特権の昇格

攻撃者がどのように特権認証情報を使用するかを理解する

攻撃者は特権資格情報を悪用してネットワークやクラウド内を移動し、脆弱なセキュリティ制御やアプリケーションの脆弱性を突く。防御側は悪意のある活動を積極的に監視し、攻撃者を追跡し、特権アカウントや設定を保護するための予防措置を実施できる。

攻撃者が特権認証情報を手に入れると、マルウェアを使ったりアラームを作動させたりすることなく、ネットワークやクラウドのさまざまなリソースにアクセスできるようになります。厳格な特権レベルを強制することは有効ですが、最近の攻撃は、それが依然として大きな課題であることを示しています。

盗まれた認証情報の悪用に対処するには、悪用検知 重要です。しかし、攻撃者は必ずしも新規または不審なものではない正当な権限や行動を利用して紛れ込むため、これは容易ではありません。新規または異常な活動のアラートに単に依存するだけでは、こうした動的な環境では効果的ではありません。

認証情報の悪用を効果的に特定して対処するには、セキュリティ主導のアプローチが必要です。 このアプローチでは、攻撃者が盗んだ認証情報を使用して実行しようとする特定のアクションを考慮します。 その目的を理解することで、特権認証情報の悪用をより適切に検知し、防止することができます。

特権認証情報の乱用の検知

Vectra 、ネットワーク環境とクラウド環境の両方で、盗まれた特権認証情報の悪用をVectra 。このセキュリティ主導の検知アプローチの中核は、攻撃者が盗んだ認証情報をどのように利用するかを理解することにあります。攻撃者にとって特権認証情報の価値は、環境内で高価値かつ特権と見なされるサービスや機能にアクセスできる能力にあります。

Vectra研究者は、すべてのアカウント、ホストマシン、サービス、クラウド操作の実際の特権を把握できれば、存在する高価値リソースの全体像を可視化できることを明らかにしました。付与された特権の概念は確立されていますが、この表現は最小限の必要特権と比較した真の特権の上限値を示します。Vectra、時間経過に伴う観測結果に基づき、環境内のシステム価値を表現する新たな手法を確立しました。この動的で実態に即した価値の見方を「観測された特権」と呼びます。このデータに基づく特権の見方は、手動設定を必要としない効果的なゼロトラスト型認証情報利用アプローチを実現します。

アクセスパターン解析による特権評価の再定義

VectraのAIは、IT管理者によって定義された権限ではなく、追跡されたエンティティ間の過去のやり取りを考慮して、観察された権限を計算します。 アクセスと使用の幅広さと具体性がスコアに大きく影響します。 通常は他のシステムがアクセスする複数のシステムにアクセスするシステムの特権は低くなりますが、他のシステムがアクセスしない多数のシステムにアクセスするシステムの特権スコアは高くなります。 このアプローチにより、Vectraはドメイン管理者アカウントと通常のユーザー アカウントを区別できるようになります。

観測された特権スコアが計算されると、アカウント、サービス、ホスト、クラウド操作間のすべてのやりとりがマッピングされ、システム間の通常の履歴インタラクションが理解される。次に、特権スコアを考慮した教師なし学習アルゴリズム群により、特権乱用の異常事例を特定します。このとき、カスタム異常検知アルゴリズムと、ノイズを含むアプリケーションの階層的密度ベース空間クラスタリング (HDBSCAN) の実装が使用されます。

この高度なセキュリティ主導型アプローチの結果、クラウド環境とオンプレミスネットワークの両方で悪用される盗難認証情報を特定することが可能となります。観察された特権メトリクスは、重要な異常行動に検知を集中させ、この重要な視点を無視するアプローチよりも高い精度と再現率を実現します。

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特権の昇格を防止することは、安全で回復力のあるサイバーセキュリティ体制を維持するために不可欠な要素です。Vectra AIは、特権昇格の検知、防止、対応を支援する高度なソリューションを提供し、組織のデジタル資産の保護を確実にします。高度なサイバー脅威に対する防御を強化するために、当社がどのように支援できるかについては、当社にお問い合わせください。