リアクティブ対策を超えるプロアクティブなサイバーセキュリティ、スレットハンティングを解説。進化する脅威から組織を守るための技術、ツール、ベストプラクティスを紹介します。
スレットハンティング:デジタル時代におけるプロアクティブな防御
進化し続けるサイバーセキュリティの世界では、侵害が発生するのを待つという従来のリアクティブなアプローチではもはや十分ではありません。世界中の組織は、スレットハンティングとして知られるプロアクティブな防御戦略をますます採用しています。このアプローチは、組織のネットワークやシステム内で悪意のある活動が重大な損害を引き起こす前に、それを積極的に探し出し、特定することを含みます。このブログ記事では、スレットハンティングの複雑さを掘り下げ、堅牢で世界的に通用するセキュリティ体制を構築するためのその重要性、技術、ツール、ベストプラクティスを探ります。
変化の理解:リアクティブからプロアクティブへ
歴史的に、サイバーセキュリティの取り組みは主にリアクティブな対策に焦点を当ててきました。インシデントが発生した後に対応する、というものです。これには、脆弱性のパッチ適用、ファイアウォールの導入、侵入検知システム(IDS)の実装などが含まれます。これらのツールは依然として重要ですが、常に戦術、技術、手順(TTPs)を適応させている高度な攻撃者に対抗するには、しばしば不十分です。スレットハンティングは、リアクティブな防御を超え、データが侵害されたり業務が中断されたりする前に脅威をプロアクティブに探し出し、無力化するというパラダイムシフトを表しています。
リアクティブなアプローチは、多くの場合、事前に定義されたルールやシグネチャによってトリガーされる自動アラートに依存しています。しかし、高度な攻撃者は、次のような高度な技術を用いることで、これらの防御を回避することができます。
- ゼロデイ攻撃: 未知の脆弱性を悪用すること。
- 持続的標的型攻撃(APT): 特定の組織を標的とすることが多い、長期的で隠密な攻撃。
- ポリモーフィックマルウェア: 検知を回避するためにコードを変化させるマルウェア。
- 環境寄生型(LotL)技術: 正規のシステムツールを悪意のある目的で利用すること。
スレットハンティングは、人間の専門知識、高度な分析、プロアクティブな調査を組み合わせることで、これらの回避的な脅威を特定することを目指します。それは、従来のセキュリティツールではまだ特定されていない脅威、つまり「未知の未知」を積極的に探すことです。ここで、人間の要素であるスレットハンターが重要な役割を果たします。これは、犯罪現場を調査し、自動化システムでは見逃される可能性のある手がかりやパターンを探す探偵のようなものだと考えてください。
スレットハンティングの基本原則
スレットハンティングは、いくつかの主要な原則に基づいています。
- 仮説駆動型: スレットハンティングは多くの場合、仮説、つまり潜在的な悪意のある活動に関する疑問や疑念から始まります。例えば、ハンターは特定のユーザーアカウントが侵害された可能性があるという仮説を立てるかもしれません。この仮説が調査の指針となります。
- インテリジェンス主導型: 様々な情報源(内部、外部、オープンソース、商用)からの脅威インテリジェンスを活用して、攻撃者のTTPを理解し、組織に関連する潜在的な脅威を特定します。
- 反復的: スレットハンティングは反復的なプロセスです。ハンターはデータを分析し、仮説を洗練させ、発見に基づいてさらに調査を進めます。
- データ駆動型: スレットハンティングは、パターン、異常、侵害の痕跡(IOC)を発見するためにデータ分析に依存します。
- 継続的な改善: スレットハントから得られた知見は、セキュリティ制御、検知能力、および全体的なセキュリティ体制を改善するために使用されます。
スレットハンティングの技術と方法論
スレットハンティングでは、悪意のある活動を特定するために、それぞれが独自のアプローチを提供するいくつかの技術と方法論が用いられます。以下に最も一般的なものをいくつか紹介します。
1. 仮説駆動型ハンティング
前述の通り、これは基本原則です。ハンターは、脅威インテリジェンス、観測された異常、または特定のセキュリティ上の懸念に基づいて仮説を立てます。そして、その仮説が調査を推進します。例えば、シンガポールのある企業が異常なIPアドレスからのログイン試行の急増に気づいた場合、ハンターはアカウントの資格情報が積極的にブルートフォース攻撃を受けているか、侵害されているという仮説を立てるかもしれません。
2. 侵害の痕跡(IOC)ハンティング
これは、悪意のあるファイルのハッシュ値、IPアドレス、ドメイン名、レジストリキーなど、既知のIOCを検索することを含みます。IOCは、脅威インテリジェンスフィードや過去のインシデント調査を通じて特定されることがよくあります。これは、犯罪現場で特定の指紋を探すことに似ています。例えば、英国の銀行は、世界中の金融機関に影響を与えた最近のランサムウェアキャンペーンに関連するIOCを探しているかもしれません。
3. 脅威インテリジェンス駆動型ハンティング
この技術は、脅威インテリジェンスを活用して攻撃者のTTPを理解し、潜在的な脅威を特定します。ハンターは、セキュリティベンダー、政府機関、オープンソースインテリジェンス(OSINT)からのレポートを分析し、新たな脅威を特定し、それに応じてハントを調整します。例えば、あるグローバル製薬会社が自社の業界を標的とした新しいフィッシングキャンペーンについて知った場合、スレットハンティングチームは自社のネットワークにフィッシングメールの兆候や関連する悪意のある活動がないか調査します。
4. 行動ベースのハンティング
このアプローチは、既知のIOCにのみ依存するのではなく、異常または不審な行動を特定することに焦点を当てています。ハンターは、ネットワークトラフィック、システムログ、エンドポイントの活動を分析し、悪意のある活動を示す可能性のある異常を探します。例としては、異常なプロセスの実行、予期しないネットワーク接続、大量のデータ転送などが挙げられます。この技術は、未知の脅威を検出するのに特に有用です。良い例として、ドイツの製造会社がサーバーから短時間で異常なデータ流出を検出し、どのような攻撃が行われているかを調査し始めるケースが挙げられます。
5. マルウェア分析
潜在的に悪意のあるファイルが特定された場合、ハンターはマルウェア分析を行い、その機能、挙動、潜在的な影響を理解することがあります。これには、静的解析(ファイルを実行せずにコードを調べる)と動的解析(ファイルを制御された環境で実行してその挙動を観察する)が含まれます。これは、あらゆる種類の攻撃に対して世界中で非常に役立ちます。オーストラリアのサイバーセキュリティ企業は、この方法を使用してクライアントのサーバーへの将来の攻撃を防ぐかもしれません。
6. 敵対者エミュレーション
この高度な技術は、実際の攻撃者の行動をシミュレートして、セキュリティ制御の有効性をテストし、脆弱性を特定することを含みます。これは、組織が様々な攻撃シナリオを検知し対応する能力を安全に評価するために、制御された環境で実行されることがよくあります。良い例として、米国の巨大テクノロジー企業が、開発環境でランサムウェア攻撃をエミュレートして、防御策とインシデント対応計画をテストするケースが挙げられます。
スレットハンティングに不可欠なツール
スレットハンティングには、データを効果的に分析し、脅威を特定するためのツールとテクノロジーの組み合わせが必要です。以下に一般的に使用される主要なツールをいくつか紹介します。
1. セキュリティ情報イベント管理(SIEM)システム
SIEMシステムは、様々なソース(例:ファイアウォール、侵入検知システム、サーバー、エンドポイント)からセキュリティログを収集・分析します。これらは、スレットハンターがイベントを関連付け、異常を特定し、潜在的な脅威を調査するための中央集権的なプラットフォームを提供します。Splunk、IBM QRadar、Elastic Securityなど、世界的に有用なSIEMベンダーは多数あります。
2. エンドポイント検知・対応(EDR)ソリューション
EDRソリューションは、エンドポイント(例:コンピューター、ラップトップ、サーバー)の活動をリアルタイムで監視・分析します。これらは、行動分析、脅威検知、インシデント対応機能などを提供します。EDRソリューションは、エンドポイントを標的とするマルウェアやその他の脅威を検知し対応するのに特に有用です。世界的に使用されているEDRベンダーには、CrowdStrike、Microsoft Defender for Endpoint、SentinelOneなどがあります。
3. ネットワークパケットアナライザー
Wiresharkやtcpdumpのようなツールは、ネットワークトラフィックをキャプチャし分析するために使用されます。これにより、ハンターはネットワーク通信を検査し、不審な接続を特定し、潜在的なマルウェア感染を発見することができます。これは、例えばインドの企業が潜在的なDDOS攻撃を疑う場合に非常に役立ちます。
4. 脅威インテリジェンスプラットフォーム(TIP)
TIPは、様々なソースからの脅威インテリジェンスを集約・分析します。これらは、ハンターに攻撃者のTTP、IOC、新たな脅威に関する貴重な情報を提供します。TIPは、ハンターが最新の脅威について常に情報を得て、ハンティング活動をそれに合わせて調整するのに役立ちます。この例として、日本の企業が攻撃者とその戦術に関する情報のためにTIPを使用しているケースが挙げられます。
5. サンドボックスソリューション
サンドボックスは、潜在的に悪意のあるファイルを分析するための安全で隔離された環境を提供します。これにより、ハンターは本番環境にリスクを及ぼすことなくファイルを実行し、その挙動を観察することができます。サンドボックスは、ブラジルの企業のような環境で、潜在的なファイルを観察するために使用されるでしょう。
6. セキュリティ分析ツール
これらのツールは、機械学習などの高度な分析技術を使用して、セキュリティデータ内の異常やパターンを特定します。これらは、ハンターが未知の脅威を特定し、ハンティングの効率を向上させるのに役立ちます。例えば、スイスの金融機関は、不正行為に関連する可能性のある異常な取引や口座活動を発見するためにセキュリティ分析を使用しているかもしれません。
7. オープンソースインテリジェンス(OSINT)ツール
OSINTツールは、ハンターがソーシャルメディア、ニュース記事、公開データベースなどの公に入手可能な情報源から情報を収集するのに役立ちます。OSINTは、潜在的な脅威や攻撃者の活動に関する貴重な洞察を提供することができます。これは、フランス政府が自国のインフラに影響を与える可能性のあるソーシャルメディア活動がないかを確認するために使用される可能性があります。
成功するスレットハンティングプログラムの構築:ベストプラクティス
効果的なスレットハンティングプログラムを実装するには、慎重な計画、実行、そして継続的な改善が必要です。以下に主要なベストプラクティスをいくつか紹介します。
1. 明確な目標と範囲の定義
スレットハンティングプログラムを開始する前に、明確な目標を定義することが不可欠です。具体的にどのような脅威を検出しようとしていますか?どの資産を保護していますか?プログラムの範囲は何ですか?これらの質問は、取り組みに焦点を当て、プログラムの有効性を測定するのに役立ちます。例えば、プログラムは内部脅威の特定やランサムウェア活動の検出に焦点を当てるかもしれません。
2. スレットハンティング計画の策定
詳細なスレットハンティング計画は成功に不可欠です。この計画には以下を含めるべきです。
- 脅威インテリジェンス: 関連する脅威とTTPを特定する。
- データソース: 収集・分析するデータソースを決定する。
- ハンティング技術: 使用する特定のハンティング技術を定義する。
- ツールとテクノロジー: 業務に適したツールを選択する。
- メトリクス: プログラムの有効性を測定するためのメトリクス(例:検出された脅威の数、平均検出時間(MTTD)、平均応答時間(MTTR))を確立する。
- 報告: 調査結果がどのように報告され、伝達されるかを決定する。
3. 熟練したスレットハンティングチームの構築
スレットハンティングには、サイバーセキュリティ、ネットワーキング、システム管理、マルウェア分析など、様々な分野の専門知識を持つ熟練したアナリストのチームが必要です。チームは、攻撃者のTTPに関する深い理解とプロアクティブな考え方を持っているべきです。最新の脅威や技術についてチームを最新の状態に保つためには、継続的なトレーニングと専門能力開発が不可欠です。チームは多様であるべきで、幅広い視点とスキルを確保するために、米国、カナダ、スウェーデンなどの異なる国の人々を含むことができます。
4. データ駆動型アプローチの確立
スレットハンティングはデータに大きく依存します。以下を含む様々なソースからデータを収集・分析することが重要です。
- ネットワークトラフィック: ネットワークログとパケットキャプチャを分析する。
- エンドポイント活動: エンドポイントのログとテレメトリを監視する。
- システムログ: システムログで異常を確認する。
- セキュリティアラート: 様々なソースからのセキュリティアラートを調査する。
- 脅威インテリジェンスフィード: 新たな脅威について常に情報を得るために、脅威インテリジェンスフィードを統合する。
データが適切にインデックス化され、検索可能であり、分析の準備ができていることを確認してください。データの品質と完全性は、ハンティングを成功させるために不可欠です。
5. 可能な限り自動化する
スレットハンティングには人間の専門知識が必要ですが、自動化は効率を大幅に向上させることができます。データ収集、分析、報告などの反復的なタスクを自動化します。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使用して、インシデント対応を合理化し、修復タスクを自動化します。良い例として、イタリアでの脅威に対する自動化された脅威スコアリングや修復が挙げられます。
6. 協力と知識共有の促進
スレットハンティングは孤立して行うべきではありません。スレットハンティングチーム、セキュリティオペレーションセンター(SOC)、その他の関連チーム間の協力と知識共有を促進します。調査結果、洞察、ベストプラクティスを共有して、全体的なセキュリティ体制を改善します。これには、ナレッジベースの維持、標準作業手順書(SOP)の作成、調査結果や教訓を議論するための定期的な会議の開催が含まれます。グローバルチーム間の協力は、組織が多様な洞察と専門知識、特に地域の脅威のニュアンスを理解する上で恩恵を受けることを保証します。
7. 継続的な改善と洗練
スレットハンティングは反復的なプロセスです。プログラムの有効性を継続的に評価し、必要に応じて調整を行います。各ハントの結果を分析して、改善の余地がある領域を特定します。新しい脅威や攻撃者のTTPに基づいて、スレットハンティング計画と技術を更新します。スレットハントから得られた洞察に基づいて、検知能力とインシデント対応手順を洗練させます。これにより、プログラムは時間とともに効果を維持し、進化し続ける脅威の状況に適応することが保証されます。
世界的な関連性と事例
スレットハンティングは世界的な必須事項です。サイバー脅威は地理的な境界を越え、世界中のあらゆる規模、あらゆる業界の組織に影響を与えます。このブログ記事で説明されている原則と技術は、組織の場所や業界に関係なく、広く適用可能です。以下に、スレットハンティングが実際にどのように使用されるかの世界的な事例をいくつか紹介します。
- 金融機関: ヨーロッパ(例:ドイツ、フランス)の銀行や金融機関は、不正取引の特定と防止、ATMを標的とするマルウェアの検出、機密性の高い顧客データの保護のためにスレットハンティングを使用しています。スレットハンティング技術は、銀行システムの異常な活動、ネットワークトラフィック、ユーザーの行動の特定に焦点を当てています。
- 医療提供者: 北米(例:米国、カナダ)の病院や医療機関は、患者データを危険にさらし、医療サービスを中断させる可能性のあるランサムウェア攻撃、データ侵害、その他のサイバー脅威から防御するためにスレットハンティングを採用しています。スレットハンティングは、ネットワークセグメンテーション、ユーザー行動監視、ログ分析を対象として、悪意のある活動を検出します。
- 製造会社: アジア(例:中国、日本)の製造会社は、生産を中断させたり、設備を損傷させたり、知的財産を盗んだりする可能性のあるサイバー攻撃から産業用制御システム(ICS)を保護するためにスレットハンティングを使用しています。スレットハンターは、ICSネットワークトラフィックの異常の特定、脆弱性のパッチ適用、エンドポイントの監視に焦点を当てます。
- 政府機関: オーストラリアとニュージーランドの政府機関は、サイバースパイ活動、国家主導の攻撃、および国家安全保障を危険にさらす可能性のあるその他の脅威を検出し対応するためにスレットハンティングを採用しています。スレットハンターは、脅威インテリジェンスの分析、ネットワークトラフィックの監視、不審な活動の調査に焦点を当てます。
これらは、スレットハンティングが世界中で組織をサイバー脅威から守るためにどのように使用されているかのほんの一例です。使用される特定の技術やツールは、組織の規模、業界、リスクプロファイルによって異なる場合がありますが、プロアクティブな防御の基本原則は同じです。
結論:プロアクティブな防御の採用
結論として、スレットハンティングは現代のサイバーセキュリティ戦略の重要な構成要素です。脅威をプロアクティブに探し出し特定することで、組織は侵害されるリスクを大幅に削減できます。このアプローチには、リアクティブな対策からプロアクティブな考え方への転換、インテリジェンス主導の調査、データ駆動型の分析、そして継続的な改善の採用が必要です。サイバー脅威が進化し続けるにつれて、スレットハンティングは世界中の組織にとってますます重要になり、攻撃者の一歩先を行き、貴重な資産を保護することが可能になります。このブログ記事で議論された技術とベストプラクティスを実装することにより、組織は堅牢で世界的に通用するセキュリティ体制を構築し、常に存在するサイバー攻撃の脅威に対して効果的に防御することができます。スレットハンティングへの投資は、データやシステムだけでなく、グローバルな事業運営の未来そのものを守る、レジリエンスへの投資なのです。