コトラ（広報チーム） 
なぜ防御だけでは不十分なのか？
サイバー攻撃の進化とその現状
近年のサイバー攻撃は以前と比べて大幅に進化しており、その手法も高度化しています。従来は単純なウイルスやスパイウェアが主流でしたが、現在では標的型攻撃やゼロデイ攻撃、さらにはランサムウェアなど、多様化した脅威が企業を脅かしています。また、クラウドサービスやリモートワークの普及により、従来のネットワーク境界を守るだけでは対応が難しい新たな攻撃経路が生まれています。このように、サイバー攻撃の進化によって、単純な防御策では不十分となり、早期に脅威を発見・対応するための検知が重要になっています。
従来型防御策の限界
従来のセキュリティ対策は、主に攻撃を未然に防ぐ「予防」に焦点を当てたものでした。たとえば、ファイアウォールやウイルス対策ソフトなどが典型的な防御策です。しかし、サイバー攻撃の高度化により、これらの防御策を突破する手口が増えています。特にゼロデイ攻撃や標的型メール攻撃などは、防御システムの既知の脆弱性を巧みに回避するため、既存の対策では対応しきれない場合があります。このような背景から、防御策だけに依存したセキュリティ戦略では、攻撃を完全に防ぐことは困難であることが明らかになっています。
被害を最小化する検知の重要性
サイバー攻撃を完全に防ぐことが難しい以上、いかに早期に攻撃を「検知」し、被害を最小化するかが重要となります。例えば、異常なネットワークトラフィックや不審な振る舞いを迅速に発見することで、大規模な被害が拡大する前に適切な対応を取ることが可能となります。検知型のセキュリティは、発生した攻撃をいち早く察知する仕組みを提供し、インシデント対応の時間を短縮させることに寄与します。これにより、企業はシステムや情報資産を守るだけでなく、攻撃による業務影響を最小限に抑えることができます。
セキュリティにおける『検知』の役割とは？
検知型セキュリティの基本概念
セキュリティにおける検知型のアプローチは、防御を補完する重要な役割を果たしています。従来の防御策では、すべてのサイバー攻撃を未然に防ぐことは困難であり、攻撃が実際に行われた際にいち早くそれを察知し、対応することが求められます。これが「検知型セキュリティ」の基本的な考え方です。脅威の発生や不正アクセスを迅速に検出し、被害を最小限に抑えることで、システム全体の健全性を維持することを目的としています。このプロアクティブな対応が、現代の複雑化する攻撃環境で重要な要素とされています。
SIEMやSOCの活用事例
検知型セキュリティを実現するための仕組みとして、SIEM（セキュリティ情報とイベント管理）やSOC（セキュリティオペレーションセンター）が活用されています。SIEMは、ネットワークやシステムのログデータを収集・分析し、不審な動きをリアルタイムで検出するツールです。一方、SOCはセキュリティ専門家が24時間365日、企業のIT環境を監視・分析し、インシデント対応を行う組織やサービスを指します。これらの活用により、セキュリティ担当者が手動で行うには膨大な作業を効率化し、迅速かつ正確な検知を実現しています。たとえば、「標的型攻撃」に対する早期検知や脅威のパターン分析において、多くの企業がこれらのツールを導入しています。
異常検知技術とその仕組み
異常検知技術は、通常の動作やパターン（ベースライン）から逸脱した振る舞いを検知する仕組みです。この技術により、既知の攻撃だけでなく未知の脅威にも対応可能です。具体的には、ログデータやネットワークリクエストの挙動を監視し、正常範囲から外れる異常をAIや機械学習アルゴリズムで分析することで、不正アクセスやデータ漏洩の兆候を見つけます。一例として、ユーザーが深夜に大規模なデータを外部に転送するといった、通常ではない行動が直ちにフラグとして検出される仕組みがあります。これにより、セキュリティリスクを早期に特定し、迅速な是正措置を講じることができます。
振る舞い検知の導入メリット
振る舞い検知の導入は、企業に多くのメリットをもたらします。第一に、未知の脅威に対応できる点です。従来のシグネチャ型のセキュリティ技術は、既知の攻撃パターンには強いものの、未知の攻撃には対応が困難でした。振る舞い検知では、正常な操作パターンからの逸脱に焦点を当てるため、新しい攻撃手法でも検出が可能です。さらに、リアルタイム性にも優れており、通常の動作範囲から外れた振る舞いを即座に通知することで、早期対応につなげられます。また、AIや機械学習の活用により、検知の精度が向上し、誤検知や過検知を最小限に抑えることが可能です。これによって、セキュリティ管理の効率向上や運用コスト削減にもつながります。
検知システムの具体的な技術とトレンド
シグネチャ検知と異常検知の比較
シグネチャ検知と異常検知は、セキュリティ分野で利用される主要な検知技術です。シグネチャ検知は既知の攻撃パターンや脅威データをもとに不正を検出する仕組みで、効率性と信頼性が高い点が特徴です。しかし、新たな脅威や未知の攻撃には対応が難しいという課題があります。一方、異常検知は通常の挙動や正常な振る舞い（ベースライン）を学習し、それと逸脱した動きを検出する技術です。未知の脅威に対処できる柔軟性がある一方で、誤検知や過検知が発生する可能性が指摘されています。これらの技術は互いに補完し合う役割を果たしており、セキュリティ対策においては両方を組み合わせたハイブリッド型のアプローチが注目されています。
AIを活用した次世代検知技術
AI技術は次世代の検知システムにおいて大きな革新をもたらしています。特に機械学習を活用することで、膨大なデータから異常な振る舞いを効率的に検知し、未知の脅威にも高精度で対応可能となっています。また、AIは振る舞い検知やXDR（Extended Detection and Response）の技術と組み合わせることで、リアルタイム性の向上と誤検知の低減を実現しています。ただし、AIシステムの導入には高い初期コストや運用体制の構築が求められるため、長期的な投資計画が必要です。今後もAIの活用は加速していくと見られ、より高度かつ効果的なセキュリティ対策が期待されています。
侵入検知システム(IDS)と侵入防止システム(IPS)
IDS（侵入検知システム）とIPS（侵入防止システム）は、ネットワークやシステムの不正アクセスを検知・阻止するための主要ツールです。IDSは異常な挙動を検知し、管理者へ通知を行うことに特化しており、運用担当者が事後に適切な対応を取るための支援を行います。一方、IPSは検知だけでなく、攻撃を自動的にブロックする機能を備えており、より積極的な防御が可能です。ただし、IPSの導入には慎重な設定が必要で、誤検知による業務への影響を最小限に抑える工夫が求められます。これらのシステムは、セキュリティ監視の一環として重要な位置を占めており、24時間365日の監視体制を構築する際には欠かせない存在となっています。
誤検知・過検知を防ぐテクニック
検知システムにおいて、誤検知や過剰なアラートは、管理者の負担を増大させるだけでなく、重大な脅威を見逃すリスクを高めます。これを防ぐためには、いくつかのテクニックが有効です。まず、ベースラインの適切な設定が重要です。システムやネットワークの通常時の挙動を正確に把握することで、真の異常を見極める精度が向上します。また、SIEM（セキュリティ情報イベント管理）ツールの活用やAIの導入により、アラートを合理的に分類・分析する仕組みを整えることも有効です。さらに、過去のアラートデータを活用してルールを最適化することで、不必要な通知を減らしつつ、有害な脅威への対応力を高めることが可能です。これらの工夫により、セキュリティ監視体制を効率化し、運用負荷を軽減することができます。
今後のセキュリティ対策のあり方
防御と検知を組み合わせたハイブリッド型の対策
従来のセキュリティ対策は、ウイルスやマルウェアの侵入を防ぐ「防御」に重点を置いていました。しかし、攻撃手法が高度化する中で、すべての脅威を事前に防ぐことは難しくなっています。このため、近年では防御だけでなく、「検知」と「対応」を組み合わせたハイブリッド型のセキュリティ対策が求められています。
例えば、ファイアウォールや侵入防止システム（IPS）で外部の脅威をブロックする一方で、SIEM（セキュリティ情報およびイベント管理）を活用し、内部ネットワークの異常をリアルタイムで検知するような仕組みが重要です。攻撃が発生することを前提にした防御と検知の両立が、現代のサイバーセキュリティには不可欠です。
包括的なセキュリティ体制の構築方法
効果的なセキュリティを維持するためには、単一のツールに依存せず、複数の防御・検知技術を連携させた包括的な体制を構築する必要があります。具体的には、次のような取り組みが重要です。
- ログやネットワークトラフィックのリアルタイム監視による異常検知
- クラウド環境やリモートワーク用ネットワークの拡充に伴う脆弱性管理
- セキュリティ運用センター（SOC）の活用による24時間365日の監視体制の構築
これらの取り組みによる相乗効果が、企業のセキュリティを一層強化し、未知の脅威や内部からのリスクにも対応可能な体制を作る鍵となります。
検知技術の未来と課題
AIや機械学習を用いた異常検知技術は、セキュリティ業界における次世代の柱となりつつあります。これにより、未知のマルウェアやゼロデイ攻撃に対する検知能力が飛躍的に向上しています。特に振る舞い検知技術は、従来のシグネチャベースの検知では捕捉できない未知の脅威にも対応可能で、多くの企業に採用されています。
一方で、これらの高度な技術を運用する人材の不足や、誤検知・過検知のリスクといった課題も存在します。特に過検知は、無駄なアラートが多発することで重要なインシデントを見逃す原因となるため、運用時には精度と効率のバランスを考慮する必要があります。
企業が検知技術を導入する際のポイント
企業が検知技術を導入する際には、以下のポイントに注意することが重要です。
- 導入目的の明確化：自社のセキュリティリスクや必要な防御レベルを十分に評価する
- 適切なツール選定：IDS/IPS、SIEM、SOCなど、目的に合わせたツールを組み合わせる
- 人材の確保：セキュリティ運用の専門知識を持つ人材を確保し、必要に応じて外部サービスを活用する
- 誤検知対策：AIを活用した学習機能を取り入れ、不要なアラートを削減する工夫を行う
導入後も継続的な運用・改善を行い、常に最新の脅威に対応できる体制を維持することが、企業の安全を守るための鍵となります。