンジニアリングに依存しています。ITの専門家でさえこうした巧妙な手口の被害に遭う可能性があるため、対策は非常に困難です。攻撃は短時間で実行され、ネットワークサーバー、エンドポイント、アプリケーションなど、複数のデータソースに兆候が分散することが多いため、検知が困難です。

こうした複雑な状況において、MLを活用したセキュリティ分析は、組織にさまざまなメリットをもたらします。

1. 侵害された認証情報、ラテラルムーブメント、データの持ち出しなど、複雑な攻撃手法を可視化します。

2. ユーザーアカウントのアクティビティや行動を分析し、内部脅威による攻撃を早期に検知します。

3. 既知の不審なアクティビティに関するインサイトを提供することで、プロアクティブなセキュリティを実現します。組織は脅威が悪用される前に対策を講じることができます。

セキュリティのためのデータ分析のメリット

セキュリティ分析には、従来のアプリケーションセキュリティでは得られないさまざまなメリットがあります。膨大で多様なデータをほぼリアルタイムで分析できることは、セキュリティ分析の大きな利点です。分析対象となるデータには、次のようなものがあります。

• エンドポイントおよびユーザーの行動データ

• ネットワークトラフィック

• クラウドの利用状況とトラフィック

• ビジネスアプリケーション

• IT以外のコンテキストデータ

• 外部の脅威インテリジェンスソース

• アクセスおよびID管理データ

• 監査時のコンプライアンス証明

こうした多様なデータソースを分析すると、組織はイベントを包括的に把握できます。各データソースの情報を関連付けることで、分析によるプロアクティブなセキュリティインシデントの検知と迅速な対応が可能になり、システムとデータの完全性を守れます。分析が組織のセキュリティにもたらす主なメリットを以下に紹介します。

プロアクティブなセキュリティ -ログデータなどの情報とイベントをほぼリアルタイムで関連付けることで、セキュリティ分析は不審なアクティビティの兆候をすばやく検知します。これがプロアクティブなセキュリティ体制の基盤となり、脅威を早期に検知して対応力を大幅に高められます。

規制コンプライアンスの維持 -セキュリティ分析を活用すれば、PCI-DSS、HIPAA、GDPRなどの業界規制や政府規制に準拠できます。アクセス、認証、ユーザーの行動を監視し、内部脅威の検知や監査用のログ記録を実現します。さらに、セキュリティ分析は、コンプライアンス違反の可能性を示すすべてのデータイベントを統合して可視化するレポート機能も提供します。

インシデントフォレンジックの強化 -データ分析ツールは、攻撃の発生源や経緯、被害や悪用の内容に関する情報を提供します。これらはいずれもフォレンジックに不可欠です。攻撃に関するインサイトを活用することで、セキュリティチームは正確な攻撃のタイムラインを作成し、同様のインシデントの再発を防止できます。

高度なデータ分析では、MLと統計モデルを用いてリアルタイムに異常を検知し、脅威を分析します。こうした機能は詳細なセキュリティアラートを生成し、追加のフォレンジックデータと組み合わせてサイバー脅威の検知と対応に役立てます。また、内部脅威などのリスクの高い行動を検知するとワークフローを自動で起動するため、セキュリティチームの負荷を軽減できます。

セキュリティ分析を取り巻く大きな変化

サイバー攻撃の複雑さ、多様性、速度、量が増す中、従来の手作業によるセキュリティ対策は、ほぼ時代遅れになりつつあります。企業のテクノロジースタックが拡大していることも踏まえると、AIを活用したセキュリティ分析の必要性は明らかです。

また、セキュリティデータの信頼性と適用可能性に関する課題も、単純な自動化を超えたコンピューティングの必要性を強く示しています。デジタルトランスフォーメーションが主流になるにつれ、データ量は急増し、攻撃対象領域も拡大しています。組織が変化に対応し、セキュリティ面で優位に立つには、セキュリティ分析にAIを活用する必要があります。

AIを活用したデータ分析により、組織は攻撃を予測し、ネットワークや組織のIT環境における通常の行動の基準を作成できるようになりました。こうした手法は、大規模な組織やデータセット全体から不審な行動をすばやく明らかにします。AIは、不審な行動や異常な行動を検知すると、セキュリティチームにアラートを通知します。アラートを活用することで、組織は内部脅威を防止できます。さらに、分析によって、各イベントがもたらす影響や潜在的なリスクの全容を把握できます。

セキュリティ分析にAIを活用すると、組織内で行われている活動を可視化する能力が飛躍的に高まり、正常な活動と問題となり得る活動をすばやく見分けられます。MLなどのインテリジェントなテクノロジーを組み込んだ機能は、脅威インテリジェンスレポートや脆弱性データベースなどの外部ソースと組織内の両方からデータを分析します。そして、許容範囲内または安全な活動として学習した内容から外れるパターンを探し出し、特定します。

AIを活用することで、高度なセキュリティ分析は次のことを実現できます。

• ユーザーの活動とネットワークトラフィックの両方について、通常の活動の基準を確立し、異常をモデル化する。

• ウイルス対策ソフトによる検知をすり抜けたマルウェアの活動を分析し、脅威かどうかを判定する。

• 侵入や攻撃の過去データを関連付け、パターンを特定して侵入を検知する。

セキュリティ分析の活用例

前述のとおり、サイバー攻撃はますます検知が難しくなっています。そのため、あらゆる組織がサイバーセキュリティ分析のメリットを得られます。現在、多くの企業は、保護が必要な膨大なデータに依存しています。セキュリティ分析には、ネットワークと顧客情報を保護するためのさまざまな活用方法があります。

• ネットワークトラフィックの監視と分析 -ネットワークトラフィックの監視データを他のイベントパターンと組み合わせることで、異常や攻撃の可能性をすばやく検知できます。

• エンドポイントの脅威検知 -ノートPC、デスクトップ、モバイルデバイスなどのエンドポイントは、攻撃の侵入口となることがよくあります。これらを監視することで、組織のエンドポイントを標的とする脅威をすばやく検知できます。

• 内部脅威の検知 -従業員やオンラインパートナーの行動を監視することで、内部脅威を効率よく検知できます。セキュリティ分析は、機密性の高い領域における不審なユーザーアクションを分析できます。これには、ユーザーレベルでのキーストロークやメタデータのアクティビティの監視も含まれます。

• 悪意のあるユーザーによる脅威の検知 -ユーザーとエンティティの行動分析（UEBA）による追跡で、組織全体の脅威を検知できます。これらのツールはアルゴリズムとMLを活用して通常の行動を確立し、悪意のあるアクティビティの兆候を示す行動をプロファイリングします。

• データのエクスポートと持ち出しの監視 - 不正な通信チャネルをブロックし、許可されていないサイトに認証情報を送信しようとするユーザーの操作を阻止することで、セキュリティ分析はデータの不正なコピーやダウンロードを防ぎます。このプロセスは、フィッシング攻撃を阻止し、認証情報の窃取を防止します。

• 規制コンプライアンスの自動化 -データ収集を記録し、個人データの流れを管理して、データのアクティビティを監視することで、セキュリティ分析は多くの規制への準拠を自動的に維持します。また、分析ツールは、コンプライアンス違反をチームに通知し、監査用のレポートを作成できます。

AIを活用したセキュリティ分析でプロアクティブなセキュリティを実現

セキュリティ分析は、さまざまなソースからデータを集約し、最も有用な情報を抽出することから始まります。次に、ITネットワーク固有の状況と組織が直面する可能性の高いセキュリティ脅威に基づいて、コンテキストに応じたインテリジェンスを得ます。脅威は、ビジネスのユースケースに沿ったリスクプロファイルと照合されます。最後に、将来の脅威をモデル化し、発生前に備えます。