組織がインターネットに公開している、あるいは内部で接続しているすべての資産は、攻撃者にとっての潜在的な侵入経路となります。2026年、Unit 42の研究者たちは、セキュリティインシデントの87%が少なくとも2つの攻撃対象領域に またがっており、そのうちの90%近くでID関連の問題が関与していたことを明らかにしました。この統計だけでも、攻撃対象領域管理(ASM)がサイバーセキュリティ分野で最も急速に成長している分野の一つとなった理由がわかります。 本ガイドでは、ASM(攻撃対象領域管理)とは何か、そのライフサイクルの仕組み、組織が監視すべき攻撃対象領域の種類、そして拡大し続けるデジタルフットプリントに対応できるプログラムの構築方法について解説します。初めてASMイニシアチブを計画するセキュリティアナリストから、プログラムの成熟度を評価するCISOまで、本ガイドは基礎となるリファレンスとなります。
アタックサーフェス管理とは何ですか? アタックサーフェス管理 (ASM)とは、組織のすべてのデジタル資産にわたるセキュリティ上の脆弱性を継続的に発見、分類、優先順位付けし、是正するプロセスです。 ASMは攻撃者の視点に立ち、従来の資産インベントリでは見落とされがちな資産や脆弱性(シャドーIT、クラウドの設定ミス、サードパーティ製統合機能など)を特定します。
この定義は、ASMと従来の資産管理との根本的な違いを的確に捉えています。従来のセキュリティツールは「内側から外側へ」というアプローチを採用し、既知のリソースをCMDB(構成管理データベース)に登録します。一方、ASMはこのモデルを逆転させます。ASMは「外側から内側へ」というアプローチで、攻撃者が行うのと同じ手法を用いて、インターネットに公開されているすべての資産、見落とされていたクラウドインスタンス、および管理対象外となったAPIエンドポイントをスキャンします。その目的は、「未知の未知」――つまり、環境内に存在しながらも正式なインベントリ登録が一度も行われていない資産――を発見することにあります。
これは、現代の企業環境が絶えず変化しているため重要です。クラウドインスタンスは数分で起動・停止を繰り返します。開発者はIT部門の承認なしにSaaS連携機能をデプロイします。合併や買収によって、技術スタック全体が一夜にして統合されることもあります。こうした変化のたびに、従来のツールでは検知できない新たなリスクが生まれる可能性があります。
ASMが発見し、従来のツールが見逃していたもの 最も大きなリスクをもたらす資産は、往々にして誰にも知られていないものなのです。シャドーITの導入、放置された開発サーバー、サードパーティのOAuth連携、管理されていないAPIエンドポイント、そしてITガバナンスの枠外で導入されたAIインフラなどは、すべてこのカテゴリーに該当します。
実例がこれを裏付けています。 2025年、攻撃者はSalesLoftのセールスエンゲージメントプラットフォームにおけるOAuth連携を悪用し、顧客環境への大規模なアクセス権を取得しました。その結果、TransUnionを通じて446万人の米国消費者のデータが流出しました 。攻撃の標的となったのはサーバーやファイアウォールではなく、ASMが監視すべきだったサードパーティの連携機能でした。これは、継続的な資産検出によってコンテキスト情報を提供しなければ、脅威検知 だけでは防ぐことのできない種類の情報漏洩です。
攻撃対象領域の管理が重要な理由 ASMの導入根拠は、攻撃対象領域の拡大、攻撃の好機となる時間の短縮、および脆弱性の発見から是正措置までの時間の拡大という、3つの相乗的な傾向に基づいています。
市場動向は、その緊急性を裏付けています。 調査会社や定義の範囲によって異なりますが、アタックサーフェス管理市場の2026年の市場規模は10億3000万ドルから20億3000万ドルと推定されており、年平均成長率は21~31%に達すると見込まれています(Fortune Business Insights )。この成長は、見えないものは守れないという教訓を――多くの場合、痛い目を見て――学んだ組織からの、真の需要を反映したものです。
ASMが今重要である主な理由:
データ 漏洩によるコストは上昇の一途をたどっている。 2025年、データ漏洩による 世界平均コストは444万ドルに達し、発見までの平均期間は181日、被害の封じ込めまでの平均期間は60日となった(ポネモン研究所、2025年 )。データ漏洩件数が過去最多を記録。 米国では2025年に3,322件のデータ漏洩が報告され、前年比4%増となった(ITRC、Barracuda経由 )。サードパーティによるリスクが高まっている。 情報漏洩事件におけるサードパーティの関与は、前年の15%から30%に上昇した(ポネモン研究所、2025年)。脆弱性の悪用までの期間は短縮されている。 AIを活用した攻撃者は、過去1年間で攻撃速度を4倍に加速させており(Unit 42、2026年)、新たな脆弱性の発見から悪用されるまでの期間は24~48時間にまで短縮されている。脆弱性の修正率の格差は拡大している。 組織は年間平均13,333件の脆弱性を特定しているにもかかわらず、そのうち修正されているのはわずか50%に過ぎない(Dark Reading、2026年 )。パッチ適用が不可能な攻撃対象領域が増加している。 業界アナリストは、2026年までに、企業の攻撃対象領域のうちパッチ適用が不可能な部分が、現在の10%未満から50%以上に拡大すると予測している。 これらの数字は、攻撃対象領域のリスク管理が取締役会レベルで検討すべき課題であることを示しています。ランサムウェア 集団が新たな脆弱性を数時間のうちに悪用可能にし、発見された脆弱性の半数が未修正のまま放置されている現状において、継続的な可視化はもはや必須の要件となっています。
アタックサーフェス管理の仕組み アタックサーフェス管理は、5つのフェーズからなる継続的なライフサイクルに従います。各フェーズは次のフェーズへとつながり、組織の進化するデジタルフットプリントに対応する継続的なサイクルを形成します。このアタックサーフェス管理のライフサイクルを理解することが、効果的なプログラムを構築するための基礎となります。
ASMライフサイクルの5つの段階:
ディスカバリー — 外部スキャン、DNS列挙、証明書透明性ログ、およびクラウドAPIクエリを活用し、インターネットに公開されている資産および内部資産をすべて自動的に特定します。このフェーズでは、シャドーIT、サードパーティ製統合、およびAIインフラストラクチャを対象とします。分類とインベントリ — 発見された資産を、種類、所有者、業務上の重要度、および技術スタックごとに分類します。目標は、CMDB、クラウド、SaaS、およびコードリポジトリにまたがるデータを集約した、一元的な資産インベントリを構築することです。リスク評価と優先順位付け — 悪用可能性、ビジネスへの影響、および脅威インテリジェンスの状況を基に、リスクへの曝露度を評価します。CVSSやEPSSといったフレームワークは有用ですが、効果的な優先順位付けを行うには、単純な深刻度スコアよりも実際のリスクを重視する必要があります。すべての「重大」なCVEに対して、同じ対応が必要とは限りません。是正措置 — パッチ適用、設定変更、アクセス権の剥奪、資産の廃止、または代替的な制御措置。SIEM/SOARの統合による自動化された是正ワークフローは、このフェーズを迅速化します。是正措置の過程でアクティブな脅威が判明した場合、チームはインシデント対応 に移行します。継続的な監視 — 新規資産、設定の逸脱、および新たに発見された脆弱性に対する継続的な監視。NCSCのEASMバイヤーズガイドでは 、重要資産については1時間ごとのスキャン、その他の資産については少なくとも1日1回のスキャンを最低限の基準として推奨しています。図:ASMのライフサイクルは、「発見、分類、優先順位付け、是正、監視」という各フェーズが次へとつながる連続的なループとして機能します。 代替テキスト:攻撃対象領域管理(ASM)ライフサイクルの5つのフェーズ(発見、分類、優先順位付け、是正、監視)が連続的なサイクルとして示された図。
継続的な攻撃対象領域の管理 継続的な攻撃対象領域の管理は、独立した分野というわけではありません。それは、ライフサイクルの5つのフェーズすべてが途切れることなく実行されることで実現されるものです。この概念は特に強調すべき点です。なぜなら、従来のセキュリティ対策では、資産の特定を四半期ごとや年1回の作業として扱うことが多いためです。今日の環境において、そのような頻度では危険なほど遅すぎます。
現代の攻撃のスピードを考えてみてください。Langflowの重大な脆弱性CVE-2026-33017が公表された際、攻撃者はアドバイザリの公開からわずか20時間以内に実用的なエクスプロイトを入手していました(The Hacker News )。四半期ごとのスキャンでは、この機会を完全に見逃してしまうでしょう。チームがインフラのプロビジョニングや廃止を行うにつれ、クラウドの攻撃対象領域は日々、あるいは時間単位で変化しています。継続的な監視を行うことで、脆弱性が露呈してから検出されるまでのタイムラグを埋めることができます。
検証も同様に重要です。ある実証済みのケーススタディによると、セキュリティチームは証拠に基づく検証を行うことで、1,198件の「重大」アラートを31件の実際の問題にまで絞り込むことに成功しました(ProjectDiscovery、2026年 )。継続的な検証が行われない場合、ASMプログラムはノイズに埋もれてしまい、アラート疲労を 軽減するどころか、かえって悪化させることにつながります。
ASMの主要機能 アタックサーフェス管理の中核となる機能は、ライフサイクルの各段階と直接対応しています。具体的には、ディスカバリー(全資産の特定)、分類(カテゴリ分けとインベントリ作成)、優先順位付け(リスクに基づくランク付け)、是正措置(修正または軽減)、そして継続的監視(変更に対する継続的な監視)です。これら5つの機能は相互に連携して機能します。優先順位付けを伴わないディスカバリーでは、膨大な資産リストが生み出されるだけです。また、継続的監視を伴わない優先順位付けは、環境の変化に伴い、数日でその有効性を失ってしまいます。
管理すべき攻撃対象領域の種類 効果的なASMプログラムでは、外部、内部、クラウド/API、AI、サプライチェーン、人的要因という6つの攻撃対象領域を特定・監視する必要があります。これら各領域には、それぞれ異なる特定手法が求められます。
タイプ
主要資産
発見法
リスクの例
外部(EASM)
ドメイン、IPアドレス、証明書、Webアプリケーション、公開API
外部スキャン、DNS列挙、証明書の透明性
セキュリティ上の脆弱性があるサービスがホストされている、見落とされがちなサブドメイン
内部
エンドポイント、Active Directory、サービスアカウント、社内アプリ
エージェントベースのスキャン、ネットワーク分析、CMDBとの連携
過度な権限を持つサービスアカウントによる横方向の移動
クラウド/API
クラウドストレージ、サーバーレス関数、APIエンドポイント、設定ミス
クラウドAPIクエリ、CSPMツール、APIゲートウェイのログ
機密データが含まれる公開状態のS3バケット
AI
LLMエンドポイント、モデルAPI、トレーニングデータパイプライン、AIエージェントのID
AI在庫管理ツール、API監視、シャドウAIの検出
監視されていないモデルエンドprompt injectionの脆弱性を持つ
サプライチェーン
OAuth連携、ベンダーAPI、オープンソース依存関係(SBOM)
依存関係スキャン、サードパーティ・リスク管理プラットフォーム、SBOM分析
セキュリティ侵害を受けたnpmパッケージが組織間で拡散している
ソーシャル・エンジニアリング
従業員、接客スタッフ、役員プロフィール
啓発プログラム、 フィッシング シミュレーション、OSINTモニタリング
公開されている組織図を利用した標的型フィッシング
それぞれ異なるASM検出および監視アプローチを必要とする6つの攻撃対象領域。
外部攻撃対象領域の管理(EASM) 外部攻撃対象領域管理(EASM)は、外部の攻撃者から見えるインターネットに公開された資産に特化したASMの一分野です。外部資産は、その定義上、攻撃者が最初に目にする対象であるため、EASMはASMのカテゴリーの中で最も一般的に取り組まれている分野です。EASMツールは、ドメイン、IPアドレス、証明書、Webアプリケーション、および公開されているAPIをスキャンし、攻撃者の偵察活動を反映した「アウトサイド・イン」型のインベントリを構築します。
EASMは、複数のソースから内部資産データを集約し、重複を排除した包括的なインベントリを作成することに重点を置くサイバー資産攻撃対象領域管理(CAASM)とは異なります。EASMが外部に目を向けるのに対し、CAASMは内部に目を向けます。完全なASMプログラムには、この両方の視点が必要です。
内部攻撃対象領域(EASM)の管理では 、オンプレミスネットワーク、エンドポイント、内部アプリケーション、Active Directory、およびサービスアカウントを対象とします。ハイブリッド環境を運用する組織にとって、ネットワークセキュリティ対策 とID監視は、EASMを補完する極めて重要な要素となります。同様に、クラウド攻撃対象領域( ASM)の管理では 、設定ミス、外部に公開されたストレージ、サーバーレス関数、およびAPIエンドポイントが対象となります。これは、クラウドセキュリティ対策とAS Mが直接的に交差する領域です。
AIの攻撃対象領域 AIインフラは、多くのASMプログラムがまだ対応していない新たな攻撃対象領域のカテゴリーです。LLMエンドポイント、トレーニングデータパイプライン、モデルAPI、AIエージェントのID、およびプロンプトインターフェースは、いずれも従来のITガバナンスの範囲外となる新たなリスク要因を生み出しています。
このリスクは現実のものとなっています。LangflowのCVE-2026-33017脆弱性(CVSS 9.3)は、アドバイザリの公開(Sysdig )から20時間以内に悪用され、多くの組織がその存在すら認識していなかったAIパイプラインインフラが標的となりました。RSAC 2026では、セキュリティ専門家の48%が、年末までに最も予想される攻撃ベクトルとして「エージェント型AI」 を挙げています(Dark Reading)。 一方、IT部門の監視なしに稼働している「シャドウAI 」は、組織の76%に影響を及ぼしている。AIインフラを無視するASMプログラムは、監視の届かない死角を拡大させており、 prompt injection 攻撃が、この問題の緊急性を浮き彫りにしている。
サプライチェーンとサードパーティの攻撃対象領域には 、同等の注意を払う必要があります。「Shai-Hulud 2.0」npmキャンペーンでは、700以上のパッケージが侵害され、487の組織が影響を受けました(Unit 42の調査 )。これは、サプライチェーン攻撃がい かに大規模に拡散し得るかを示しています。 OTプロトコルを利用した攻撃が84%増加したことで、攻撃の境界はさらにIoTセキュリティの 領域へと拡大しています(Forescout、2026年)。ソーシャルエンジニアリングの 攻撃対象領域——つまり人的要素——がこの全体像を締めくくるものであり、公開されている従業員データや組織図を悪用して説得力のある フィッシング 攻撃を仕掛けている。
ASMの実践 理論も重要ですが、測定可能な成果の方がより重要です。以下の事例研究は、ASMプログラムが成功したとき、そして失敗したときに何が起こるかを示しています。
SalesLoft/TransUnion(2025年)。 攻撃者はOAuth連携を悪用して顧客環境へ大規模にアクセスし、監視されていないサードパーティ連携を通じて446万人の米国消費者の情報が流出しました(Integrity360 )。教訓:サードパーティのOAuth連携は、ASMが継続的に監視しなければならない重要な攻撃対象領域です。
ジャガー・ランドローバー(2025年)。 サイバー攻撃により生産が5週間停止し、グローバルサプライチェーンの5,000社以上に影響が及び、推定19億ポンドの損害が発生した。これは英国史上、経済的被害が最も甚大だったサイバーインシデントである(Integrity360 )。教訓:ASMはOT(オペレーション技術)および製造環境にも拡大する必要がある。
英国の小売業界を標的としたランサムウェア攻撃キャンペーン(2025年)。 この組織的な攻撃キャンペーンは、サプライチェーンの脆弱性とベンダーの共通依存関係を悪用し、英国の大手小売業者を標的にした。教訓:攻撃対象領域の可視化には、組織間で共有されるインフラを含める必要がある。
ProjectDiscoveryによるアラートの検証(2026年)。 ある事例研究では、チームが証拠に基づく検証(ProjectDiscovery )を通じて、1,198件の「重大」アラートを31件の実際の問題に絞り込んだことが報告されています。教訓:ASMは、単なるアラートの生成にとどまらず、検証済みでリスク優先順位付けされた調査結果へと進化させなければなりません。
ASM 対 脆弱性管理 ASM(資産セキュリティ管理)と脆弱性管理は関連していますが、異なる概念です。ASMは、攻撃者の視点から未知の資産を特定することから始まる、より広範な概念です。一方、脆弱性管理は 、すでに棚卸し済みの資産における既知の欠陥の修正に焦点を当てています。組織には両方が必要ですが、ASMは、脆弱性スキャナーの対象範囲に組み込まれなかった資産という重大なギャップに対処します。評価手法に関するより詳しい情報については、「脆弱性評価」を 参照してください。
ASM 対 EASM 対 CAASM
能力
ASM
EASM
CAASM
スコープ
すべての資産(外部+内部)
インターネットに公開されている資産のみ
内部資産の集計
視点
攻撃者の視点(アウトサイド・イン+インサイド・アウト)
攻撃者の視点(外側から内側へ)
ディフェンダーの視点(内側から外側へ)
主要機能
ライフサイクル全体にわたる管理
外部の検知と監視
資産台帳の統合
データソース
外部スキャン + 内部テレメトリ + クラウドAPI
外部スキャン、DNS、証明書
CMDB、クラウド、SaaS、エンドポイントエージェント
ASM、EASM、およびCAASMの機能と適用範囲の比較。
ASMは包括的な分野です。EASMは外部向けのサブセットを扱います。サイバー資産攻撃面管理(CAASM)は、複数のソースにわたる内部資産データの集約と重複排除に重点を置いています。成熟したASMプログラムでは、EASMとCAASMの両方のデータストリームが統合されています。
ASMプログラム成熟度モデル 組織は、それぞれ独自の特性と測定可能な指標を持つ4つの成熟度レベルに基づいて、自社のASMプログラムをベンチマークすることができます。
レベル
特徴
主要業績評価指標(KPI)
ツールと連携機能
1. 臨時の
事後対応型、定期的なスキャン、正式な資産台帳の未整備、部門間の連携不足
資産の検出頻度(四半期ごとまたはそれ以下)、カバレッジ指標は未定義
手作業、スプレッドシート、その場限りのスキャン
2. 定義
ASMプロセスの確立、定期的な調査、基本的な資産目録の作成、責任者の割り当て
月次発見サイクル、資産のカバー率の追跡
専用のEASMツール、基本的なCMDB連携
3. 管理対象
継続的な自動検出、統合されたリスク優先順位付け、明確なKPI
週次分析、MTTRの追跡、リスクスコアの推移、80%以上の資産カバレッジ
EASM + CAASM、SIEM/SOARの統合、自動化されたワークフロー
4. 最適化
リアルタイムのエクスポージャー検証、予測リスクスコアリング、自動是正措置、CTEMプログラムに組み込まれたASM
継続的な検知、検証済みの検知結果(未検証のアラートではない)、是正措置のSLA遵守
ASMスイートの全機能、AIを活用した優先順位付け、CTEMとの連携
測定可能な進捗基準を備えた、4段階のASMプログラム成熟度モデル。
現在、多くの組織はレベル1またはレベル2で運用されています。レベル3に移行するには、専用のツールと既存のセキュリティワークフローとの統合が必要です。レベル4は最先端の取り組みであり、より広範な継続的脅威エクスポージャー管理 プログラムに組み込まれた、リアルタイムで検証されたエクスポージャー管理を指します。
ASMとコンプライアンス ASMは主要な規制枠組みの要件と直接対応しているため、セキュリティおよびコンプライアンスの両面において不可欠な要素となっています。以下の対応表は、ASMのライフサイクル段階と具体的な管理措置を関連付けています。
フレームワーク
関連する管理措置
ASMライフサイクルのフェーズ
証拠とアクション
NIST SP 800-53
SA-15(5) 攻撃対象領域の縮小、RA-5 脆弱性スキャン、CA-7 継続的監視
発見、監視、優先順位付け
資産の自動棚卸、継続的なスキャンレポート、リスク評価に関する文書
ISO 27001:2022
コントロール 5.9(資産インベントリ)、コントロール 8.8(脆弱性管理)、コントロール 8.9(構成管理)
発見、分類、修復
ISOの統制項目に対応した資産台帳 、変更管理ログ
NIS2指令
第21条のリスク管理に関する義務(資産管理、脆弱性への対応)
すべての段階
リスク評価報告書、是正措置のスケジュール、継続的モニタリングの証拠
CIS Controls v8
管理項目1(企業資産)、管理項目2(ソフトウェア資産)、管理項目7(継続的な脆弱性管理)
発見、分類、監視
資産の自動棚卸、ソフトウェアの棚卸、スキャン頻度のレポート
MITRE ATT&CK
偵察 (0043)、アクティブスキャン(T1595)、脆弱性スキャン(T1595.002)
発見、監視
偵察手法に紐付けられた検知ルール、スキャン範囲の指標
PCI DSS 4.0
要件6.3(特定された脆弱性)、要件11(定期的なテスト)
優先順位付け、是正措置、監視
脆弱性評価記録、ペネトレーションテストの結果
ASMコンプライアンスの対応表作成活動と規制枠組みの要件との照合。
欧州の組織にとって、NIS2は特に注視すべき課題です。この指令は、重要事業体に対し、資産管理や脆弱性への対応を含むリスク管理措置を義務付けており、違反した場合には 最大1,000万ユーロ、または世界全体の売上高の2%に相当する罰金が科されます。2025年初頭時点で、EU加盟27カ国のうちNIS2を完全に国内法に組み込んだのは9カ国にとどまっており、一部の管轄区域では最初のコンプライアンス監査の期限が2026年6月30日まで延長されています。 EU市場で事業を展開する組織は、ASMを単なるオプション機能ではなく、コンプライアンス要件として扱うべきである。
アタックサーフェス管理の現代的なアプローチ ASM分野は急速に進化しています。現在、クラウド導入が市場を席巻しており、2026年にはASM導入全体の58%を占める見込みです。また、大企業が市場シェア全体の58%を占めています(Fortune Business Insights )。
業界の観測筋は、この進化を3つの段階に分けて説明している。ASM 1.0は、定期的なスキャンと手動による資産インベントリに依存していた。ASM 2.0では、継続的な自動検出とリスクスコアリングが導入された。ASM 3.0――現在の最前線――では、継続的な検証済みエクスポージャー管理が追加されており、アラートが生成される前に、証拠に基づくテストを通じて検出結果が確認される(ProjectDiscovery )。AIを活用した検出とリスクの優先順位付けは、これら3つの段階すべてにおいて標準となりつつある。
市場の統合は、ASMというカテゴリーが成熟期に入ったことを示している。2026年2月、大手マネージド・ディテクション・プロバイダーがASMに特化した買収を完了したが、これはASM機能が単独のツールとして存続するのではなく、より大規模なセキュリティプラットフォームに統合されるという広範な傾向を反映している。
CTEMの背景。 ASMは、より広範な継続的脅威露出管理(CTEM)フレームワークにおいて、脅威の発見および監視機能を提供します。ガートナーは、2026年までにCTEMを導入した企業は、侵害被害に遭う確率が3分の1になると予測しました。この予測は2026年3月時点では実証されていませんが、CTEMの導入を大幅に促進する要因となっています。このフレームワークの詳細については、当社の「継続的脅威露出管理ガイド」をご覧ください。
Vectra AIがアタックサーフェスの可視化をどのように捉えているか Vectra AI、現代のネットワークそのものが 攻撃対象領域(アタックサーフェス)であることを認識しています。この攻撃対象領域は、オンプレミス、マルチクラウド、ID、SaaS、IoT/OT、エッジ、AIインフラストラクチャにまたがっています。Vectra AI 、考えられるすべての資産を網羅的にリストアップしようとするのではなく、Attack Signal Intelligence Vectra AI Attack Signal Intelligence すでに攻撃対象領域に侵入した攻撃者をAttack Signal Intelligence 。 これにより、キルチェーンのあらゆる段階における振る舞い を通じて、現代の攻撃対象領域全体にわたる統合的な可視性が提供されます。ASMの検出機能に加え、ネットワーク検知・対応(NDR )およびID脅威検知・対応(IDTR )がこれを補完します。ASMとシグナルベースの検知は、包括的なエクスポージャー戦略の2つの側面を形成します。一方は脆弱性を見つけ出し、もう一方はそれを悪用する攻撃者を見つけ出すのです。Vectra AI 詳細をご覧ください。
結論 ハイブリッド環境やマルチクラウド環境を 運用する組織にとって、 アタックサーフェス管理はもはや必須の要件となっています。この取り組みにより、従来のセキュリティインベントリでは見落とされがちな資産や脆弱性を特定するために必要な、攻撃者の視点に立った継続的な可視性が得られます。その対象は、シャドーITやサードパーティ製統合から、新たに台頭しているAIアタックサーフェスにまで及びます。
効果的なASMプログラムを構築するには、まず5つのフェーズからなるライフサイクルを理解し、現在の成熟度を評価した上で、自社の環境にとって最も関連性の高い攻撃対象領域のカテゴリーを優先順位付けすることから始めます。ASM活動を早期に規制フレームワークに照らし合わせて位置づけることが重要です。コンプライアンス要件は、優れたASMプログラムがすでに提供している資産の検出や継続的な監視機能といった点で、次第に共通化しつつあるからです。
ASMを単なる定期的なスキャンではなく、継続的な取り組みとして捉える組織こそが、攻撃者が脆弱性を悪用する前にリスクを低減できる最善の態勢を整えることができます。ASMを補完し、現代の攻撃対象領域全体にわたるシグナルベースの検知を導入する準備が整っているチームは、Vectra AI 統合的な脅威可視化Vectra AI どのようにVectra AI 、ぜひご検討ください。