脅威インテリジェンス：リスクアセスメントを活用したプロアクティブなセキュリティ

今日のダイナミックな脅威ランドスケープにおいて、組織はますます高度化するサイバー攻撃の猛威にさらされています。リアクティブなセキュリティ対策はもはや十分ではありません。脅威インテリジェンスとリスクアセスメントによって推進されるプロアクティブなアプローチが、レジリエントなセキュリティ体制を構築するために不可欠です。このガイドでは、脅威インテリジェンスをリスクアセスメントプロセスに効果的に統合し、組織固有のニーズに合わせた脅威を特定、分析、緩和する方法を探ります。

脅威インテリジェンスとリスクアセスメントの理解

脅威インテリジェンスとは？

脅威インテリジェンスとは、既存または新たな脅威や脅威アクターに関する情報を収集、分析、配信するプロセスです。サイバー脅威の誰が（who）、何を（what）、どこで（where）、いつ（when）、なぜ（why）、どのように（how）といった貴重なコンテキストと洞察を提供します。この情報により、組織はセキュリティ戦略に関する情報に基づいた意思決定を行い、潜在的な攻撃から防御するためのプロアクティブな対策を講じることができます。

脅威インテリジェンスは、大きく以下のタイプに分類できます。

戦略的脅威インテリジェンス：地政学的なトレンド、業界特有の脅威、脅威アクターの動機など、脅威ランドスケープに関する高レベルの情報。この種のインテリジェンスは、経営層レベルでの戦略的な意思決定に利用されます。
戦術的脅威インテリジェンス：特定の脅威アクター、そのツール、技術、手順（TTPs）に関する技術的な情報を提供します。この種のインテリジェンスは、セキュリティアナリストやインシデント対応者が攻撃を検知し、対応するために使用します。
技術的脅威インテリジェンス：IPアドレス、ドメイン名、ファイルハッシュなど、特定の侵害指標（IOC）に関する詳細な情報。この種のインテリジェンスは、侵入検知システム（IDS）やセキュリティ情報・イベント管理（SIEM）システムなどのセキュリティツールによって、悪意のある活動を特定しブロックするために使用されます。
オペレーショナル脅威インテリジェンス：組織に影響を与える特定の脅威キャンペーン、攻撃、脆弱性に関する洞察。これは、即時の防御戦略やインシデント対応プロトコルに情報を提供します。

リスクアセスメントとは？

リスクアセスメントとは、組織の資産、業務、評判に影響を与える可能性のある潜在的なリスクを特定、分析、評価するプロセスです。リスクが発生する可能性とその影響の大きさを判断することを含みます。リスクアセスメントは、組織がセキュリティへの取り組みを優先順位付けし、リソースを効果的に配分するのに役立ちます。

一般的なリスクアセスメントのプロセスには、以下のステップが含まれます。

資産の特定：ハードウェア、ソフトウェア、データ、人員など、保護すべきすべての重要な資産を特定します。
脅威の特定：資産の脆弱性を悪用する可能性のある潜在的な脅威を特定します。
脆弱性の評価：脅威によって悪用される可能性のある資産の脆弱性を特定します。
可能性の評価：各脅威が各脆弱性を悪用する可能性を判断します。
影響の評価：各脅威が各脆弱性を悪用した場合の潜在的な影響を判断します。
リスクの算出：可能性と影響を掛け合わせることで、全体的なリスクを計算します。
リスクの緩和：リスクを低減するための緩和戦略を策定し、実施します。
監視とレビュー：リスクアセスメントが正確かつ最新の状態を維持していることを確認するために、継続的に監視およびレビューします。

脅威インテリジェンスとリスクアセスメントの統合

脅威インテリジェンスをリスクアセスメントに統合することで、脅威ランドスケープをより包括的かつ情報に基づいて理解でき、組織はより効果的なセキュリティ上の意思決定を行えるようになります。以下にその統合方法を示します。

1. 脅威の特定

従来のアプローチ：一般的な脅威リストや業界レポートに依存する。 脅威インテリジェンス主導のアプローチ：脅威インテリジェンスのフィード、レポート、分析を活用して、自社の業界、地域、技術スタックに特に関連性の高い脅威を特定する。これには、脅威アクターの動機、TTP、ターゲットの理解が含まれます。例えば、あなたの会社がヨーロッパの金融セクターで事業を展開している場合、脅威インテリジェンスはヨーロッパの銀行を標的とする特定のマルウェアキャンペーンを明らかにすることができます。

例：あるグローバルな海運会社は、脅威インテリジェンスを使用して、偽の船積書類で従業員を特に標的とするフィッシングキャンペーンを特定します。これにより、プロアクティブに従業員を教育し、これらの脅威をブロックするためのメールフィルタリングルールを実装することができます。

2. 脆弱性の評価

従来のアプローチ：自動化された脆弱性スキャナを使用し、ベンダー提供のセキュリティアップデートに依存する。 脅威インテリジェンス主導のアプローチ：脅威アクターによってどの脆弱性が積極的に悪用されているかに関する脅威インテリジェンスに基づいて、脆弱性の修正に優先順位を付ける。これにより、最も重要な脆弱性のパッチ適用にリソースを集中させることができます。脅威インテリジェンスは、公に開示される前のゼロデイ脆弱性を明らかにすることもあります。

例：あるソフトウェア開発会社は、脅威インテリジェンスを活用して、広く使用されているオープンソースライブラリの特定の脆弱性がランサムウェアグループによって積極的に悪用されていることを発見します。彼らは直ちに自社製品のこの脆弱性にパッチを適用することを優先し、顧客に通知します。

3. 可能性の評価

従来のアプローチ：過去のデータや主観的な判断に基づいて脅威の可能性を推定する。 脅威インテリジェンス主導のアプローチ：脅威アクターの活動に関する実際の観測に基づいて脅威の可能性を評価するために、脅威インテリジェンスを使用する。これには、脅威アクターのターゲティングパターン、攻撃頻度、成功率の分析が含まれます。例えば、脅威インテリジェンスが特定の脅威アクターがあなたの業界の組織を積極的に標的にしていることを示している場合、攻撃の可能性は高くなります。

例：米国の医療提供者は、脅威インテリジェンスフィードを監視し、地域の病院を標的とするランサムウェア攻撃の急増を発見します。この情報により、ランサムウェア攻撃の可能性評価が高まり、防御を強化するよう促されます。

4. 影響の評価

従来のアプローチ：潜在的な金銭的損失、評判の損害、規制上の罰金に基づいて脅威の影響を推定する。 脅威インテリジェンス主導のアプローチ：成功した攻撃の実際の例に基づいて脅威の潜在的な影響を理解するために、脅威インテリジェンスを使用する。これには、他の組織に対する同様の攻撃によって引き起こされた金銭的損失、業務の中断、評判の損害の分析が含まれます。脅威インテリジェンスは、成功した攻撃の長期的な結果を明らかにすることもあります。

例：あるEコマース企業は、脅威インテリジェンスを使用して、競合他社で最近発生したデータ侵害の影響を分析します。彼らは、その侵害が重大な金銭的損失、評判の損害、顧客離れをもたらしたことを発見します。この情報により、データ侵害の影響評価が高まり、より強力なデータ保護対策への投資を促されます。

5. リスクの緩和

従来のアプローチ：一般的なセキュリティコントロールを実装し、業界のベストプラクティスに従う。 脅威インテリジェンス主導のアプローチ：脅威インテリジェンスを通じて特定された特定の脅威や脆弱性に対処するために、セキュリティコントロールを調整する。これには、侵入検知ルール、ファイアウォールポリシー、エンドポイント保護の設定など、ターゲットを絞ったセキュリティ対策の実装が含まれます。脅威インテリジェンスは、インシデント対応計画や机上演習の策定にも情報を提供できます。

例：ある通信会社は、脅威インテリジェンスを使用して、自社のネットワークインフラを標的とする特定のマルウェア亜種を特定します。彼らはこれらのマルウェア亜種を検出するためのカスタム侵入検知ルールを開発し、感染の拡大を制限するためにネットワークセグメンテーションを実装します。

脅威インテリジェンスとリスクアセスメントを統合するメリット

脅威インテリジェンスとリスクアセスメントの統合には、以下のような数多くのメリットがあります。

精度の向上：脅威インテリジェンスは脅威ランドスケープに関する実世界の洞察を提供し、より正確なリスクアセスメントにつながります。
効率の向上：脅威インテリジェンスはセキュリティの取り組みに優先順位を付け、リソースを効果的に配分するのに役立ち、全体的なセキュリティコストを削減します。
プロアクティブなセキュリティ：脅威インテリジェンスにより、組織は攻撃が発生する前に予測し、防止することができ、セキュリティインシデントの影響を低減します。
レジリエンスの強化：脅威インテリジェンスは、組織がよりレジリエントなセキュリティ体制を構築するのを助け、攻撃から迅速に回復できるようにします。
より良い意思決定：脅威インテリジェンスは、情報に基づいたセキュリティ上の意思決定を行うために必要な情報を意思決定者に提供します。

脅威インテリジェンスとリスクアセスメントを統合する際の課題

脅威インテリジェンスとリスクアセスメントの統合は多くのメリットをもたらしますが、いくつかの課題も存在します。

データ過多：脅威インテリジェンスのデータ量は圧倒的になる可能性があります。組織はデータをフィルタリングし、優先順位を付けて、最も関連性の高い脅威に集中する必要があります。
データ品質：脅威インテリジェンスデータの品質は大きく異なる可能性があります。組織はデータを検証し、それが正確で信頼できるものであることを確認する必要があります。
専門知識の不足：脅威インテリジェンスとリスクアセスメントの統合には、専門的なスキルと専門知識が必要です。組織はこれらのタスクを実行するためにスタッフを雇用またはトレーニングする必要があるかもしれません。
統合の複雑さ：脅威インテリジェンスを既存のセキュリティツールやプロセスと統合するのは複雑になる可能性があります。組織は必要な技術とインフラに投資する必要があります。
コスト：脅威インテリジェンスのフィードやツールは高価になることがあります。組織はこれらのリソースに投資する前に、コストとメリットを慎重に評価する必要があります。

脅威インテリジェンスとリスクアセスメントを統合するためのベストプラクティス

課題を克服し、脅威インテリジェンスとリスクアセスメントの統合によるメリットを最大化するために、組織は以下のベストプラクティスに従うべきです。

明確な目標の定義：脅威インテリジェンスプログラムの目的と、それがリスクアセスメントプロセスをどのようにサポートするかを明確に定義します。
関連する脅威インテリジェンスソースの特定：自社の業界、地域、技術スタックに関連するデータを提供する、信頼できる評判の良い脅威インテリジェンスソースを特定します。オープンソースと商用の両方のソースを検討します。
データ収集と分析の自動化：脅威インテリジェンスデータの収集、処理、分析を自動化して、手作業を減らし、効率を向上させます。
データの優先順位付けとフィルタリング：関連性と信頼性に基づいて脅威インテリジェンスデータを優先順位付けし、フィルタリングするメカニズムを実装します。
既存のセキュリティツールとの統合：脅威の検知と対応を自動化するために、SIEMシステム、ファイアウォール、侵入検知システムなどの既存のセキュリティツールと脅威インテリジェンスを統合します。
組織内での脅威インテリジェンスの共有：セキュリティアナリスト、インシデント対応者、経営陣など、組織内の関連するステークホルダーと脅威インテリジェンスを共有します。
脅威インテリジェンスプラットフォームの開発と維持：脅威インテリジェンスデータの収集、分析、共有を一元化するために、脅威インテリジェンスプラットフォーム（TIP）の実装を検討します。
スタッフのトレーニング：リスクアセスメントとセキュリティの意思決定を改善するために脅威インテリジェンスを使用する方法について、スタッフにトレーニングを提供します。
プログラムの定期的なレビューと更新：脅威インテリジェンスプログラムが効果的かつ関連性を維持していることを確認するために、定期的にレビューし、更新します。
マネージドセキュリティサービスプロバイダー（MSSP）の検討：内部リソースが限られている場合は、脅威インテリジェンスサービスと専門知識を提供するMSSPとの提携を検討します。

脅威インテリジェンスとリスクアセスメントのためのツールとテクノロジー

いくつかのツールとテクノロジーが、組織の脅威インテリジェンスとリスクアセスメントの統合を支援します。

脅威インテリジェンスプラットフォーム（TIP）：脅威インテリジェンスデータの収集、分析、共有を一元化します。例としては、Anomali、ThreatConnect、Recorded Futureなどがあります。
セキュリティ情報・イベント管理（SIEM）システム：さまざまなソースからのセキュリティログを集約・分析し、脅威を検知して対応します。例としては、Splunk、IBM QRadar、Microsoft Sentinelなどがあります。
脆弱性スキャナ：システムやアプリケーションの脆弱性を特定します。例としては、Nessus、Qualys、Rapid7などがあります。
ペネトレーションテストツール：実際の攻撃をシミュレートして、セキュリティ防御の弱点を特定します。例としては、MetasploitやBurp Suiteなどがあります。
脅威インテリジェンスフィード：さまざまなソースからのリアルタイムの脅威インテリジェンスデータへのアクセスを提供します。例としては、AlienVault OTX、VirusTotal、および商用の脅威インテリジェンスプロバイダーなどがあります。

脅威インテリジェンス主導のリスクアセスメントの実例

以下は、組織が脅威インテリジェンスを使用してリスクアセスメントプロセスを強化している実例です。

あるグローバル銀行は、脅威インテリジェンスを使用して、顧客を標的とするフィッシングキャンペーンを特定し、優先順位を付けています。これにより、これらの脅威について顧客に事前に警告し、アカウントを保護するためのセキュリティ対策を講じることができます。
ある政府機関は、脅威インテリジェンスを使用して、重要インフラを標的とする高度な持続的脅威（APT）を特定し、追跡しています。これにより、防御を強化し、攻撃を防ぐことができます。
ある製造会社は、脅威インテリジェンスを使用して、サプライチェーン攻撃のリスクを評価しています。これにより、サプライチェーンの脆弱性を特定・緩和し、業務を保護することができます。
ある小売会社は、脅威インテリジェンスを使用して、クレジットカード詐欺を特定し、防止しています。これにより、顧客を保護し、金銭的損失を削減することができます。

結論

脅威インテリジェンスとリスクアセスメントの統合は、プロアクティブでレジリエントなセキュリティ体制を構築するために不可欠です。脅威インテリジェンスを活用することで、組織は脅威ランドスケープをより包括的に理解し、セキュリティへの取り組みに優先順位を付け、より情報に基づいたセキュリティ上の意思決定を行うことができます。脅威インテリジェンスとリスクアセスメントの統合には課題が伴いますが、そのメリットはコストをはるかに上回ります。このガイドで概説したベストプラクティスに従うことで、組織は脅威インテリジェンスをリスクアセスメントプロセスに成功裏に統合し、全体的なセキュリティ体制を向上させることができます。脅威ランドスケープが進化し続ける中、脅威インテリジェンスは成功するセキュリティ戦略のますます重要な要素となるでしょう。次の攻撃を待つのではなく、今日から脅威インテリジェンスをリスクアセスメントに統合し始めましょう。

MLOG