機械学習 - ネットセキュリティ情報と説明

脆弱性管理の優先順位付けに！EPSSとは？

情報技術の進化は目覚ましく、私たちの生活は便利で豊かになりました。しかし、その裏側では、日々新たに発見されるソフトウェアやハードウェアの脆弱性という課題も増え続けています。セキュリティ対策の担当者であっても、膨大な数の脆弱性情報に対応することは容易ではありません。しかし、すべての脆弱性が実際に悪用されるわけではありません。そこで、脆弱性の脅威を客観的に評価する指標として登場したのがEPSSです。 EPSSは、アメリカ合衆国の非営利団体FIRSTが運営する脆弱性悪用スコアリング・システムです。EPSSは、公開された脆弱性情報に基づいて、実際に悪用される可能性を数値化し、0から10までのスコアで評価します。スコアが高いほど悪用される危険性も高くなるため、組織はEPSSのスコアを参考に、優先的に対処すべき脆弱性を迅速に見極めることができます。 EPSSは、脆弱性情報の技術的な詳細に加えて、悪意のある攻撃者がその脆弱性を利用する容易さや、攻撃が成功した場合の影響の大きさなども考慮してスコアを算出します。そのため、組織は限られた資源を有効活用し、より効率的かつ効果的なセキュリティ対策を実施することが可能になります。EPSSは、セキュリティ対策の担当者にとって心強い味方と言えるでしょう。

脆弱性

NDRで進化する脅威検知：ネットワークを守る最新技術

- ネットワークの脅威をいち早く察知現代社会において、企業活動とネットワークは切っても切り離せない関係となっています。しかし、この重要なネットワークは、日々進化するサイバー攻撃の脅威に常にさらされているという事実も忘れてはなりません。従来型のセキュリティ対策、例えば、外部からの侵入を壁で防ぐような対策だけでは、巧妙化する攻撃の手口を見抜くことは難しく、新たな対策を講じる必要性が高まっています。そこで近年注目を集めているのが、NDR（Network Detection and Response）と呼ばれる技術です。これは、企業ネットワーク上を流れる膨大なデータを常に監視し、怪しい兆候をいち早く検知し、迅速な対応を可能にするシステムです。 NDRは、従来型のセキュリティ対策では見逃してしまうような、巧妙に隠された脅威も検知することができます。例えば、一見無害に見える通信の中に潜むマルウェアや、不正アクセスを試みる不審な挙動をいち早く発見し、管理者に警告を発します。また、NDRの中には、脅威を自動的に遮断する機能を持つものもあり、被害を最小限に抑えることが可能になります。このように、NDRは、進化するサイバー攻撃から企業を守るための重要な手段として、今後ますますその重要性を増していくと考えられます。

セキュリティ強化

AI/MLシステムを守る！MITRE ATLASのススメ

- 人工知能と新たな脅威人工知能（AI）や機械学習（ML）は、私達の日常生活に革新をもたらし、様々な分野で利便性を向上させています。しかし、それと同時に、従来の技術にはなかった新たなセキュリティリスクも生まれてきています。従来のコンピュータシステムは、予め決められたプログラムに従って動作するため、そのプログラムの脆弱性を突いた攻撃が主な脅威となっていました。一方、AIやMLシステムは、大量のデータから自身で学習し、その学習内容に基づいて判断や予測を行います。この学習プロセスや学習データそのものが悪用され、システムの動作に影響を与えたり、機密情報が漏洩したりする可能性があります。例えば、AIモデルの学習データに、悪意のあるデータが紛れ込むことで、誤った判断や予測をするように仕向けられる可能性があります。また、AIシステムのアルゴリズム自体に脆弱性が存在する場合、その脆弱性を突いた攻撃によって、システムの制御を奪われたり、重要な情報が盗み出されたりする危険性もあります。AIやML技術は日々進化しており、それに伴い、攻撃の手口も巧妙化しています。そのため、AIやMLシステム特有のセキュリティリスクを理解し、適切な対策を講じることが重要です。具体的には、学習データの安全性確保、アルゴリズムの脆弱性診断、AIシステムへのアクセス制御強化など、多角的な対策を検討する必要があります。AIやML技術の進化の恩恵を享受しながら、安全に利用していくために、セキュリティ対策にも積極的に取り組んでいく必要があります。

セキュリティ強化

進化するセキュリティ対策：UEBAで脅威を早期発見

- UEBAとはUEBAは、「User and Entity Behavior Analytics」の略で、日本語では「利用者と機器の行動分析」と表現されます。これは、人の利用者や、コンピューターやサーバーなどの機器の行動を分析し、不正な行動や危険な兆候を早期に見つけるための技術です。従来のセキュリティ対策は、既に知られている攻撃の手口や悪意のあるプログラムを検知することに重点が置かれていました。しかし、サイバー攻撃は日々巧妙化しており、未知の攻撃をいち早く見つけることが重要となっています。UEBAは、人の利用者や機器の行動の履歴を分析することで、普段とは異なる行動パターンを見つけ出します。例えば、ある利用者がいつもはアクセスしない時間帯に重要なファイルにアクセスした場合や、特定の機器が大量のデータを送受信し始めた場合などは、UEBAによって異常行動として検知されます。このように、UEBAは、過去の行動データと照らし合わせて「いつもと違う」行動を検知することで、潜在的な脅威を早期に発見することができるのです。UEBAは、標的型攻撃や内部不正など、従来のセキュリティ対策では防ぎきれなかった攻撃の対策としても有効です。近年、企業や組織におけるセキュリティ対策の重要性が高まっており、UEBAは、より高度なセキュリティ対策を実現するための重要な技術として注目されています。

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