脅威の迅速な検知と対応におけるセキュリティ自動化ツールの役割

SOCの自動化が脅威の検知と対応をいかに加速させるか 

アラートの量の問題は、単に人員を増やすだけでは解決できません。優秀なセキュリティアナリスト1人の年間人件費（給与・福利厚生を含む）は12万～18万ドルにも上ります。人員を増やすにはコストがかかり、時間もかかります。しかし、アラートのトリアージと対応を自動化すれば、即座にスケールアップが可能です。 

SOCが適切に自動化されれば、アナリストは単なるアラート処理担当者から、脅威ハンターへと変貌を遂げます。これは根本的な転換です。 

自動化が初期のトリアージを担当します。アラートが発生すると、システムはそれがノイズか、あるいは実際の脅威かを自動的に判断します。また、脅威インテリジェンス、資産データベース、履歴データからのコンテキスト情報を用いてアラートを充実させます。関連するアラートをインシデントとしてグループ化することで、アナリストは断片的なアラートではなく、一貫性のある全体像を把握できるようになります。さらに、リスクスコアと優先順位を算出します。 

以前はアナリストが30分かけていた作業が、機械処理なら5秒で完了します。 

自動化は一貫性があるため、アナリストはより質の高い情報を得ることができます。アナリストには、すでにトリアージ、情報補完、優先順位付けが行われたアラートが表示されます。また、類似のイベントが他にどれほど発生したかも大まかに把握できます。攻撃チェーンが存在する場合、その全容も確認可能です。さらに、自動化プロセスによってすでに一部が完了している調査に、アナリストは取り組むことができます。 

これは、想像以上に重要なことです。アナリストのバーンアウトは、主にアラート疲労によって引き起こされます。アナリストが対処する誤検知の数を減らし、コンテキストスイッチングを減らし、自分の行動がアラートキューに何の影響も与えていないという感覚を軽減すれば、定着率は向上します。人々はセキュリティの職務に長く留まるようになります。 

アナリストの仕事内容も改善されます。「ここに150件のアラートがある、悪意のあるものを探せ」という指示ではなく、「ここに20件の確認済みの不審な活動がある、どれが最も重要かを調査せよ」という仕事になります。これこそが戦略的な業務であり、問題解決そのものです。 

SOCの自動化は、以下の方法を通じてこれを実現します： 

• 数秒で「麦」と「籾殻」を仕分ける自動トリアージ 
• 関連するあらゆるデータソースから自動的にコンテキストを追加するエンリッチメント 
• 複雑な調査を適切なアナリストに割り当てるエスカレーションロジック 
• 調査と対応の記録を自動的に保持するドキュメンテーション 
• アナリストのフィードバックに基づいて将来の検知精度を向上させる学習システム 

セキュリティ自動化を導入するためのベストプラクティス 

現代のネットワークでは、膨大な量のデータが生成されています。従業員数2,000人の中規模組織でも、1日に5,000万から1億件ものセキュリティイベントが発生する可能性があります。これは、ファイアウォールがすべての接続を記録し、エンドポイントがプロセスの実行やファイルへのアクセスを記録し、クラウドシステムがAPI呼び出しやユーザーの活動を記録し、アプリケーションが認証や重要なトランザクションを記録することによるものです。 

人間にはこれを分析することはできません。単に手間がかかるというわけではありません。数学的に不可能なのです。たとえ100人のアナリストをデータの検証に専念させたとしても、1日で1億件のイベントを処理することは不可能です。 

大規模なサイバー脅威の検知には、自動化が不可欠です。機械学習は、人間が発見するのに数ヶ月を要するパターンを特定します。行動分析は、正常な活動のベースラインを確立し、逸脱を自動的に検出します。脅威インテリジェンスのフィードは、人間が手動で維持することなど到底不可能なコンテキストを提供します。 

サイバー脅威の検知に最も効果的な検知プラットフォームは、複数のアプローチを同時に組み合わせています。 

シグネチャベースの検知は、既知の脅威を捕捉します。既知のマルウェアのハッシュ値があれば、即座に検知できます。シグネチャは高速で信頼性が高いですが、これまでに確認されたものしか検知できません。 

行動分析は、不審な活動パターンに基づいて未知の脅威を検知します。異常な頻度で子プロセスを生成するプロセス、コマンド＆コントロール（C&C）インフラに接続するプロセス、または認証情報のダンプを試みるプロセスなどは、たとえこれまでに確認されたことがないものであっても、行動分析によって検知可能です。 

脅威インテリジェンスの相関分析は、攻撃者に帰属する活動を検知します。脅威インテリジェンスによって特定のIPアドレスやドメインが既知の脅威アクターに属することが特定されれば、自社のネットワークがそれらと通信した際に検知することができます。 

機械学習モデルは、統計的な異常を特定することで、新たな攻撃手法を検知します。これらのモデルは、お客様の環境における通常のアクティビティのパターンを学習し、基準値から著しく逸脱したアクティビティにフラグを立てます。 

単一のアプローチですべてを検知できるわけではありません。高度な攻撃者は、マルウェアをカスタマイズしてシグネチャを回避したり、動作を緩やかにし正当なツールを使用することで行動検知を回避したり、これまで知られていなかったインフラストラクチャを使用することで脅威インテリジェンスを回避したりする可能性があります。しかし、これら4つのアプローチを組み合わせて適用すれば、検知範囲は極めて高くなります。攻撃はこれらすべてを同時に回避しなければならず、その難易度は格段に高まります。 

成熟したサイバー脅威検知システムの検知パイプラインは、すべてのイベントを処理し、4つの手法すべてに対して並行して評価を行い、時間枠全体にわたって結果を相関分析し、真の脅威を特定します。このプロセスは継続的かつ自動的に行われます。 

セキュリティの自動化にNetWitnessを選ぶ理由とは？ 

NetWitnessは、セキュリティチームが手作業による事後対応型の運用から、自動化され、インテリジェンスに基づく脅威の検知と対応へと移行するのを支援します。包括的な可視性、高度な分析機能、オーケストレーション機能を単一のプラットフォームに統合することで、組織は対応時間を短縮し、セキュリティ成果を向上させることができます。 

• 検知と対応の自動化：手作業の負担と対応の遅延を軽減する自動化されたワークフローにより、脅威の特定と封じ込めを迅速化します。 
• 統合されたセキュリティ可視性：単一のプラットフォーム上で、ネットワーク、エンドポイント、ログ、クラウド、およびユーザーアクティビティのデータを相関分析し、個別のツールでは見逃されがちな脅威を明らかにします。 
• アラート疲労の軽減：高度な分析とコンテキストに基づく脅威インテリジェンスを活用して高リスクのインシデントを優先順位付けし、アナリストが最も重要な事項に集中できるよう支援します。 
• 調査の迅速化：豊富なメタデータ、フルパケットキャプチャ、フォレンジック証拠を活用し、攻撃の範囲、影響、根本原因を迅速に把握します。 
• SOCの効率向上：統合された検知、調査、対応機能によりセキュリティ運用を合理化し、チームがより少ないリソースでより多くの成果を上げられるように支援します。 

なぜ今、自動化ツールが重要なのか 

脅威の状況は根本的に変化しました。攻撃は遅くなったり単純化したりするどころか、ますます高速化し、多様化しています。セキュリティチームは、同じ人員でより広範な領域を防御しなければならないというプレッシャーにさらされています。現実的な解決策は、自動化だけです。 

セキュリティ自動化ツールを効果的に導入している組織は、人間の専門知識を置き換えているわけではありません。その専門知識を別の用途に振り向けているのです。アナリストが毎日何千件ものアラートを丹念に処理する代わりに、先制的に脅威を検知・排除する活動に注力しています。セキュリティチームは、事後対応型の「消火活動」から、戦略的な防御へと移行します。これにより、セキュリティ態勢は、チームが手動で処理できるアラートの数によって制限されることがなくなります。 

人材獲得競争で勝ち抜いている組織とは、反復的な業務を自動化し、興味深く戦略的なセキュリティ業務に取り組む余地を生み出した組織です。そここそが、キャリアが実際に発展する場であり、どこにでも就職できるような人材を引きつける場所なのです。 

まずは最大の課題から着手しましょう。多くの組織にとって、それは「アラート疲労」か「対応速度」のいずれかです。まずはその問題に直接対処できるセキュリティ自動化ツールを導入してください。そこから段階的に構築していきましょう。環境全体を即座に完璧に自動化する必要はありません。必要なのは、チームの効率を高め、実際の侵害リスクを大幅に低減する、よりスマートで迅速なセキュリティ運用です。 

目標は単純です。攻撃者が動き出すよりも早く脅威を検知し、被害が拡大するよりも早く対応することです。自動化によって、それが可能になります。