企業情報の保護は非常に古くからあるものです。デジタル技術はデータ管理に変革をもたらしましたが、その一方でサイバーセキュリティリスクが急増しています。ソーシャルエンジニアリング、悪意のある内部関係者、APT (Advanced Persistent Threat) や高度なマルウェア、パッチ未適用による脆弱性、資格情報の侵害は、データに依存する企業が日々直面する脅威のほんの一部です。
現在、デジタル変革を遂げた企業は、機会と進化する脅威の間で複雑なバランスを取りながら、テクノロジのあらゆる利点を活用する必要があります。この均衡を保つには、運用の俊敏性を損なわずに堅牢なデータ保護を優先する、適応性に優れたプロアクティブなアプローチが必要です。
この目まぐるしい状況の中、企業は従来のセキュリティ対策ではもはや十分ではないことに気付いています。ファイアウォール、ウイルス対策ソフトウェア、従業員のトレーニングは不可欠ですが、最新のサイバー脅威をかわすために必要な包括的な保護は提供されません。デジタル資産と機密データを保護するには、企業が新たなリスクを予測、検出し、損害が発生する前に対応できるソリューションが必要です。
サイバー犯罪者との戦いが続く中、貴重なツールとして登場したサイバー分析は、高度なテクノロジを活用して、潜在的な脅威を特定し、隠れた脆弱性を明らかにし、防御を化してリスクをプロアクティブに軽減するためのインサイトを企業に提供します。
良質なミステリを嫌いな人がいるでしょうか。探偵が証拠を集め、パターンを見つけ、それを使用して犯罪について一連のストーリーを組み立てるのと同様、サイバーセキュリティソフトウェアはさまざまなソースからデータのパターンと傾向を見つけ、それを分析して潜在的なサイバー脅威の背後にあるストーリーや動機を明らかにします。
サイバーセキュリティ分析から、全体像を把握できます。たとえば、別の国からのログインの試みという異常なパターンは、犯罪現場に出入りする一連の疑わしい足跡のようなものです。探偵とサイバーセキュリティアナリストはどちらも、パターンの認識と解釈のスキルを使用して次のステップを決定します。
サイバーセキュリティ分析では、セキュリティ関連のデータを収集、処理、分析して、実用的なインサイトを提供し、企業のセキュリティ体制を強化します。これはデータ分析、機械学習、統計手法を活用して、サイバー脅威や脆弱性を検出し、防止し、対応するための重要なツールです。サイバー脅威がますます巧妙化し、頻繁に発生する中、その重要性は計り知れません。
主要な要素には以下が含まれます。
サイバーセキュリティ分析は、デジタルセキュリティに大きな変革をもたらし、多大な経済的損失、法的措置、評判の低下が生じる前に潜在的なセキュリティ侵害を容易に特定し、軽減できるようになりました。データのパターンと傾向の分析によって隠れた脅威が明らかになり、誤検知が減り、リスクに優先順位が付けられるため、より効率的かつ効果的にサイバーインシデントに対応することができます。
企業は、リアルタイムの監視と高度な分析手法によって膨大なデータを選別し、微妙なパターンや異常を特定できるため、潜在的な脅威をプロアクティブに特定できます。疑わしいアクティビティが迅速に検出されるため、応答時間を短縮し、リスクおよびサイバー脅威の影響が最小限に抑えられます。たとえば、不明な IP アドレスからのネットワークトラフィックが突然急増した場合、要調査のフラグを付け、損害が生じる前に即座に対応することができます。
セキュリティインシデントが発生した場合、リアルタイムのサイバーセキュリティ分析によって、その性質、範囲、根本原因が包括的に可視化されるため、侵害を封じ込め、復旧させるための修復の対策をより適切に判断し、実装することができます。セキュリティチームは、最も深刻な脅威を優先してすばやく対応し、解決までの時間を短縮することができます。たとえば、ランサムウェア攻撃を早期の段階で検出できれば、チームは影響を受けたシステムを分離し、それ以上のマルウェアの拡散を防ぐことができます。
継続的な監視と分析は、企業がサイバーセキュリティ体制、脆弱性、潜在的な攻撃ベクトルに関して、より深いインサイトを獲得するのに役立ちます。適切な体制で、リスクをプロアクティブに評価して優先順位を付け、ターゲットを絞ったリスク軽減戦略を策定し、ソフトウェア脆弱性のパッチ適用や厳格なアクセス制御の適用など、セキュリティ防御の強化にリソースを効果的に割り当てて潜在的なリスクを軽減することができます。たとえば、小売業では、分析を使用してクレジットカード詐欺のパターンを特定し、より堅牢な認証の手段を実装して顧客データを保護します。
脆弱性を特定し、堅牢な防御を実装し、潜在的な侵害に迅速に対応するには、事後対応型の対策にとどまらないセキュリティ分析戦略の策定が必要です。企業のセキュリティアプローチの主な要素には、以下を含める必要があります。
セキュリティ分析ツールはどのように機能するでしょうか。まず、次のようなさまざまなリソースからデータを収集します。
次に、データを単一のデータセットへ統合します。セキュリティチームはこのデータセットを使用して、早期の攻撃兆候を特定する検索を作成するときに最適なアルゴリズムを適用できます。
ほとんどのビジネスツールと同様、適切な分析ツールの選択は、特定のニーズや目的、データのサイズと複雑さ、チームのスキルと専門知識、既存のシステムとの必要な統合レベル、分析ソリューションに割り当てられた予算などの要因によって決まります。
機能はソリューションごとにさまざまですが、ほとんどのセキュリティ分析プラットフォームには以下の機能が用意されています。
投資する際、企業のサイバーセキュリティツールで検討すべき主な機能は次のとおりです。
AI や機械学習 (ML) などのテクノロジを使用すると、ネットワークをより詳しく分析し、疑わしいアクティビティを監視し、各種ツールの機能を強化して、脅威検出と優先順位付けを向上させることができます。学習したパターンと履歴データを基に、対応/応答戦略を方向付けて策定し、リアルタイムでデータを抽出、視覚化、分析して、現在の脅威に対処し、将来の脅威を予測することもできます。
サイバーセキュリティ分析とセキュリティ情報とイベント管理 (SIEM) には、サイバーセキュリティに関して目標は共通していますが、明らかな違いもあります。
2 つのツールは補完し合って包括的なデータセキュリティ戦略を形成し、企業の脅威検出と対応をより効果的なものにします。分析の予測機能と SIEM のリアルタイム監視を組み合わせれば、より堅牢でプロアクティブなセキュリティ体制を実現できます。
高度な分析を活用すれば、隠れた脅威の発見、リアルタイムのリスク監視、潜在的なセキュリティ侵害が疑われるアクティビティの検出がさらに容易になり、迅速に処理できるようになります。
以下のユースケースは、堅牢なセキュリティ体制の維持におけるサイバーセキュリティ分析の重要性を示しています。
攻撃を示している可能性のあるパターンを特定するトラフィック分析
サイバーセキュリティ分析では、ネットワークトラフィックパターンを分析して、潜在的な攻撃を示している可能性のある異常を検出します。たとえば、トラフィックボリュームの異常な急増、疑わしい IP アドレス、または不正な場所へのデータ転送を特定できます。これらは、データ漏えい、分散型サービス拒否 (DDoS) 攻撃、またはその他の悪意のあるアクティビティを示している可能性があります。
リアルタイムの脅威監視
サイバーセキュリティ分析では、ネットワークログ、エンドポイントアクティビティ、セキュリティツールなどのさまざまなソースからのデータを継続的に監視および分析して、潜在的な脅威をリアルタイムで可視化し、大きな損害につながる前に新たなリスクを迅速に検出して対応できるようにします。
内部関係者による脅威の検出
サイバーセキュリティ分析では、ユーザーの行動、アクセスパターン、データの移動を分析して、潜在的な内部関係者による脅威を特定できるようにします。たとえば、不正アクセスの試行、大量のデータ転送、疑わしいメール通信などの異常なアクティビティを検出できます。これらは、不満を抱いている従業員の存在や侵害されたアカウントを示している可能性があります。
データ漏えい試行の特定
サイバーセキュリティ分析の主な目的は、企業のネットワーク外へのデータ漏えいや機密データの不正な転送を検出して防止することです。分析では、異常なファイル転送、重要なシステムやデータベースに関係する異常なネットワークトラフィックパターンなど、データ漏えいを示すパターンを特定します。
リモート、および内部の従業員のアクティビティの監視/内部関係者の脅威の特定
リモートワークの増加とクラウドベースのサービスの使用の増加により、高度なサイバーセキュリティソリューションの重要性がこれまで以上に高まっています。サイバー分析では、リモートおよび内部の従業員のアクティビティを監視して、不正アクセス試行、ポリシー違反、データセキュリティを侵害する可能性のある疑わしい行動を企業が検出できるようにします。
侵害されたアカウントの検出
サイバーセキュリティソフトウェアは、ユーザーの行動、ログインパターン、その他疑わしいアクティビティの兆候を分析して、侵害されているアカウントを特定します。これによって以降の不正アクセスを防ぐことができ、侵害されたアカウントに関連するリスクが軽減されます。
コンプライアンスの実証
サイバーセキュリティ分析の詳細なログと監査証跡を使用して、企業は GDPR、HIPAA、CCPA、PCI DSS などのセキュリティ標準および規制へのコンプライアンスを実証できます。これは、業界の厳格なデータプライバシーおよびセキュリティ要件に従う必要がある企業にとって特に重要です。
インシデントの調査
セキュリティインシデントが発生した場合、セキュリティ分析は、インシデントの性質と範囲に関するインサイトを提供し、潜在的な根本原因を特定し、適切な修復手順を推奨して調査プロセスを支援します。
ユーザーアカウントの不適切な使用の検出
サイバーセキュリティソリューションは、ユーザーアカウントのアクティビティを監視して、制限されているデータやシステムへのアクセス試行、資格情報の共有、セキュリティポリシーに違反する他のアクティビティへの関与など、不適切、あるいは不正な使用を検出します。
APT (Advanced Persistent Threat) の検出
APT (Advanced Persistent Threat) は、従来のセキュリティ対策を巧みに回避する、高度な標的型サイバー攻撃です。サイバーセキュリティ分析では、複雑なパターンを分析し、このような高度な脅威の微妙な兆候を特定して、企業が APT (Advanced Persistent Threat) を効果的に検出し、対応できるようにします。
幸い、データの管理と分析のためのツールの強化と進化は続いており、戦略的な意思決定と運用効率改善のために、データをより効果的かつ高度に使用する方法を企業に提供しています。それでもやはり、サイバーセキュリティ目的でデータを分析する際、企業は次のような大きな課題に直面します。
サイバーセキュリティ分析にビッグデータを活用する場合は、複数の手法を使用できます。
サイバーセキュリティにビッグデータ分析を適用することによって、企業はさまざまな利点を得られます。高度な手法を活用して大量の多様なデータを処理および分析すれば、次のことが可能になります。
AI と ML は随分前からサイバーセキュリティ分析に不可欠な要素ですが、これらを使用するプラットフォームはまだ初期段階にあります。攻撃者により、さらに巧妙化し、既存のセキュリティツールによるデータ侵害検出を回避するようなツールの開発が進む中、専門家は、サイバーセキュリティソリューションを更新して対応できるよう、これらの新たな脅威の展開および管理方法について調査を続ける必要があります。これは、リモートワークやハイブリッドワークが標準となり、セキュリティチームが企業の環境の継続性とセキュリティを確保することがますます難しくなっている今、特に重要になっています。
サイバー攻撃はスピードアップしており、サイバー犯罪者は大混乱をもたらすための新たな方法を絶えず探し出しています。サイバーセキュリティリスクはあらゆる場所に存在し、データ管理から顧客との関係、従業員のエクスペリエンスまで、すべてに影響を及ぼします。ベリタスは、AI や ML のような高度なツールを活用する回復力の高いサイバーセキュリティ戦略の構築に役立つクラウドベースのソリューションを提供し、企業が新たな脅威をプロアクティブに特定して軽減、対応し、顧客や関係者の信頼を維持しながらデジタル資産を最大限保護できるよう支援します。
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