攻撃の前後で、インフラストラクチャを保護するための自動化の統合方法を発見してください。
「より多くのアラート」がより良いセキュリティと同じではない理由
エンタープライズ環境でセキュリティを運用している場合は、既に問題をご存じでしょう。汎用的な検出ツールは数千のアラートを生成しますが、そのほとんどは低い価値のものです。アナリストはノイズを追跡するのに時間を費やす一方、攻撃者は正当な認証情報と信頼できるツールを使用して静かに横展開します。
AI駆動の脅威検出はこれを修正することを約束していますが、すべての「AI対応」プラットフォームがエンタープライズ規模で実際に機能するわけではありません。真のサイバーレジリエンスは、より簡潔で、実装が難しい何かに依存しています。脅威をより早く検出し、より早く封じ込め、何かが漏れたときの運用上の影響を軽減することです。
AI脅威検出がそれを実現するのに役立つ3つの実践的な方法を紹介します。
1. AI検出はノイズを削減し、チームが実際の脅威に焦点を当てることができる
従来のルールベースの検出は、既に知っていることだけをキャッチします。これは既知のマルウェアと予測可能な攻撃には機能しますが、攻撃者が盗まれた認証情報、PowerShell、またはビルトイン管理ツールを使用する場合には機能しません。何も明らかに悪意があるように見えないため、アラートはまったく発火しないか、コンテキストなしで常に発火します。
AI駆動の検出はモデルを反転させます。シグネチャマッチングの代わりに、ユーザー、エンドポイント、動作ベースラインを構築します。アイデンティティ、およびクラウドワークロード、その後、通常のパターンに適合しない逸脱にフラグを立てます。
エンタープライズ規模では、これが重要です。以下の理由があります。
- 正当な管理者の活動と悪意のある行動は、コンテキストがないと同じように見えることがよくあります
- ハイブリッド環境は、ルールセットが相関させることができない断片化されたテレメトリを生成します
- リーンチームには、システム全体でドットを手動で接続する時間がありません
Adlumin MDR™のようなプラットフォームは、行動モデルと自動化されたトリアージを適用して、低価値のアラートを抑制し、実際に重要なインシデントを昇格させます。アラートが少なく、コンテキストが良好で、優先順位がより明確であると、アナリストの疲労を軽減し、検出速度を改善します。
レジリエンスの観点からは、これが最初の勝利です。より早い検出は、攻撃者が移動する時間、権限をエスカレートする時間、または重要なシステムに到達する時間が少ないことを意味します。
2. 相関と自動化トリアージは攻撃中の爆発半径を制限する
ほとんどの深刻なインシデントは単一のイベントではありません。これらは、一緒に表示されたときにのみ危険に見える一連の小さなアクションです。
失敗したログイン単独はノイズです。そのログインを異常なファイルアクセス、予期しないVPNセッション、およびサーバ上の新しいプロセスと組み合わせると、突然、対応する価値のあるインシデントが発生します。
エンタープライズ規模でのAI駆動の検出は、クロステレメトリの相関に依存し、アナリストがアラートを見る前に、エンドポイント、アイデンティティプロバイダー、ネットワーク、およびクラウドサービスからシグナルを一緒に引き出します。これにより、弱いシグナルが実行可能なインシデントに変わります。
自動トリアージは、さらに一歩進めます。
- 調査コンテキストでアラートを充実させる
- ルーチン活動を自動的に抑制する
- リスクが定義されたしきい値を超えたときに応答プレイブックをトリガーする
その自動化は、攻撃が素早く動き始めるときに重要です。脅威の封じ込めを早期に行うことで、横展開を減らし、インシデントがビジネスレベルの混乱に変わるのを防ぎます。
ここがMDRが本当にサイバーレジリエンスを有効にしている場所です。これは検出についてだけではありません。侵害と封じ込めの間のウィンドウを縮めることについてです。
3. AI検出は、前後‑後のレジリエンスモデルの一部として最適に機能します
検出だけではレジリエンスに等しくありません。エンタープライズ環境は、攻撃の前、最中、後のカバレッジが必要です。
実用的なフレームワークは次のようになります。
- 攻撃前：パッチ適用、脆弱性管理、エンドポイント強化、およびDNSフィルタリングによって公開を削減します。N-central UEM™などのツールは、攻撃者が利用する前に一般的なエントリーポイントを閉じるのに役立ちます。
- 攻撃中：AI駆動MDRで脅威を検出および封じ込めます。行動検出、相関、および自動応答は、予防が失敗したときの爆発半径を制限します。
- 攻撃後：迅速かつ自信を持って復旧します。Cove Data Protection™は、分離されたクラウドバックアップ、柔軟な復旧オプション、およびダウンタイムが最も重要な場合のランサムウェアロールバックによってレジリエンスをサポートします。
AI脅威検出は「最中」フェーズに正確に位置しますが、予防と復旧と統合されたときに実際の価値が示されます。そのハンドオフは、ポイントソリューションが通常失敗し、プラットフォームアプローチが圧力に耐える場所です。
AI検出は、実際に実行しているエンタープライズに適合する必要があります
AI脅威検出は、より単純な環境向けに設計されたアーキテクチャにボルトで留められている場合に失敗します。行動検出、相関、自動化、および人的専門知識が、スケール、セグメンテーション、およびリーンチーム向けに構築されたシステムとして一緒に機能するときに機能します。
ITセキュリティリーダーの場合、要点は実用的です。サイバーレジリエンスは、検出がノイズを削減し、応答がより速く起こり、復旧が必要な場合に準備ができているときに改善されます。MDRは、チームが重要なものを見て停止できるスピードを変えることによってそれを可能にします。
AIが脅威状況を再形成する際に、500以上の中堅市場リーダーが経験しているものを発見してください。Futurum研究レポート：AIの時代のサイバーセキュリティ：脆弱性からレジリエンスへの移行。
