シグネチャベース検知と振る舞いベース検知とは？
従来型のアンチウイルススキャンを実行すると、エンジンは正確なフィンガープリント、ファイルハッシュ、バイト列、またはネットワークインジケータが脅威データベースに既にカタログ化されているものと一致するかどうかを確認します。
シグネチャベース検知は、既知の脅威を迅速にブロックするのに優れています。振る舞いベース検知は異なる仕組みで動作します。「このオブジェクトは悪意があるように見えるか？」ではなく「このオブジェクトは悪意のある動作をしているか？」と問いかけます。エンジンは通常のユーザー、プロセス、ネットワーク活動のベースラインを構築し、基盤となるコードがどれほど新規であっても逸脱を検出します。どちらのアプローチも単独では機能しません。
シグネチャマッチングは、一般的な脅威に対して効率的かつノイズがほぼゼロで検知できます。一方、振る舞い分析はゼロデイ、ポリモーフィックマルウェア、内部不正利用を明らかにします。SentinelOne Singularity Platformのような最新のプラットフォームは両方のアプローチを組み合わせているため、選択する必要がなく、単一のコンソールから攻撃の防止、調査、修復が可能です。
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シグネチャ検知エンジンと振る舞い検知エンジンの仕組み
これらのエンジンがどのように動作するかを理解することで、両者を組み合わせることで強力な防御力が生まれる理由が明らかになります。
従来型シグネチャベース検知
パターンベースのシステムは、ハッシュ照合、YARAルール、文字列マッチング技術に依存しています。この手法はネットワークベースおよびエンドポイントベースの両方で機能し、低い計算リソースで検知を提供し、既知の脅威に対して誤検知がほとんど発生しません。しかし、既知のパターンに依存しているため、リアクティブであり、新たな脅威に対応するには継続的なアップデートが必要です。
振る舞いベース分析システム
継続的な振る舞い監視は、プロセスの挙動、メモリ操作、ネットワーク通信、ユーザーアクションを分析し、異常を検出します。AIや機械学習は、このアプローチを強化し、振る舞いスコアやコンテキスト相関を割り当て、ベースライン活動を確立し、逸脱を特定します。Purple AIのような高度なプラットフォームは、自然言語処理を活用して自律的に脅威を調査します。
シグネチャベースと振る舞いベースの手法の比較
効果的なAIセキュリティを計画するには、シグネチャエンジンと振る舞いエンジンがセキュリティ運用に影響を与える4つのカテゴリでどのように機能するかを理解する必要があります。
1. 脅威カバレッジ
シグネチャベースのツールは、カタログ化されたマルウェアの認識に優れていますが、新しいコードやポリモーフィズム（攻撃ごとにコードが変化する場合）には対応が困難です。
振る舞いAIはより広範囲をカバーし、大量暗号化、異常なメモリ操作、異常なネットワーク接続など、基盤となるコードが完全に新規であっても疑わしい動作を検出します。AIを活用した高度なマルウェア検知手法は、ゼロデイ、ファイルレスマルウェア、Living-off-the-Land技術も検出できるため、包括的なランサムウェア対策に有効です。
2. スピードと精度
シグネチャベース検知では、既知の脅威に対するハッシュ照合などの処理がミリ秒単位で行われ、誤検知も少ないです。
振る舞いシステムはコンテキストのスコアリングに数秒を要しますが、攻撃のキルチェーン初期段階で検知できる場合があります。AI脅威検知モデルは、ベースラインが成熟することで誤警報も減少し、アナリストの負担を軽減します。
3. リソース要件
シグネチャベース脅威検知のパターンデータベースはギガバイト単位に成長し、定期的な更新が必要ですが、マッチング処理自体はCPUやRAMへの負荷が軽いです。
振る舞いエンジンは逆に、エージェントのフットプリントは小さいものの、継続的なデータ収集や端末上でのモデリングにより、より多くの処理能力を必要とします。
4. 運用への影響
シグネチャベースのアプローチはパターン認識が限定的なため、新たな攻撃に対して盲点となり、リアクティブな復旧作業に時間を費やすリスクがあります。
振る舞い検知は、エンジンが通常のユーザー、プロセス、ネットワーク活動のベースラインを構築する間、初期段階でより多くの時間を要し、チームに負担をかける可能性があります。
シグネチャベース検知と振る舞いベース検知を効果的に組み合わせる方法
セキュリティプログラムが失敗するのはツールの不足ではなく、体系的なアプローチの欠如によるものです。シグネチャベースと振る舞いベース検知を組み合わせる際は、いくつかのポイントを考慮してください。
- ベースラインセキュリティの強化: 多要素認証、タイムリーなパッチ適用、最小権限アクセスが基盤となります。堅牢なベースラインは攻撃対象領域を限定し、パターンマッチングおよび振る舞いエンジンがバックグラウンドノイズではなく本当に疑わしい活動に集中できるようにします。
- 従来型検知で迅速な成果を得る: ハッシュベースエンジンは一般的なマルウェアや既知のエクスプロイトをブロックする最速の方法です。最新のパターンデータベースをエンドポイントやゲートウェイに展開し、リスクを即座に低減しつつ、高度な振る舞いレイヤーを構築します。
- 未知の脅威には振る舞い分析を組み合わせる: 継続的な振る舞い監視により、ゼロデイエクスプロイト、ファイルレス攻撃、内部不正利用を事前知識なしで検出します。AI駆動モデルは通常活動のベースラインを確立し、従来手法が見逃すリアルタイムの異常を浮き彫りにします。
- 検知ルールを継続的に改善: 脅威状況や業務プロセスは日々変化します。自己学習モデルは自動で適応しますが、定期的なレビューも重要です。インシデントレビュー結果をパターンマッチングポリシーや振る舞い閾値にフィードバックし、精度を維持します。
- エンドポイント、クラウド、アイデンティティ全体で統合: 攻撃者はあらゆる運用レイヤーを横断します。ハイブリッド戦略では、エンドポイント、クラウドワークロード、アイデンティティシステムからのテレメトリを相関させる必要があります。シングルエージェントアーキテクチャは、すべてのデータを統合プラットフォームにストリーミングし、ツールの乱立を解消します。
- アラート量の削減と迅速な対応を実証: 成功とは、侵害の減少だけでなく、運用上の改善が測定可能であることです。誤検知率、検知までの平均時間、アナリストの1日あたりアラート数を追跡し、ハイブリッドアプローチの有効性を証明します。自律型AIトリアージにより、アナリストの負担が大幅に軽減されます。
振る舞いAI検知でセキュリティを強化
SentinelOneの静的AIエンジンは、実行前にファイルをスキャンし、悪意のある意図のパターンを識別できます。良性ファイルの分類も可能です。振る舞いAIエンジンは、リアルタイムで関係性を追跡し、エクスプロイトやファイルレスマルウェア攻撃から防御します。全体的なルートコーズや影響範囲分析が可能なエンジンもあります。アプリケーションコントロールエンジンは、コンテナイメージのセキュリティを確保します。STARルールエンジンは、クラウドワークロードテレメトリのクエリを自動脅威ハンティングルールに変換できるルールベースエンジンです。SentinelOne Cloud Threat Intelligence Engineは、シグネチャを用いて既知のマルウェアを検知するルールベースのレピュテーションエンジンです。
Singularity™ Platformは、Singularity™ Endpoint Security、Singularity™ Cloud Security、Singularity™ AI-SIEMを統合します。AI-SIEMは自律型SOC向けで、リアルタイムデータストリーミングや、あらゆるソースからのファーストパーティおよびサードパーティデータの取り込みが可能です（構造化・非構造化、OCSFネイティブ対応）。脆弱なSOARワークフローをハイパーオートメーションで置き換え、AI駆動検知によるより実用的なインサイトを得られます。SentinelOneのSingularity™ Platformを活用することで、ゼロデイ、ランサムウェア、マルウェア、その他あらゆるサイバー脅威から防御できます。エンドポイント、アイデンティティ、クラウド、VM、コンテナも保護します。
Singularity™ Cloud Securityは、シフトレフトセキュリティを実現し、インフラストラクチャ・アズ・コードテンプレート、コードリポジトリ、コンテナレジストリのエージェントレススキャンにより、開発者が本番環境に到達する前に脆弱性を特定できます。これにより、全体的な攻撃対象領域を大幅に削減します。Singularity™ Cloud Securityは、AI Security Posture Management (AI-SPM)も提供しており、AIモデル、パイプライン、サービスの発見と展開を支援します。AIサービスのチェック設定も可能です。
Prompt Securityは、SentinelOneの広範なAIセキュリティ戦略の一部です。Google、Anthropic、Open AIなど、主要なLLMプロバイダーすべてに対応したモデル非依存のセキュリティカバレッジを提供します。Prompt Securityは、ウォレット／サービス拒否攻撃、プロンプトインジェクション、シャドーIT利用、その他のLLMベースのサイバーセキュリティ脅威から防御します。AIエージェントにセーフガードを適用し、大規模な自動化の安全性を確保します。機密情報の漏洩を防ぎ、LLMによる有害な応答生成を阻止します。Prompt Securityは、ジェイルブレイク試行やデータプライバシー漏洩をブロックします。部門やユーザーごとの詳細なルールやポリシーを策定・適用できます。AIアプリの入出力トラフィックを完全に監視・記録し、全体を可視化します。
Purple AIは、アラートのコンテキスト要約、次の推奨ステップ、生成AIおよびエージェントAIの力を活用したシームレスな詳細調査の開始オプションを、1つの調査ノートブックに記録します。世界最先端の生成AIサイバーセキュリティアナリストを体験できます。
シグネチャベース対行動ベース検出に関するFAQ
軽量なパターンマッチングエンジンは初期コストが低いものの、高額なインシデント対応を引き起こす新たな攻撃を見逃します。Behavioral AIはより多くのコンピュートリソースを必要としますが、ゼロデイやポリモーフィックな脅威をブロックし、高額な障害を防ぎます。ハイブリッドアプローチは、一般的なマルウェアには従来手法を用い、未知の脅威にはビヘイビア分析で対応することで、最適なROIを実現します。
リスク低減と相関する指標、例えば平均検知時間（MTTD）、平均対応時間（MTTR）、真陽性率、アナリスト1人あたりのアラート件数などに注目してください。継続的に学習する行動エンジンは、これら4つの指標すべてを時間とともに改善するはずです。
アナリストはモデルのベースライン確立を理解し、異常を明確に説明し、システムの再学習のためにコンテキストデータをフィードバックする必要があります。脅威ハンティングのスキルにより、ネットワーク、エンドポイント、アイデンティティのテレメトリを横断的に活用し、生のアラートを実用的なインテリジェンスへと変換できます。
初期導入時には、行動モデルが通常パターンを学習する過程で誤検知が増加します。最新のエンドポイント保護プラットフォームは、自己教師あり学習とクロスデータ相関により誤検知を効果的に低減します。従来手法はほぼゼロの誤検知を基盤とし、アラート件数を管理可能に保ちます。
パターンマッチングスキャナーはマルウェア識別の基準要件を満たし、行動分析は監査要件を満たす詳細かつタイムスタンプ付きのログを生成します。この組み合わせにより、継続的な監視と迅速なインシデント対応能力を現行規制が求める形で証明できます。
軽量でポリシー駆動型の行動エージェントは、既存のソフトウェア配布ツールを通じて数時間以内に展開可能です。インストール後、エージェントは即座に行動テレメトリを収集し、統合されたパターンにより既知の脅威をブロックし、AIモデルがベースラインを確立する間も完全な保護を提供します。
