現代のサイバーセキュリティの現実は厳しい。攻撃者は一度だけ成功すればよく、防御者はありとあらゆる脅威のベクトルから守らなければならない。最近の業界分析によると、セキュリティ・インシデントは2024年第4四半期に前年同期比で13％増加しましたが、戦術、技術、手順（TTP）に焦点を当てた組織は、成功した攻撃を60％削減することができました。この劇的な違いは、脅威検知に関する考え方を変える1つの基本的なフレームワークを理解することにかかっている。
ピラミッド・オブ・ペイン（痛みのピラミッド）」は、攻撃者に最も業務上の摩擦をもたらすものに基づいて検知活動の優先順位をつけるための実証済みの方法論をセキュリティチームに提供します。このフレームワークは、簡単に変更可能な指標で終わりのないモグラたたきゲームをするのではなく、敵に根本的な作戦変更を強いる、あるいは攻撃を完全に断念させる、回復力のある検知戦略を構築するよう組織を導きます。
ピラミッド・オブ・ペイン（Pyramid of Pain）とは、サイバーセキュリティのフレームワークの1つで、脅威を検知した際に攻撃者が変更することの難しさとコストの高さに基づいて、さまざまなタイプの脅威指標を分類したものだ。セキュリティ研究者のデビッド・ビアンコ（David Bianco）氏が2013年のブログで発表したこのフレームワークは、検知の種類を6段階のピラミッドに見立てています。
このピラミッドの核心は、サイバーセキュリティにおける基本的な課題、すなわち「すべての検知方法が同じように有効であるわけではない」という点にある。セキュリティ・チームは毎日何百もの悪意のあるIPアドレスをブロックすることに生産性を感じているかもしれないが、攻撃者は数分で新しいインフラを獲得することができる。このフレームワークは、真の防御的価値は、敵対者に多大な運用コストを課し、攻撃キャンペーンを維持するために多大な時間、資金、専門知識を投資させる検知手法に焦点を当てることで得られることを明らかにしています。
脅威インテリジェンスが単純なインジケータの共有から振る舞い 分析へと進化するにつれ、ピラミッドのコンセプトは再び重要性を増しました。ピラミッド型の原則を導入している最新のセキュリティ・オペレーション・センターでは、従来の指標ベースのアプローチよりもTTPレベルの検知を優先した場合、攻撃の成功率が60％低下したと報告しています。この劇的な改善は、攻撃者が単に新しいインフラに切り替えるのではなく、根本的に作戦のプレイブックを再設計することを余儀なくされたことに起因しています。
デビッド・ビアンコは、APT1調査の最盛期にマンディアント社に勤務していたときに「痛みのピラミッド」を導入し、特定の防御行動が他の防御行動よりも効果的であると証明された理由を説明する枠組みを提供した。当初のコンセプトは、高度な持続的脅威グループがさまざまなタイプの検知・遮断メカニズムにどのように反応するかを観察することから生まれました。
このフレームワークは、MITREの脅威情報防衛センター（Center for Threat-Informed Defense）によって大幅に強化され、2023年から2024年にかけて「ピラミッドの頂上」（Summiting the Pyramid）手法を発表しました。この進化は、理論モデルを定量化可能なスコアリング・システムに変換し、組織が敵の回避技術やサイバー攻撃技術に対する検知の堅牢性を測定することを可能にします。2024年12月のv3.0アップデートでは、検出の堅牢性が異なるデータソース間で異なることを認識し、ホストベースとネットワーク・トラフィック・モデルの別々のスコアリング・フレームワークを導入しました。
今日のピラミッドの実装は、人工知能と機械学習を活用して、下位レベルの指標を上位レベルの振る舞い パターンに自動的に関連付ける。セキュリティ・プラットフォームは現在、ピラミッドの原則をアーキテクチャに直接組み込んでおり、主要ベンダーは、振る舞い 分析やTTP検知機能をアドオン・モジュールではなくコア機能として搭載している。
各ピラミッド・レベルを理解することで、セキュリティ・チームはリソースを戦略的に配分し、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えながら防御の価値を最大化する検知戦略を重層的に構築することができる。
このピラミッド構造は、サイバー攻撃に関する基本的な真理を反映している。つまり、防御側にとって検知 ブロックが容易であればあるほど、攻撃側にとっては変更が容易であるということだ。レベルが上がるにつれて、攻撃者が検知されたときにその操作を変更するために必要な労力、専門知識、リソースが指数関数的に増加します。検知の難易度と攻撃者の苦痛の間のこの関係は、現代の検知エンジニアリングを導く戦略的枠組みを作り出します。
Picus Securityによる包括的な分析によると、CISA Snatchランサムウェアアドバイザリーのような実際のアプリケーションは、ピラミッドのレベル間で指標をマッピングすることで、どの防御行動が一時的な混乱に対して永続的な影響を与えるかが明らかになることを示している。
ハッシュ値はピラミッドの底辺を占め、攻撃者にとって最も改変しやすい指標となる。malware コードに1ビットの変更を加えるだけで、まったく異なるハッシュ値が生成されるため、ハッシュベースの検知は数秒で時代遅れになります。ハッシュ検出は、既知のmalware 識別やフォレンジック分析には依然として有用ですが、ハッシュベースの侵害指標に主に依存することは、攻撃者の技術革新に永久に遅れをとる反応的なセキュリティ態勢を作り出します。
IPアドレスは若干高い位置にあるが、巧妙な攻撃者が変更するのは些細なことに変わりはない。クラウド・インフラストラクチャ・プロバイダーは、敵対者が数分で新しいサーバーを立ち上げることを可能にし、プロキシ・サービスやVPNは事実上無制限にIPをローテーションできる。現代のボットネットは、数百万ものIPアドレスを持つ家庭用プロキシネットワークを活用しているため、IPベースのブロッキングだけでは、持続的な脅威行為者には不十分である。
その限界にもかかわらず、これらの低レベルのインジケータはセキュリティ運用において重要な役割を果たしている。既知の悪意のあるハッシュや IP を自動的 にブロックすることで、malware 日和見的な攻撃から即座に保護することができます。ピラミッド型フレームワークから得られる重要な洞察は、これらの指標を戦略的な防御ではなく、戦術的なツールとして認識することである。
ドメイン名は、登録プロセス、DNSの伝播時間、および効果的なレピュテーションの構築を必要とするため、攻撃者のオペレーションに意味のある摩擦をもたらします。攻撃者は比較的簡単に新しいドメインを登録することができますが、ドメイン名に対するレピュテーションを確立することは容易ではありません。 フィッシングキャンペーンやコマンド・アンド・コントロール・インフラストラクチャのためのドメインのレピュテーションを確立するには、数日から数週間の準備が必要です。ドメインベースの検知は、敵対者に大規模なインフラストラクチャーのインベントリーを維持させ、その運用の複雑さを増大させます。
ネットワークやホストのアーティファクトは、特定のレジストリの変更、異常なプロセス関係、特徴的なネットワーク通信パターンなど、悪意のある活動を示す観察可能なパターンを表します。これらのアーティファクトは、攻撃者のツールやテクニックの基本的な側面に起因することが多いため、攻撃者が修正することは困難です。例えば、Snatch ランサムウェアのレジストリ永続化メカニズムでは、特定のアーティファクトが作成され、キャンペーン間で一貫性を保つため、malwareハッシュ値が常に変化していても、信頼性の高い検出機会を提供します。
中間のピラミッド・レベルは、多くの組織にとって、検知の有効性と実装の複雑さのバランスが取れたスイート・スポットである。セキュリティ・チームは、高度な振る舞い 分析機能を必要とせずに、既存のSIEMプラットフォームやエンドポイント検出ツールを使用して、アーティファクト・ベースの検出を導入することができます。
ツールは、攻撃者がキャンペーンを実行するために使用する完全なソフトウェアパッケージまたはフレームワークを表します。 Cobalt Strikeやメタスプロイト、あるいはカスタム malwareファミリーを指します。新しいツールの開発には、信頼性と有効性を確保するための多大な専門知識、時間、テストが必要です。防御側が特定のツールの検知 ブロックに成功した場合、攻撃者は代替ツールを開発するか、アンダーグラウンド市場から新たな機能を獲得するための多大なコストに直面する。
TTPs（戦術、技術、手順）は、攻撃者が変更することが最も困難な要素として、ピラミッドの頂点に位置する。これらは、敵がどのように行動するかを定義する基本的な行動と方法論を表しています。MITRE ATT&CK フレームワークによると、TTP は初期アクセス方法からデータ流出テクニックまで、すべてを包括しています。組織が特定の TTP を検知 し、防御することで、攻撃者は作戦のプレイブックを根本的に設計し直し、チームを再教育し、まったく新しい攻撃手 段を開発することになります。
上位のピラミッド・レベルは、攻撃者が依拠する中核的な能力と知識を対象としているため、最大の防御価値をもたらします。TTPに焦点を当てた検知を導入している組織では、セキュリティ態勢が劇的に改善したと報告されており、指標ベースのアプローチのみと比較して、成功した攻撃を60％削減できた例もあります。
ピラミッド理論を運用に反映させるには、検知工学の取り組みを組織のリスクの優先順位や利用可能なリソースと整合させる構造的なアプローチが必要である。
現代のセキュリティ・オペレーション・センターは、限られたリソースで拡大し続ける脅威から防御するという課題に直面しています。痛みのピラミッド」は、防御の効果を最大化するために、検知機能の開発、ツールへの投資、チームトレーニングの優先順位を決定するための戦略的フレームワークを提供します。SOC自動化分析によると、ピラミッドベースの戦略を導入している組織は、検知品質の向上と誤検知の減少により、平均対応時間を50～70%短縮しています。
導入の成功は、既存の検知能力をピラミッドレベルにマッピングし、カバー範囲のギャップを特定し、段階的な強化のためのロードマップを策定することから始まる。この評価によって、組織の検知戦略が、簡単に迂回される指標を過度に重視する一方で、永続的な防御価値を提供する振る舞い 分析を軽視していないかどうかが明らかになる。
フェーズ1（1～2ヶ月目）では、下位レベルのインジケータ管理を自動化することで、基盤となる機能を確立することに重点を置く。組織は、脅威インテリジェンス・フィードによる自動化されたハッシュとIPブロックを導入し、アナリストの時間をより価値の高い活動に振り向けることができます。このフェーズでは通常、より複雑な取り組みへの機運を高めると同時に、プログラムの価値を実証する迅速な成果を達成します。
第 2 段階（2～4 カ月目）では、ドメインの監視とアーティファクトの特定を通じて、 ミドルレベルピラミッド指標の検知を強化する。セキュリティチームは、各業界で流行している脅威に関連する一般的なネットワークやホストのアーティファクトの検出ルールを策定します。SOARプラットフォームは、これらの指標の相関を自動化し、業界指標によると、手作業による分析要件を80～90%削減します。
フェーズ 3（4～6 ヶ月目）では、高度な振る舞い 分析と TTP 検出機能を実装します。組織は、機械学習モデルを導入して異常な行動を特定し、MITRE ATT&CK と統合して体系的なカバレッジ評価を行い、継続的な検証プロセスを確立する。このフェーズでは、チームのトレーニングや潜在的に新しいテクノロジー機能への投資が必要になるが、セキュリティへの投資に対して最も高いリターンが得られる。
SIEMプラットフォームは、ピラミッドベースの検知戦略を効果的にサポートするためのコンフィギュレーションを必要とする。パフォーマンスメトリクスの追跡とリソース割り当ての決定を可能にするために、検出ルールにはピラミッドレベルのタグを付ける必要がある。例えば、Splunk の実装では、カスタムフィールドを活用してアラートをピラミッドレベルで分類し、フレームワーク全体の検出分布と有効性メトリクスを表示するダッシュボードを実現できます。
拡張検知・対応（XDR）プラットフォームは、低レベルの指標を TTP 検知に自動的に関連付ける振る舞い 分析エンジンによって、ピラミッド原則をネイティブに組み込むようになってきています。これらのプラットフォームは、ピラミッドレベルとMITRE ATT&CK テクニックにマッピングされた事前構築済みの検出コンテンツを提供することで、実装の複雑さを軽減しています。
脅威インテリジェンス・プラットフォームとの統合により、ピラミッド・レベルの分類で指標を自動的に強化することが可能になり、アナリストが調査に優先順位をつけられるようになります。新たな指標が出現した場合、そのピラミッドレベルを理解することで、継続的な有効性の可能性と適切な対応措置が即座に伝えられます。
効果的な検知エンジニアリングには、指標のタイプが異なれば、それぞれ異なる収集、分析、対応アプローチが必要であることを認識し、各ピラミッドレベルに合わせた戦略が必要である。
リアクティブな指標ブロックからプロアクティブな脅威ハンティングへの進化は、セキュリティ運用の成熟度の根本的な転換を意味する。組織は、すべてのピラミッド・レベルにわたってカバー範囲のバランスをとりながら、持続的な防御価値を提供する、より高いレベルの検知に徐々にリソースをシフトしていかなければならない。このバランスの取れたアプローチにより、コモディティな脅威と巧妙な敵対者の両方から確実に防御することができます。
実際の導入データによると、検知技術リソースの 60％を上位 3 つのピラミッドレベルに割り当てる組織は、主にハッシュと IP ベースの検知に注力する組織よりも大幅に優れたセキュリティ成果を達成している。重要なのは、下位レベルの検知を放棄することではなく、これらの戦術的な制御を自動化する一方で、振る舞い 分析やTTPの特定に人間の専門知識を投資することにある。
MITREのSummiting the Pyramid v3.0は、ピラミッドレベルにわたる検知の堅牢性を定量化する画期的なスコアリング手法を導入しています。このフレームワークは、敵の回避技術に対する耐性に基づいて検知分析を評価し、検知戦略を比較・改善するための客観的な指標を提供します。
この手法では、検出分解ダイアグラム（D3）を使用して、観測値と悪意のある行動との関係をマッピングします。これらのダイアグラムは、低レベルのインジケータの組み合わせによって、個々のインジケータが変化しても有効なロバストな TTP 検出がどのように実現されるかを明らかにします。例えば、クレデンシャル・ダンピングを検出する場合、プロセス作成イベント、メモリ・アクセス・パターン、特定の API 呼び出しを組み合わせることができます。
スコアリングの範囲は、レベル 1（単純な修正で容易に回避できる）からレベル 5（攻撃者の TTP を根本的に変更する必要がある）までである。Sigma リポジトリは現在、STP スコアリング・フラグを組み込んでおり、セキュリティ・コミュニティが標準化された堅牢性評価で検知ルールを共有することを可能にしています。この標準化により、有効性レベルを事前に検証した分析を提供することで、検知エンジニアリングが加速されます。
STP 手法を導入している組織では、検知品質が大幅に改善されたと報告しており、真陽性 の検知を維持または改善しながら、誤検知率を 40％削減できたところもある。このフレームワークでは、観測可能な セットをスパニングすることに重点を置いているため、攻撃者がインジケータの変更によって回避を試みても、検知の有効性が維持されます。
痛みのピラミッド」は、他のセキュリティフレームワークを補完・強化し、適切に統合することで全体的な防御態勢を強化する相乗効果を生み出す。
のような確立されたフレームワークとピラミッドがどのように関連しているかを理解する。 MITRE ATT&CK, MITRE D3FENDやダイヤモンドモデル、サイバーキルチェーンなどの確立されたフレームワークとの関係を理解することで、セキュリティアーキテクトは各アプローチの長所を活用した包括的な検知戦略を構築することができます。成熟したセキュリティ・プログラムでは、これらのフレームワークを競合する代替案と見なすのではなく、複数のフレームワークを統合して、脅威の検知と対応のさまざまな側面に対処する。
攻撃者の作戦コストに焦点を当てたピラミッドは、技術的分析に経済的・資源的考察を加えることで、他のフレームワークを豊かにする独自の視点を提供する。この費用対効果のレンズは、純粋に技術的な指標ではなく、敵の作戦に与える実際の影響に基づいて防御投資の優先順位を決めるのに役立ちます。
統合の課題には、主に、異なる分類法間のマッピングと、ツールやプロセス間での一貫した適用の確保が含まれる。複数のフレームワークの統合に成功している組織では、通常、戦略的な計画のために主要なフレームワークを確立する一方で、特定のユースケースや運用の状況に応じて補完的なフレームワークを使用しています。SANSの「痛みのピラミッド」ツールは、フレームワークのマッピングと統合計画のためのインタラクティブなリソースを提供します。
セキュリティ・プラットフォームは、複数のフレームワークの統合をネイティブにサポートするようになってきており、検知内容をピラミッド・レベル、MITRE技術、キル・チェーン・フェーズに同時にマッピングすることができる。このマルチフレームワーク・アプローチにより、運用の一貫性を維持しながら、さまざまな利害関係者が好みの分析レンズを通して同じセキュリティ・データを見ることができます。
ピラミッド型検知戦略の価値を定量化するには、技術的な有効性とビジネスへの影響の両方を把握する指標が必要である。
ピラミッド型の原則を導入する組織には、継続的な投資を正当化し、プログラムの成熟度を実証するための具体的な指標が必要である。アラート量やブロックされた攻撃のような従来のセキュリティ指標では、攻撃者に活動の修正を強いるという戦略的価値を捉えることができません。業界の分析によると、ピラミッド型の原則に沿った継続的脅威暴露管理（CTEM）を導入している企業では、攻撃者の運用コストが30％増加し、キャンペーンが経済的に成り立たなくなったと報告しています。
ピラミッド導入の主なパフォーマンス指標には、レベル間の検知ルールの分布、ピラミッドレベルごとの平均検知 時間、レベルごとの誤検知率、攻撃者の滞留時間短縮などがある。これらのセキュリティ指標は、継続的な改善のための実用的な洞察を提供すると同時に、経営幹部の利害関係者にプログラムの価値を示す。
費用便益分析によると、TTPレベルの検知にはテクノロジーとトレーニングへの初期投資が必要ですが、長期的な投資収益率は指標ベースのアプローチを大幅に上回ることが明らかになりました。組織は、誤検知の減少や脅威検知の効率改善により、アナリスト1人当たり年間最大36,500ドルのコスト削減を報告しています。
ピラミッド型戦略を導入している金融サービス機関では、攻撃者の滞留時間が平均24日から7日未満に短縮され、TTPレベルの脅威であれば24時間以内に検知できた例もあると報告しています。このような改善は、侵害コストの削減に直結し、インシデントの発生を未然に防ぐことで、1件あたり平均445万ドルのコスト削減を実現しています。
医療機関は、レガシーシステムや相互運用性の要件といった独自の課題に直面していますが、ピラミッド型の原則を採用することで、HIPAAやその他の規制へのコンプライアンスを維持しながら、脅威検知の有効性を45%向上させることに成功しています。重要なのは、自動化をピラミッドの下位レベルに集中させる一方で、人間の専門知識を振る舞い 分析と脅威ハンティングに適用することです。
重要なインフラストラクチャー分野では、小規模な自治体ユーティリティから国家的なエネルギーグリッドまで、さまざまな組織がピラミッドベースの戦略の実装に成功しており、フレームワークの拡張性を実証しています。これらの実装では、攻撃者のコストを最大化するという基本原則を維持しながら、運用技術（OT）特有の成果物やTTPを優先し、フレームワークを産業制御システム環境に適応させている。
サイバーセキュリティの状況は急速に進化を続けており、「痛みのピラミッド」のフレームワークも新たな脅威への対応や新しい防御技術の活用に適応している。今後12～24カ月の間に、企業は、脅威検知にピラミッドの原則を適用する方法を再構築するいくつかの重要な進展に備える必要があります。
人工知能と機械学習は、リアルタイムで巧妙なTTPを特定するために、膨大な量の低レベルの指標の相関関係を自動化し、組織がピラミッドを登る方法を根本的に変えています。先進的なプラットフォームは現在、企業全体の正常な行動パターンを学習するニューラルネットワークを採用しており、事前に定義されたルールを必要とせずに、潜在的な侵害を示す逸脱に自動的にフラグを立てます。このAI主導 アプローチは、TTPレベルの検知へのアクセスを民主化し、大規模なセキュリティ・チームがなくても、小規模な組織でもエンタープライズ・レベルのセキュリティを実現できるようにします。
大規模な言語モデルをセキュリティ・オペレーションに統合することで、脅威分析と検知の開発が加速することが期待される。これらのモデルは、脅威インテリジェンス・レポートから検出ルールを自動生成し、新しいmalware サンプルをピラミッド・レベルにマッピングし、防御策に対する攻撃者の適応可能性を予測することさえできる。2026年までに、定型的なピラミッド・レベルの分類と初期の脅威評価タスクの70%をAIアシスタントが処理するようになると予想される。
規制環境は、振る舞い 検知をオプションの強化ではなく、コンプライアンス要件として認識するように進化している。EUのデジタル・オペレーショナル・レジリエンス法（DORA）や世界各地の同様の規制は、上位ピラミッドレベルに沿った検知機能をますます義務付けるようになっている。組織は、単に存在するだけでなく、高度な脅威に対する有効性に基づいて検知戦略を評価するコンプライアンス監査に備えなければならない。
ランサムウェア・アズ・ア・サービスや特殊な攻撃ツール市場の台頭は、ピラミッド経済に新たな力学を生み出している。検知によってあるグループがツールを放棄せざるを得なくなると、多くの場合、そのツールはアンダーグラウンド市場に割引価格で出回り、洗練されていないアクターが高度な能力を獲得できるようになります。このようなツールの拡散には、脅威のランドスケープ全体における能力の拡散を予測する適応的な検知戦略が必要です。
クラウドネイティブアーキテクチャとゼロトラスト実装は、ピラミッド原則の適用方法を再構築しています。エフェメラルなインフラや暗号化されたトラフィックは、従来のネットワーク・アーティファクト検知に新たな課題をもたらし、組織をアイデンティティ・ベースの振る舞い 分析やクラウド検知・対応手法へと押しやっています。ピラミッド型フレームワークは依然として有効ですが、クラウド特有の攻撃パターンと防御メカニズムに対応するための適応が必要です。
セキュリティチームの投資優先順位は、下位ピラミッドレベルに対応する漸進的な自動化機能を構築する一方で、振る舞い 分析や脅威ハントに関する専門知識を開発することに重点を置くべきである。最良の成果を上げている組織は、セキュリティ予算の約 40％をツールと自動化、40％を要員とトレーニング、20％を脅威インテリジェンスと外部サービスに割り当てている。
先進的な企業は、ピラミッドの効果的な導入には単なる技術以上のものが必要であることを認識している。成功する導入事例には、長期的な能力構築に対する経営陣の支援、セキュリティ部門、IT 部門、ビジネス部門の横断的な連携、継続的な学習と適応への取り組みといった共通の特徴がある。
最新のセキュリティ・オペレーション・センターでは、ジュニア・アナリストが低レベルのインジケータのトリアージを担当する一方で、シニア・アナリストがTTP分析や脅威の探索に注力するという、ピラミッド・レベルのチーム構成になっています。このような階層的アプローチにより、キャリア開発パスが提供されると同時に、検知範囲全体にわたって適切な専門知識の適用が保証され、最終的にインシデント対応能力が向上します。ハッシュおよび IP ベースの検出の 80 ～ 90% は自動化により処理されるため、人間のアナリストは文脈の理解と創造性を必要とする複雑な振る舞い 分析に専念することができます。
プラットフォーム・コンバージェンスのトレンドは、セキュリティ・ベンダーがピラミッドの原則をアーキテクチャに直接組み込んでいることを示している。次世代のSIEM、XDR、SOARプラットフォームには、振る舞い 分析エンジン、脅威インテリジェンスの自動相関、TTP検知機能が中核機能として搭載されています。このような統合により、実装の複雑さが軽減されると同時に、セキュリティ・ツール全体でピラミッドの原則の一貫した適用が保証されます。
Vectra AIのAttack Signal Intelligence™アプローチは、シグネチャやインジケータではなく、攻撃者の行動に焦点を当てることで、本質的にピラミッドの原則に合致しています。このプラットフォームは、ネットワーク、ID、クラウド環境にわたる複数の弱いシグナルを自動的に相関させ、ピラミッドの頂点に位置するTTPを表す忠実度の高い攻撃パターンを特定します。
Vectra AIのAI主導 セキュリティモデルは、複雑なルールの作成とチューニングを通じてセキュリティチームが手作業でピラミッドを登ることを要求するのではなく、通常の行動パターンを学習し、侵害を示す逸脱を自動的に識別します。このアプローチは、従来のような振る舞い 分析の実装にかかるオーバーヘッドなしにTTPレベルの検知を実現し、セキュリティの成熟度に関係なく高度な検知を可能にします。
痛みのピラミッド」は、概念的なフレームワークから現代のサイバーセキュリティの運用上の礎石へと発展し、効果的なセキュリティ・チームが防御の優先順位を決定するための戦略的なレンズを提供しています。この分析を通じて明らかにしてきたように、このフレームワークの威力はその複雑さにあるのではなく、エレガントな単純さにある。
ピラミッド型の原則を採用し、その重点を振る舞い 検知とTTPの特定に徐々にシフトしている組織では、セキュリ ティ成果の測定可能な改善が達成されています。成功した攻撃の60%減少、攻撃者の運用コストの30%増加、アナリストの効率の劇的な改善は単なる統計ではなく、敵対者に苦痛のピラミッドを登らせることがサイバー攻撃の経済性を根本的に変えるという現実の検証を表しています。
消極的な指示遮断から積極的な振る舞い 検知への道のりには、投資、忍耐、組織のコミットメントが必要である。しかし、予防されたインシデントと業務効率の両方から得られる投資対効果は、その努力を正当化するものである。AI主導 プラットフォームが高度な検知能力へのアクセスを民主化し、MITREのSummiting the Pyramidのようなフレームワークが改善のための定量化可能な指標を提供するにつれて、リソースに制約のある組織でも効果的なピラミッドベースの戦略を実施できるようになる。
今後、規制要件がますます義務振る舞い され、ツールのコモディティ化とTTPの高度化が進む中、このフレームワークの重要性は高まる一方です。今日、ピラミッドの旅に出発した組織は、明日の脅威の状況において成功するためのポジションを築くことができる。
ピラミッド・レベル全体における現在の検知分布の評価から始め、迅速な自動化の勝利から段階的な改善を実施し、振る舞い 分析と脅威ハンティングに向けて徐々に能力を構築することです。ピラミッドの段階が上がるごとに、防御の価値と敵のフラストレーションが高まり、サイバーセキュリティのバランスが防御側に傾きます。
ピラミッド型の検知戦略でセキュリティ運用を変革する準備はできていますか？Vectra AIのAttack Signal Intelligence アプローチにより、TTPレベルの脅威検知への道のりを加速し、組織を標的とする攻撃者の運用コストを最大化する方法をご覧ください。
ピラミッド・オブ・ペイン（Pyramid of Pain）」は、攻撃者が異なるタイプの指標を変更することがどれだけ難しいかに基づいて、セキュリティ・チームが検知と対応に優先順位をつけるのに役立つ戦略的フレームワークです。2013年にDavid Bianco氏によって作成されたこのフレームワークは、6段階の脅威指標を視覚化したもので、下は簡単に変更できるハッシュ値から上は変更困難なTTPまであります。主な目的は、攻撃者に最大限の運用コストを課し、キャンペーンを維持するために多大な時間、資金、専門知識を投資させる検知戦略を構築するよう組織を導くことである。セキュリティチームがより高いピラミッドレベルに集中することで、容易に変更可能な指標で終わりのないいたちごっこを繰り広げるのではなく、永続的な防御価値を生み出すことができます。ピラミッド・ベースの戦略を導入している組織では、単純なインジケータのブロックよりも振る舞い 検知を優先することで、成功した攻撃が60%減少したと報告されています。このフレームワークは、どの防御行動が一時的な戦術的価値ではなく戦略的インパクトをもたらすかを明らかにすることで、消極的なセキュリティ運用を積極的な脅威ハンティングに変えます。
具体的なスケジュールは、組織の規模、現在のセキュリティ成熟度、利用可能なリ ソースによって異なるが、通常は 3～6 カ月のフェーズに分けて実施する。フェーズ 1（1～2 カ月）では、ハッシュや IP アドレスのような低レベルの指標を自動管理す ることによって短期間で成果を上げ、アナリストの時間をより価値の高い活動に振り向け ることに重点を置く。フェーズ2（2～4カ月）では、ドメインやネットワーク/ホストのアーティファクトを含むミドルレベルのインジケータの検出を強化し、SOARプラットフォームの自動化によって手動分析を80～90%削減します。フェーズ3（4～6カ月目）では、高度な振る舞い 分析とTTP検知を実施するため、チームトレーニングや潜在的に新しいテクノロジー機能への投資が必要になります。しかし、組織は実装を1回限りのプロジェクトとして捉えるのではなく、むしろ継続的な成熟の旅として捉えるべきです。基本的な実装であっても、アラートの優先順位付けとリソース配分の改善を通じて、数週間以内に価値を示し始めることができる。重要なのは、達成可能な目標から開始し、各段階で価値を実証しながら徐々に能力を構築し、利害関係者の支持を維持することである。
包括的なピラミッドの実装には、振る舞い 分析機能を備えた最新の SIEM、SOAR、または XDR プラットフォームが理想的である。少なくとも、セキュリティ・チームには、ピラミッドの下位レベルでハッシュと IP ブロックを自動化するための脅威インテリジェンス・フィード、ネットワークとホストのアーティファクトを識別するためのログ集約と相関機能、TTP を検出するための何らかの形の振る舞い 分析機能が必要である。多くの組織が、シグマ・ルール・リポジトリのようなオープンソースのツールを使ってピラミッドの原則をうまく実装しています。市販のプラットフォームでは、低レベルの指標をTTPの検知に自動的に相関させる振る舞い 分析エンジンによって、ピラミッドの概念がネイティブに組み込まれるようになってきている。重要なのは、最も高価なツールを導入することではなく、既存の機能をピラミッドの原則に沿うように設定することである。組織は、検知ルールにピラミッド・レベルのタグを付け、各レベルの有効性の評価指標を確立し、自動化が低レベルを処理するにつれて、より高レベルの検知にリソースを徐々にシフトさせるべきである。
痛みのピラミッド」は、攻撃者が変更することが最も困難な行動やTTPに集中するよう脅威ハンターを導く戦略的フレームワークを提供し、ハントの効果と効率を大幅に向上させます。ピラミッドに沿った脅威ハンティングでは、攻撃者が容易に変更できる特定の指標を探すのではなく、キャンペーンや脅威行為者間で一貫性のある行動パターンを探します。TTPレベルで活動するHunters 、テクニックの連鎖、通常とは異なるが合法的なツールの使用、インサイダー脅威や 横方向の移動パターンなど、特定のmalware インフラに関係なく侵害を示す振る舞い 異常を探します。このフレームワークは、潜在的な影響力に基づいてハント仮説に優先順位をつけるのに役立ちます。特定のmalware ハッシュをハントすることで1つのインスタンスを捕捉できる可能性がある一方で、根本的な永続化テクニックをハントすることで、異なるmalware またがる複数の侵害を発見できる可能性があります。脅威ハントチームは、ピラミッドのレベル4～6（アーティファクト、ツール、TTP）に焦点を当てた場合、インジケータベースのハントと比較して発見率が3倍向上したと報告しています。ピラミッドは、発見されたインジケータのうち、どのインジケータを直ちにブロックする必要があるのか、あるいは情報収集のために監視を継続する必要があるのかをチームが判断できるよう、ハント後のアクションの指針にもなります。
ツールとは、Cobalt Strike、Metasploit、またはLockBitのような特定のランサムウェアの亜種など、攻撃者がキャンペーンを実行するために使用する完全なソフトウェアパッケージ、フレームワーク、またはmalware 表します。これらのツールは、開発、テスト、メンテナンスに多大な労力を必要とするため、攻撃者にとって、検出された際に交換するコストが高くつきます。しかし、ツールは同様の機能を提供する代替品と交換することは可能です。TTP（Tactics, Techniques, and Procedures：戦術、技術、手順）は、敵対者がどのような特定のツールを使用するかに関係なく、敵対者がどのように活動するかを定義する基本的な行動と方法論を表しています。例えば、クレデンシャルダンプのテクニック（TTP）は、Mimikatz、ProcDump、またはカスタムツールを使用して実行されるかもしれませんが、基本的な動作は一貫しています。防御者が特定のツールを検知 しブロックすると、攻撃者は数週間から数カ月以内に代替ツールを入手または開発することができます。組織がTTPの検知 防御に成功すると、攻撃者は作戦アプローチ全体を根本的に再設計し、チームを再教育し、新たな攻撃手法を開発せざるを得なくなります。この違いは、TTPレベルの検出が、ツール固有のシグネチャのみよりも60％優れた防御を提供する理由を説明しています。
成功の測定には、技術的指標とビジネス成果の両方を多面的に追跡する必要がある。主な技術的指標としては、ピラミッド・レベル間の検知分布（上位 3 レベルで 60%を目標）、レベル別の平均検知 時間（TTP の場合、24 時間以内）、レベルごとの誤検知率（TTP の場合、5% 未満）、攻撃者の滞留時間の短縮（数週間から数日）などがあります。ビジネス指標としては、誤検知にかかるアナリストの時間を削減することによるコスト削減（アナリスト1人当たり年間36,500ドル）、侵害コストの削減（インシデント1件当たり平均445万ドル）、振る舞い 検知要件に対するコンプライアンス態勢の改善に重点を置く。企業は、導入前にベースライン測定値を設定し、これらの指標について毎月の進捗状況を追跡する必要があります。高度な測定基準には、攻撃者の適応率（敵対者が検出されたときに、どの程度の速さで戦術を変更するか）、検出ルールの有効性の減衰（ルールが有効であり続ける期間）、およびクロスレベルの相関の成功（下位の指標が上位の行動をどの程度予測するか）が含まれます。成功したプログラムでは、リソースの割り当て効率が漸進的に向上しており、自動化が低レベルの指標の80～90％を処理する一方で、人間の専門知識は振る舞い 分析と脅威のハンティングに集中しています。
MITRE の Summiting the Pyramid (STP) は、オリジナルの Pyramid of Pain フレームワークを画期的に強化したもので、概念的なモデルから検知の堅牢性を定量化できるスコアリング手法へと変貌させました。当初は2023年にリリースされ、2024年12月にバージョン3.0に更新されたSTPは、検知分析が敵の回避の試みに対してどの程度耐性があるかを評価するための客観的な指標を提供する。この手法では、検出分解図（Detection Decomposition Diagram：D3）を導入し、観測項目と悪意のある行動との関係をマッピングすることで、低レベルのインジケータの組み合わせがどのようにロバストな検出を生み出すかを明らかにしている。スコアリングの範囲はレベル1（容易に回避可能）からレベル5（根本的なTTPの変更が必要）までで、ホストベース解析とネットワーク・トラフィック解析には個別のフレームワークが用意されています。オープンソースのSigmaリポジトリとの統合により、スコアリングされた検知ルールへのアクセスが民主化され、組織は有効性レベルが既知の事前検証済みの分析を実装することができます。STP メソドロジを使用している組織では、検出範囲を維持しながら、誤検出が 40%減少したと報告されています。これは、このフレームワークが、個々の指標が変化しても有効であり続ける観測値のセットを重視しているためです。この定量的なアプローチにより、セキュリティチームは、検知への投資についてデータ駆動型の意思決定を行うことができ、セキュリティ態勢を長期にわたって測定し、改善するための客観的な指標を得ることができます。