脆弱性管理を超えて – あなたがCVEを見ることができるか？

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組み合わさり、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放置され、妥協を招くのも無理はありません。

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、脅威と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、脆弱性の影響を最小限に抑え、管理チームに危機対応の柔軟性を与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、年次報告書であるSecurity Navigatorをご覧ください。

あなたがCVEを見ることができるか？#

西洋諸国と組織は、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などの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を公開しており、2025年4月15日までに「拒否」または「延期」を含む約290,000のCVE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CVEを記録し、初期のCVSS評価を行います。これによりプロセスが拡大しますが、バイアスも生じます。重大な脆弱性の開示は、影響、関連性、正確性について研究者とベンダーの間で意見が分かれるため、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な遅延により、NVDには24,000以上の未強化CVEのバックログが蓄積されました^{[3, 4]}。脆弱性報告が続いているにもかかわらず、CVEの強化が一時的に停止され、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、まだ解消されていない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者への影響について多くの不確実性が生じました。幸い、強力なコミュニティと業界の反応により、CVEプログラムへの資金提供が延長されました^[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、私たちの組織を含め、MITREのCVEプログラムやNIST NVDよりも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ることがあります—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のゼロデイエクスプロイトを特定しました。一方、CVE辞書にある脆弱性の約6%のみが悪用されたことがあります^[8]。2022年の研究では、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いるわけでも、普遍的に採用されているわけでもありません。

このブログは、日常業務での依存を減らす方法を探ることも目的としています。

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（FIRST）SIGによって開発されたエクスプロイト予測スコアリングシステム（EPSS）は、野生で脆弱性が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して、セキュリティ管理者は、広範なカバレッジのために可能な限り多くのCVEをパッチするか、効率を最大化し悪用を防ぐために重要な脆弱性に焦点を当てるかを選択できます。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、潜在的なパッチを表すデータセット（VOCデータセット）と、CISA KEV^[10]、倫理的ハッキングの発見、当社の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、パッチを適用するCVEのセットを選択するために使用されます。修正セットと悪用された脆弱性セットの重複を使用して、選択された戦略の効率、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」することができます。たとえば、1枚のコインを投げると50%の確率で表が出ますが、10枚のコインを投げると、少なくとも1枚の表が出る確率が99.9%に上昇します。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、276番目の位置で急上昇します。また、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。

チャートのスケーリングされたEPSS曲線（左）が示すように、より多くのCVEが考慮されると、野生でそれらの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、野生でそれらの1つが悪用される確率は99%以上になります。このレベルは、個別の高いEPSSを持つ脆弱性が考慮される前に達成されます。スケーリングされたEPSS値が99%を超えると（位置260）、最大EPSSはまだ11%未満（0.11）です。

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くこの例は、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、野生で脆弱性が悪用される確率を示しており、防御者にとっては役立ちますが、複数の脆弱性が関与する場合、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。十分な数の脆弱性があると、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、エリアが大きくなるほど、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ない。彼らは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、それをスケーリング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。その後、確率スケーリングを適用し、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がいる場合、グラフに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す。一方、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、同じ確率を得るために約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、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%と見積もりました。

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、ほぼ確実に1つの成功した妥協を保証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す。100の潜在的なターゲットがあれば、中程度のスキルを持つ攻撃者でも少なくとも1回は成功する可能性が非常に高いです。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、企業は通常数千台のコンピュータを考慮しています。

脆弱性管理の再考#

将来に向けて、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更する必要があると主張します。

現在の脆弱性管理アプローチは、その名前に根ざしています：CVE、CVSS、EPSS、誤設定、エラーなどで定義される「脆弱性」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、実際の脅威を表しますが、私たちを反応的なモードに追い込みます。緩和は脆弱性に対処しますが、私たちの対応は実際には脅威に対抗することに関するものです。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、大企業で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、管理と緩和が可能なより多くの領域が開かれます。

脅威緩和#

脅威緩和は、脅威を特定し、その関連性を評価し、それら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。この対応には、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にすべきです。

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をパッチしても、妥協のリスクを大幅に低下させることはできません。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削減できます。主要な優先事項は、管理されていないまたは不要なインターネット向け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によって達成されます。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削減することで、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、現在の急性脅威を無視して長期的なリスク削減を目指します。

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がその実装とメンテナンスを引き継ぐことができます。

ここでの鍵は、内部システムのパッチ適用の「トリガー」が、システム所有者と合意した新しい承認済みベースラインへのアップグレードの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。既存の標準化されたプロセスをサポートし、それら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る脆弱性の圧倒的な猛攻撃は、私たちの人々、プロセス、技術にストレスを与えています。私たちは、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。

これにはもっと多くがあります。これは、Security Navigator 2025における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、異なる業界が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について詳しく知りたい場合は、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。