サイバーセキュリティ分析：定義と手法

サイバー脅威は、急速な技術進歩とサイバー犯罪者の高度化に後押しされ、かつてない速度で進化しています。接続デバイスの拡大、クラウドコンピューティング、リモートワーク環境の普及は結果として攻撃対象領域を拡大させ、従来の防御メカニズムでは重要な情報資産を保護するのに不十分となっています。さらに、ファイアウォールやシグネチャベースのアンチウイルスソフトウェアといった従来のセキュリティツールは、既知の脅威パターンに依存することが多く、新規かつ複雑な攻撃を検知できない可能性があります。

この動的な環境において、サイバーセキュリティ分析は組織がサイバーインシデントを効果的に検知・分析・対応するための重要なツールとして台頭しています。機械学習、ビッグデータ分析、人工知能—を活用することで、サイバーセキュリティ分析は潜在的な脅威に対するより深い洞察を提供します。その結果、絶えず変化する脅威環境に適応する予防的な防御戦略が可能となり、組織はリスクが顕在化する前に予測し軽減できるようになります。

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とは、サイバー脅威を特定し軽減するために、データ収集・分析・解釈技術を体系的に活用することを指します。具体的には、従来のセキュリティ対策では見落とされがちなパターン、異常、侵害の兆候を発見するため、様々なソースから得られる膨大なセキュリティ関連データを処理します。

サイバーセキュリティ分析の主要な構成要素には以下が含まれます：

データ集約—ネットワークログ、ユーザー活動、システムイベント、外部脅威インテリジェンスフィードなど、複数のソースからのデータ収集。&
データ処理—効果的な分析のための一貫性と正確性を確保するためのデータのクリーニングと正規化。
高度な分析—統計手法や機械学習アルゴリズムを適用し、サイバー脅威を示す異常なパターンや行動を検出します。
可視化とレポート作成—セキュリティ専門家が迅速な意思決定を行えるよう、洞察を分かりやすい形式で提示します。&

生データを実用的な知見に変換することで、サイバーセキュリティ分析は組織の脅威リアルタイム検知能力、インシデントへの迅速な対応能力、そして全体的なセキュリティ態勢の強化を促進します。

サイバーセキュリティ分析の重要性

デジタル資産を効果的に保護しようとする組織にとって、サイバーセキュリティ分析の導入は極めて重要です。その重要性を以下の点で説明します：

1. 脅威の早期検知

サイバーセキュリティ分析により、組織は重大な損害が発生する前に脅威を特定できます。データの継続的な監視と分析を通じて、以下を検知可能です：

ゼロデイ攻撃—未知の脆弱性を悪用する攻撃。
高度な持続的脅威（APT）—従来のセキュリティ対策では検知されない長期的な標的型攻撃。
内部脅威—組織内部から発生する悪意のある活動。

早期検知により迅速な対応が可能となり、潜在的な損失を最小限に抑え、リスクを軽減します。

2. 予防的防御

サイバーセキュリティ分析を活用することで、組織はサイバー攻撃に単に反応するだけでなく、予測し予防することが可能になります。SentinelOneの WatchTower などのツールは、プロアクティブな防御を実現します。履歴データとリアルタイムデータを分析することで、セキュリティチームは以下が可能になります：

攻撃ベクトルを予測—観測されたパターンに基づき攻撃者が使用する可能性のある手法を特定する。
脆弱性を強化する—ネットワークやシステムの弱点を悪用される前に修正する。
脅威ハンティング戦略の策定—ネットワーク内に潜む脅威を積極的に探索する。

この積極的なアプローチにより、セキュリティ戦略は防御的から予見的へと転換され、サイバー脅威に対する回復力が強化される。

3. コンプライアンスと報告

規制コンプライアンスは、機密データを扱う組織にとって重要な課題です。サイバーセキュリティ分析は以下を支援します：

規制基準の達成—GDPR、HIPAA、PCI DSSなどの法令遵守を確保し、必要なセキュリティ対策を維持すること。
監査対応準備—監査時にコンプライアンスを証明する詳細なログとレポートを提供。
インシデント文書化—セキュリティインシデントと対応策の徹底的な記録を維持。

コンプライアンスを促進することで、組織は法的罰則を回避し、顧客やパートナーとの信頼関係を維持することができます。

4. リソース最適化

セキュリティリソースの効果的な配分は、コストを管理しながら保護を最大化するために不可欠です。サイバーセキュリティ分析は以下を支援します：

脅威の優先順位付け—リスクスコアリングを活用し、最も重大な脆弱性と脅威に焦点を当てる。
誤検知の削減—脅威検知の精度を向上させ、問題のない事象へのリソース浪費を防ぐ。
意思決定の強化—セキュリティ技術への投資や人材育成を導くデータ駆動型の洞察を提供。

これにより、リソースが最も必要な場所に配分され、セキュリティ効率全体が向上します。

サイバーセキュリティとデータ分析の違い

サイバーセキュリティはシステム、ネットワーク、データをデジタル攻撃から保護することに焦点を当てているのに対し、データ分析はデータセットを調査し、そこに含まれる情報について結論を導き出すことを含みます。サイバーセキュリティ分析は、データ分析技術をサイバーセキュリティデータに適用することでこれらの分野を融合し、脅威の検知と対応能力を強化します。

サイバーセキュリティ は、不正アクセス、攻撃、データ侵害から防御するための対策を実施することを含みます。
データ分析 は、統計分析と機械学習を活用してデータから知見を抽出します。

データ分析をサイバーセキュリティに統合することで、組織は大量のセキュリティデータを活用可能な情報に変換し、より効果的な脅威の検知と対応を可能にします。

サイバーセキュリティ分析の主要構成要素

効果的なサイバーセキュリティ分析は、脅威を検知・軽減するために連携する複数のコアコンポーネントに依存します。

1. データ収集

包括的かつ関連性の高いデータの収集は、サイバーセキュリティ分析の基盤です。

データの種類

ログ: オペレーティングシステム、アプリケーション、セキュリティデバイスによって生成されるイベントの記録。
ネットワークトラフィック: ネットワーク上で送信されるデータパケット。通信パターンの洞察を提供します。
ユーザー活動: ユーザーログイン、アクセス試行、システム内での行動に関する情報。
エンドポイントデータ: コンピュータやモバイルデバイスなどの端末からの詳細情報。&

2. データのソース

ファイアウォール: ブロックされたネットワークトラフィックと許可されたネットワークトラフィックのログ。
侵入検知システム（IDS）：潜在的なセキュリティ侵害に関連するアラートとログ。
エンドポイント：アンチウイルスソフトウェア、システムログ、アプリケーション使用状況からのデータ。
クラウドサービス：クラウドベースのアプリケーションおよびインフラストラクチャからのログとメトリクス。

多様なソースからのデータ収集により、セキュリティ状況の包括的な把握が可能となります。

3. データ処理

収集したデータを処理することは、正確で意味のある分析に不可欠です。

4. データクリーニング

無関係なデータの除去: 脅威検知に寄与しない不要な情報をフィルタリングします。&
重複データの排除: 分析結果の歪みを防ぐため、各イベントが1回のみ記録されるようにする。
誤りの修正: データ内の不正確さを特定し修正します。

分析開始前のデータクリーニングは、分析結果の信頼性を高めます。

5. データの正規化

フォーマットの標準化: 比較と分析のため、データを一貫した形式に変換すること。
タイムスタンプの同期化: 異なるシステム間で時間データを調整し、イベントを正確に関連付ける。
データの分類:分析を容易にするため、情報を事前定義されたカテゴリに整理すること。

正規化により、様々なソースからのデータをシームレスに統合することが可能になります。

6. データ分析

処理済みデータの分析により、脅威検出に不可欠な知見が明らかになります。

統計的手法

傾向分析: 時間の経過に伴うパターンを特定し、異常や行動の変化を検出します。
異常検知: 統計的閾値を用いて異常な活動をフラグ付けする。
相関分析: 異なるデータソース間の関連イベントを結びつけ、複雑な攻撃パターンを解明する。

7. 機械学習技術

教師あり学習: ラベル付きデータでモデルを訓練し、既知の脅威パターンを予測します。
教師なし学習: 事前定義されたラベルなしに、正常な動作からの逸脱を特定することで未知の脅威を検出します。
深層学習: 神経ネットワークを活用し、複雑なデータ構造を分析して、侵害の微妙な兆候を明らかにします。

機械学習は、従来の手法では見逃される可能性のある高度で進化する脅威を検知する能力を強化します。

サイバーセキュリティ分析の手法

サイバーセキュリティ分析では、高度な技術を組み合わせて、潜在的な脅威が被害をもたらす前に特定、評価、軽減します。これらの手法を活用することで、組織は防御体制を大幅に強化すると同時に、システムとデータの完全性を確保することができます。

例えば、以下に最も一般的に使用される手法の一部を示します。

1.異常検知

異常検知は、確立された基準からの逸脱を特定することに焦点を当てています。

2. 行動分析

ユーザー行動分析（UBA）:ユーザー活動を監視し、異常なログイン時間やアクセスパターンなどの不審な行動を検出します。
エンティティ行動分析（EBA）: デバイスやアプリケーションの行動を分析し、異常を特定します。

基準となる行動パターンを確立することで、組織は通常のパターンから外れた行動を検知し、潜在的な脅威を示すことができます。

3. ネットワークトラフィック分析

パケット検査:データパケットを検査し、悪意のあるコンテンツや不正なプロトコルを検出します。
フロー分析: ネットワークトラフィックの量と方向を監視することで、急激な増加や異常なデータ転送などの異常を検出することが可能になります。
プロトコル分析: 攻撃を示唆する可能性のあるネットワークプロトコルの不正使用を確認します。

4. 脅威インテリジェンス

脅威インテリジェンスとは、潜在的あるいは進行中の攻撃に関する情報を収集し分析するプロセスを指します。&

5. シグネチャベース検出

既知の脅威シグネチャ:既知のマルウェアシグネチャのデータベースを活用し、悪意のあるコードを検知・ブロックします。
アンチウイルススキャン: 既知の脅威シグネチャに一致するファイルをシステムで定期的にスキャンします。

6. ヒューリスティック分析

動作解析: 制御された環境下でコードの動作を分析し、不審な活動を検出します。
パターン認識: 特定のシグネチャが不明であっても、悪意のあるコードに共通する特徴を特定すること。

ヒューリスティック分析は、ゼロデイ攻撃やポリモーフィックマルウェアの検出を強化します。

7. リスク評価

リスク評価は、脅威の潜在的な影響度に基づいて優先順位を付けます。

8. 脆弱性スキャン

自動化ツール: システムやアプリケーションの既知の脆弱性を特定します。
パッチ管理:特定された脆弱性を修正するためにシステムが更新されていることを保証します。

9. リスクスコアリング

影響分析: 脅威が引き起こす可能性のある損害を評価します。
発生確率推定: 脅威が現実化する可能性を評価する。
優先順位付け: 脅威にスコアを割り当て、最も重大なリスクにリソースを集中させる。&

ツールと技術

サイバーセキュリティ分析の実装には、包括的な脅威の検知と対応を確保するため、数多くのツールと技術が活用されます。さらに、これらのツールは組織がセキュリティインシデントを効率的に特定・分析・軽減するだけでなく、IT環境全体のリスク低減にも貢献します。

以下に、最も一般的に使用されるツールと技術の一部を列挙します。

#1. SIEMシステム

セキュリティ情報イベント管理（SIEM)システムは、ITインフラストラクチャ全体にわたる様々なリソースからの活動を収集・分析します。

データ集約: 複数のソースからログやイベントを単一プラットフォームに収集します。
リアルタイム分析:セキュリティイベント発生時に即時的な洞察を提供します。
アラートとレポート: セキュリティインシデントに対するアラートを生成し、コンプライアンスおよび管理のためのレポートを作成します。

#2. 侵入検知システム (IDS)

侵入検知システムは、ネットワークやシステム上の活動を監視し、悪意のある行動を検知します。

IDSの種類

ネットワークベースIDS (NIDS): ネットワークレベルで不審な活動を検知するため、ネットワークトラフィックを監視します。
ホストベースIDS（HIDS）：個々のホストやデバイス上の活動を監視します。

IDSとIPSの比較

IDS: 潜在的な脅威を検知・警告するが、防止措置は取らない。
侵入防止システム（IPS）: 検知した脅威に対して警告するだけでなく、積極的にブロックまたは防止します。

サイバーセキュリティ分析の応用分野

サイバーセキュリティ分析は様々な分野で不可欠です。以下に、異なる分野におけるサイバーセキュリティ分析の応用例を示します。

金融分野

不正検知

取引監視: 取引パターンを分析し、不正を示す異常を検知する。
アカウント行動分析: 顧客アカウント内の異常な活動を特定します。

規制コンプライアンス

マネーロンダリング対策（AML）：AML規制への準拠を目的とした取引の監視。
報告：規制当局に必要な書類を提供します。

医療分野

患者データ保護

電子健康記録のセキュリティ: 機密性の高い患者情報を不正アクセスから保護すること。
アクセス制御: 患者データにアクセスする者を監視し、そのアクセスが適切であることを保証すること。

HIPAA準拠

セキュリティ規則の遵守:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）で要求される対策の実施。
監査証跡: データへのアクセスおよび変更に関する詳細なログの維持。

政府・防衛分野

国家安全保障

インフラ保護: 電力網や通信ネットワークなどの重要インフラの保護。
サイバー諜報活動の防止:機密情報へのアクセス試行を検知し、対抗する。

サイバー戦争防御メカニズム

脅威予測：敵対者が使用するサイバー戦争戦術を予測し、準備すること。
インシデント対応調整：大規模なサイバーインシデントへの対応を管理すること。

サイバーセキュリティ分析における課題

その利点にもかかわらず、サイバーセキュリティ分析は、その実装と有効性を複雑にする可能性のあるいくつかの課題に直面しています。したがって、セキュリティを維持しつつプライバシーを保護し、効率性を確保するためには、これらの課題に対処することが不可欠です。主な課題は以下の通りです：

#1. データプライバシーに関する懸念

機密情報の取り扱い：データの収集・分析時にプライバシー関連法規への準拠を確保すること。
匿名化: 分析時に識別可能な情報を除去することで個人データを保護すること。
アクセス制御:機密性の高い分析データへのアクセス権限の制限。

#2. スケーラビリティの問題

データ量: 現代ネットワークが生成する膨大なデータの管理と処理。
インフラストラクチャの制約:パフォーマンス低下なく分析プラットフォームを拡張可能にすること。
コスト管理: 拡張性の必要性と予算制約のバランスを取る。

#3. リアルタイム処理要件

レイテンシ低減: 脅威の即時検知のためのデータ処理遅延の最小化。
リソース配分: リアルタイム分析のための十分な計算リソースの確保。
技術的制約: 処理速度とデータスループットに関連する課題の克服。

サイバーセキュリティ分析のベストプラクティス

サイバーセキュリティ分析の効果を最大化するには：

1. 1.強力なデータガバナンスの実施

ポリシー策定: データ処理とアクセス制御に関する明確なポリシーを確立する。
役割と責任：データガバナンスの様々な側面について、誰が責任を負うかを定義する。
コンプライアンス整合性: ガバナンス実践が規制要件を満たすことを保証する。

2. 高度な分析ツールへの投資

技術評価: リアルタイム分析と機械学習機能を提供するツールを評価する。
拡張性の考慮: 組織のニーズに合わせて成長できるソリューションを選択する。
ベンダーの信頼性: SentinelOne のような堅牢なサポートを提供する信頼できるベンダーを選択してください。

3. 脅威インテリジェンスの定期的な更新

脅威フィードの統合：外部脅威インテリジェンスを分析プラットフォームに統合する。
継続的学習：機械学習モデルを新たなデータで更新する。
コミュニティの連携：情報共有の取り組みに参加する。

4.人材の育成

スキル開発: サイバーセキュリティ分析ツールに関する継続的なトレーニングを提供する。
啓発プログラム: 従業員にサイバーセキュリティのベストプラクティスを教育する。
部門横断チーム：IT、セキュリティ、その他の部門間の連携を促進する。

5.定期的な監査の実施

脆弱性評価: システムの弱点を定期的にテストする。
ポリシー遵守チェック：内部ポリシーおよび外部規制への準拠を確保します。
パフォーマンスレビュー：分析ツールとプロセスの有効性を評価する。

事例研究：注目すべきサイバー攻撃と分析対応

過去のサイバー攻撃を検証することで、効果的なサイバーセキュリティ分析の重要性が浮き彫りになります。

ターゲットデータ侵害&
ターゲット・データ侵害事件>
しかし、高度な分析技術があれば、異常なネットワーク活動をベンダーの通常のアクセスパターンと関連付けることが可能であり、それによって侵害を防止できた可能性がある。&
- エクイファックス情報漏洩事件
2017年のエクイファックス情報漏洩事件では、1億4500万人以上の機密情報が流出しました。具体的には、ウェブアプリケーションフレームワークの既知の脆弱性が悪用されたことが原因でした。その結果、数百万人の社会保障番号を含む個人データが攻撃者に流出したのです。

SentinelOneのような高度なサイバーセキュリティ分析プラットフォームであれば、異常なデータアクセス活動を効果的に特定することで、この悪用をより早期に検知できた可能性があります。
導入成功事例

SentinelOneのサイバーセキュリティ分析ソリューションを導入した組織では、以下の成果を達成しています
- 脅威検知能力の強化—リアルタイム分析による高度な脅威の特定。
- 迅速な対応時間—検知された脅威への対応を自動化し、脆弱性の窓を縮小。
- コンプライアンスの強化—規制要件の達成を支援する詳細なレポートを生成。
例えばCanvaは、3,500を超えるエンドポイントにおいて、スムーズな移行プロセスで俊敏かつ安全なクラウドワークロード保護を実現しました。Mac、Windows、Linux環境をまたいだシームレスな統合により、プラットフォームに依存しないセキュリティ対策の運用が可能となりました。さらに、高度なサイバーセキュリティツールを導入するメリットについて詳しくは、こちらのケーススタディをご覧ください。

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まとめ

高度な分析をサイバーセキュリティ戦略に統合することで、組織は進化する脅威に効果的に先手を打つことができます。さらに、データ収集、処理、分析を強化することで、積極的な防御メカニズムが可能となり、様々な分野にわたる重要な資産の堅牢な保護が確保されます。最終的に、ベストプラクティスを採用し、課題を克服することは、より安全なデジタル環境に向けた不可欠なステップです。

FAQs

サイバーセキュリティ分析とは、大量のセキュリティデータを処理することでサイバー脅威を検知・分析・対応するためのデータ収集・処理・分析技術を活用するものです。さらに、生データを実用的な知見に変換することで、組織のデジタル資産保護能力を強化します。

はい、データ分析は現代のサイバーセキュリティに不可欠です。組織が潜在的なセキュリティインシデントを示すパターンや異常を特定し、将来の脅威を予測し、情報に基づいた意思決定を通じてインシデント対応を改善することを可能にするためです。最終的には、全体的なセキュリティ態勢の強化において重要な役割を果たします。

サイバーセキュリティアナリストは主に、セキュリティシステムの監視・分析、侵害の検知、組織のデジタル資産を保護するための対策の実施を行います。さらに、サイバーセキュリティ分析ツールなどを活用して脆弱性を特定し、インシデントに対応するとともに、セキュリティポリシーや規制への準拠を確保します。

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