脆弱性管理を超えて – あなたがCVEするものを私もCVEできますか？

脆弱性のトレッドミル#

脆弱性管理の反応的な性質と、ポリシーやプロセスによる遅延が相まって、セキュリティチームに負担をかけています。容量は限られており、すべてを即座にパッチするのは困難です。私たちの脆弱性オペレーションセンター（VOC）のデータセット分析では、68,500のユニークな顧客資産にわたって1,337,797のユニークな発見（セキュリティ問題）が特定されました。そのうち32,585が異なるCVEであり、10,014がCVSSスコア8以上でした。これらの中で、外部資産には11,605の異なるCVEがあり、内部資産には31,966があります。このCVEの量では、一部が未パッチのままになり、妥協を招くのも不思議ではありません。

なぜ私たちはこの状況に陥っているのか、何ができるのか、そしてより良いアプローチがあるのか？

脆弱性報告の現状を探り、脅威と悪用による脆弱性の優先順位付け方法を検討し、統計的確率を調べ、リスクについて簡単に議論します。最後に、管理チームに危機対応の柔軟性を与えながら、脆弱性の影響を最小限に抑える解決策を考えます。これにより良い印象を与えることができますが、完全なストーリーを知りたい場合は、私たちの年次報告書であるSecurity Navigatorで見つけることができます。

あなたがCVEするものを私もCVEできますか？#

西側諸国や組織は、共通脆弱性識別（CVE）と共通脆弱性評価システム（CVSS）を使用して脆弱性を追跡および評価しており、MITREやNISTなどの米国政府が資金提供するプログラムによって監督されています。2024年9月までに、25年間活動しているCVEプログラムは264,000以上のCVEを公開しており、2025年4月15日までに、総CVE数は「拒否」または「延期」を含めて約290,000に増加しました。

NISTの国家脆弱性データベース（NVD）は、CVEナンバリング当局（CNA）に依存して初期のCVSS評価を伴うCVEを記録しており、プロセスのスケールを助ける一方でバイアスも導入しています。深刻な脆弱性の開示は、研究者とベンダーの間で影響、関連性、正確性についての意見の相違により複雑化し、広範なコミュニティに影響を与えています^{[1, 2]}。

2025年4月までに、2024年3月に発生した官僚的な遅延により、NVDには24,000以上の未充実のCVEのバックログが蓄積されました^{[3, 4]}。脆弱性報告が続く中でCVEの充実を一時停止し、このシステムの脆弱性を劇的に示しています。この一時的な停止により、まだ解消されていないこのバックログが生じました。

2025年4月15日、MITREは米国国土安全保障省がMITREとの契約を更新しないことを発表し、CVEプログラムに直接影響を与えました^[15]。これにより、CVEの将来とサイバーセキュリティの実務家への影響について多くの不確実性が生じました。幸いにも、強力なコミュニティと業界の反応により、CVEプログラムの資金が延長されました^[16]。

CVEとNVDは脆弱性情報の唯一の情報源ではありません。多くの組織、私たちの組織を含め、MITREのCVEプログラムやNIST NVDよりもはるかに多くの脆弱性を追跡する独立した製品を開発しています。

2009年以降、中国は独自の脆弱性データベースCNNVDを運営しており^[5]、技術的に貴重なリソースとなる可能性があります^{[6, 7]}が、政治的な障壁により協力は難しいです。さらに、すべての脆弱性が即座に開示されるわけではなく、盲点を生み出し、一部は検出されずに悪用されています—いわゆる0デイです。

2023年、Googleの脅威分析グループ（TAG）とMandiantは、主にモバイルデバイス、オペレーティングシステム、ブラウザ、その他のアプリケーションに影響を与える97のゼロデイ悪用を特定しました。一方、CVE辞書の脆弱性の約6％のみがこれまでに悪用されています^[8]。2022年の調査によると、組織の半数が毎月15.5％以下の脆弱性しかパッチを当てていません^[9]。

CVEはセキュリティ管理者にとって重要ですが、完璧ではなく、任意のシステムであり、世界的に規制されておらず、普遍的に採用されているわけではありません。

このブログでは、日常業務での依存をどのように減らすかについても探ります。

脅威に基づく情報#

その欠点にもかかわらず、CVEシステムはセキュリティに影響を与える可能性のある脆弱性に関する貴重な情報を提供します。しかし、対処すべきCVEが多すぎるため、脅威アクターによって悪用される可能性が最も高いものを優先する必要があります。

インシデント対応とセキュリティチームのフォーラム（FIRST）SIGによって開発された悪用予測スコアリングシステム（EPSS）は、脆弱性が野生で悪用される可能性を予測するのに役立ちます。EPSSの情報を使用することで、セキュリティ管理者は可能な限り多くのCVEにパッチを当てて広範囲をカバーするか、効率を最大化して悪用を防ぐために重要な脆弱性に焦点を当てることができます。両方のアプローチには利点と欠点があります。

カバレッジと効率のトレードオフを示すために、潜在的なパッチ（VOCデータセット）を表すデータセットと、CISA KEV^[10]、倫理的ハッキングの発見、CERT脆弱性インテリジェンスウォッチサービスからのデータを含む、積極的に悪用されている脆弱性を表す別のデータセットが必要です。

EPSSのしきい値は、野生で悪用される可能性に基づいてパッチを当てるCVEのセットを選択するために使用されます。修復セットと悪用された脆弱性セットの重複を使用して、選択した戦略の効率、カバレッジ、努力を計算できます。

EPSSは、特定のシステムではなく、野生で脆弱性が悪用される可能性を予測します。しかし、確率は「スケール」できます。たとえば、1枚のコインを投げると表が出る確率は50％ですが、10枚のコインを投げると少なくとも1枚が表になる確率は99.9％に上がります。このスケーリングは補完ルールを使用して計算されます^[13]。これは、失敗の確率を1から引くことで望ましい結果の確率を見つけます。

FIRSTが説明するように、「EPSSは特定の脆弱性が悪用される確率を予測し、サーバー、サブネット、または企業全体にわたる脅威を推定するためにスケールできます。」^{[14, 15]}

EPSSを使用すると、同様にリストから少なくとも1つの脆弱性が悪用される可能性を補完ルールを使用して計算できます。

例を示すために、公共行政セクターのクライアントのVOCスキャンデータから397の脆弱性を分析しました。以下のチャートが示すように、ほとんどの脆弱性は位置276で急上昇するまで低いEPSSスコアを持っていました。チャートには、補完ルールを使用した悪用のスケールされた確率も示されており、最初の264の脆弱性のみを考慮すると実質的に100％に達します。

チャートの左にあるスケールされたEPSS曲線が示すように、考慮されるCVEが増えるにつれて、野生でそれらの1つが悪用されるスケールされた確率は非常に急速に増加します。265の異なるCVEが考慮される時点で、それらの1つが野生で悪用される確率は99％を超えます。このレベルは、個々の脆弱性が高いEPSSを持つ前に達成されます。スケールされたEPSS値が99％を超えるとき（位置260）、最大のEPSSはまだ11％未満（0.11）です。

この例は、インターネットに公開されている脆弱性に関する実際のクライアントデータに基づいており、システムの数が増えるにつれて脆弱性の優先順位付けがどれほど難しくなるかを示しています。

EPSSは、脆弱性が野生で悪用される可能性を示しており、防御者にとって役立ちますが、複数の脆弱性が関与するとこの確率がどれほど迅速にスケールするかを示しました。十分な脆弱性があると、個々のEPSSスコアが低くても、1つが悪用される現実的な確率があります。

天気予報が「雨の可能性」を予測するように、エリアが大きいほど、どこかで雨が降る可能性が高くなります。同様に、悪用の確率をゼロに近づけることはおそらく不可能です。

攻撃者の確率#

脆弱性管理プロセスの検討に組み込むべき3つの重要な真実を特定しました：

• 攻撃者は特定の脆弱性に焦点を当てているわけではなく、システムの妥協を目指しています。
• 脆弱性の悪用は妥協への唯一の道ではありません。
• 攻撃者のスキルと持続力は異なります。

これらの要因により、EPSSと確率の分析を拡張して、攻撃者が任意のシステムを妥協する可能性を考慮し、それをスケールしてネットワーク内の何らかのシステムを妥協する可能性を決定できます。

各ハッカーがシステムを妥協する「確率」を持っていると仮定でき、この確率は彼らのスキル、経験、ツール、時間に基づいて増加します。その後、確率スケーリングを適用し続けて、より広範なコンピュータ環境に対する攻撃者の成功を評価できます。

忍耐強く、検出されないハッカーを想定した場合、グラフへのアクセスを許可するシステムを侵害するために統計的に必要な試行回数はどれくらいですか？これに答えるには、この方程式の形で再構築された二項分布を適用する必要があります^{[16, 17]}：

この方程式を使用して、特定のスキルレベルの攻撃者が必要とする試行回数を推定できます。たとえば、攻撃者A1がシステムごとに5％の成功率（20回に1回）を持っている場合、成功を99.99％確実にするために最大180のシステムをターゲットにする必要があります。

別の攻撃者A2が10％の成功率（10回に1回）を持っている場合、少なくとも1回の成功を確保するために約88のターゲットが必要であり、より熟練した攻撃者A3が20％の成功率（5回に1回）を持っている場合、同じ確率のために約42のターゲットが必要です。

これらは確率であり、攻撃者は最初の試行で成功するか、期待される成功率に達するために複数の試行が必要になるかもしれません。実際の影響を評価するために、私たちのビジネスのシニアペネトレーションテスターに調査を行い、インターネットに接続された任意のターゲットに対する成功率を約30％と推定しました。

熟練した攻撃者が単一のマシンを妥協する確率が5％から40％であると仮定すると、1つの成功した妥協をほぼ確実にするために必要なターゲットの数を推定できます。

その影響は驚くべきものであり、100の潜在的なターゲットがあれば、適度に熟練した攻撃者でも少なくとも1回は成功することがほぼ確実です。典型的な企業では、この単一の妥協がしばしばより広範なネットワークへのアクセスを提供し、企業は通常数千のコンピュータを考慮しています。

脆弱性管理の再構築#

将来に向けて、個々のシステムからの妥協に対して免疫を持つ環境とアーキテクチャを考案する必要があります。短期的には、脆弱性管理へのアプローチを変更する必要があると主張します。

現在の脆弱性管理のアプローチは、その名前に根ざしており、「脆弱性」（CVE、CVSS、EPSS、誤設定、エラーなどで定義される）とその「管理」に焦点を当てています。しかし、CVEの量、速度、重要性を制御することはできず、常に混沌とした新しいインテリジェンスに反応し続けることになります。

EPSSは、野生で悪用される可能性のある脆弱性を優先するのに役立ち、実際の脅威を表し、私たちを反応モードに追い込みます。緩和は脆弱性に対処しますが、私たちの反応は実際には脅威に対抗することに関するものであり、このプロセスは脅威緩和と呼ばれるべきです。

前述のように、脆弱性インテリジェンスに単に反応することで、大企業で脅威に効果的に対抗することは統計的に不可能です。リスク削減は私たちができる最善のことです。サイバーリスクは、脅威がシステムの資産をターゲットにし、脆弱性を利用し、そのような攻撃の潜在的な影響をもたらすことから生じます。リスクに対処することで、管理および緩和するために制御できる領域が増えます。

脅威緩和#

脅威緩和は、脅威を特定し、その関連性を評価し、それを緩和するための行動を取る動的かつ継続的なプロセスです。この対応には、パッチ適用、再設定、フィルタリング、補償制御の追加、または脆弱なシステムの削除が含まれる場合があります。EPSSは、他の脅威および脆弱性インテリジェンスの情報源を補完する貴重なツールです。

しかし、確率のスケーリングの性質により、EPSSは大規模な内部環境ではあまり役に立ちません。EPSSは「野生で」悪用される可能性のある脆弱性に焦点を当てているため、インターネットに直接公開されているシステムに最も適用されます。したがって、脅威緩和の取り組みは主に外部に公開されたシステムを対象とすべきです。

リスク削減#

サイバーリスクは、脅威、脆弱性、影響の積です。「脅威」はほとんど制御できませんが、大規模な環境で特定の脆弱性にパッチを当てても、妥協のリスクを大幅に低下させることはありません。したがって、リスク削減は3つの重要な取り組みに焦点を当てるべきです：

1. 攻撃面の削減: スケールが増えると妥協の確率が増加するため、攻撃面を縮小することでそれを減少させることができます。優先事項は、管理されていないまたは不要なインターネットに面したシステムを特定して削除することです。
2. 影響の制限: ランバートの法則は、攻撃者が「グラフ」にアクセスして移動する能力を制限することを勧めています。これは、ネットワーク、権限、アプリケーション、データのすべてのレベルでのセグメンテーションを通じて達成されます。ゼロトラストアーキテクチャは、この目標のための実用的な参照モデルを提供します。
3. ベースラインの改善: 報告または発見された特定の脆弱性に焦点を当てる代わりに、全体的な脆弱性の数と重大度を体系的に減少させることで、妥協のリスクを低下させます。このアプローチは、効率と投資収益率を優先し、長期的なリスク削減のために現在の急性脅威を無視します。

脅威緩和をリスク削減から分離することで、特定の脅威に反応する絶え間ないサイクルから解放され、より効率的で戦略的なアプローチに焦点を当て、他の優先事項のためのリソースを解放できます。

効率的なアプローチ#

このアプローチは、リソースを最適化するために体系的に追求できます。焦点は「脆弱性の管理」から、回復力のあるアーキテクチャとベースライン構成の設計、実装、検証に移ります。これらのベースラインがセキュリティによって設定されると、ITがその実装と保守を引き継ぐことができます。

ここでの鍵は、内部システムにパッチを当てる「トリガー」は、システム所有者と合意した新しい承認されたベースラインにアップグレードするための事前定義された計画であることです。このアプローチは、最新の脆弱性を追いかけ続けるよりもはるかに混乱を少なくし、効率的であることが確実です。

脆弱性スキャンは、正確な資産インベントリを作成し、非準拠システムを特定するために重要です。それは既存の標準化されたプロセスをサポートし、それをトリガーするのではなく、サポートします。

未来を形作る#

CVE、CVSS、EPSSで表されるランダムに発見され報告された脆弱性の圧倒的な猛攻撃が、私たちの人々、プロセス、技術をストレスにさらしています。私たちは実質的に20年以上にわたり、脆弱性管理に同じ方法で取り組んできましたが、成功は中程度です。

システムを設計、構築、維持する方法を再考する時が来ました。

これにはもっと多くのことがあります。これは、Security Navigator 2025での脆弱性に関するカバレッジの抜粋にすぎません。制御を取り戻す方法、異なる業界が私たちの脆弱性スクリーニング操作でどのように比較されるか、生成AIなどの要因がサイバーセキュリティにどのように影響するかを知るために、ダウンロードページにアクセスして完全なレポートを入手することを強くお勧めします！

注: この記事は、Orange CyberdefenseのシニアセキュリティリサーチャーであるWicus Rossによって専門的に執筆され、寄稿されました。