振る舞いの監視とは？手法と戦略

サイバー攻撃 はもはや企業や組織にとって「もしもの話」ではありません。強固な保護対策を講じなければ、重要な業務が妨げられるだけでなく、機密データが侵害される深刻な攻撃の被害に遭うおそれがあります。こうした事態を防ぐため、振る舞い監視が先手を打つ対策となります。組織はネットワーク上の活動を継続的に監視し、脅威が重大なセキュリティ上の問題に発展する前に検知・阻止します。

この記事では、サイバーセキュリティにおける振る舞いの監視の役割を解説します。主な機能、導入戦略、他のセキュリティ対策との連携方法を取り上げます。また、適切なツールの選び方と、組織の防御強化に向けた今後の展望も紹介します。

振る舞いの監視とは？

振る舞い監視は、IT環境全体でユーザー、アプリケーション、デバイスの振る舞いを追跡・分析するサイバーセキュリティの手法です。通常の活動を示す基準からの逸脱を検知し、セキュリティ上の脅威の兆候を捉えます。これにより、組織は被害が拡大する前に脅威を検知し、対応できます。振る舞い監視システムは高度な分析と機械学習を活用し、見逃されやすいわずかな振る舞いの変化まで追跡します。

振る舞いの監視の主な機能

1. リアルタイム分析 – 振る舞いの監視では、異常を即座に検知するリアルタイム分析が不可欠です。すべてのエンドポイント、ネットワーク、アプリケーションのデータを継続的に分析することで、潜在的な脅威を早期に特定し、対応できます。侵害を示すパターンや異常を検知できるため、手動監視への依存も減らせます。
エンドポイント監視 – エンドポイント監視は、特定のユーザーやデバイスの活動に焦点を当てます。これには、ログイン時間、ファイルアクセス、アプリケーション使用状況などのユーザー活動分析が含まれ、行動監視システムがセキュリティリスクの可能性を示す不審な行動を認識するために機能します。また、デバイス完全性チェックにより、監視対象ネットワーク内の接続デバイスが不正な変更やマルウェアによって悪用されていないことを保証します。これには、異常なソフトウェアインストール、システム設定変更、外部サーバーとの予期せぬ通信の特定が含まれます。
2. エンドポイントの監視 – エンドポイント監視は、特定のユーザーとデバイスの活動に焦点を当てます。ログイン時刻、ファイルへのアクセス、アプリケーションの使用状況など、ユーザーの活動を分析します。行動監視システムは、この分析を通じて、セキュリティリスクにつながる可能性のある不審な振る舞いを検知します。また、デバイスの整合性チェックにより、監視対象ネットワークに接続されたデバイスが、不正な変更やマルウェアによる侵害を受けていないことを保証します。これには、通常と異なるソフトウェアのインストール、システム設定の変更、外部サーバーとの予期しない通信の検出が含まれます。ネットワークセキュリティ。トラフィックを分析し、予期せぬデータ転送、未知のIPアドレスとの通信、トラフィック量の異常な急増など、不審なパターンを検出します。行動監視を従来の侵入検知システムと統合することで、潜在的な脅威の検知と対応能力が強化されます。これにより、組織はネットワーク全体の行動を分析して悪意のある活動を検索し、機密データが侵害される前にそれを特定してブロックすることができます。
3. ネットワークセキュリティ – 振る舞いの監視は ネットワークセキュリティ に不可欠です。予期しないデータ転送、未知のIPアドレスとの通信、トラフィック量の異常な急増など、通常と異なる通信パターンを分析します。従来の侵入検知システムと連携させることで、潜在的な脅威の検知と対応を強化できます。組織はネットワーク全体の振る舞いを分析し、機密データが侵害される前に悪意ある活動を特定してブロックできます。
4. マルウェア対策 – 従来のマルウェア対策は、既知の脅威しか認識できないシグネチャベースの検知に依存していました。一方、振る舞いの監視では、ファイルやアプリケーションの活動から新種や未知の マルウェア をリアルタイムで検知できます。不審な振る舞いの兆候を検知すると、感染した可能性のあるファイルやプロセスを自動的に隔離またはブロックし、ネットワークへの拡散を防ぎます。

サイバーセキュリティで振る舞いの監視が重要な理由

サイバーセキュリティにおいて、振る舞いの監視が重要な理由はいくつかあります。組織は潜在的な脅威を重大な被害が生じる前に特定して対処でき、先手を打った脅威検知を実現できます。サイバー攻撃が高度化し、従来のセキュリティ対策では検知が難しくなる中、その重要性は増しています。

振る舞いの監視は、組織が一部の規制要件を満たすうえでも役立ちます。多くの業界ではデータセキュリティに厳格な規制があるため、継続的な監視と報告がコンプライアンスに貢献します。さらに、振る舞いの監視は、エンドポイント保護、ネットワークセキュリティ、侵入検知システムなどの対策と連携し、全体的なセキュリティ体制を強化します。こうした包括的なサイバーセキュリティ対策により、組織は機密データを保護し、事業継続性を維持できます。

振る舞いの監視の強み

1. 脅威の早期検知

ユーザーとネットワークの振る舞いを継続的に監視することで、組織は潜在的な脅威が被害を広げる前に対処できます。内部脅威やゼロデイ攻撃の特定にも有効です。

2. 対応時間の短縮

振る舞いの監視システムは、不審な振る舞いを検知するとすぐにアラートを発し、自動対応を開始します。これにより、セキュリティインシデントへの対応時間と組織への影響を減らせます。

3. インシデント対応の強化

振る舞いの監視は、エンドポイント保護、ネットワークセキュリティ、侵入検知システムなどの対策を補完します。包括的なサイバーセキュリティを実現し、機密情報と事業継続性を守ります。

4. コンプライアンスの強化

さまざまな規制で、データ保護のためにIT環境を継続的に監視することが求められています。振る舞いの監視は、そのために必要なツールを組織に提供し、高額な罰金や制裁を回避します。

振る舞いの監視の導入

振る舞いの監視を導入するには、監視目標の設定や適切なツールの選定など、いくつかの手順が必要です。以下では、振る舞いに基づく侵入検知をサイバーセキュリティ戦略に組み込む方法を紹介します。

1. ユーザー行動分析（UBA）

UBAは、個々のユーザーの行動を分析する手法です。ログインのパターン、ファイルへのアクセス、その他の活動を監視し、セキュリティ上の脅威を示す異常な行動を特定します。UBAシステムは機械学習アルゴリズムで通常の行動の基準を設定し、そこからの逸脱を検知します。これにより、内部脅威や侵害されたアカウントを早期に発見できます。

2. ネットワーク行動分析（NBA） 

NBA（ネットワーク行動分析）は、ネットワークトラフィックを監視し、通常と異なるパターンを検知します。データの流れ、外部サーバーとの通信、その他のネットワーク活動を分析して、潜在的なセキュリティ上の脅威を特定します。従来の侵入検知システムと連携させることで、ネットワーク上の脅威を検知し、対応する能力を高められます。

3. アプリケーションの振る舞いの監視

IT環境内のアプリケーションの振る舞いを監視します。利用状況を観察し、セキュリティ上の脅威を示す異常な活動を特定します。SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティングなど、アプリケーションを狙う攻撃の検知と防止に役立ちます。

サイバーセキュリティにおける振る舞いの監視戦略

振る舞いの監視は、新たな脅威をリアルタイムで検知し、対応するうえで重要です。ユーザーとネットワークの振る舞いを把握することで、先手を打ったセキュリティ態勢を構築し、リスクが拡大する前に抑えられます。

振る舞いの監視戦略を策定するには、まず機密データ、重要なアプリケーション、ネットワークインフラなど、保護すべき重要な資産をすべて特定します。次に、各資産の通常の振る舞いを基準として設定します。この基準をもとに異常を検知します。

適切なツールの選び方

組織のサイバーセキュリティを強化するには、適切な振る舞いの監視ツールを選ぶことが重要です。脅威検知、対応の自動化、リアルタイム分析など、ツールによって機能は異なります。以下の表では、現在市場にある主要なツールを比較します。

1. SentinelOne

SentinelOne Singularity XDR は、広く利用されている振る舞い監視ツールです。エンドポイント保護、ネットワークセキュリティ、侵入検知システムと連携し、リアルタイムの分析を提供します。リアルタイムの分析と自動化された脅威検知により、組織の迅速な対応を目指します。このソフトウェアは、詳細な脅威インテリジェンスを企業に提供し、リスクが深刻な被害につながる前に特定・軽減します。SentinelOneのツールは、使いやすいインターフェースと包括的な脅威検知機能を備え、組織にとって有力な選択肢の一つです。

シンギュラリティ・プラットフォーム

リアルタイムの検知、マシンスピードのレスポンス、デジタル環境全体の可視化により、セキュリティ態勢を強化します。

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2. Splunk

Splunkは、高度なデータ分析と機械学習の機能を備えた強力なツールです。ユーザーの行動やネットワークの挙動に関するリアルタイムのインサイトも提供するため、Splunkでの行動・挙動の監視は非常に重要と考えられています。また、Splunkはカスタマイズ性が高く、企業はそれぞれのニーズに合わせて調整できます。ただし、設定や管理が複雑になり、追加の専門知識が必要になる場合があります。高度なカスタマイズ性と強力な分析機能を求める組織は、Splunkを検討すべきです。ただし、その複雑さに対応できるリソースを備えていることが前提です。

3. Darktrace

Darktraceは AI 組織のIT環境におけるさまざまな行動を追跡するために。大きな被害が出る前に潜在的な脅威を見つけることに優れています。AI駆動の異常検知と自動対応を備えたDarktraceは、行動監視において独自の存在です。企業はこの投資によって高度な技術を活用できますが、多額の投資が必要になる可能性もあります。サイバーセキュリティのイノベーションを先取りすることを重視する組織にとって、必要なツールです。

4. IBM QRadar

IBM QRadarは、行動監視、脅威検出、および インシデント対応を網羅するセキュリティインテリジェンスプラットフォームです。標準で拡張性を備えており、大企業だけでなく、事業拡大を計画する小規模な組織にも適しています。IBMのほかのセキュリティ製品との統合により、全体的な有効性が高まります。ただし、一部の小規模な組織には価格が高い場合があります。拡張性が高く、製品間の連携が深いセキュリティ製品を探しているなら、すでにほかのIBM製品を使用している企業にとって、IBM QRadarは有力な選択肢です。

5. Palo Alto Networks Cortex XDR

Palo Alto Networks Cortex XDRは、振る舞いの監視とエンドポイント保護を連携させ、統合的なアプローチでサイバーセキュリティに取り組みます。脅威をリアルタイムで検知し、状況に応じた自動対応を実行します。この製品は、IT環境を不正な侵入から守ることを目的としています。導入企業は包括的なセキュリティネットワークを構築できますが、運用には高度な専門知識が求められる場合があります。そのため、この製品は複雑なセキュリティアーキテクチャ要件を持つ大規模な組織に適しています。

行動監視とほかのセキュリティ対策の統合

包括的なサイバーセキュリティ対策には、行動監視を エンドポイント保護、ネットワークセキュリティ、侵入検知システム、その他の緩和策と組み合わせる必要があります。インシデント対応計画とも連携することで、脅威が発生した際に迅速に検出し、被害を抑えられます。

導入のベストプラクティス：監視ツールを定期的に更新する

新たな脅威を検出するには、行動監視ツールを定期的に更新し、最新の状態に保つことが重要です。ソフトウェアのパッチ適用、脅威インテリジェンスデータベースの更新、必要に応じたハードウェアのアップグレードが含まれます。

1. 定期的なセキュリティ監査の実施 – 定期的な セキュリティ監査により、企業は行動監視の有効性と改善が必要な領域を評価できます。監視ログの確認、インシデントレポートの分析、脅威を検出して対応するシステムの能力のテストなどを行います。
2. サイバーセキュリティのベストプラクティスに関する従業員教育 – 行動監視を適切に運用するには、従業員がサイバーセキュリティを正しく理解する必要があります。教育には、サイバーセキュリティや フィッシング、セキュリティ管理ポリシー、疑わしい事象に対処する際の適切な手順を含めます。従業員全員がセキュリティプロセスに参加することで、組織全体のセキュリティ体制が強化されます。
サードパーティアクセス監視 – サードパーティベンダーや請負業者の行動監視は極めて重要です。彼らの多くが機密データやシステムへのアクセス権限を持つためです。厳格なアクセス制御と活動監視を組み合わせることで、セキュリティ侵害の可能性に対する防御が可能となります。
3. サードパーティのアクセスを監視する – サードパーティのベンダーや請負業者の多くは機密データやシステムにアクセスするため、その行動の監視が重要です。厳格なアクセス制御と活動監視を組み合わせることで、セキュリティ侵害の可能性に備えます。

行動監視の導入における課題

1. データプライバシーに関する懸念

行動監視を導入する際の主な課題の一つは、セキュリティ対策とデータプライバシーのバランスを取ることです。組織は、関連する脅威を十分に検出して対応しながら、導入した監視がGDPRなどのデータ保護規制に完全に準拠していることを確認する必要があります。

2. 多くのリソースが必要

行動監視の導入には多くのリソースが必要となり、技術、人材、教育に多額の費用がかかる場合があります。そのため、組織内での行動監視の費用対効果を慎重に検討し、必要なリソースをすべて確保する必要があります。

3. 誤検知

行動監視システムは、正当な取引を疑わしいものと判定し、誤検知を生じることがあります。不要な調査が発生し、セキュリティリソースを圧迫する可能性があります。組織は監視システムを調整して誤検知を最小限に抑え、実際の脅威に集中する必要があります。

行動監視の今後：技術の進歩

1. AIと機械学習の統合

高度な脅威検知：AIと機械学習を行動監視システムに統合することで、脅威の検知と対応を強化します。AIは膨大なデータをリアルタイムで分析し、セキュリティ上の脅威を示す微細なパターンも特定します。

2. クラウドベースの行動監視

クラウドベースの行動監視は拡張性と柔軟性に優れています。オンプレミス、クラウド、ハイブリッドなど、複数の環境にわたる行動を監視できます。

3. サービスとしての行動監視（BMaaS）

BMaaSは、行動監視を専門のサービスプロバイダーに委託する新たな動向です。社内で行動監視プログラムを維持するためのリソースが不足している組織にとって、費用を抑えられる選択肢です。

まとめ

振る舞いの監視は、効果的なサイバーセキュリティ戦略に不可欠です。脅威の検知と対応に先手を打てるからです。ユーザーやネットワークの振る舞いを継続的に監視し、すでに潜んでいる脅威や迫りつつある脅威を検知します。これにより、大きな被害が出る前に対策を講じられます。導入にはデータプライバシーへの懸念や必要なリソースといった課題もあります。それでも、そのメリットはリスクを大きく上回ります。

テクノロジーの進化に伴い、行動監視は組織のサイバーセキュリティにおいて一層重要になっています。AIと機械学習の活用が広がり、クラウドコンピューティングが普及し、サービスとしての行動監視への需要も高まっています。SentinelOneのSingularity XDRのような行動監視製品を導入することで、組織はサイバーセキュリティを強化し、貴重な資産を保護しながら事業継続を確保できます。