サイバーセキュリティ分析とは?

サイバーセキュリティ分析は、さまざまなソースからのデータの収集と分析を通じて機能し、セキュリティ上の脅威を示す可能性のあるパターンと異常を特定します。こうしたデータはその後、潜在的な脅威をリアルタイムで検出して対応するために、高度な分析手法 (機械学習など) を使用して処理されます。サイバーセキュリティ分析ソリューションの一般的なワークフローには、以下の手順が含まれます。
 

1. データ収集。これは自明の理のように思われるかもしれませんが、効果的なサイバーセキュリティ分析は、いくつかの例を挙げれば、次からの膨大な量のデータに対する包括的なアクセスに依存しています: ユーザー、エンドポイント、ルーター、アプリ、およびイベント ログ。
   
   
2. データの正規化。実用的なセキュリティ分析情報の提供で最も役立つのは、生データの過剰な供給ではありません。データの正規化を活用すると、分析と意思決定をサポートするためにセキュリティ チームでさまざまなソースからのデータセットを単一の形式に集約し、要約することができます。 
   
   
3. データ分析。データを一貫性のある理解しやすい形式に正規化したら、分析を開始できます。ここでは、パターンと分析情報が、一見すると異なる多数のデータ ポイントから識別されます。ルール、ブック、クエリなどのツールを使用すると、行動の傾向を特定し、潜在的なリスクとしてフラグを付けることができます。
   
   
4. 機械学習。ビッグ データの分析には時間とリソースが必要であり、その両方を多く持っているセキュリティ担当者は限られています。脅威パターンや危険な行動を認識するように機械学習モデルをトレーニングすると、セキュリティ担当者はデータ処理を格段に高速化して、異常をより容易に検出し、調査に優先順位を付けることができます。たとえば、ユーザー/エンティティ行動分析 (UEBA) ツールでは、行動分析、機械学習アルゴリズム、オートメーションを使用し、組織のネットワーク内で異常な行動を特定します。 
   
   
5. データの可視化。ビッグ データからのセキュリティ分析情報は扱いにくく、理解するのが困難な場合があり、これは、ビジネスとセキュリティの意思決定者にとって課題になる可能性があります。データの可視化では、チャート、グラフ、マップを使用して傾向、外れ値、パターンをグラフィカルに表示し、複雑なデータのアクセシビリティと理解のしやすさを高めます。組織は理解しやすい脅威インテリジェンスを活用して、脅威の状況を包括的に把握し、十分な情報に基づいてセキュリティ上の意思決定を行います。

一部の組織では、クラウドネイティブの SIEM ツールを使用してデータを集約してから、マシンの速度で分析し、パターン、傾向、潜在的な問題を特定します。クラウドネイティブ SIEM を使用すると、組織で既存のツールから独自の脅威インテリジェンス フィードとシグナルをインポートできます。

組織は、それぞれが多様なニーズに対応する機能を備えた、幅広いサイバーセキュリティ分析ツールにアクセスできます。一部のツールでは、分析以外にも、自動化された保護と脅威への対応を利用できます。

エンドポイントでの検出と応答 (EDR) は、リアルタイム分析と AI 搭載オートメーションを使用してエンド ユーザー、エンドポイント デバイス、IT 資産を保護するソフトウェアです。EDR は、従来のウイルス対策ソフトウェアやその他の従来のエンドポイント セキュリティ ツールを回避するように設計された脅威から保護します。

拡張検出と応答 (XDR) は、脅威を自動的に特定、評価、修復するツールです。XDR では、組織のエンドポイント、サーバー、クラウド アプリケーション、メールなど、EDR よりも幅広い製品にわたって保護を拡張し、セキュリティの範囲を拡大します。

ネットワーク トラフィック分析は、ネットワーク トラフィックを監視して、潜在的なセキュリティ上の脅威やその他の IT に関する問題についての情報を抽出するプロセスです。ネットワークの挙動に関する有益な分析情報を提供し、セキュリティ エキスパートがネットワーク インフラストラクチャとデータの保護に関する判断を下せるようにします。

SIEM は、ビジネス運営に支障をきたす前に組織でセキュリティ上の脅威の検出、分析、対応を行うのに役立ちます。これは、セキュリティ情報管理 (SIM) とセキュリティ イベント管理 (SEM) の両方を 1 つにまとめたセキュリティ管理システムです。

セキュリティ オーケストレーション自動対応 (SOAR) とは、可視性を向上させるためのシステムの統合、タスクの実行方法の定義、組織のニーズに合ったインシデント応答計画の策定を通じて、サイバー攻撃の防止と対応を自動化する一連のツールを指します。

サイバー脅威の追求は、セキュリティ チームが、自動化されたセキュリティ ソリューションを回避する可能性のある高度な脅威を先回りして検出、隔離、無効化するプロセスです。さまざまなツールを使用し、組織のネットワーク、エンドポイント、データの全体で未知または未検出の脅威を探します。

サイバー脅威インテリジェンスは、組織でサイバー攻撃からの保護を強化するうえで役立つ情報です。これには、セキュリティ チームが攻撃に対する準備、検出、対応の方法について十分な情報に基づいて意思決定を行えるように、脅威の状況を包括的に提示する分析が含まれます。

UEBA はセキュリティ ソフトウェアの一種で、行動分析、機械学習アルゴリズム、オートメーションを使用し、組織のネットワーク内のユーザーとデバイスの両方で示される異常で潜在的に危険な行動を特定します。

脆弱性の管理は、ツールとソリューションを使用して、コンピューター システム、ネットワーク、エンタープライズ アプリケーションをサイバー攻撃とデータ侵害から継続的に先回りして保護するプロセスです。

サイバーセキュリティ分析ツールでは、組織の全体的な環境 (オンプレミス、クラウド、アプリケーション、ネットワーク、デバイス) を毎日 24 時間監視して、異常や疑わしい行動を明らかにすることができます。これらのツールではテレメトリを収集し、データを集約して、インシデント応答を自動化します。

サイバーセキュリティ分析ツールによって、組織データの保護と全体的なセキュリティ プロセスの改善の両方に関するさまざまな利点が、セキュリティ チームにもたらされます。

これらの主な利点の一部は以下のとおりです。 
 

• より迅速な脅威検出。機械学習と行動分析で強化された分析を使用することの最大の利点は、問題になる前にリスクを先取りすることです。先回りした監視は、セキュリティ チームでこれまで以上に迅速にリスクを特定して対応するうえで役立ちます。 

• 向上したインシデント応答。脅威がセキュリティ システムを通過し、組織データに影響を及ぼすことがありますが、応答時間の短縮により、損害を軽減して、影響を受けた領域を隔離し、組織のシステム内に脅威が拡散するのを防げます。

• リスク評価。すべての脅威が同等であるとは限りません。サイバーセキュリティ分析ツールは、IT 担当者が対処する必要があるリスクと優先順位を評価する際に役立ちます。

• 効率化されたプロセスとリソースの割り当て。サイバーセキュリティ分析ツールは、セキュリティ チームで大量の組織データをより効率的かつ効果的に収集し、関連付けて、分析するために役立ちます。こうしたツールは、プロセスの簡素化を通じてセキュリティ チームに時間をもたらし、注意が必要なシステムやインシデントに注力できるようにするために役立ちます。

• 向上した脅威の認識と可視性。サイバーセキュリティ分析の自動化により、セキュリティ チームで継続的にテストして追跡する手間をかけずに、リスクを可視化できるようになります。機械学習と行動分析モデルは継続的に適応し、組織でより包括的にサイバーセキュリティを認識できるようにします。

あらゆるツールと同様に、テクノロジだけでは成功を確保できるようにするのに不十分です。最も効果的にするには、サイバーセキュリティ分析ツールの実装前の準備に加えて、おそらく、実装後における現在のビジネス プラクティスに対する変更も必要になります。ベスト プラクティスには次のようなものが含まれます。
 

• データの分類。組織データが適切に分類され、内部または外部のコンプライアンス標準を満たしていることを確認します。また、機密情報のアクセス制御を定義します。データ セキュリティ ツールを使用する組織には、分類およびコンプライアンス要件を満たすプロセスが既に用意されている場合があります。 

• 保有期間の延長。脅威の追跡またはコンプライアンス監査のために将来必要になる可能性のあるイベント ログを保持します。組織でログを保持する時間の長さは、業界、コンプライアンス規制、機関によって異なる場合があります。 

• ゼロ トラスト。あらゆるユーザー ID とデバイスの認証を通じて個々のファイル、メール、ネットワークを保護するゼロ トラスト アーキテクチャにより、すべての環境を保護します。

• 最新のインテリジェンス。脅威インテリジェンス (脅威の状況を包括的に把握できるようにする最新のデータ) を使用すると、セキュリティ上の意思決定のための情報が得られます。 

サイバーセキュリティ分析の使用を開始するには、組織で次のことを行う必要があります。
 

1. ニーズの特定。応答時間の短縮や法規制の遵守における透明性の向上など、各組織には独自のセキュリティ目標があります。効果的なサイバーセキュリティ分析への第一歩は、そうした目標のすべてを特定し、新しいツールを選択して実装するプロセスの全体を通じて、それらの成果を優先事項として保つことです。
    
2. データ ソースの識別。このプロセスは要求が厳しい場合がありますが、効果的なサイバーセキュリティ分析には不可欠です。データ ソースが包括的であるほど、脅威を示す可能性のある危険な行動や異常なアクティビティの可視性が高まります。
    
3. 状況に合ったツールの選択。さまざまなサイバーセキュリティ分析ツールは、それらを使用する組織の多様なニーズと状況に対応します。設立間もない会社では、あらゆる脅威の評価と対応に対処する包括的なソリューションが必要になる場合があります。しかし、設立からより時間が経過した会社では、既にサイバーセキュリティ ソリューションが導入されている可能性があります。この場合、適切なツールは、既存のシステムと連携し、それらの投資を置換するのではなく強化するように設計されたものになるでしょう。

質の高いサイバーセキュリティ分析を追求する組織は、データ プライバシーに関する懸念、スキル ギャップ、進化する脅威など、多くの課題に直面しています。

データ侵害が頻繁に世界各地で見出しを飾っているため、顧客とエンド ユーザーは、会社で個人情報を使用および保護する方法について懸念しています。さらに、各地または業界のコンプライアンス規制は複雑で、組織がデータ管理システムを更新するより速く発効される場合があります。サイバーセキュリティ分析システムは、コンプライアンス機能とデータ保護が組み込まれており、その両方が内部アクセスを制限して、外部からの攻撃を先回りして防ぐため、こうした課題に対するソリューションになるでしょう。

サイバーセキュリティは新しい概念ではありませんが、現代のテクノロジとシステムは、内部のニーズと外部の脅威の両方に対応するために、きわめて速いペースで進化しています。熟練したサイバーセキュリティ分析担当者の不足が意味するのは、組織が単に遅れを取らないようにするために、手作業のプロセスと古いシステムにますます依存しつつあるということです。最初に思い浮かぶであろうソリューションは、従業員向けのトレーニングを増やすことです。しかし、より効率的なアプローチは、一般的なサイバーセキュリティ分析プロセスを自動化できて、すぐに使用できる機能 (CDR、クラウド データ、サーバーへの事前構築済みコネクタなどの潜在的な連携) を備えたユーザー フレンドリなツールを実装することでしょう。

サイバー攻撃は驚異的なペースで進化しています。また、従来のセキュリティ分析は、内部システムよりも高度な脅威の特定、把握、対応を行う組織の能力によって制限されています。ソリューションとなるのは、脅威に対応するために進化するサイバーセキュリティ分析アプローチです。機械学習と行動分析は、組織に影響を及ぼす前に攻撃を阻止できる、先回りした予防的な脅威分析を促進します。脅威インテリジェンス プラットフォーム ソリューションでは、さまざまなソースから脅威インジケーター フィードを集計し、データをキュレーションして、ネットワーク デバイス、EDR および XDR ソリューション、SIEM などのソリューションに適用します。

サイバーセキュリティ分析の分野が急速に進化するにつれて、4 つの傾向が話題にのぼりつつあります。

生成 AI はテクノロジに関するあらゆる会話に登場しているように感じるかもしれません。サイバーセキュリティ分析も例外ではありません。機械学習と行動分析はビッグ データを介した迅速かつ継続的な大量のデータの処理に役立ちますが、サイバーセキュリティのための生成 AI は、セキュリティ チームで新しいスキルの構築を通じて、対応を改善し、オートメーションを向上させて、業務の質を高めるために役立つ可能性があります。また、そうした認知とリソースに関する負荷を生成 AI にオフロードする展望は魅力的ですが、関与するユーザーはどうあるべきかという疑問が生じます。

現時点では、AI はサイバーセキュリティ分析を強化できますが、人間のサイバーセキュリティ分析担当者の実際の経験と判断に代わるものではありません。組織は傾向、脅威、対応ポリシーについて判断するうえで、引き続きセキュリティ アナリストと意思決定者に依存しており、今後も依存し続けるでしょう。サイバーセキュリティ分析で AI の普及が進むにつれて、アナリストのスキルセットは、フルエンシーを生成 AI に組み込むために進化する必要があります。

サイバーセキュリティ分析は、現在セキュリティ チームが手作業で実行している多くのプロセスを自動化するように設計されています。オートメーションによって、チームでそうしたプロセスをより迅速に実行し、脅威の阻止と対応に注力するための時間を生み出せるようになります。自動化されるプロセスが増えるにつれて、スキル構築、ツール開発、デジタル フォレンジクスなど、いくつものタスクにその時間を使用できるようになります。可能性は大きく広がっています。

サイバーセキュリティのプロセスに関して言えば、イテレーションは重要であるだけでなく、継続的な成功に不可欠です。非常に多くの要素が動いているため、サイバーセキュリティ分析は効果的な状態を維持するうえで、継続的な最適化に依存しています。最適化を推進する要素の中には、進化するテクノロジ、脅威、コンプライアンス規制、セキュリティ オペレーションに関するパーソナライズされた推奨事項、新たな脆弱性、コスト削減の機会などがあります。サイバーセキュリティ チームには、変化に対応できるカルチャーと手順に加えて、状況に応じて適応するように設計された分析ツールが必要です。

 
サイバーセキュリティ分析を新規または既存のセキュリティ プロセスに組み込むことは、組織を安全に保ち、現在適用されている規制に準拠できるようにするうえで不可欠です。セキュリティ エキスパートは、機械学習と行動分析によるパターン、異常、脅威の特定を通じて、データの保護を容易化し、ビジネスの継続性の確保を可能にすることができます。Microsoft Security は、サイバーセキュリティ分析を組み込んだ統合セキュリティ オペレーション プラットフォームを提供し、必要な脅威に対する保護機能を組織にもたらします。