サイバーセキュリティにおける行動分析：脅威検出の強化

概要

この記事では、行動分析がどのようにして新たな脅威に対するプロアクティブな検知と対応を可能にし、サイバーセキュリティを変革しているかを解説していきます。ユーザーの行動やシステムの振る舞いを分析することで、組織は防御を強化し、高度なサイバー攻撃に対応することが可能です。

• 行動分析は、機械学習を活用して異常を特定し、潜在的な脅威を明らかにして深刻化を防ぎます。
• 可視性の強化、誤検知の削減、自動化されたインサイトによるリソースの割り当て最適化を通じ、IT管理者にメリットをもたらします。
• 内部脅威の検出、ランサムウェア対策、不正行為の特定、エンドポイント セキュリティの改善などに応用されています。
• 導入を成功させるには、有効性を最大化し、誤検知を最小化するために、プライバシーへの配慮と慎重な計画が必要です。

行動分析が脅威検出を強化する仕組み

行動分析の基盤となるのはデータの収集です。組織は、エンドポイントとネットワーク トラフィックからユーザーのアクティビティー データを集約し、これを機械学習アルゴリズムに入力して、通常の行動のベースラインを導き出します。異常が検出されると、詳細な確認のためにシステムによってフラグが立てられます。

このアラートは、セキュリティ オペレーション センター(SOC)のアナリストがほぼリアルタイムで監視します。継続的な監視によって、悪意のある活動や脅威のサインとなり得る不審な行動を調査できます。さらに、統合型のソリューションは多くの場合、異常検出を活用して、ユーザー行動の急増が無害なものか、悪意のあるパターンであるのかを識別します。

こうした不審なシグナルが検証されると、インテリジェンス レイヤーによって効果的な脅威検出が促進されます。アナリストは、データ侵害の試みのブロック、ユーザーの不正な移動の制限、より高度な問題を追跡するための脅威ハンティングの開始など、適切な対応をとれるように調整することが可能です。結果的に、介入がなければ深刻化する可能性のあるセキュリティ インシデントに対してプロアクティブな姿勢で対処できます。

行動分析がITマネージャーにもたらす4つの重要なメリット

行動分析は、データ セキュリティを担うITリーダーに、短期的にも長期的にも価値をもたらします。行動分析がもたらすインサイトを活用することで、組織は発生している事象だけでなく、その事象の原因について多くの情報に基づいた視点を得られます。

1. 誤検知の削減：行動分析は、通常のパターンからの逸脱を特定するため、些細な変動すべてに反応するのではなく、真の異常に集中し、過剰なアラートを最小限に抑えます。
2. 可視性の向上：ITマネージャーは、ユーザー エクスペリエンス、ネットワーク セキュリティ、エンドポイントでの検知と対応(EDR)のデータに関するより広範なコンテキストに、単一の統合ビューでアクセスできます。
3. プロアクティブなインシデント対応：不審なアクティビティーに関するより高度なインサイトにより、セキュリティ部門はアラートを正しく優先順位付けし、迅速に適応して被害を軽減できるようになります。
4. リソース割り当ての最適化：以前は貴重な時間を消費していたタスクを自動化することで、スタッフがサイバーセキュリティと戦略的意思決定の重要な側面により多くのエネルギーを投入できるようになります。

行動分析によるサイバー脅威インテリジェンスの強化

最新のサイバー脅威インテリジェンスは、シグネチャーベースの検出だけに依存するのではなく、わずかな兆候を解釈する能力によって精度を高めています。行動分析は、既知のシグネチャーパターンを回避する新しい形の攻撃など、従来のセキュリティ対策をすり抜ける新たな脅威を検出できる可能性をもたらします。異常をプロアクティブに特定するこの機能は、従来のアプローチを補完し、潜在的な死角を排除するものとなります。

インテリジェンス コミュニティーでも、ユーザーの行動に関連する予測機能の急増が確認されています。従業員や攻撃者の行動の些細な変化を明らかにするデータ ポイントを収集することで、組織の内外のリスクの特定に役立てられます。システムに入力されるデータが増えるにつれ、機械学習によって基準が洗練され、サイバー犯罪者が使用する新しい戦術に適応する形でモデルが進化していきます。

多くの専門家は、今後AIと行動ベースのインサイトの融合によって、正当なプロセスの水面下に隠された悪意のある活動を新たに明らかにできるようになると予想しています。この相乗効果により、セキュリティ ソリューションは事後対応的な方法だけにとどまらない進化を遂げ、脅威の初期段階で効果的な対応をとり、壊滅的なセキュリティ侵害の可能性を低減できるようになります。

ユース ケース：脅威検出における実際の応用例

行動分析は、さまざまなシナリオで応用し、全体的なセキュリティ態勢の向上に役立てることができます。行動分析は、標準的な対策だけでは不十分な場合において特に価値を発揮します。

• 内部脅威の検出：ユーザーのアクティビティーを継続的に監視し、内部不正や資格情報の侵害を示唆する異常なアクセスの試みを検出します。
• ランサムウェア対策：異常検出を使用して、標準的な操作から明らかに逸脱したスクリプトやプロセスをブロックし、暗号化の試みを早期に阻止します。
• 不正行為の特定：支払いプラットフォームやeコマース プラットフォームにおいて、不正行為を示唆することの多い不審なパターンを特定し、金銭的損害への発展を防ぎます。
• ネットワーク侵入アラート：異常なログイン場所や、侵入者がネットワーク上でラテラル ムーブメントを試みているサインとなる行動を監視します。
• エンドポイント セキュリティの強化：エンドポイントでの検知と対応をベースラインとの比較による行動分析と組み合わせることで、ゼロデイ攻撃や未知の攻撃を回避します。

行動分析に基づく脅威検出におけるプライバシー課題の克服

行動分析の適用にあたっては、慎重なアプローチを必要とする課題が伴う場合があります。組織は、理論的な期待だけでなく、現実世界への影響も考慮する必要があります。

プライバシー

ユーザー行動の監視においては、依然としてプライバシーが最大の懸念事項となります。異常検出のための十分なデータ収集と、個人の境界線の尊重との間で適切なバランスを取るという繊細な仕事が求められます。信頼を維持するには、透明性のあるコミュニケーションと明確なポリシーの策定が有効です。

誤検知

高度な分析を使用しても、誤検知が発生する可能性はあります。しきい値を調整し、モデルを定期的に改良することで、誤ったアラートを最小限に抑え、セキュリティ部門の疲弊やアラートに対する関心の低下を避けることができます。

実装

組織全体への確実な展開は複雑なプロセスになる場合があります。意思決定者は、既存のセキュリティ ソリューションへの行動分析の統合を体系的に計画し、ガバナンスとの整合性や現在のインフラストラクチャーとの互換性を確保し、システム運用の担当部門に適切なトレーニングを実施する必要があります。

行動分析の導入におけるベスト プラクティス

戦略を正しく実行することで、政府機関や企業は機密データや知的財産をより適切に保護できます。適切な計画、ビジネス目標との整合性、系統的な実行が成功の原動力となります。

• 綿密に計画する：ツールを現在の環境に統合する際には、システムの互換性、パフォーマンス、キャパシティーに注意します。
• 重要関係者を巻き込む：IT部門、セキュリティ部門、上級管理職の間でオープンな対話を続けることで、賛同を得てポリシーの決定を調整します。
• 継続的な監視を採用する：一貫性のあるリアルタイム分析は、発生と同時に異常を捕捉し、最新のベースラインを維持するために不可欠です。
• 定期的なトレーニングを実施する：セキュリティ アナリストや新しいプロトコルを順守する必要があるエンド ユーザーなどの従業員が、行動に関するインサイトの機能を確実に理解できるようにします。

サイバーセキュリティにおける行動分析の未来

行動分析は、次世代の脅威と戦う上で大きな力となります。脅威アクターの活動がより巧妙になるなか、ユーザー行動に関するリアルタイムのインサイトはセキュリティ上の大きな差別化要因となり、これを活用することで静的な防御の限界を超えるソリューションを実現できます。

高度な人工知能やクラウドベースのプラットフォームなどの新興テクノロジーにより、これらの機能はさらに洗練される可能性があります。自動化の強化により、手作業が原因の見落としが減り、中心スタッフが戦略的なタスクに集中できるようになります。全体として、サイバーセキュリティにおける行動分析は、引き続き最新の脅威の検知と対応の重要な柱として機能し、組織のデジタル環境をより安全なものに導いていくでしょう。

Zscalerで組織のサイバーセキュリティ アーキテクチャーに行動分析を取り入れる方法

Zscalerは、Zero Trust Exchange、Zscaler Private Access (ZPA)、サイバー脅威対策ソリューションに高度な行動分析を統合し、静的な防御だけにとどらず、ユーザー、デバイス、ワークロード全体の新たなリスクをプロアクティブに軽減できるよう組織を支援します。

Zscalerは、リアルタイム データ、AIを活用したインサイト、コンテキスト認識型のポリシーを活用することで、ユーザーの行動を継続的に可視化し、異常なアクティビティーを迅速に検出して、事態の深刻化を防ぎます。Zscalerのクラウド ネイティブ プラットフォームを導入することで、次のような多くのメリットが得られます。

• 脅威の検知と対応の加速：機械学習を活用した分析により、ベースラインの行動からの不審な逸脱を明らかにします。
• 攻撃対象領域の削減：ネットワークを広範なアクセスにさらすのではなく、最小特権の原則に基づくユーザーとアプリ間の直接接続を提供します。これにより、ラテラル ムーブメントも防止できます。
• ハイブリッド ワークの支援：リモート エンドポイントや管理対象外エンドポイントにおいても、監視やポリシーを全体にわたってシームレスに適用し、BYODも保護します。
• セキュリティ運用の簡素化：統合された可視性、自動化されたワークフロー、実用的なアラートにより、リソースの割り当てとインシデントの優先順位付けを最適化します。

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