同業の被害で初めて気付く漏えい 「アラート不発」を起こす攻撃の正体
AIの悪用によってサイバー攻撃が数分で完了する時代になった。従来の防御策を擦り抜ける巧妙な攻撃が急増する中で、企業は「未検出の脅威」にどう対抗すべきか。
「ファイアウォールやウイルス対策ソフト、EDRを導入してセキュリティ対策を定期的に更新している。対策をしているから大丈夫だろう」
このような対策を済ませている組織であっても、サイバー攻撃者による侵入を完全に防ぐことは不可能な状況に陥っている。
多くの企業は、既に社内ネットワークに侵入されている可能性があっても、それを検知できないまま脅威にさらされている。境界防御を擦り抜けた攻撃者は、管理者の目を盗んで内部に潜伏し、機密情報の奪取やランサムウェアの実行に向けた準備を進める。
こうした状況の背景にはAIによる攻撃手法の変化がある。AI技術の悪用によって、従来は複数の攻撃者が分担して数週間から数年かかっていた攻撃プロセスが、わずか数分から数時間で実行可能になった。
特に問題となるのが、侵入後の攻撃者が「悪意あるプログラム」を不用意に実行しない点だ。管理者が日常的に業務で利用する正規のツールを悪用して、社内の通信に紛れて活動する。その結果、検知システムのアラートが鳴らず、被害が表面化するまで侵入の事実を把握できないケースが相次いでいる。
「同業他社がサイバー攻撃の被害を公表したことを受け、念のため点検したところ自社の情報も流出していた」――。このような経緯で被害が判明する可能性があるなど、構造的な脆弱(ぜいじゃく)性が浮き彫りになっている。
通信の「事実」から潜伏リスクを可視化する
こうした「気付けない脅威」に対して、クワッドマイナージャパンはネットワークリスク診断サービス「セキュア・レントゲン」を提供している。
同社のフルパケットNDR(Network Detection and Response)「Network Blackbox」を一定期間社内ネットワークに設置して、流れる通信をフルパケットで記録・分析する。机上の推測ではなく、通信データという事実に基づいて不審な動きを検出する。脆弱性の有無を調べるだけでなく、発見した脆弱性が悪用される脅威やリスクの有無も検証する。
ネットワーク全体を網羅したフルパケット解析によって、EDR(Endpoint Detection and Response)などの導入が難しいOT/IoT機器や基幹サーバを含め、IPアドレスを持つ全ての機器の動きを捉える。既存のネットワークに負荷をかけないミラーリング方式を採用することで、業務を止めずに潜伏リスクを洗い出せる。
外部との不審な通信はもちろん、内部での横展開の兆候などを分析する。導入企業は机上の攻撃シナリオを実際の通信データで裏付け、対策に優先順位を付けて経営計画に反映させているという。
攻撃者の侵入を前提に対策
攻撃の高速化、隠蔽(いんぺい)が進む現代においては「すでに侵入されているかもしれない」という前提に基づき、内部の現状を正確に把握する可視化プロセスが不可欠だ。金融機関におけるリスクアセスメントの形骸化防止やペネトレーションテストの対象絞り込みなど、実際の通信ログに基づいて脅威を評価するプロセスの重要性が高まっている。
自社のセキュリティ対策が機能しているかどうかを評価する際は「ツールのアラートが出ていないこと」を安全の根拠にしてはならない。アラートが出ないのは、攻撃が存在しないからではなく、単に検出できていないだけの可能性があるためだ。
机上のシナリオや導入済みのセキュリティ製品を過信せず、自社のネットワークで「今何が起きているのか」を確かめる環境を整えることが重要だ。予防と並行して客観的な事実確認を運用プロセスに組み込む姿勢が求められる。
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本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。
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