脆弱性管理を超えて – あなたは私がCVEすることを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。我々の脆弱性オペレーションセンター（VOC）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は異なるCVEであり、10,014はCVSSスコアが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で妥協を招くのも驚くことではありません。

なぜ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、脅威や悪用による脆弱性の優先順位付け、統計的確率の検討、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ための解決策を考えます。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、我々の年次報告書であるSecurity Navigatorで見つけることができます。

あなたは私がCVEすることをCVEできますか？#

西側諸国と組織は、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し評価しています。これらはMITREやNISTのような米国政府資金提供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、2025年4月15日までに「拒否」または「延期」を含む総CVE数は約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ナンバリングオーソリティ（CNA）に依存してCVEを記録し、初期CVSS評価を行っています。これによりプロセスのスケールが可能になりますが、偏りも生じます。重大な脆弱性の開示は、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があり、広範なコミュニティに影響を与えます^{[1, 2]}。

2025年4月までに、2024年3月に発生した官僚的遅延のため、NVDで24,000以上の未強化CVEが積み上がりました^{[3, 4]}。CVE強化が一時的に停止され、脆弱性報告が続いているにもかかわらず、このシステムの脆弱性を劇的に示しています。この一時停止により、このバックログが発生し、まだ解消されていません。

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者への影響について多くの不確実性が生じました。幸いなことに、強力なコミュニティと業界の反応により、CVEプログラムの資金は延長されました^[16]。

CVEとNVDは脆弱性インテリジェンスの唯一の情報源ではありません。多くの組織、我々を含めて、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年以来、中国は独自の脆弱性データベースCNNVDを運営しています^[5]。これは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、政治的な障壁が協力を難しくしています。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、盲点を作り出し、一部は検出されずに悪用されることがあります。これをゼロデイと呼びます。

2023年、Googleの脅威分析グループ（TAG）とMandiantは97のゼロデイ悪用を特定し、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ました。一方、CVE辞書にある脆弱性のうち、実際に悪用されたのは約6%に過ぎません^[8]。2022年の調査では、組織の半数が毎月15.5%以下の脆弱性しかパッチしていないことが示されています^[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。

脅威に基づいた情報#

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インテリジェンスを提供します。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が開発したExploit Prediction Scoring System（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インテリジェンスを使用すると、セキュリティ管理者は可能な限り多くのCVEにパッチを適用して広範なカバレッジを確保するか、重要な脆弱性に焦点を当てて効率を最大化し、悪用を防ぐことができます。どちらのアプローチにも長所と短所があります。

カバレッジと効率のトレードオフを示すために、2つのデータセットが必要です。1つは潜在的なパッチを表すもの（VOCデータセット）、もう1つはCISA KEV^[10]、倫理的ハッキングの発見、我々のCERT脆弱性インテリジェンスウォッチサービス^[12]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ものです。

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適用する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、コインを1回投げると表が出る確率は50%ですが、10回投げると少なくとも1回表が出る確率は99.9%に上がります。このスケーリングは補完ルール^[13]を使用して計算され、失敗の可能性を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、または企業全体で少なくとも1つのイベントが発生する確率を計算することで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、同様に補完ルールを使用して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計算できます。

例を示すために、公共行政部門のクライアントの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EPSSスコアが低く、位置276で急上昇します。チャートには、補完ルールを使用したスケーリングされた悪用の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。

チャートの左側のスケーリングされた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1つが悪用されるスケーリングされた確率が非常に急速に増加します。265の異なるCVEが考慮されるとき、野生で1つが悪用される確率は99%以上です。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。スケーリングされたEPSS値が99%を超えるとき（位置260）、最大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た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確率を提供し、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速く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、システムを妥協しようとしています。
• 脆弱性を悪用することが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性のレベルは異なります。

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システムを妥協する可能性を判断できます。

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ます。この確率は、スキル、経験、ツール、時間に基づいて増加します。次に、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するために、確率スケーリングを適用し続けることができます。

忍耐強く、検出されないハッカーがいる場合、グラフへのアクセスを提供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、この方程式の形式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分の1）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分の1）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す。一方、より熟練した攻撃者A3が20%の成功率（5分の1）を持っている場合、同じ確率で約42のターゲットが必要です。

これらは確率です—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まで複数の試行を必要とするかもしれません。実際の影響を評価するために、我々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数を今推定できます。

その影響は驚くべきものです：わずか100の潜在的なターゲットで、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いネットワークへのアクセスを提供し、企業は通常、考慮すべき数千のコンピュータを持っています。

脆弱性管理の再考#

将来のために、個々のシステムからの妥協に免疫のある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え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います：「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、新しいインテリジェンスに対して常に反応することになります。

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、実際の脅威を表していますが、我々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、我々の反応は実際には脅威に対抗することです—したがって、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、単に脆弱性インテリジェンスに反応することで大企業の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結果です。リスクに対処することで、管理および緩和できるより多くの領域を開くことができます。

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で継続的なプロセスです。この反応には、パッチ適用、再構成、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、他の脅威と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、脅威緩和の努力は主に外部に公開されている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、影響の産物です。「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適用しても、妥協のリスクは大幅に低下しません。したがって、リスク削減は3つの主要な努力に焦点を当てるべきです：

1. 攻撃面の削減：スケールとともに妥協の確率が増加するため、攻撃面を縮小することで削減できます。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、この目標の実用的な参照モデルを提供します。
3. 基準の改善：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、脆弱性の全体的な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の脅威を無視します。

脅威緩和とリスク削減を分離することで、特定の脅威に反応する絶え間ないサイクルから抜け出し、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に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基準構成の設計、実装、検証に移ります。これらの基準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適用する「トリガー」が、システム所有者と合意された新しい承認済み基準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るよりもはるかに混乱が少なく、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、サポートできます。

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攻撃は、我々の人々、プロセス、技術にストレスを与えています。過去20年以上にわたり、脆弱性管理に同じアプローチを採用しており、成功は中程度です。

システムの設計、構築、維持方法を再考する時が来ました。

これにはもっとあります。これはSecurity Navigator 2025での脆弱性に関するカバレッジの抜粋に過ぎません。制御を取り戻す方法、我々の脆弱性スクリーニング操作で異なる業界がどのように比較されるか、生成AIのような要因がサイバーセキュリティにどのように影響するかについてもっと知りたい場合は、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。