従来のサイバーセキュリティは、シグネチャ、異常、ポリシーを使用して既知の脅威を識別するルールベースの検出システムに依存しています。これらのシステムは、サイバー脅威がより予測可能で巧妙でなかった時代のために設計されました。しかし、ランサムウェアの攻撃者は現在、オンプレミスのデータセンター、キャンパス、パブリック・クラウド、アイデンティティ、SaaS、Gen AIを含むハイブリッド・ネットワークを横断する特権の昇格やラテラルムーブなどの高度なテクニックを採用することで、これらの手法を凌駕している。

しかし ランサムウェアは現在、特権の昇格やラテラルムーブなどの高度なテクニックを採用することで、これらの手法を凌駕している。

今日のハイブリッド環境では、企業は次のような問題に直面している：

より多くの脆弱性をもたらす攻撃対象の拡大。
静的な防御を迂回することができる回避的な攻撃者。
誤検知とアラート疲労はアナリストを圧倒し、組織は脆弱なままとなる。

ランサムウェアを阻止するには、行動ベースの検知とインテリジェントな脅威分析へのシフトが必要であり、機械学習と高度な分析を取り入れて、進行中の攻撃を示す可能性のある疑わしいパターンを特定する。

ランサムウェアを阻止するためのサイバーセキュリティの最重要課題

ハイブリッド環境とマルチクラウド環境がランサムウェアのリスクをいかに高めるか

企業はスケーラビリティ、柔軟性、コスト効率を向上させるため、ハイブリッドクラウドやマルチクラウドモデルを急速に採用している。しかし、この拡大には、攻撃対象やセキュリティの複雑性が増し、ランサムウェア攻撃者がシステムに侵入しやすくなるという代償が伴います。最新のITインフラストラクチャの分散型という性質は、一貫した可視性と制御を維持しようとするセキュリティチームにとって多くの課題を生み出しています。

パブリッククラウド環境、SaaSアプリケーション、デジタルIDは、攻撃者の潜在的な侵入口を増やす。
攻撃者はカバレッジのギャップや相互接続されたシステムの管理の複雑さを悪用する。

ランサムウェアに脆弱な企業の警告疲れ

毎日何千ものアラートを生成するツールが増え、サイバーセキュリティ・アナリストは圧倒的なノイズに直面している。この「アラート疲労」は、脅威の見逃し、アナリストの燃え尽き、実際の攻撃への対応の遅れにつながります。一部のツールは、セキュリティ・アラートの質よりも数に重点を置くことで、この問題を悪化させています。

課題はアラートの量だけでなく、その質と関連性にもある。多くのセキュリティ・ツールには適切なコンテキストと優先順位付けの機能がないため、アナリストは優先順位の低いアラートや偽陽性のアラートの調査に貴重な時間を費やさざるを得ない。

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早期の脅威検知でランサムウェア攻撃を防ぐ方法

ランサムウェアを阻止するために早期発見が重要な理由

ランサムウェアが暗号化やデータ盗難に至る前に食い止めるには、早期発見が鍵となる。攻撃者は、重要な資産に到達するためにシステムをラテラルムーブしながら、数日から数週間にわたって検知されずに活動することがよくあります。このように滞留時間が長くなると、攻撃者は標的の環境を理解し、貴重な資産を特定し、最大の影響を与える準備をする十分な機会を得ることができます。

こうした行動を早期に発見することで、予防することができる：

データの暗号化と重要なファイルのロックダウン。
攻撃者が機密システムにアクセスすることを可能にする横の動き。
ダウンタイム、評判の低下、身代金の支払いなど、多大なコストがかかる。

脅威が大きな被害をもたらす前に効果的に封じ込め、排除するためには、早期発見能力を迅速なレスポンス手順と組み合わせる必要がある。そのためには、高度な検知テクノロジーと、迅速な意思決定とインシデントレスポンス対応できる十分な訓練を受けたセキュリティチームの両方が必要です。

ゼロトラスト・セキュリティ：ランサムウェアを防ぐ鍵

ゼロ・トラスト・アーキテクチャは、厳格なアクセス制御を実施し、あらゆる段階でユーザーのアイデンティティを検証することで、攻撃者がシステム内でラテラルムーブする能力を最小限に抑えます。行動ベースの検知と組み合わせることで、このアプローチは、従来の境界ベースのセキュリティではもはや十分ではない、最新の分散環境において特に効果的です。

マイクロセグメンテーションときめ細かなアクセス制御を導入することで、組織は潜在的な侵害を封じ込め、成功した攻撃の影響を抑えることができる。ゼロトラストの原則は、オンプレミスのインフラ、クラウドサービス、リモートアクセスのシナリオなど、すべての環境に一貫して適用する必要があります。

ランサムウェア脅威検知のためのAIと自動化

ランサムウェア対策の未来は、自動化と人工知能にある。ランサムウェアの攻撃が高度化するにつれ、シグネチャベースの検知や静的防御といった従来のセキュリティ対策は、最新のランサムウェアに対して苦戦を強いられている。

AI主導の脅威検知およびレスポンス、組織が脅威をより迅速に特定・無効化し、コストのかかる侵害の可能性を低減するのに役立ちます。これらのシステムは、攻撃パターンと正常なネットワーク動作の膨大なデータセットで訓練された機械学習アルゴリズムを活用し、進行中の攻撃を示す可能性のある異常を特定します。

ここでは、以下のようなAIを搭載したプラットフォームについて説明する。 ハイブリッドネットワーク向けVectra AIプラットフォームランサムウェアの防御を強化します：

パブリック・クラウド、アイデンティティ、SaaS、オンプレミス・ネットワークを含む攻撃サーフェス全体の脅威を検知し、優先順位をつける。
AI主導脅威インテリジェンスによりノイズを削減し、忠実度の高い実用的なアラートのみに焦点を当てる。
トリアージ、調査、ワークフローを自動化し、セキュリティチームが迅速に対応できるようにします。

ランサムウェア攻撃を防ぐための専門家の提言

ランサムウェアを防止する最善の方法は、早期検知とインテリジェントなレスポンス注力することであるというのが業界の専門家の一致した意見です。ハイブリッド・ネットワーク向けのVectra AIプラットフォームは、包括的なカバレッジを提供し、手動によるチューニングの必要性を排除します：

高度な振る舞い分析と機械学習アルゴリズムにより、ネットワーク、SaaS、クラウド環境、デジタルIDにまたがる未知の脅威を検出 します。
使用方法 AI/ML攻撃者の行動をリアルタイムで特定する
ワークフロー自動化とAI主導トリアージでアナリストを強化し、ランサムウェアがビジネスに影響を与える前に阻止します。

手作業によるデータ収集、相関、分析を自動化することで、Vectra AIは、セキュリティチームが反復的なタスクやアラートによる疲労に圧倒されることなく、戦略的意思決定、レスポンス、プロアクティブな脅威の軽減に集中できるようにします。

セキュリティチームは手薄になり、ランサムウェア攻撃は巧妙化する一方です。Vectra AIは、自動検出とレスポンスノイズを遮断し、脅威が広がる前に阻止します。 Vectra AIの仕組みをご覧ください。

ランサムウェア攻撃を防ぐために必要な5つの習慣

適切な習慣を身につけることは、組織がランサムウェアにさらされる機会を減らすのに役立ちます。攻撃者の手口は常に進化しているため、セキュリティ・ギャップが1つでもあると、壊滅的な侵害につながる可能性があります。プロアクティブなサイバーセキュリティの実践を採用することで、企業はリスクを大幅に低減し、防御を強化することができます。

ここでは、すべての組織が保護を維持するために実施すべき5つの重要な習慣を紹介する：

攻撃者が悪用する脆弱性を塞ぐため、定期的にシステムにパッチを当てる。
管理者権限を制限し、潜在的な被害の範囲を縮小する。
重要なデータは毎日バックアップし、バックアップはオフラインまたは安全な環境に保存する。
ネットワークをセグメント化し、横の動きを封じ込め、機密資産へのアクセスを制限する。
振る舞いベースの検知ツールを活用し、暗号化が始まる前に攻撃者の活動を特定する。

Vectra AIでランサムウェアを一掃する

ハイブリッドおよびマルチクラウドモデル向けのVectra AI Platformは、セキュリティチームが果断に行動できるようにします。攻撃者の行動を理解し、AIを使用してノイズを排除することで、ランサムウェア攻撃者を逆転します。

ほとんどのセキュリティツールは、重要な攻撃を見逃します。Vectra AIは、ハイブリッド環境全体の点と点を結びつけ、脅威をリアルタイムで阻止します。ソリューションの概要はこちら。

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