サイバーセキュリティ分析ソリューション「 」は、データサイエンスとAIを活用して、脅威の検知と対応を強化します。 環境を横断したデータセットからの情報を相関分析し、集約し、可視化することで、従来のネットワークセキュリティソリューションよりも深い洞察を提供します。
効果的なサイバーセキュリティ分析には、リスク管理、サイバー防御、侵入検知、および のインシデント対応プロセスへの統合が不可欠です。。 この統合により、サイバーセキュリティ基準や規制への準拠が確保され、脅威に対する認識と情報収集能力が向上し、リソース配分と投資対効果の改善につながります。 機械学習のパターン、アプリケーションログ、ネットワークトラフィック、その他のデータソースを分析することで、組織は異常を特定し、インシデントの原因を把握し、リスクを軽減するための是正措置を講じることができます。
サイバーセキュリティ分析は、現代の組織が安全なサイバーセキュリティインフラを維持するために不可欠です。 本ソリューションは、サイバー脅威の可視化、セキュリティ基準への準拠、およびサイバーセキュリティ対策の有効性に関する洞察を提供します。 高度なツールや技術を活用することで、組織はサイバーセキュリティ体制を強化し、幅広いサイバー脅威から身を守ることができます。
堅牢なサイバーセキュリティ分析の必要性は、今日ほど切実な時期はありません。サイバー脅威は絶えず変異・進化を続けており、そのスピードの速さゆえに、多くの 従来のサイバーセキュリティツールが時代遅れになりつつあります。また、デジタルトランスフォーメーションの取り組みが、意図せずして サイバー攻撃の対象範囲を拡大させてしまいました。さらに、十分なサイバーセキュリティ人材の不足という 状況が続いているため、セキュリティ専門家の需要は依然として高いままです。 こうしたセキュリティ上の課題やその他多くの問題が現在、相互に複雑に絡み合っており、規模の大小を問わず、あらゆる組織にとってサイバーリスクを適切に特定し、管理することがますます困難になっています。
本ガイドでは、サイバーセキュリティ分析について――その重要性、仕組み、そして現代のセキュリティプログラムにおける位置づけ――を詳しく解説します。 サイバーセキュリティ分析の根底にある主要な概念と、それらが従来のセキュリティ情報イベント管理（SIEM）ツールとどのように異なるかについて学びます。
また、自律型エンドポイント管理（AEM）が、セキュリティ分析に革命をもたらし、企業がエンドポイント およびIT環境を管理し、ハッカーからより効果的に保護する上で果たす重要な役割についても議論いたします。
サイバーセキュリティ分析とは何でしょうか？
サイバーセキュリティ分析とは、データサイエンスの手法や機械学習（ML）、その他のAIアルゴリズムを活用し、膨大なデータから知見を引き出すことを指します。
これにより、組織は、サイバー脅威をより的確に検知し、軽減し、阻止するための、先を見据えたサイバーセキュリティ戦略や手順を策定できるようになります。
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サイバーセキュリティ分析ツールはどのように機能するのでしょうか？
サイバーセキュリティ分析ツールは、高度なアルゴリズムを採用しており、ネットワークトラフィック、エンドポイントデバイス、ユーザーの活動や行動、イベントログ、外部の脅威インテリジェンスフィード、ビジネスアプリケーションなど、膨大な量の履歴データやリアルタイムデータを精査し、組織のセキュリティ態勢をより包括的に把握できるようにします。 この統合的な分析により、脅威の検知と対応において、より積極的なアプローチが可能となります。
サイバーセキュリティ分析ツールで用いられる一般的なデータサイエンスの手法や機能には、次のようなものがあります：
- 統計モデリング： 脆弱性やリスクの測定などにおいて、サンプルデータを生成することで、仮定をより深く理解し、検証するために使用されます。
- 行動分析： パターン認識と異常検知を通じて、既知のベースライン行動から逸脱した異常なパターンを特定するために使用されます。
- 予測分析： 過去のインシデントをより深く理解し、将来の攻撃を予測・防止するために活用されます
- データマイニング： 大量の生データを検索・分析し、有用な知見を引き出すために用いられます。
- 機械学習： データサイエンスの手法によって得られた知見を活用し、プロセスの学習、改善、自動化を行います
サイバーセキュリティ分析ツールについて学ぶ際、もうひとつ関連する用語である「SIEM」という言葉を目にすることもあるでしょう。 SIEMとセキュリティ分析は関連していますが、これらは2つの異なる概念です。
サイバーセキュリティ分析とSIEMの比較
セキュリティ分析とSIEMシステムは、データの収集、分析、および脅威への対応能力の向上という点において、サイバーセキュリティのエコシステム内で同様の役割を果たすことができます。 このセクションでは、いくつかの違いについて解説するとともに、各セキュリティソリューションが、強固なサイバーセキュリティ対策にどのように寄与しているかについて説明します。
従来のSIEMシステム は、ネットワーク機器、コンピュータ、ストレージシステム、ファイアウォールなど、監視対象となる多くのソースから、データフロー、ログデータ、アラート、およびイベントデータを収集・分析するように設計されています。 SIEMは、こうした情報を一元化することで、コンプライアンス対応を支援し、ネットワークの状態の概要を把握できるようにするとともに、個々のデバイスにおけるセキュリティ関連のインシデントを特定することができます。 従来のSIEMツールでは、通常、過去に検出された脅威のパターンと照合するように構築されたルールベースの手法を用いて、通常の運用からの逸脱を検出します。
しかし、リモート勤務、ハイブリッド勤務、およびオフィス勤務の従業員に対応するため、一般的な企業ネットワークインフラの構成が変化している中、SIEMソリューションでは、特にが構成管理データベース（CMDB）にデータを格納する場合、重要なデータを最新の状態に保つために支援が必要になる可能性があります。
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サイバー脅威を特定する際、従来のSIEMシステムは、シグネチャベース（ルールベースとも呼ばれる）の検知手法を通じて、既知の脅威パターンのみを特定することに留まることがよくあります。 シグネチャベースの検知では、脅威のパターンが特定の挙動を示すことを前提としており、こうした挙動を検知することで攻撃を特定します。つまり、SIEMシステムでは、従来の攻撃のパターンに当てはまらない新しいタイプのサイバー攻撃を検知するのが困難な場合があります。例えば、正当なファイルに偽装して検知を回避するマルウェアや、 のようなソーシャルエンジニアリングの手法 を利用して、従業員を騙し、悪意のあるリンクを通じて攻撃を行わせるフィッシング詐欺などが挙げられます。 こうした新たなサイバー攻撃を検知できない状況は、SIEMが解析しようとするデータ量の多さにより誤検知を引き起こすだけでなく、多くの検知漏れを招き、新たな脅威によって引き起こされる潜在的なインシデントに対処する機会を逃すことにもつながりかねません。
SIEMソリューションと同様に、のサイバーセキュリティ分析ツール は、社内外のソースからのデータを含め、複数のデータタイプを処理することができます。 この処理能力にはビッグデータ処理機能も含まれているため、サイバーセキュリティ分析により、より詳細な分析が可能となり、予測の精度を高めるとともに、セキュリティインシデントの予防や対応に向けた先を見越した取り組みをより的確に行うことができます。
機械学習や行動分析を活用することで、サイバーセキュリティ分析ツールは、新たなパターンや異常、新興の脅威を特定する方法を継続的に学習し、アラートを調整して最優先度の高い問題のみをエスカレーションし、誤検知の発生を排除することができます。つまり、すべてのアラートがより有意義で実用的なものとなり、お客様の環境をより確実に保護できるようになります（ワークロードに余計な負担をかけることなく）。
今日、最新のSIEMシステム は、従来のSIEMソリューションが抱える課題に対処するため、主要なセキュリティ分析機能を統合しています。 例えば、一部のSIEMツールではAI機能が組み込まれ、分析可能なデータソースの数が拡大しており、SIEMとサイバーセキュリティ分析ツールの機能格差が縮まりつつあります。
全体として、多くのサイバーセキュリティ専門家は依然として、SIEMソリューションをセキュリティデータ管理における事後対応型かつコンプライアンス重視のアプローチと捉えています。一方、サイバーセキュリティ分析は、組織がサイバーセキュリティ戦略、サイバー衛生、およびサイバー防御を最適化できるよう支援する、より先制的なビジネス志向のアプローチとして台頭しつつあります。
サイバーセキュリティ分析が重要な理由
脅威の増加やサイバーセキュリティインシデントに伴う多額のコストは、サイバーセキュリティ分析分野への関心が高まっているきっかけとなっていると言えます。 例えば、ランサムウェア攻撃は、マッキンゼーのサイバーセキュリティ動向調査『』（）によると、 2019年以降、毎年2倍のペースで増加しています。
ビッグデータセキュリティ分析の進展は、サイバー攻撃者によるAIの利用拡大によっても後押しされています。 サイバーセキュリティ分野におけるのAIの力を活用することで、企業はサイバー犯罪者から自社の資産やデータを守るにあたり、対等な立場を確保するよう努めなければなりません。
結論： 攻撃対象領域を包括的に理解していなければ、IT環境を保護するために必要な監視、防御、および措置を講じることはほぼ不可能です。 サイバーセキュリティ分析では、さまざまな情報源からデータを収集・処理・分析することで、組織がより的確な意思決定を行い、より迅速かつ効果的な対応や予防措置を講じることができるよう、実践的な知見を提供します。
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サイバーセキュリティデータ分析のメリット
サイバーセキュリティ分析の主な利点としては、セキュリティ上の脅威をより迅速に検知できることがよく挙げられますが、こうしたより深い洞察は、セキュリティチームが侵害が発生する前にそれを予測できるよう支援する予測分析の提供、データに基づく洞察を活用した先を見越した意思決定の強化、将来の防御体制を強化するための改善点の評価など、その他の重要な活用事例にも役立ちます。
ここでは、サイバーセキュリティ分析の基本的な活用事例のいくつかについてご紹介するとともに、これらの機能が、組織の サイバーレジリエンスを強化し、脅威の検知能力を向上させ、最も重要な対策を優先順位付けし、セキュリティ投資の効果を測定するのにどのように役立つかについて解説します。
より迅速な脅威対応
その通りです。効果的なサイバーセキュリティの基盤は、脅威の迅速な検知と対策にあります。
サイバーセキュリティ分析ツールは、機械学習機能を活用してアラートの優先順位付けをより迅速に行い、深刻度やリスクに基づいてアラートを分類することで、組織が平均修復時間（MTTR）を短縮するのに役立ちます。 環境内で発生している事象のビジネス上の文脈や、リスクが最も高い領域に基づいてインシデントの優先順位を付けることで、チームは攻撃の初期段階で、悪意のある攻撃者が重要なデータやシステムの機密性、完全性、可用性を侵害してしまうはるか以前に、最も影響の大きい脅威に対応することができます。
異常検知によるサイバー脅威の予測
セキュリティ分析プラットフォームを活用することで、情報の相関分析、パターンの分析、傾向の把握を行い、従来のサイバーセキュリティソリューションや手動によるデータ分析では見過ごされがちな、異常なユーザートラフィックや不審な活動といった潜在的な侵害の兆候を特定し、潜在的な脅威を検知することができます。
行動ベースの検知手法を活用することで、サイバーセキュリティ分析は、 における平均検知時間（MTTD） を短縮し、組織がゼロデイ脆弱性や未知の攻撃をより迅速に特定できるよう支援します。 サイバーセキュリティ分析による知見により、潜在的な脅威が発生する前に予測することで、セキュリティチームは脅威が侵害へとエスカレートする前に対処することが可能になります。 脅威が発生した都度それに対応するのではなく、サイバーセキュリティ分析による知見は、組織がサイバーセキュリティの姿勢を「事後対応型」から「事前対応型」へと転換するための戦略的ツールとなります。これは、刻々と変化する今日の脅威情勢において、ますます必要とされているセキュリティアプローチです。
先手を打ったサイバー防衛体制を構築しましょう
サイバーセキュリティ分析は、サイバーセキュリティポリシー、フレームワーク、手順、および統制の継続的な改善と最適化を促進するために活用できる知見を生み出すことで、サイバーセキュリティに対する予防的な取り組みを支援します。
サイバーセキュリティ分析では、パフォーマンスを測定し、業界標準やベストプラクティスとのベンチマークを行うことで、組織が既存のセキュリティツールやプロセスの有効性を評価し、最適化することを支援します。 こうした先見性により、組織は潜在的な脆弱性を特定し、リスクの高い領域の防御体制を強化し、セキュリティポリシーを調整し、脆弱性を是正し、対象を絞った従業員研修を実施することで、リスクを軽減し、サイバーインシデントをより効果的に防止することができます。
意思決定の質を向上させる
堅牢なサイバーセキュリティ分析は、次のような戦略的な意思決定のためのデータに基づく基盤を提供することができます。例えば：
- 最大の効果を得るために、セキュリティ投資の優先順位をどこに置き、リソースをどのように配分すべきか
- ITコストの最適化を図るために、統合または置き換えが可能な冗長なシステムを特定すること
- セキュリティ対策の有効性を評価し、セキュリティプロトコルが生産性を阻害しないよう確保することで、セキュリティ対策と業務効率のバランスを図ります
組織は、サイバーセキュリティ分析を活用することで、サイバー脅威に対する強固な防御体制を維持しつつ、セキュリティの目標や指標をビジネス目標や成果と整合させることができます。
より詳細な鑑識分析
セキュリティインシデント発生後、ビッグデータ分析は、環境全体に分散するデータソースからのコンテキスト情報を活用することで、組織がタイムライン、攻撃手法、および や に示されるような潜在的なデータ損失の範囲といった攻撃の影響を把握するのを支援し、フォレンジック調査や根本原因の分析に役立てることができます。
また、機械学習モデルを活用することで、過去のセキュリティインシデントを分析したり、さまざまな攻撃シナリオをシミュレーションしたりすることが可能です。これにより、チームは脆弱性がどこで悪用される可能性があるかをより的確に予測し、防御体制を強化するための知見を得るとともに、新たなサイバーインシデントに対してより迅速かつ正確な対応が可能になります。
コンプライアンスに対応
サイバーセキュリティ分析は、組織がデータやシステムを保護するためのベストプラクティスやガイドラインをどのように遵守しているかという証拠を提供することで、コンプライアンスの立証に役立ちます。 さまざまな情報源からデータを収集、処理、分析することで、組織はサイバーセキュリティ分析から得られた知見を活用し、既存のセキュリティ対策、ポリシー、規制要件、業界標準、および手順の状況やパフォーマンスを示すレポートを作成することができます。 これらのレポートは、コンプライアンスの遵守を証明し、監査人、規制当局、および顧客が組織のセキュリティとプライバシーを確認するのに役立ちます。
規制遵守やデータ保護の基準がますます厳格化されている現代において、サイバーセキュリティ分析ツールは、組織が改善が必要な領域を特定して優先順位をつけ、不備に対処し、コンプライアンスに影響を及ぼすその他のリスクを解消するのに役立ちます。これにより、罰則や情報漏洩を回避し、潜在的な法的・財務的影響から組織を守ることができます。
Taniumが、サイバーセキュリティ分析の未来においてどのように重要な役割を果たすか
サイバー脅威が絶えず進化・拡大し続ける状況において、デジタル資産の保護、業務の継続性の維持、そして組織の評判を守るためには、サイバーセキュリティ分析ツールが不可欠です。 しかし、サイバーセキュリティ分析のメリットを最大限に引き出すために、同様に重要な課題となるのが、これらの知見に基づいて迅速かつ容易、そして安全に、環境へのあらゆる侵入経路を強化する措置を講じる能力です。そこでご紹介するのが、 の自律型エンドポイント管理（AEM）です。
「AEM…は、統合エンドポイント管理、デジタル従業員体験、AIを融合させ、包括的かつ自律的なエンドポイント管理アプローチを実現します。1」NAND Researchのチーフアナリスト兼CEO、スティーブ・マクダウェル氏
この業界のニーズに応えるため、 におけるAEM を中心とした当社の手法は、デジタルワークプレイスにおけるAI駆動型自動化において革新的な飛躍をもたらし、データ処理と業務効率において大きな変革をもたらしています。
TaniumにおけるAEMの目標は、の複合AI を組み込むことで、サイバーセキュリティ分析をさらに拡張し、ITエンドポイント管理のためのインテリジェントな自動化と意思決定を実現することです。
AEM向けのTaniumモデルは、当社のクラウドファースト型プラットフォーム（）を基盤としており、設定の強制適用や脅威の解決といったAIを活用した自律的な機能により、効率性を向上させています。 その中核となる機能は、リアルタイムのデータとAIによる知見を活用し、各組織の成功指標やリスク許容度に沿った対策を自律的に提案します。
「の自律型エンドポイント管理により、日常的なITやセキュリティの問題に先手を打つことができますが、それは常に安全であり、常に管理者が主導権を握り続けることができる方法です。」Taniumの最高技術責任者（CTO）、マット・クイン氏
当社のビジョンは、セキュリティチームがより賢明かつ効率的な意思決定を行えるようにし、手作業への依存を減らし、安全かつ管理された方法でITおよびセキュリティ業務に先手を打って取り組むことで、セキュリティと運用パフォーマンスを向上させることです。
AEMに対する当社のアプローチは現在開発中であり、 2024年の夏にリリースされる予定です。 ぜひ、までご連絡いただき、デモをご依頼ください。 または から、お近くのイベント へご登録いただき、実際の動作をご確認ください。
1McDowell、スティーブ。 「Taniumの自律型エンドポイント管理における先駆者としての優位性。」 『フォーブス』、 2024年1月18日に掲載。
