高度な検知と防御

今日の脅威は、あらゆる業種や規模の組織のセキュリティ対策を回避する能力を備えています。確認されたマルウェアの68%は1つの組織への感染に限られ、しかも80%は1回しか出現していないのが現状です。このような1回限りのマルウェアは、シグネチャベースのソリューションでは対処できません。さらに厄介なことに、ソーシャル・エンジニアリングなどの戦術を多用し、マルウェアを使わない攻撃も増えています。

標準的な検知手法の欠点

従来型の検知手法には次のような欠点があり、十分な保護は期待できません。

• 攻撃の痕跡から得られる情報は限定的です。遡って得られるのは、ある時点までのデータ・ポイントに関する情報に限られているのです。言わばパズルの1ピースに過ぎず、全体像までは把握できません。将来の攻撃の予測に必要なコンテキストを構築するためには、さらに多くの証拠が求められます。
• 統合型の境界管理。ファイアウォールやサンドボックスなどが代表的ですが、多くはサイロ化された環境でトラフィック・オブジェクトを1つずつ順番に実行するため、段階的に行われる攻撃や非デジタルな手法の攻撃には対応できません。
• セキュリティ解析を実施すれば、未知の異常な振る舞いやアクティビティも検知できます。ただし、そのアルゴリズムまでは突き止められません。攻撃者の行動に関する情報がなければ、このような対策も簡単に回避されてしまいます。
• 脅威インテリジェンスは、攻撃者の戦術や手法に関する知見をもたらすほか、進行中のアクティビティと攻撃者の相関分析も可能にします。しかし、単なるセキュリティ・プログラムでは、このような知識を活用した検知の実施は困難です。