| 自動化された脆弱性修正とは、自動化ツールを用いてセキュリティ脆弱性を特定、優先順位付け、修正するプロセスです。 | 手動による脆弱性修復とは、セキュリティ専門家が手動でセキュリティ上の弱点を特定、優先順位付け、修復するプロセスです。 |
| 脆弱性の数に応じて数分～数時間で修正されます。 | 人的作業を伴うため、脆弱性の評価と修正には数日～数週間を要します。& |
| 人的ミスを排除し、パッチを一貫してタイムリーに適用することで、セキュリティリスク、コンプライアンス違反による罰則、法的トラブルを回避します。 | 設定ミス、パッチ適用漏れ、脆弱なパスワードなど、人的ミスが発生する可能性があります。 |
| 一度に数千のエンドポイントを処理できます。 | セキュリティチームがエンドポイントを独自に管理するため、処理能力に制限があります。& |
| パッチを即時適用することでサイバー攻撃リスクを低減します。 | 脆弱性の修正には時間がかかり、その間、悪用されるリスクが秒単位で高まります。 | |
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| レガシーシステムやカスタム構築アプリケーションとの連携が困難な場合があります。 | | レガシー、先進的、オンプレミス、クラウドシステム、さらにはカスタムアプリケーションを含む複雑なIT環境でも容易に動作します。 |
| コンプライアンス報告を自動化するため、監査時に必要な文書を迅速に作成できます。 | 手動での文書化と監査準備が必要で、時間がかかり手間がかかります。 |
| 手作業の負担とセキュリティ関連のオーバーヘッドを削減します。 | 脆弱性管理における各種プロセス対応のため、大規模なセキュリティチームが必要となる。 |
| 自動化およびスケジュールされた脆弱性パッチ適用によりダウンタイムを最小限に抑えます。 | 手動パッチ適用による混乱やエラーが発生する可能性があります。 |
| AIと脅威インテリジェンスを活用し、攻撃ベクトルを分析して最も深刻な問題を優先的に対応します。 | 攻撃の動機を理解し脆弱性を優先順位付けするには人間の分析に依存します。 |
| セキュリティ運用を効率的に拡大したい組織に最適です。& | | 脆弱性が複雑で人的介入が必要な場合に有用です。 | |
自動化された脆弱性修復はどのように機能するのか？
自動化された脆弱性修復は、手動作業なしにセキュリティ上の弱点を特定、優先順位付け、軽減するプロセスを簡素化します。AIベースの分析、脅威インテリジェンス、自動化ツール、強力なセキュリティポリシーを活用し、ITインフラをサイバー脅威から保護します。
以下に、自動化された脆弱性修復の具体的なステップバイステップのプロセスを示します：
脆弱性の検出とリスト化
自動化された脆弱性修復の最初のステップは、IT環境、ネットワーク、クラウド環境全体にわたるセキュリティ脆弱性を発見することです。自動化ツールはシステムとネットワークを継続的にスキャンし、以下の脆弱性を検出します：
- 設定ミス： 設定ミスには、開いているポート、脆弱な認証ポリシー、誤ったセキュリティ設定が含まれます。
- パッチ未適用のソフトウェア： ソフトウェア、オペレーティングシステム、サードパーティ製アプリケーションにおけるセキュリティ更新プログラムの未適用が含まれます。
- ゼロデイ脅威: これらは新たに発見された脆弱性であり、まだパッチが提供されていないものです。
- 陳腐化したライブラリ: オープンソースツール内の廃止されたソフトウェアコードが該当します。
脆弱性を検出すると、システムは結果を記録し分類するため、次のステップに進むことができます。
脆弱性の優先順位付け
システム内の脆弱性を特定したら、リスクに対処し防止するために優先順位付けが必要です。しかし、すべての脆弱性が同等のリスクをもたらすわけではありません。自動修復ツールはリスクベースの優先順位付け手法を用い、脆弱性を低・中・高・深刻の4段階に分類します。これにより、より危険なリスクを優先的に修正できます。
自動化された脆弱性修正では、以下のような様々な要素に基づいて脆弱性の優先順位付けが可能です：
- CVSSスコア： 共通脆弱性評価システム（CVSS）は、様々なシナリオに基づいて0から10までの深刻度評価を割り当てます。
- ビジネスへの影響度: 顧客データを保存するデータベースなど、ミッションクリティカルなシステムに脆弱性があるかどうかをシステムが検出します。ビジネスに与える影響の深刻度を判断します。
- 悪用可能性: 脆弱性がサイバー犯罪者にどの程度容易に悪用されるかを検証します。
- 規制コンプライアンス: 発見した脆弱性がコンプライアンス要件に影響するかどうかを判定し、修正までのタイムラインを特定します。
自動化された修正
セキュリティ脆弱性をリストアップし優先順位付けしたら、次はそれらを排除する段階です。自動化された脆弱性修正ツールは、リスクを除去しシステムを安全な状態に導くための是正措置を実行します。パッチを適用し、セキュリティ設定の変更を推奨することで、システム、データ、ネットワークをサイバー脅威から保護します。
自動化された脆弱性修復ツールは、脆弱性の種類に応じて対応します：
- ソフトウェアパッチ適用: 自動脆弱性修復ソフトウェアは、影響を受けるサーバー、クラウド環境、エンドポイント全体にセキュリティ更新プログラムを自動的に展開します。また、パッチ管理ツールを使用して、最小限の混乱でパッチを一括スケジュール・適用します。
- 設定変更: 自動化ソフトウェアは、古いプロトコルの無効化、強力なパスワードポリシーの適用、多要素認証（MFA）の設定、セキュリティ設定の変更など、誤った設定を修正します。ファイアウォールルールの更新、不要な開いたポートの閉鎖、アクセス制御ポリシーの自動化により攻撃対象領域を縮小します。
- 一時的な解決策:パッチが利用できない場合、自動修復ツールは一時的な緩和策を実施します。これにはネットワークセグメンテーション、Webアプリケーションファイアウォール（WAF）を用いた仮想パッチ適用、エンドポイント検知・対応 (EDR)などが挙げられます。
このステップはセキュリティ脆弱性を排除する上で極めて重要です。自動修復によりプロセス全体を通じてセキュリティが維持されるため、サイバー攻撃者がシステムに侵入してワークフローを妨害するのを防ぎます。
修復後のスキャン
システムやネットワークにパッチやセキュリティ修正を適用した後、修復プロセスをテストし検証する必要があります。すべての脆弱性を確実に排除できたか、あるいは一部が残存していないかを確認します。
自動化された脆弱性修正システムは、IT環境全体を再スキャンします。脆弱性が検出された場合は修正を適用し、更新がアプリケーション機能に影響を与えていないことを確認してください。
脆弱性管理自動化の主な利点
脆弱性の特定、分析、優先順位付け、修正を自動化することで、攻撃対象領域を縮小し、業務生産性を向上させられます。脆弱性管理自動化の利点を理解するためのポイントを以下に示します：
- 脅威対応の迅速化：自動化された脆弱性修正は手動手法よりもはるかに高速です。脅威を継続的に監視し、リアルタイムで脆弱性を検知、発見された脅威を自動的に分析・優先順位付けします。これにより組織はパッチや修正をより迅速に展開でき、攻撃の機会を最小限に抑え、ゼロデイ攻撃を防止できます。
- エラーの削減: 脆弱性を手動で検出・対処する際は人的ミスが発生する可能性があります。設定ミス、脆弱なパスワード、シングルサインオンなど、あらゆるセキュリティ上の抜け穴を検出できない場合があり、攻撃やデータ窃取につながります。&
自動化された脆弱性修正により、手動によるミスが排除され、すべてのシステムに一貫してセキュリティ更新プログラムが適用されます。これによりセキュリティポリシーを徹底し、更新を適用してデータとシステムをサイバー犯罪者から保護できます。
自動化された脆弱性修正は、クラウド環境、リモートデバイス、オンプレミスサーバーを保護します。全ての脆弱性に対するパッチを管理し、同時に適用し、他のプラットフォームと連携してセキュリティワークフローを簡素化します。
- データ侵害の削減：データ侵害は、数百万ドル規模の財務的損失、評判の毀損、法的費用を招く可能性があります。組織はリスクと高額なインシデントを最小化するため、脆弱性をより迅速に修正する必要があります。
自動化された脆弱性修正プロセスは、脆弱性が発生すると即座に特定し、より迅速に修正します。これにより緊急パッチ適用やダウンタイムによる業務停止を最小限に抑えられます。また、反復的なセキュリティ作業を自動化することで運用コストも削減します。
- 監査対応準備: HIPAA、PCI DSS、GDPR、ISO 27001などの規制機関は、侵害の影響や評判の低下を抑えるため、組織が脆弱性をより迅速に修正することを義務付けています。これらの一部には期限も設けられています。その期間内にリスクを排除できなかった場合、罰則や法的措置の対象となり、顧客の信頼を失う可能性があります。&
自動化された脆弱性修正は、すべての脆弱性を要求される時間枠内で迅速に対処するプロセスを自動化します。コンプライアンス報告を自動化し、インシデントの概要、実施した対策、影響などを記載した文書を生成します。また、リアルタイムの修正ログにより監査準備時間を短縮します。これにより規制基準への準拠が容易になり、セキュリティ監査に常に対応可能な状態を維持できます。
自動化された脆弱性修復における一般的な課題
自動化された脆弱性修復はサイバーセキュリティを強化し、脆弱性修正の時間と労力を削減しますが、同時に特定の課題も伴います。脆弱性修正の自動化における課題と克服方法の一部を以下に示します：
- 誤検知（偽陽性/偽陰性）: 自動脆弱性修復システムは既知の脆弱性データベース、システム構成、およびリスクを特定・排除する事前定義された手法に依存します。しかし、これらのシステムは誤検知（例：安全な構成を誤ってリスクと識別）や偽陰性（実際のリスクを検出できない）を引き起こす可能性があります。
解決策: 誤検知を減らすには、スキャンパラメータの微調整、複数検知ツールの使用、機械学習モデルの統合、手動検証層の追加が有効です。誤検出を減らすには、脆弱性データベースの定期更新、静的・動的解析の併用、手動による定期的なセキュリティ監査を実施します。
- 既存ITインフラとの統合: 現代の組織は、クラウドベース、ハイブリッド、オンプレミス環境を活用し、世界規模で業務を遂行しています。自動化された脆弱性修復ソフトウェアは、多様なIT環境との統合に苦労し、セキュリティギャップを招く可能性があります。
解決策： APIベースのソリューションなど、複数のプラットフォームとの統合をサポートする自動化ツールを選択してください。また、クラウドネイティブのセキュリティソリューションやセキュリティオーケストレーション・自動化・対応（SOAR)プラットフォームを活用し、自動化ツールと既存セキュリティソリューション間のギャップを最小化します。
- パッチテストと展開リスク:自動修復ツールはパッチを迅速に適用しますが、事前のテストなしに実施される場合があります。これによりシステムダウンタイム、新たなセキュリティ脆弱性、アプリケーション損傷が発生する可能性があります。不安定なパッチは業務を妨げ、攻撃者に侵入経路を提供します。
解決策： 自動化ツールには段階的環境を活用し、パッチをテストしてから適用します。問題発生時にはロールバック技術で不具合のあるパッチを元に戻します。AIベースのパッチ分析を導入し、資産を深刻度に基づいてセグメント化します。&
- ゼロデイ脆弱性: 自動修復ツールは既知の脆弱性とパッチのみに依存してリスクを排除します。しかしゼロデイ脆弱性は修正手段が存在しない未知のセキュリティ欠陥です。セキュリティチームが修正に「ゼロ日」を要する場合、攻撃者がこれらの脆弱性を発見すれば、悪用されるまで時間はかかりません。さらに深刻なのは、ゼロデイ攻撃がセキュリティソリューションを容易に回避できる点です。rdquo;日しか修正時間がありません。攻撃者がこれらの脆弱性を発見すれば、悪用されるまで時間はかかりません。さらに深刻なのは、ゼロデイ攻撃がセキュリティソリューションや自動化ツールを容易に回避できる点です。
解決策：AIベースの脅威インテリジェンスを活用し、不審なパターンや行動を検知することでゼロデイ攻撃を特定できます。同時に、強力なパスワードポリシーの適用、アクセス権限の制限、ネットワークの分離といった一時的な対策を講じ、パッチが提供されるまでのリスク軽減を図ってください。
自動化された脆弱性修復のベストプラクティス
自動化された脆弱性修復は、セキュリティ運用を強化する強力なソリューションです。組織にとって効果的な実装が不可欠です。これらの脆弱性管理修復のベストプラクティスは、組織内での自動脆弱性修復ソリューションのスムーズな導入と最大限の活用を支援します。
- 継続的かつインテリジェントな脆弱性スキャンを実施し、最新のセキュリティインサイトを取得する。AIベースの脅威インテリジェンスを活用してスキャン精度を向上させる。
- リスクベースの優先順位付けにより、最も深刻なリスクにパッチやセキュリティ修正を優先的に適用する。これはCVSSスコア、悪用可能性、ビジネスへの影響などを基に決定されます。
- パッチやセキュリティソリューションをテスト環境に導入し、安定性を確認します。修正後のスキャンを実施し、すべての脆弱性が対処されたことを検証します。&
- 脆弱性スキャナーと自動修復ソリューションを統合し、修復プロセスを効率化します。
- 脆弱性管理と修復プログラムを改善するためのフィードバックループを確立します。
- 定期的な更新には完全自動化を適用する。財務データベースや本番サーバーなどの重要資産については、手動と自動化を組み合わせた混合アプローチを採用する。
- 自動化されたアラートとレポートを活用し、セキュリティチームに是正措置を通知する。
- 自動化ログを確認し、失敗した修復や設定ミスを特定する。
- 機械学習モデルを活用し、自動化の精度を再定義して誤検知（偽陽性/偽陰性）を低減する。
自動脆弱性修復の一般的なユースケース
自動脆弱性修復は様々なケースに適用されます。組織のセキュリティ目標に基づき、IT部門の取り組みは組織ごとに異なる場合があります。自動脆弱性修復の一般的なユースケースをいくつか見ていきましょう。
- アプリケーションとOSのパッチ管理: 多くの組織は、アプリケーションとオペレーティングシステムを最新の状態に保つことに苦労しています。手動でのパッチ適用は非効率的で、人的ミスが発生しやすいものです。自動化により、適用されていないパッチを検出し、リスクレベルに基づいて更新を適用できます。また、業務時間外にパッチ展開をスケジュールすることで、業務への影響を防止します。
- セキュリティ設定ミスの修正： ITインフラにはセキュリティ設定の不備が存在し、サイバー攻撃のリスクを高める可能性があります。自動修復機能はクラウドリソースを継続的にスキャンし、設定ミスを検出し、サイバーセキュリティのベストプラクティスとポリシーを適用します。コンプライアンス要件を満たすためのリアルタイムセキュリティ状態レポートを提供します。
- ゼロデイ脆弱性対策: 組織は、修正パッチが即座に入手できないゼロデイ脆弱性に直面します。自動化は一時的なパッチ適用とセキュリティソリューションを展開し、攻撃経路を遮断します。また、ネットワークセグメンテーションとアクセス制御を適用し、影響を受けたシステムを隔離します。
- エンドポイントセキュリティ強化:モバイル端末、ワークステーション、企業システムなどのエンドポイントには、脆弱な設定、未承認のサードパーティ製アプリケーションのインストール、ソフトウェアの古さが存在する可能性があります。自動化された脆弱性修正は、こうした問題を検知し、セキュリティポリシーを適用し、不正なアプリケーションを削除し、侵害されたエンドポイントを隔離し、セキュリティ更新プログラムを自動的に適用します。
- 自動化されたセキュリティ対応： 組織はネットワークとシステムを保護するため、悪用されている脆弱性に対して迅速に対応する必要があります。自動化により、脅威インテリジェンスを通じて活発な攻撃キャンペーンに関連する脆弱性を検出できます。セキュリティパッチの適用や設定変更を実施し、リスクのあるシステムや不要なシステムを削除することでサイバー攻撃を防止します。
適切な自動脆弱性修復プラットフォームの選択
オンラインには数多くの自動脆弱性修復プラットフォームが存在します。しかし、自社のセキュリティ要件を満たし、既存のITインフラと統合できる適切なプラットフォームを選択する必要があります。組織に適したプラットフォームの選定方法とセキュリティ運用改善策を探りましょう。
- セキュリティ要件の特定: 各種自動修正ソフトウェアを候補に挙げる前に、組織のセキュリティ要件、現行ポリシー、ITインフラの複雑性、コンプライアンス要件を明確にしましょう。これにより要件を満たす関連ツールを選別できます。
- 機能評価： 効果的な自動脆弱性修復ツールは、脆弱性を自動的に検出・優先順位付けし、修復できます。継続的脆弱性スキャン、リスクベースの優先順位付け、脅威インテリジェンス統合などの機能を確認してください。
- 修復機能の評価： リストアップしたすべてのソフトウェアに組み込みのパッチ管理機能が備わっているわけではありません。 そのため、ツールが古いソフトウェアやサードパーティ製アプリケーション向けの自動パッチ管理を提供しているか確認してください。また、ソフトウェアが自動デプロイ機能、セキュアな設定、ロールバック機構を提供しているかどうかも検討できます。
- 統合機能の確認: ソフトウェアの統合機能を評価します。集中監視のためのSIEM、インシデント対応自動化のためのSOAR、自動チケット発行と修復追跡のためのITサービス管理といったツールとの統合が可能か確認してください。
- 拡張性の確認：組織のエンドポイント、ITインフラ、従業員数、生産性はビジネスの成長と共に拡大します。ソフトウェアがパフォーマンスに影響を与えずに容易にスケールアップ/ダウンできるか確認してください。また、エージェントベース／エージェントレス展開や複数事業部門のサポート可否を確認してください。
- 機械学習機能の検討： 高度な自動脆弱性修復ソフトウェアは、修復効率の向上と攻撃経路の分析のために機械学習（ML）アルゴリズムを活用します。ソフトウェアが予測脆弱性分析、AIベースのパッチ影響分析、自動修復プレイブックを提供しているか確認してください。
- 価格モデルを比較する： プラットフォームの価格体系を評価し、予算内に収まるか確認してください。サブスクリプション型またはオンプレミス型ライセンス、資産単位またはエンドポイント単位の課金オプション、追加機能の提供有無を確認しましょう。
自動化された脆弱性修復のためのSentinelOne
SentinelOneのSingularity Vulnerability Managementは、セキュリティ脆弱性の発見、優先順位付け、修正プロセスを自動化する高度なソリューションです。IT環境がどれほど複雑であっても、プラットフォームはすべてのシステム、クラウドサービス、アプリケーション、その他のエンドポイントをカバーします。
この自動化された脆弱性修復プラットフォームは、継続的な脆弱性評価によりシステム内の死角を発見します。悪用可能性と環境要因に基づき脅威をインテリジェントに優先順位付けします。セキュリティ運用を簡素化する自動化されたセキュリティ制御、セキュリティギャップを埋めるエージェントの展開、管理対象外かつリスクの高いエンドポイントの隔離により、リスクを最小化できます。
お問い合わせより、SentinelOneのSingularity脆弱性管理の仕組みをご確認ください。
まとめ
自動化された脆弱性修復により、組織は最小限の人手でサイバーセキュリティ脆弱性を検出、優先順位付け、修復できます。既存ソリューションとの統合により、セキュリティワークフローを簡素化し、攻撃対象領域を縮小し、機密データや重要システムを脅威から保護します。
自動化はセキュリティ効率を向上させ、段階的パッチ適用、高リスクシステムへの人的監視、ロールバック機能などの高度な機能を提供します。これにより、システムから脆弱性を修正する際に混乱を最小限に抑えられます。セキュリティ要件、機能、拡張性、費用対効果に基づいて、自社に最適なソリューションを選択してください。
システムの脆弱性を管理するための効果的で高度でありながら手頃な価格のソリューションをお探しなら、SentinelOneのSingularity脆弱性管理プラットフォームが解決策となります。お問い合わせより、その活用方法をご確認ください。
