あなたが教えた原則に基づいて動作し、あなたが訓練したとおりに正確に反応するツールを想像してみてください。重大なセキュリティ・ギャップを放置したまま、一般的なサード・パーティのルールに合わせて戦略を歪める時代は終わった。機械学習はネットワーク・トラフィック・アナリティクス（NTA）の基礎となり、インフラストラクチャの可視性を積極的に強化し、脅威をピンポイントで特定し、重大な攻撃からの復旧を効率化します。
ネットワーク・トラフィック・アナリティクスでは、ネットワークを介して送信されるデータを分析して、脅威を特定、診断、対応します。従来の方法では、静的なルール（アナリストが作成した定義済みのif-thenシナリオ）に大きく依存していました。このようなルールは硬直的で煩雑であり、頻繁な更新が必要なため管理負担が大きく、また新たな脅威やITプロセスの変化に適応できず、誤検知やセキュリティ態勢の不整合につながることも少なくありません。
機械学習は、従来アナリストが手作業で行っていた脅威の検出、トリアージ、相関、スコアリングを自動化することで、NTAを変革します。このテクノロジーは人的要素の代替ではなく、人的要素を強化するものです。アナリストは、脅威の妥当性を判断するために必要なコンテキストの知識や重要な洞察を提供し、それが機械学習アルゴリズムに反映されることで、脅威検出プロセスが自動化され、洗練されます。
機械学習を導入することで、セキュリティ運用の効率と精度が大幅に向上する。機械学習アルゴリズムは、人間の監視による初期入力に基づいて、進化するネットワーク脅威の状況から学習し、適応します。この継続的な学習プロセスにより、セキュリティ・ツールは時間の経過とともに精度が向上し、誤検知の発生率が低下し、実際の脅威に対してより迅速で効果的な対応が可能になります。
従来の静的ルールが、あらかじめ定義されたパラメータによって、通常のネットワーク動作を疑わしいと判断するシナリオを考えてみよう。一方、機械学習は、新しいクラウド・ドメインへのデータ・トラフィックの増加は、ネットワーク攻撃ではなく、新しいアプリケーションの導入によるものだと理解することができます。このレベルの識別能力により、誤報の調査に費やす時間が劇的に削減され、アナリストは本物の脅威に集中できるようになります。
その利点にもかかわらず、NTAにおける機械学習に課題がないわけではない。プライバシーの問題、質の高い学習データの必要性、慎重に管理しなければアルゴリズムが既存のバイアスを永続させる可能性などが重要な問題である。さらに、サイバー脅威の複雑さは進化し続けており、それに対応するためには機械学習モデルの継続的な改良が必要である。
機械学習はネットワーク・トラフィック・アナリティクス（NTA）を再定義しただけでなく、ネットワーク・ディテクション・アンド・レスポンス（NDR）へと進化する道を開いた。NDRはネットワーク・セキュリティのより高度な段階を意味し、そこでは単なるトラフィック分析から、検出された脅威に対するプロアクティブかつダイナミックな対応へと焦点が移行する。この進化は、機械学習技術のより深い統合を反映しており、現在ではより複雑な意思決定プロセスとセキュリティ・インシデントへの自動応答をサポートしています。
NTAからNDRへの進展は、ネットワーク・セキュリティ・システムの高度化と自律性を浮き彫りにしている。これらのシステムは、単に脅威を検知するだけでなく、多くの場合、人間の介入を必要とせず、即座に効果的に対応する機能を備えている。この機能により、セキュリティ対策のスピードと効果が大幅に向上し、急速に進化するサイバー脅威からネットワークを守ることができる。
今後、ネットワーク・セキュリティの未来は、Extended Detection and Response（XDR）の出現によって進化し続ける。XDR は、エンドポイント、ネットワーク、クラウド環境にわたる広範なデータソースを統合することで、NDR の機能を拡張します。この全体的なアプローチにより、デジタル・インフラストラクチャ全体にまたがる、より包括的な可視化と対応戦略が可能になります。さまざまなセキュリティ・コンポーネントの相互接続性を活用することで、XDR は、組織の IT 環境の複数のレイヤーにわたる脅威を検知、調査、対応するための統合プラットフォームを提供します。
機械学習が成熟し続けるにつれ、NDRとXDRにおける機械学習の役割はますます重要になっている。これらの先進的なシステムは、テクノロジーがサイバーセキュリティの状況を支援するだけでなく、変革し、かつてないレベルの保護と効率性を提供していることを例証している。セキュリティ・アナリストにとって、このことは、これらのテクノロジーを活用して有効性を高め、ますます複雑化するデジタル世界におけるセキュリティの課題に創造的に対処する機会を意味する。
サイバー脅威が進化し続ける中、先進的なセキュリティチームにとって、従来の NTA から Vectra NDR のような先進的な NDR ソリューションへの移行は必須となっています。Vectra NDRは、ネットワークの脅威を特定するだけでなく、迅速で効果的な対応に必要なツールをチームに提供します。Vectra NDRがどのようにサイバーセキュリティのアプローチに革命をもたらし、最も巧妙な脅威から組織を守ることができるか、今すぐお問い合わせください。
ネットワーク・トラフィック分析とは、ネットワーク・トラフィックをキャプチャ、検査、分析し、セキュリティ脅威、不正アクセス、異常な動作を特定し、対応するプロセスを指す。
NTAは、ネットワークのトラフィックを可視化することで、malwareデータ流出など、従来のセキュリティ対策では見過ごされがちなサイバー脅威の検知を可能にし、セキュリティチームにメリットをもたらします。
NTAは、高度な持続的脅威（APT）、ランサムウェア、内部脅威、攻撃者による偵察活動など、幅広い脅威を検知 ことができる。
NTAは、トラフィックのパターンや振る舞いを分析することで、シグネチャやパターンが分からなくても、zero-day 攻撃を示す異常を特定することができます。
主な機能には、リアルタイムのトラフィック解析、暗号化されたトラフィックの可視化、異常検知、脅威インテリジェンスの統合、自動応答機能などがある。
高度なNTAソリューションは、TLS（トランスポート・レイヤー・セキュリティ）のハンドシェイク・プロトコルを検査し、機械学習を用いて暗号化されたトラフィックを分析することで、トラフィックを復号化することなく異常を特定することができます。
機械学習は、膨大な量のデータを分析し、サイバー脅威を示すパターン、傾向、異常を特定することで、NTAを強化し、検出精度と速度を向上させる。
効果的な導入には、NTAソリューションを既存のセキュリティインフラストラクチャと統合し、基本的な通常のトラフィックパターンを設定し、最新の脅威インテリジェンスでシステムを継続的に更新することが必要です。
課題としては、データ量の管理、誤検知と真の脅威の区別、トラフィックを分析する際のプライバシーとコンプライアンスの確保などがある。
NTAは、ネットワークの挙動に焦点を当てた検知の追加レイヤーを提供することで、他のセキュリティ対策を補完し、独自の洞察力で全体的なセキュリティ態勢を強化します。