予測型脅威インテリジェンスは、攻撃が発生する前に予測することに重点を置いたサイバーセキュリティ手法です。
従来の脅威インテリジェンスは、悪意のあるファイル、IPアドレス、シグネチャなど、既知の侵害の痕跡（IOC）に対応するのが一般的です。この方法は有用ですが、多くの場合、攻撃がすでに始まった後に防御側が対応を迫られることになります。
一方、予測型脅威インテリジェンスは、AIや行動分析を活用して、脅威が形成されつつあるパターンや傾向、シグナルを調査します。これらの早期警告サインを特定することで、セキュリティチームは事前に準備し、リスクを低減し、攻撃が被害をもたらす前に阻止できます。
このリアクティブからプロアクティブへの転換により、組織はより強固で先を見越したセキュリティ体制を構築できます。
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予測型脅威インテリジェンスと従来型脅威インテリジェンスの違い
従来型と予測型脅威インテリジェンスの主な違いは、それぞれのアプローチがリスクをどのように管理・解釈するかにあります。
従来モデルはリアクティブであり、すでに観測された既知の脅威の特定に重点を置きます。予測モデルはプロアクティブであり、データ分析やAIを活用して新たな攻撃を事前に予測します。
以下は、両アプローチのその他の主要な違いについての詳細な比較です。
データソースと焦点
従来の脅威インテリジェンスは、悪意のあるIPアドレス、ファイルハッシュ、ドメインなどの侵害の痕跡（IOC）を中心に構築されています。これらの指標は有用ですが、攻撃者が計画の一部を実行した後にしか活用できません。つまり、防御側は被害が始まった後に対応することが多いのです。
予測型脅威インテリジェンスは、攻撃の兆候（IOA）、行動パターン、異常値に焦点を移します。既知の指標を待つのではなく、攻撃者の行動を分析し、脅威が発生しつつあることを示す異常な活動を探します。これにより、既知のIOCが存在しない場合でも、組織は攻撃を早期に検知・阻止できます。
AIと分析の活用
従来のシステムは手動の相関付けや人による分析に依存しています。
予測型脅威インテリジェンスは、機械学習や行動分析を用いて膨大なデータストリームを処理し、パターンを認識し、攻撃者の意図を予測し、継続的な人手を必要とせず新たな攻撃手法に適応します。
対応アプローチ
従来のインテリジェンスは、侵害が発生した後に発動し、侵害元の特定や影響を受けたシステムの復旧に重点を置きます。
予測型インテリジェンスは、攻撃ライフサイクルのより早い段階で対応を強化します。攻撃準備中のパターンを認識し、影響が出る前に資産の隔離や不審な活動の遮断を可能にします。
新たな脅威への適応性
従来モデルは過去データに依存するため、ゼロデイ脅威や進化する攻撃手法を見逃す可能性があります。
予測モデルは継続的に学習し、現代の急速に変化する脅威環境により適しています。
以下の表は、予測型と従来型脅威インテリジェンスの主な違いをまとめたものです。
| 側面 | 従来型脅威インテリジェンス | 予測型脅威インテリジェンス |
| 基本アプローチ | リアクティブ：発生後の脅威の特定と対応に重点。 | プロアクティブ：発生前に攻撃を予測・防止。 |
| 主な焦点／データソース | 悪意のあるIP、ハッシュ、ドメインなどのIOCに依存。脅威観測後に使用。 | IOA、行動パターン、異常値を用いて脅威の発生段階で検知。 |
| AIと分析の活用 | 主に手動の相関付けと人による分析。 | 機械学習と行動分析で大量データを処理し、パターン検出と自動適応を実現。 |
| 対応アプローチ | 侵害後に発動し、封じ込め・復旧・侵害元特定に注力。 | 攻撃サイクルの早期に対応をシフトし、影響前に予防措置を実施。 |
| 新たな脅威への適応性 | 既知データや過去指標に依存するため、ゼロデイや進化する脅威の特定が遅れる。 | 継続的に学習・適応し、新たな攻撃者行動や脅威パターンにも高い対応力。 |
| 成果 | 事後対応型防御でインシデント後の被害を軽減。 | 予測型防御でインシデント発生確率を低減し、調査時間を短縮。 |
予測型脅威インテリジェンスの仕組み
予測型脅威インテリジェンスは、テレメトリ、行動分析、機械学習を組み合わせ、まだ完全に顕在化していない脅威を検知します。
セキュリティシステムはエンドポイント、ネットワーク、クラウド環境からテレメトリデータを収集し、AIモデルがユーザー、アプリケーション、プロセスの行動を時系列で分析します。現在の活動を学習済みのベースラインと比較することで、進行中の攻撃を示唆する異常や不審なパターンを浮き彫りにします。
脅威アクターは、MITRE ATT&CKのようなレポートで観測されるパターンに基づき、本格的な侵入前に微妙な行動シグナルを残すことがよくあります。
例えば、複数アカウントでの繰り返しのログイン失敗は、クレデンシャルスタッフィング攻撃を示唆します。エンドポイントからのアウトバウンドトラフィックの急増は、データ流出の兆候かもしれません。個々のシグナルは一見無害に見えても、AIはそれらを関連付けて全体像を明らかにします。
自動化された脅威相関は、異なるシステムや環境間の関連イベントを結び付ける中心的役割を果たします：
- コンテキスト分析により、検知された行動が攻撃者によく使われる戦術と一致するかどうかを示します。
- 予測スコアリングは、実際の侵害につながる可能性に基づきこれらの所見をランク付けします。
これらのステップにより、セキュリティチームは最も緊急性の高いリスクに集中し、攻撃者が目的を達成する前に対応できます。
予測型脅威インテリジェンスの主要コンポーネント
予測型脅威インテリジェンスは、脅威の特定・分析・緩和を連携して行う複数のコア要素に依存しています。
データ集約プラットフォーム
データ集約プラットフォームは、エンドポイント、ネットワークトラフィック、クラウドログ、外部脅威フィードなど、複数のソースから情報を収集・集中管理します。
構造化データと非構造化データを組み合わせることで、組織のデジタル環境を包括的に可視化します。この統合データセットが、異常や不審な活動の検知基盤となります。
ビッグデータ分析エンジン
分析エンジンは、膨大なデータをリアルタイムで処理し、パターン、相関、傾向を特定します。エンドポイント、サーバー、クラウドサービス全体のイベントを調査し、脅威を示唆する異常行動を検知します。これらのエンジンは、重大度や頻度に基づきアラートの優先順位付けを支援します。
機械学習・AIモデル
機械学習やAIモデルは、行動パターン、攻撃手法、過去の傾向を分析し、潜在的な脅威を予測します。これらは継続的に新たな戦術・技術・手順に適応し、人手による介入なしで進化します。AIモデルは、ユーザー行動、システムイベント、ネットワークトラフィックの微妙な逸脱を検知し、新たな攻撃の早期警告を提供します。
脆弱性管理との統合
予測型脅威インテリジェンスを脆弱性管理システムと統合することで、どの脆弱性が攻撃対象となりやすいかを特定できます。この統合により、リスク露出や悪用可能性に基づくパッチ適用や修復作業の優先順位付けが可能となり、セキュリティチームは最も影響の大きい課題に集中できます。
インシデント対応との統合
予測型インテリジェンスは、インシデント対応ツールと密接に連携し、封じ込めや修復を迅速化します。潜在的な脅威が検知されると、自動化されたプレイブック、アラート、ワークフローがセキュリティチームの迅速な対応を促します。これにより、潜伏期間が短縮され、被害が限定されます。
セキュリティプラットフォームとの統合
予測型脅威インテリジェンスをEDR、XDR、SIEM、クラウドセキュリティプラットフォームと連携させることで、リアルタイムでインサイトを運用化できます。エンドポイントやネットワーク全体の可視性を統合することで、攻撃への迅速な対応が可能となります。
予測型脅威インテリジェンスのメリット
過去データに依存する従来型システムとは異なり、予測型脅威インテリジェンスは、進化するサイバーリスクや攻撃への検知・対応力を向上させます。以下は、セキュリティ運用やリスク管理全体における主なメリットです。
- プロアクティブな脅威検知：行動パターンやコンテキストシグナルを分析することで、予測モデルは攻撃が拡大する前の悪意ある意図の早期兆候を特定します。これにより、防御側は事前に対応し、被害発生前に侵害を防止できます。
- 迅速な対応時間：自動検知と優先順位付けされたアラートにより、対応チームは検証済みの高リスク活動に集中できます。これにより、封じ込めが迅速化され、潜伏期間が短縮され、インシデント調査サイクルも短くなります。予測型脅威インテリジェンスを導入した組織では、成功した侵害の大幅な減少とインシデント対応時間の短縮が報告されています。
- アラート疲労の軽減：AI主導の分析により、無関係なデータや誤検知が削減されます。セキュリティアナリストは確認済みの脅威により多くの時間を割くことができ、運用効率と精度が向上します。この効率化により、アナリストのバーンアウトを防ぎ、リソースの適切な配分が可能となります。
- 複雑な環境での保護：予測型脅威インテリジェンスは、エンドポイント、ネットワーク、IDシステム、クラウドワークロードからのインサイトを統合します。この統合ビューにより、従来見逃されがちなクロス環境攻撃やラテラルムーブメントも検知できます。多様なインフラを横断したデータ相関により、複雑な環境でも堅牢なセキュリティ体制を維持できます。
- 新たな脅威への適応防御：予測モデルは新しいデータから継続的に学習するため、手動更新なしで新たな戦術・技術・手順（TTP）に適応します。この適応力により、ゼロデイ攻撃や高度な持続的脅威（APT）にも有効です。こうした適応型防御を活用することで、組織は進化する脅威に先手を打てます。
- リスク優先順位付けの向上：予測分析により、どの脆弱性や行動が最も高いリスクをもたらすかを評価できます。これにより、より良い意思決定とセキュリティリソースの効率的な活用が可能となります。高インパクトな脅威に集中することで、リソース配分を最適化し、全体的なリスク露出を低減できます。
- コラボレーションと状況認識の強化：予測インサイトをEDR、XDR、SIEMプラットフォームに統合することで、チーム間で共通の運用状況を共有できます。部門横断の連携が強化され、インシデント時の意思決定も迅速化されます。
予測型脅威インテリジェンス導入時の課題
以下は、予測型脅威インテリジェンス導入時に組織が直面しやすい主な課題と、その実践的な対策です。
データ統合
予測システムは、エンドポイント、ネットワーク、クラウドサービス、IDシステム、外部フィードからのテレメトリを必要とします。データがサイロ化されていたり、非互換なフォーマットの場合、相関やタイムリーな分析が困難となり、検知範囲が狭まり対応も遅れます。
組織は、取り込みフォーマットの標準化や正規化パイプラインの構築により、モデルが一貫したデータセットで動作できるようにしています。
モデル精度
AIモデルは、悪意ある活動と通常行動を正しく区別するため、多様で代表的なトレーニングデータを必要とします。データセットが偏っていたり狭すぎると、検知漏れや誤検知が発生し、システムへの信頼性が低下します。
定期的な再学習、正常・悪性パターンの両方の取り込み、独立した検証がモデル性能向上の実践的手段です。
急速に進化する脅威
攻撃者は既存防御を回避する新手法を素早く開発します。予測システムもリアルタイムで進化し続ける必要があります。
これには、最新のグローバル脅威フィードを用いた継続的な学習・再学習が不可欠です。インテリジェンス共有コミュニティとの連携により、予測モデルを新たなリスクに適合させる外部インサイトも得られます。
複雑な環境でのスケーリング
オンプレミス、マルチクラウド、コンテナ、リモートエンドポイントまで予測型インテリジェンスを拡張するには、パフォーマンスや互換性の課題が生じます。各環境は異なるテレメトリ種別・量を生成し、集中処理を複雑化させ、ブラインドスポットを生む可能性があります。
コンテナ化AIモデルやフェデレーテッドラーニングを活用したアーキテクチャにより、中央サービスを圧迫せずにカバレッジを拡大できます。
組織の準備状況
予測型インテリジェンスの導入には、SOC、IT、DevOps、リスク部門を横断した新たなスキルや協働が求められます。多くのセキュリティチームはAIリテラシーや継続的に更新されるモデルの運用経験が不足しており、導入が遅れたりアラートの誤解釈リスクが高まります。
ターゲットを絞ったトレーニング、テーブルトップ演習、アクションやエスカレーション経路を明確に定義したプレイブックの整備により、チームは予測型アウトプットを効果的に活用できます。また、チーム間でテレメトリやインシデントコンテキストを共有する文化を醸成することで、意思決定サイクルが短縮され、自動化推奨への信頼性も向上します。
データ過多
予測型プラットフォームは膨大なテレメトリストリームを取り込みますが、フィルタリングやエンリッチメントがなければアナリストを圧倒します。生ログや冗長なアラートは有意なシグナルを埋もれさせ、真の脅威の発見を困難にします。
スマートフィルタリング、エンリッチメントパイプライン、コンテキスト重視のアラートを表示するダッシュボードの導入により、ノイズを削減し調査の初動を迅速化できます。
予測型脅威インテリジェンス導入のベストプラクティス
予測型脅威インテリジェンスを効果的に導入するには、戦略的な計画と継続的な適応が必要です。以下は、予測型脅威インテリジェンスシステムの有効性を高めるための必須ベストプラクティスです。
多様かつ高品質なデータの収集
予測型脅威インテリジェンスシステムは、包括的なデータソースに依存します。そのため、組織はネットワークログやエンドポイントテレメトリなどの内部データだけでなく、脅威インテリジェンスフィード、オープンソースインテリジェンス（OSINT）、業界特有の脅威レポートなど外部データも収集すべきです。
多様なデータソースの統合により、幅広い脅威の検知能力が向上し、重要な指標の見落としリスクが低減します。
AIモデルの設定と更新
AIや機械学習モデルは、予測型脅威インテリジェンスの中核です。その有効性を維持するため、組織は新しいデータで定期的にモデルを更新し、進化する脅威環境に適応させる必要があります。
このプロセスには、アルゴリズムの微調整、セキュリティアナリストからのフィードバックの取り込み、モデルが最新の脅威インテリジェンスと整合していることの確認が含まれます。
リスクコンテキストに基づくアラートの優先順位付け
予測型脅威インテリジェンスシステムが生成するすべてのアラートが同じ重要度とは限りません。対応の最適化には、資産の重要度や悪用可能性などの要素に基づきアラートの優先順位付けを行う仕組みが必要です。このアプローチにより、セキュリティチームは最も緊急性の高い脅威に集中できます。
アラート優先順位付け基準の見直しと改善は、脅威やビジネス優先度の変化に応じて重要です。自動化ワークフローを統合し、高リスクアラートは即時対応へ、低リスクインシデントは監視キューへ振り分けることも可能です。
チーム横断のコラボレーション維持
予測型脅威インテリジェンスには、組織内のさまざまなチーム間の協働が不可欠です。頻繁なコミュニケーションと情報共有により、脅威インテリジェンスが実用的かつ組織の優先事項と整合することが保証されます。
脅威インテリジェンス共有のための集中プラットフォームの構築や、合同トレーニング演習の実施により、協働環境が醸成され、脅威へのプロアクティブな対応力が向上します。
サイバーセキュリティにおける予測型脅威インテリジェンスのユースケース
予測型脅威インテリジェンスは、複数のサイバーセキュリティシナリオで実用的に活用されています。以下は主なユースケースと、それぞれがプロアクティブな防御戦略にどのように貢献するかの例です。
インサイダー脅威の検知
予測型脅威インテリジェンスは、行動パターン、アクセスログ、通信活動を分析することで、潜在的なインサイダー脅威を特定できます。機械学習モデルは、異常なログイン時間や無許可のデータ転送など、通常のユーザー行動からの逸脱を検知します。これにより、悪意あるまたは過失による行動が被害をもたらす前に早期検知が可能です。
時間の経過とともに、予測モデルは過去のインシデントや誤検知から学習し、精度を向上させます。これにより、組織は通常活動の信頼性の高いプロファイルを構築し、異常行動発生時の対応を迅速化し、内部からのデータ窃取や破壊リスクを低減できます。
ランサムウェア対策
予測型脅威インテリジェンスは、疑わしいファイル暗号化行動やシステム間のラテラルムーブメントなど、ランサムウェア活動の初期兆候を特定するのに役立ちます。脅威アクターの戦術やキャンペーントレンドを分析することで、組織は実行前に潜在的なランサムウェア感染を予測・遮断できます。
クラウドワークロード監視
企業がクラウドサービス利用を拡大する中、予測型インテリジェンスはマルチクラウドやハイブリッド環境全体のワークロード監視に不可欠です。不正アクセス試行、権限昇格、リージョン間のデータ移動などの異常を検知します。
プロアクティブな脅威ハンティング
予測型脅威インテリジェンスは、侵害の痕跡（IOC）を浮き彫りにし、攻撃者の行動にマッピングすることで、継続的かつプロアクティブな脅威ハンティングを支援します。アナリストは、侵害後のアラート対応ではなく、価値の高いリードに集中できます。
このアプローチにより、検知精度が向上し、従来のシグネチャベースツールでは見逃されがちな隠れた脅威も発見できます。時間の経過とともに、組織のレジリエンスが高まり、検知・調査・対応までの時間が短縮されます。
脆弱性管理と優先順位付け
予測モデルは、脆弱性を重大度スコアだけでなく、悪用可能性、資産の重要度、露出レベルも考慮して評価します。これにより、セキュリティチームは静的なランキングではなく、実際の脅威ポテンシャルに基づきパッチ適用の優先順位を決定できます。
予測型脅威インテリジェンスを脆弱性管理ツールと統合することで、パッチ適用の遅延を減らし、最も悪用されやすい課題に修復作業を集中できます。このリスクベースアプローチにより、防御力が強化され、修復プログラムの効率も向上します。
SentinelOneによる予測型脅威インテリジェンスの実現
Singularity™ Threat Intelligenceは、脅威環境のより深い理解を提供します。新たな脅威を監視し、環境内の攻撃者を特定することでリスクをプロアクティブに低減できます。SentinelOneの実用的なインテリジェンスを活用し、組織を攻撃者から保護できます。セキュリティチームは、優先度の高いインシデントに集中し、リアルタイムで潜在的な影響を最小化できます。インテリジェンス主導の脅威ハンティング機能で、サイバー脅威に一歩先んじましょう。
SentinelOneは、インシデントを特定の脅威アクター、マルウェア種、組織を標的とするアクティブキャンペーンに帰属させることで、インシデントのコンテキスト化を支援します。Singularity™ Threat IntelligenceはMandiantによって強化され、30カ国以上・30言語以上に対応する500名超の脅威インテリジェンス専門家によってキュレーションされています。年間1,800件以上の侵害対応からインサイトを生成し、年間20万時間のインシデント対応からインテリジェンスをキュレーションしています。
Mandiant IRおよびMDRサービスからの最前線インテリジェンスも利用可能です。オープンソース脅威インテリジェンス（OSINT）と独自インテリジェンスの両方が含まれます。攻撃者のコンテキストでセキュリティアラートをトリアージし、高精度な検知で脅威アクターを特定できます。
侵害の痕跡（IOC）が特定された際には自動応答ポリシーを活用し、潜在的リスクを迅速に無効化できます。Singularity™ Threat IntelligenceにはWatchTowerレポート、SentinelLABS脅威リサーチ、API経由での独自インテリジェンス連携も含まれます。Singularity™ Marketplaceでのキュレーション済み統合も利用可能です。
SentinelOneのOffensive Security Engine™とVerified Exploit Paths™により、攻撃者よりも複数手先を予測できます。攻撃を事前に予測し、エスカレーションを防止できます。
Purple AIは、最新インサイトでセキュリティチームの能力を最大限に引き出します。SentinelOneのAI-SIEMソリューションは、リアルタイムデータ保持とストリーミング機能で可視性・検知・調査を変革し、Singularity™ Data Lake for Log Analyticsは、イベントデータの100%を収集・分析し、監視・分析・新たな運用インサイトを提供します。
SentinelOneはMITRE Engenuity ATT&CK Enterprise Evaluation 2024で防御力を実証しています。
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Learn Moreまとめ
予測型脅威インテリジェンスは、組織のチーム・資産・ユーザーを保護するためにどのような対策を講じるべきかを導きます。これは優れたサイバーセキュリティ戦略の重要な要素であり、軽視すべきではありません。
予測型脅威インテリジェンスは、将来のリスクを回避し、高額な損失を未然に防ぐことができます。ただし、予測型脅威インテリジェンスのためのデータやインサイトのキュレーションは別の課題です。ここでSentinelOneのソリューションが役立ちます。詳細については、当社チームまでお問い合わせください。
よくある質問
予測型脅威インテリジェンスは、データ、分析、AIを活用して、サイバー攻撃が発生する前にその可能性を予測します。
IPアドレスやマルウェアシグネチャなど既知のインジケーターだけに頼るのではなく、脅威が発生しつつあることを示唆する行動、パターン、シグナルを分析します。これにより、セキュリティチームは早期に対応し、被害を防ぐことができます。
AIは大量のネットワークトラフィック、ユーザー活動、システムデータをリアルタイムで分析します。攻撃準備中であることを示す異常な挙動やイベントの組み合わせを特定します。過去のインシデントから学習し、新たな手法に適応することで、AIは従来の監視ツールでは見逃されがちなリスクを明らかにします。
予測型脅威インテリジェンスは、脅威が顕在化する前に可視化することで、対応時間を短縮します。組織がリスクの優先順位付け、誤検知の抑制、新たな攻撃手法への防御強化を実現します。その結果、コストのかかる侵害のリスクを低減する、よりプロアクティブなセキュリティ体制を構築できます。
EDRおよびXDRプラットフォームは、予測型脅威インテリジェンスを活用して検知および対応能力を強化します。予測的なインサイトがこれらのツールに取り込まれ、攻撃活動の初期兆候の検出、自動対応、潜在的な脅威に関するコンテキストの提供を支援します。この統合により、エンドポイント、ネットワーク、クラウド環境全体で迅速な調査と強力な保護が可能となります。
SentinelOneは、予測型インテリジェンスを単一の自律型プラットフォームに統合し、全攻撃対象領域をカバーする点で際立っています。Singularity XDR Platformは、AIを活用した予防、検知、対応、脅威ハンティングをエンドポイント、クラウドワークロード、コンテナ、IoTデバイス全体で実現します。
このプラットフォームは、分散型AI、Storylineによる相関分析、リアルタイム分析を組み合わせている点で異なります。すべてのエンドポイントおよびワークロードが、オフライン時でも独立して悪意のある挙動を認識し、ブロックできます。Storylineは、数日から数週間にわたるイベントを一つの明確なビューにまとめ、アナリストが手動で数時間かけて構築する必要があるコンテキストを提供します。
