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Cybersecurity 101/サイバーセキュリティ/アタック・サーフェス・マッピング

攻撃対象領域マッピングとは?

脆弱性を特定し保護するための重要なサイバーセキュリティ戦略、攻撃対象領域マッピングについて解説。攻撃に対する防御を強化するための手法、メリット、手順を学びましょう。

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目次

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著者: SentinelOne
最終更新: September 1, 2025

相互接続されたデジタルエコシステムに存在する現代において、サイバーセキュリティはあらゆる規模の企業にとって極めて重要な課題となっています。サイバー脅威が高度化する中、組織の攻撃対象領域(攻撃者が潜在的な悪用で侵入する可能性のある全ての潜在的な侵入経路の総体)を理解し、保護することの重要性はかつてないほど高まっています。

攻撃対象領域とは、ネットワーク攻撃の潜在的な侵入経路となり得るあらゆる要素を指します。攻撃対象領域マッピングは、こうした脆弱性を積極的に発見・監査・可視化し、防御体制を強化するための数あるサイバーセキュリティ戦略の一つです。リスクが存在する場所を完全に把握することで、組織はネットワーク、アプリケーション、人的行動の脆弱性を悪用するサイバー犯罪者より一歩先を行くことが可能になります。

本ブログでは、攻撃対象領域マッピングとは何か、なぜ現代のセキュリティ戦略の柱となるのか、そして組織が重要な資産を保護する能力を強化する方法について解説します。脆弱性を見つけるために利用される方法から、それがもたらす現実世界への影響まで、その仕組みを分析し、実行可能な対策を紹介します。

攻撃対象領域マッピング - 特集画像 | SentinelOne

攻撃対象領域マッピングとは

攻撃対象領域マッピングとは、組織のデジタル環境内にある特定の環境へ攻撃者がアクセスするために利用可能な潜在的な攻撃ベクトルや侵入経路を特定、分類、分析する行為です。これには、公開サーバー、パッチ未適用のソフトウェア、設定ミスのあるクラウドサービス、開放ポートから、フィッシング攻撃に脆弱な従業員やサードパーティ統合といったより見つけにくいベクトルまでが含まれます。端的に言えば、セキュリティ上の弱点の広がりを体系的に可視化し、明らかな箇所とそうでない箇所の両方に光を当てる手法である。

可視化を超えて、攻撃対象領域マッピングは予防的サイバーセキュリティの基盤となる基盤技術である。何が露出しているか把握できない組織は、本質的に目隠し状態で、インシデントを予防するのではなく対応するだけとなる。攻撃対象領域を可視化することで、組織は反応的な防御から先制的な攻勢へ移行し、攻撃者が悪用する前にリスクを予測し脆弱性を修正できます。その結果、日々新たなサイバー脅威が出現し、レガシーシステムを標的とし、新たなクラウド展開に影響を与える進化し続ける環境において、常に一歩先を行くための重要な活動となります。

攻撃対象領域マッピングの手法

組織が攻撃対象領域マッピングで採用すべき手法をいくつか見ていきましょう。

受動的偵察の実施

低プロファイルで活動を開始する受動的偵察技術は、標的システムとの直接的な相互作用を一切行わない点が特徴です。これはサイバーセキュリティにおける盗聴に相当し、DNSレコード、WHOISデータベース、さらにはソーシャルメディアといった公開情報源から静かに情報を収集し、組織のデジタルフットプリントの全体像を構築します。この手法は、防御側に通知したりアラートを発生させたりすることなく、ドメインやIPアドレスなどの露出資産を特定し、攻撃対象領域マッピングのステルス的な出発点として機能します。

能動的スキャン手法

能動的スキャン技術はより積極的なアプローチを取り、ネットワークスキャナーや脆弱性スキャナーなどのツールを使用してシステムに問い合わせ、弱点を探します。これは、ポートスキャン、サービス列挙、自動スクリプトによる設定ミス発見など、全てのドアをノックし、全ての窓を揺すって施錠状態を確認するようなものです。この手法は稼働中の脆弱性に対する深い洞察を提供しますが、ノイズが多く、警報を誤作動させる可能性があるため、慎重に実行する必要があります。

OSINT収集

オープンソースインテリジェンス(OSINT)収集を活用し、公開データ、ニュース記事、フォーラム、攻撃者が入手してダークウェブに投稿した漏洩認証情報などを取り込み、攻撃対象領域に文脈を追加します。これはサイバーセキュリティにおける探偵作業であり、従業員のメールパターン、サードパーティベンダーとの関係、スキャンでは検出されない古いサブドメインなど、様々な情報を明らかにします。この洞察の層を持つことで、目に見えて隠れている可能性のあるリスクの全体像を把握するのに役立ちます。

自動化された発見ツール/パイプライン

攻撃対象領域管理(ASM)ソリューションなどの自動検出ツールやプラットフォームは、大規模な資産を継続的にインデックス化しカタログ化することでマッピングプロセスを加速します。これらのツールは、新たなクラウドインスタンス、不正デバイス、未パッチソフトウェアをリアルタイムで通知する、疲れを知らないアシスタントのような存在です。また、時間を節約し人的ミスを最小限に抑えるため、広大で動的な環境を管理する組織にとって頼りになる存在です。

手動検証プロセス

時に、人間の判断に代わるものはありません。ツールが検出する内容を確認し、誤検知を見逃さないために手動検証プロセスが活用されます。リソースを大量に消費しますが、この方法で人的要素を加えることで、自動化だけでは得られない精度が実現されます。特に品質保証が許されない重要資産においては、その価値が顕著です。

攻撃対象領域マッピングの利点

攻撃対象領域マッピングにより、組織は攻撃者に悪用される前に脆弱性を発見し修正できます。セキュリティチームは侵害発生を待って慌てて対応するのではなく、事前に欠陥を修正できるため、重大なサイバー攻撃が成功する確率を低下させます。この「事後対応型から事前予防型への進化」はサイバーセキュリティにおけるゲームチェンジャーです。脅威を早期段階で阻止することで、ダウンタイムを最小限に抑え、データ損失を防ぎ、組織の評判を守ります。例えば、マッピングで露出しているサーバーやパッチ未適用のアプリケーションを特定するだけで、潜在的な侵害による数百万ドル規模の損失を防げる可能性があります。

ただし、すべての脆弱性が同等のリスクをもたらすわけではなく、攻撃対象領域マッピングは最もリスクの高い箇所を可視化することでこれを明確にします。セキュリティチームにとって、保護されていないデータベースや脆弱な認証ラインなど、悪用された場合に最も差し迫った損害をもたらす可能性のある欠陥を把握することは、修正の優先順位付けを容易にします。この集中的な戦略により、重要度の低いタスクにスタッフが追われることによる時間と煩わしさを回避できます。特に数百もの脆弱性が存在する大規模組織では、限られたリソースで影響度の高い懸念事項を最優先に対処できるため、非常に価値があります。

攻撃対象領域マッピングの実装手順

攻撃対象領域マッピングは、攻撃者に先んじて脆弱性を発見する鍵です。その手順を段階的に説明します。

対象範囲とその境界の定義

攻撃対象領域マッピングは、調査対象を定義することから始まります。つまり、対象とするネットワーク、システム、アプリケーション、さらにはサードパーティサービスについて、明確な境界線を引くことです。範囲が明確に定義されていない場合、取り組みに焦点が欠け、重要な領域が放置されたり、無関係な領域に時間を浪費したりする可能性があります。例えば、顧客向けウェブサイトとクラウドインフラを対象としつつ、社内従業員のデバイスは一時的に除外するといった対応が可能です。

インフラ基盤のマッピング構築

範囲を確定したら、次に組織のインフラ基盤マップを作成します。これは、サーバー、エンドポイント、データベース、クラウドインスタンスなど、すべての資産をマッピングし、何が存在し、どのように相互接続されているかを把握することを意味します。ネットワークスキャナーや資産管理プラットフォームがこれを支援できますが、正確性を確保するには手動入力が必要になる場合があります。たとえば、ベースラインマップによって、誰も稼働していることを知らなかった古い Web サーバーが明らかになる場合があります。

重要な資産と「王冠の宝石」の特定

すべての資産が同等に重要というわけではないため、最も価値のある資産(しばしば「王冠の宝石」と呼ばれる)を特定することが不可欠です。これには顧客データベース、知的財産、決済処理システムなど、ビジネスを支えるシステムが含まれる。マッピングでは、これらの資産がどこに存在し、脆弱なアクセス制御や暗号化されていない接続など、どのように露出しているかを特定する。組織にとって価値の高い標的を攻撃対象とし、それらを管理する者が保護されているかどうかに焦点を当てる。

攻撃ベクトルの保存

資産を特定したら、次に攻撃者が侵入に使用し得る全ての攻撃ベクトルと具体的な手法を列挙します。これには開放ポート、旧式ソフトウェア、誤設定された権限、さらには従業員メールに紐づくフィッシング脅威などが含まれます。上記の各ベクトルには、場所、深刻度、悪用方法などの詳細情報を付記すべきです。例えば、既知の脆弱性が存在する未パッチのVPNサーバーは、高リスクベクトルとしてフラグ付けされます。堅牢な文書化は生データを実用的な知見に変換し、修正計画の立案やステークホルダーへのリスク伝達を大幅に容易にします。

攻撃対象領域のモデリング

最後に、収集したデータをマップとして可視化することでプロセスが明確化されます。図表やダッシュボードは、資産間の関連性、脆弱性の集中箇所、緊急対応が必要な領域を示すことができ、ネットワーク全体のリスクを可視化したヒートマップと言えます。グラフ作成ソフトウェアや攻撃対象領域管理プラットフォームは、こうした視覚化を自動生成できます。例えば、単純な可視化ではリスクの大半が特定のクラウドプロバイダーに起因していることが示され、戦略的判断の根拠となるでしょう。

攻撃対象領域マッピングの課題

攻撃対象領域マッピングは単純に聞こえますが、制御するのは容易ではありません。以下に、その難しさを示す障壁を挙げます。

一時的で動的な環境

現代のIT環境は動的に変化し続けるため、攻撃対象領域のマッピングは常に変動する対象となります。クラウドインスタンスは増減し、従業員は新しいデバイスからログインし、アプリケーションは数時間ごと、時には数分ごとに自動更新されます。スナップショットを撮れば、その瞬間は捉えられるかもしれませんが、この儚さのために、今日描いたマップは明日にはまったく別の形になっている可能性があります。

クラウドおよびコンテナ化されたインフラストラクチャの複雑さ

クラウドおよびコンテナ化されたシステムへの移行は、攻撃対象領域のマッピングに複雑さを加えます。これは、プロバイダが一部(物理サーバーなど)のセキュリティを確保し、ユーザーが残りの部分(アプリケーション構成など)のセキュリティを確保するという、従来の責任分担とは異なります。一時的で多数存在する傾向のあるコンテナは、イメージやネットワーク内の脆弱性を隠蔽する可能性があります。例えば、誤って設定されたAWS S3バケットは、機密データが公開される原因となり、「手遅れになるまで」誰も気づかない可能性があります。

シャドーITの発見

シャドーITとは、IT部門の認識なしに利用されるシステムやソフトウェアを指します。従業員がDropboxや個人用VPNなどの非承認ツールを使い始めると、公式の攻撃対象領域の足跡外に脆弱性が追加される可能性があります。こうしたベクトル化された資産は、通常の監視を回避するため発見が困難ですが、攻撃者にとっての侵入経路となり得ます。

マップの整合性を長期的に維持する

攻撃対象領域マップの有効性は最終更新時に依存するが、正確性を維持することは継続的な課題である。新たな脆弱性や更新が発生(あるいは見落とされる)し、業務プロセスが変化するたびにリスク環境は変化する。定期的な更新がなければマップは陳腐化し、チームに実際のリスクを誤認させる。最新の攻撃経路として悪用された新規APIを、1年前の古いマップで扱っているのと同じことだ。この課題には、変更を追跡する自動化ツールと、継続的にマッピングを見直し修正する厳格な運用が不可欠である。

技術的負債とリソース制約

攻撃対象領域のマッピングには時間、ツール、熟練した人材が必要だ。多くの組織がこれらを十分に持っていない。小規模なチームでは広範なシステムをカバーできず、予算制約により高価なスキャンプラットフォームの導入が困難です。一時的な解決策や技術的負債(陳腐化したレガシーシステムなど)は問題を悪化させ、容易に軽視され続ける未解決リスクを生み出します。例えば、サポート終了した古いサーバーを使い続けている企業は、自社の弱点を把握するための手順すら知らない可能性があります。

攻撃対象領域マッピングのベストプラクティス

攻撃対象領域マッピングには集中力と精度が求められます。以下の実践により効果的な実施が保証されます。

明確な目的と範囲の設定

計画から始めることで、目標と攻撃対象領域マッピングの範囲をより明確に定義できます。保護対象(顧客データ、知的財産、運用システムなど)を特定し、公開資産や単一のクラウド環境など、合理的に提供可能な範囲に限定します。これにより、作業が膨大になるのを防ぎ、取り組みがビジネスの優先事項に沿うことを保証します。例えば、金融会社は、内部の人事ツールよりも決済システムのマッピングを優先するかもしれません。

効率化のための自動化

発見と監視という重労働を行う自動化ツールを活用しましょう。ASM ツール は、ネットワーク、クラウドサービス、エンドポイントを継続的にスキャンし、手作業よりもはるかに迅速に新しい資産や脆弱性を特定します。手動更新が現実的でない大規模環境や絶えず変化する環境では、これが特に重要です。例えば小売業者は、セール期間中に一時的に設置される季節限定ウェブサーバーの追跡プロセスを自動化できます。

OSINTと脅威インテリジェンスの統合

自社視点では見落としているリスクを特定するため、オープンソースインテリジェンス(OSINT)と脅威インテリジェンスでマッピングを強化しましょう。OSINTはダークウェブフォーラムへの認証情報流出や、忘れ去られた旧サブドメインの存在を明らかにし、脅威インテリジェンスは業界で台頭する攻撃パターンを可視化します。OSINTプロバイダーは、第三者ベンダーの最近公表された侵害が自社システムも晒した事実を医療機関に伝えるかもしれません。こうした内部知見と外部データを統合することで、攻撃対象領域の全体像が明確になります。

マッピングの定期的な更新と検証を継続する

攻撃対象領域マッピングは単発プロジェクトではなく、継続的なプロセスです。新規導入や脆弱性パッチ適用などの変更を特定するため、月次または四半期ごとの定期的な更新を計画してください。自動検出結果の正確性を確認するため、手動検証と組み合わせます。例えば、ソフトウェア更新後に開いていたポートが閉じられたことをチームが確認するといった対応です。マップは定期的に更新し、信頼性を保ちつつ、進化する環境の状態を反映させる必要があります。

部門横断的な連携を促進する

IT部門、セキュリティ部門、さらには事業部門とも連携し、部門間の壁を取り除きましょう。IT部門は資産インベントリを提供し、セキュリティ部門はリスクを確認し、事業部門は収益につながる販売プラットフォームなど、重要な業務に関する事前情報を提供できます。この連携により、マーケティングチームだけが把握しているITツールの影に隠れた要素を見落とすリスクを低減できます。

企業向け攻撃対象領域マッピング

企業規模のネットワークは広範なネットワーク、複数拠点、大規模な技術スタックを意味します。汎用的なマッピング手法では不十分です。プロセスを段階的に分割することが重要です。例えば、北米のデータセンターをマッピングした後、アジア太平洋地域に移行するなど、一度に1つの事業部門または地域に集中する時間を確保します。これにより取り組みを管理可能な範囲に保ち、規制の違いや特定の事業部門に関連するレガシーシステムなど、固有のリスクを認識できます。大企業ではマルチクラウドやハイブリッド環境(AWS、Azure、オンプレミスサーバー環境など)を採用することが多く、それぞれに固有の攻撃対象領域の特性がある。クラウドのマッピングには、プロバイダーを横断しデータをサービスビューに統合するツールが必要であり、公開されたS3バケットや孤立したVMといった設定ミスを可視化する。このプロセスにおいて、ある金融企業が機密データ漏洩の経路を、見落とされていたAzureインスタンスまで遡って特定した事例がこれに該当する。この複雑性をベースライン化することで、追加レイヤーの有無にかかわらず分散インフラの全要素が検証されることが保証される。

結論

攻撃対象領域のマッピングは、絶え間ないサイバー脅威が存在する世界で安全性を維持しようとする組織にとって不可欠な実践である。脆弱性を特定し、リスクを優先順位付けし、予防的防御を可能にすることで、企業がデジタル資産を保護する手法を変革する。単に弱点を見つけることではありません。攻撃が発生する前に阻止できるほど、それらを深く理解することです。クラウド導入、リモートワーク、サードパーティ統合により環境が複雑化する中、攻撃対象領域を明確に可視化する必要性はかつてないほど高まっています。

攻撃対象領域マッピングに関するよくある質問

攻撃対象領域マッピングとは、攻撃者がアクセスを得る可能性のある組織のデジタル環境内のすべての潜在的な侵入経路を特定し分析するプロセスです。これにはネットワーク、アプリケーション、デバイス、さらにはフィッシングリスクのような人的要因も含まれます。セキュリティチームが脆弱性を理解し保護するのに役立ちます。

脆弱性が存在する箇所を明確に可視化するため、チームは最も重大な脆弱性を優先的に修正できます。脆弱性と重要資産の関連性を可視化することで、修正作業を効率化します。これにより、脆弱性管理の焦点が明確になり効果が高まり、全体的なリスクを低減します。

サイバー犯罪者は、パッチ未適用のソフトウェア、開放ポート、設定ミスのあるクラウドサービス、脆弱なパスワードなどの露出点を標的とします。フィッシングで従業員を騙したり、サードパーティの脆弱性を悪用してネットワークに侵入したりする可能性があります。攻撃対象領域のマッピングはこれらの侵入経路を明らかにし、攻撃者が狙う対象を正確に示します。

企業は自動化ツールを活用し、新規デバイスや脆弱性といった変化をリアルタイムで追跡し、マップを定期的に更新できます。これに手動チェックや脅威インテリジェンスを組み合わせることで、監視体制を継続的に維持します。SentinelOne のようなソリューションは、プロセスを簡素化する継続的監視を提供します。

自動マッピングは高速で拡張性に優れ、変更を即座に捕捉するため、大規模または動的な環境に最適です。手動分析は遅いものの、複雑な問題に対して人間による深い精度を提供します。広範な自動化と深層的な手動分析を組み合わせたハイブリッドアプローチが最も効果的な場合が多いです。

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