EDRとXDRの比較：主な違いやメリット、ユース ケースを解説

EDRとは

エンドポイントでの検知と対応(EDR)は、PC、モバイル デバイス、サーバーなどのエンドポイントを監視および保護することで、サイバー脅威に対抗するサイバーセキュリティ手法です。ネットワーク内のエンドポイントから集約された膨大なデータを分析し、機械学習や行動分析を用いて不審な行動をリアルタイムで特定します。また、インテリジェンス フィードやエンドポイント テレメトリーなどのソースからのデータと高度なアルゴリズムを組み合わせることで、新たな脅威を即座に検知して調査し、封じ込めます。

EDRの主な機能

多くの組織において、EDRツールは脅威を管理するための予防的なセキュリティ戦略の基盤となっています。ここでは、EDRの3つの重要な機能を紹介します。

• エンドポイント中心の監視：エンドポイントのアクティビティーを継続的に監視し、ファイルの実行からレジストリーの変更まですべてを追跡することで、脅威の検知と調査を行います。
• リアルタイムの対応：悪意のあるアクティビティーや不審なアクティビティーを検知すると、脅威に迅速に対応します。セキュリティ部門に警告しながら、侵害されたデバイスを隔離し、ラテラル ムーブメントを制限します。
• インシデント分析：攻撃の発生源に関する詳細なフォレンジック データを提供します。この情報は、セキュリティ アナリストがキル チェーンを把握し、侵害の再発を防止するうえで役立ちます。

XDRとは

拡張型の検知と対応(XDR)はEDRを進化させたもので、組織のデジタル環境全体をより広い範囲にわたって可視化するように設計されています。EDRは主にエンドポイントに特化している一方、XDRはネットワーク、クラウド ワークロード、サーバーなどからセキュリティ テレメトリーを収集し、関連付けて分析します。このアプローチにより、複数の領域にまたがる高度な攻撃の特定、対応、軽減が可能になります。

XDRは、エンドポイントにとどまらない高度な脅威検知を提供することで分断されたデータを統合し、組織が新たな脅威をより包括的に把握できるようにします。つまり、組織のインフラの複数のレイヤーからインテリジェンスを引き出すことで、検知と対応の能力を強化します。

XDRの主な機能

XDRはEDRよりも包括的なアプローチを取り、さまざまなイベントを関連付けて分析します。XDRの3つの重要な機能は以下のとおりです。

• 複数領域の可視化：EDRとは異なり、エンドポイント、ネットワーク、クラウドのイベントを監視し、対象範囲が限られた監視では見逃す可能性のある未知の脅威も検知します。
• 関連付けの自動化：分析を活用して、異なるドメイン間のパターンが関連付けられるため、セキュリティ部門はある領域で発生したインシデントが他の領域で発生した不審な動作とどのように関連しているかを把握できるようになります。
• 調査の効率化：ログとアラートを一元管理することで、迅速で効率的な調査をサポートします。これにより、セキュリティ アナリストは侵入の根本原因と重大度を特定できます。

EDRとXDRの主な違い

EDRとXDRの違いを理解することで、どちらの戦略が自社の脅威検知に最適かを判断できます。以下は、どちらが優れているかを結論付けるものではなく、両者の主な違いを簡潔にまとめた表です。

サイバーセキュリティにおけるEDRとXDRの重要性

攻撃者は次々と新しい手口を生み出しているため、組織は大規模な侵害の前兆に細心の注意を払う必要があります。EDRはエンドポイントでの侵害の初期段階に焦点を当て、CPU使用率の顕著な増加やバックグラウンドで実行されている未承諾のプロセスなどを検知します。一方、XDRは複数のソースからデータを集約するため、エンドポイントのわずかな異常と不審なネットワーク トラフィックとの間に関連がある場合、セキュリティ部門はすぐにその関連性を把握することができます。このように、EDRとXDRは、堅牢な脅威検知とリアルタイムの監視を通じてインフラを保護するという共通の目的があります。

これらの技術を導入することは、侵入の原因となる「窓」を閉じるようなものです。エンドポイントに特化したEDRは、個々のデバイスを不正アクセスや悪用から保護し、マルウェアやその他の有害なスクリプトが権限を昇格させたり、拡散したりするのを防止します。XDRはさらに一歩進んで、単に「窓」をバリケードで囲むのではなく、ネットワークからクラウドベースのワークフローまで、すべての侵入口にカメラを設置することで、エンドポイントを直接攻撃しない侵入も検知します。EDRとXDRの相乗効果は、組織が大規模な侵害や複雑な攻撃に直面した際に一層重要になります。

EDRとXDRのユース ケース

セキュリティ部門が日常業務を行う中で、各ソリューションにはそれぞれ適した状況があります。EDRは主にエンドポイント セキュリティに特化し、デバイスレベルでのマルウェアの侵入を検知します。これに対し、XDRは組織のインフラ全体を監視し、エンドポイントだけ追跡した場合には特定できない可能性のある多段階の侵入を検知します。

XDRのユース ケース

• 多段階攻撃の調査：電話、サーバー、ネットワーク インフラからのアラートを関連付けて分析し、多段階攻撃の詳細を明らかします。
• 高度な脅威ハンティング：さまざまなストリームからデータを収集して正規化します。アナリストはこれらの情報を活用することで、高度な攻撃やステルス攻撃を示す微妙なパターンを特定できます。
• クラウド移行のセキュリティ：ワークロードをクラウドに移行している組織はXDRを活用することで、複数のクラウド環境を一元的に監視し、セキュリティの死角を削減できます。

EDRのユース ケース

• エンドポイント セキュリティに特化：ランサムウェア攻撃を含むデバイスレベルのエクスプロイトを検知、防御することで、エンドポイントを保護します。
• 小規模な侵害への対応：少数のデバイスにのみ影響を与えた小規模なインシデントについて、正確な根本原因分析を提供します。
• 規制とコンプライアンス：多くの業界でエンドポイントの厳格なログ管理が義務付けられています。EDRは、効果的な検知と対応を適用している証拠となり、コンプライアンス監査の基準に準拠できます。

XDRがEDRよりも優れている点

脅威の検知と対応に必要な範囲を判断する際、XDRとEDRを比較することは一般的です。EDRは堅牢なエンドポイント保護を提供しますが、XDRのより包括的なアプローチが必要になる場合もあります。XDRは複数のレイヤーから得られるセキュリティ インテリジェンスを集約し、関連付けることで、環境全体にわたって脅威に対応できる包括的な保護を実現します。ここでは、XDRがEDRよりも優れている点を4つ紹介します。

• 包括的な可視性：XDRはエンドポイントだけでなく、ネットワーク トランザクション、クラウド アクティビティー、さらにはアプリケーション ログも監視します。そのため、より高度な脅威検知が可能になります。
• データの一元管理と関連付け：ログとアラートを一元管理することで、アラート疲れを軽減するとともに、関連するイベントを迅速に特定できるようにします。
• 予防的な防御：高度な攻撃を検知する際、XDRによる関連付けの自動化により、応答時間が大幅に短縮され、手作業による分析が最小限に抑えられます。
• スケーラビリティー：XDRは、組織の拡大にシームレスに適応します。パフォーマンスや対応範囲はそのままに、新たに追加されたデータ ストリームとエンドポイントを管理します。

脅威の検知と対応の未来

組織がハイブリッド クラウド モデルに移行し、リモート ワーク環境が一般的になるにつれて、強固なセキュリティの確保がこれまで以上に難しい課題になっています。EDRのようなタスク重視型のソリューションは、デバイス固有の保護を提供しますが、XDRはクラウドとオンプレミス両方の資産のマトリックス全体で優れた相乗効果をもたらします。ネットワーク、サーバー、エンドポイント全体の脅威データを検出、調査、関連付けるXDRの機能は、潜在的な侵害の増加に対抗するうえで不可欠な資産となります。この分野はまだ進化の途中にあり、新しい技術によってさらに高速で信頼性の高いソリューションが実現すると期待されています。

EDRの強みとより広範なセキュリティ カバレッジを組み合わせた包括的なソリューションは、セキュリティ部門が未知の脅威に対応できる高度な機能を提供します。こうした階層化されたアプローチを無視することは、世界中が相互接続された環境においてあまりにもビジネス リスクが高すぎます。包括的かつ継続的な監視を採用する意思決定者は、ミッションクリティカルなデータを保護し、企業の評判を維持するとともに、消費者の信頼を維持する態勢を整えることができます。脅威の検知と対応の未来は、組織のビジネス目標とシームレスに連携する一貫した検知、トリアージ、対応の方法を見つけ、相乗効果を生み出すことにあるのです。

次世代の脅威検知におけるAIと機械学習の役割

人工知能(AI)と機械学習(ML)は、これから訪れるサイバーセキュリティのイノベーションの波に大きな影響を与えるでしょう。機械学習アルゴリズムは、大規模なデータ セットのパターン認識に優れているため、人間のアナリストでは検知できない不規則性をほぼ瞬時に特定できます。また、AIは学習を重ねることで検出や脅威の分類の精度を向上させ、誤検知を最小限に抑えます。攻撃者は従来の防御を回避する新たな手口を編み出すため、AIの絶え間ない学習能力は非常に貴重です。AIの効果的な活用は、事後対応型戦略から予防と予測型のセキュリティ モデルへの転換を後押ししています。

AI/MLとXDRやEDRの統合により、セキュリティ アナリストは大量のデータを数秒あるいは数分で解析できるようになります。膨大な脅威インテリジェンス データベースに対するリアルタイムのベンチマークにより、インシデント対応がさらに加速します。AIを活用した脅威検出はプロセスを自動化し、正確で実用的なシグナルを提供することで、セキュリティ部門の負担を軽減します。これにより、セキュリティ部門は過剰なアラート処理に追われることなく、戦略的な取り組みに集中できるようになるため、未知の脅威を迅速に検知し、不審な行動を即座に封じ込める、より柔軟なセキュリティ アプローチが可能になります。

EDRまたはXDRを選択する際に考慮すべきポイント

EDRとより広範なXDRのどちらを選択するかは、組織のニーズによって変わります。セキュリティ リーダーは、自社が直面しているリスク、予算、セキュリティ部門の規模を明確にする必要があります。

• 既存のインフラ：複数のアプリケーションやクラウド環境など、複雑に相互接続されたシステムを持つ組織は、XDRの集約されたインサイトから大きなメリットを得られます。
• 予算とリソース：EDRは限られたリソースで比較的簡単に導入できますが、XDRは追加の投資や専門知識が必要になることがあります。
• 脅威の複雑さ：高度な攻撃に頻繁に直面している場合、XDRの広範な対応範囲が役立ちます。
• 統合の要件：複数のセキュリティ ツールを統合する必要がある場合は、さまざまなデータ フィード間でシームレスに関連付けを行うXDRが非常に効果的です。

Zscalerソリューションで脅威検知を強化

Zscalerは、堅牢なマネージド脅威ハンティング サービスと幅広いエンドポイント テクノロジー パートナーのネットワークを活用することで、組織が脅威を検知する能力を強化します。そして、エンドポイント、ネットワーク、クラウド環境全体での包括的な可視性と予防的な対応を通じて、EDRとXDR両方の戦略を効果的に補完します。

• 専門家による継続的な脅威ハンティング：Zscalerのサイバー脅威ハンターの専任チームは、異常や高度な脅威を24時間体制で積極的に監視し、リスクを迅速に特定して緩和します。
• 高度なテレメトリーとAIの統合：世界最大のセキュリティ クラウドと専門的な機械学習モデルからのデータを活用し、攻撃チェーンの早い段階で脅威を検知し、エンドポイントに到達する前に侵害を阻止します。
• エンドポイント プロバイダーとのシームレスな統合：CrowdStrike、Microsoft、SentinelOneなどの業界をリードするエンドポイント セキュリティ プロバイダーとの戦略的パートナーシップを通じて、セキュリティ エコシステム全体で脅威インテリジェンスの一貫した共有と連携した対応を実現します。
• 一元化された可視性と迅速な対応：Web、DNS、ファイアウォール、SaaSなどの複数のソースからの情報を統合することでデータ サイロを解消し、セキュリティに関するインサイトを強化します。これにより、セキュリティ部門のアラート疲れが軽減され、根本原因を迅速かつ正確に特定できるようになります。

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