脅威検知は、システム、データ、ユーザーを危険にさらす行動を発見します。ネットワーク、ID、クラウドのアクティビティを分析して悪意のある行動を早期に発見し、調査と対応のためにそれらをルーティングします。
脅威の検知には3つの部分がある。第一に、東西のトラフィック、アイデンティティ、クラウド・コントロール・プレーンにわたる広範な可視性。第二に、日常的なノイズと攻撃者の意図を分離する分析。第三に、最小限のハンドオフでアラートを意思決定に変える調査パス。
実際のところ、チームは：
脅威の検知は、"何 "と "なぜ "を定義する。次のステップは、発生する脅威のタイプを理解し、既知と未知の脅威がどのようにあなたのアプローチを形成するかを理解することである。
最新のNDRアプローチが脅威検知の質をどのように向上させるかをご覧ください。
既知の脅威は、シグネチャ、インジケータ、またはすでに確認されているインフラと一致する。リストやルールが好まれるシグネチャは、反復可能なmalware 、不審なドメイン、汎用ツールに有効である。
未知の脅威はシグネチャに一致しない。挙動に依存する。単一のIOCではなく、異常な動き、稀な認証、あるいは意図的なサービス利用の変化を検知 。
なぜそれが重要なのか：
両方を働かせる：
チームが検知をシグネチャとビヘイビアの両方に合わせることで、バランスが取れる。このバランスが整うことで、日常業務における検知、ハンティング、TDIRの役割が明確になる。
現代の攻撃現代の攻撃は、データセンター、キャンパス、リモートワーク、アイデンティティ、パブリッククラウド、SaaSに及んでいる。アプリの移動、アカウントの変更、サービスの拡張に伴い、トラフィックパターンは変化する。シャドーITや設定ミスは、リスクに見せかけたノイズとなる。
攻撃者は一箇所にとどまることはない。一つのフィッシュがトークンの窃盗になり、横方向への移動になり、データの流出になることもある。ピボットのスピードは速い。一方、テレメトリーは様々なツールやフォーマットに存在し、デフォルトでは整合性がとれていない。
あなたが直面していること
このような制約があるため、チームは、ソースを相関させ、1つのストーリーを伝えるプラットフォームに向かっている。そこで、最新のNDRアプローチが結果を変える。
脅威の検知は、その背後にある可視性によってのみ強力になります。 最新の攻撃者の行動を見る.
A 最新のNDRプラットフォームは、ネットワーク、ID、クラウドのシグナルを一元化し、AIを使用してトリアージ、ステッチ、優先順位付けを行います。これにより、攻撃経路全体にわたる網羅性、明瞭性、制御性が向上します。
現代のNDRに期待すること
営業利益：
最新のNDRはその舞台を整えるが、それでもチームには明確なシグナルの優先順位が必要である。次のセクションでは、単なる異常ではなく、アタッカーの進歩を指し示す実践的な指標を挙げる。
以下は、様々な脅威検知・対応ソリューションの比較表であり、それぞれの注力分野、主な機能、典型的なユースケースを強調している：
デザインと取材：
オペレーションとチューニング：
コンテンツと見つけやすさ：
チームがこのチェックリストを適用すると、事後対応的なトリアージから確信を持って制御する段階へと移行します。次の最善のステップは、これらの実践が実際のデータで機能する様子を確認することです。
いいえ、EDRは管理対象デバイスを保護するだけです。企業のデバイスの50%近くがエンドポイントエージェントを実行できず、攻撃者はこのギャップを利用して、横方向に移動したり、IDを盗んだり、クラウドサービスを狙ったりしています。NDRは、ネットワーク、アイデンティティ、クラウドにまたがるAI主導 可視性を提供し、EDRが見逃す脅威を捕捉し、SOCのアラートノイズを最大99%削減します。
脅威をタイムリーに検知することで、組織は重大な侵害に拡大する前にリスクを軽減することができます。早期発見により、サイバー攻撃に関連する潜在的な損害とコストを削減し、組織のデータの完全性と評判の両方を守ることができます。
SOCチームは、AIと機械学習を活用して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を探ります。これらのテクノロジーは、検知プロセスを自動化し、精度を向上させ、従来の検知方法では発見できなかった脅威を特定することができます。
効果的な脅威検知システムには、包括的なネットワーク・モニタリング、異常検知アルゴリズム、リアルタイム・アラート、既存のセキュリティ・ツールとの統合、過去のインシデントから学んで将来の検知を改善する機能などが含まれる。
組織は、高度なセキュリティ・ソリューションへの投資、定期的なセキュリティ評価の実施、最新のサイバー脅威に関するスタッフのトレーニング、プロアクティブなセキュリティ態勢の採用によって、脅威の検出を強化することができる。
脅威インテリジェンスは、SOCチームに新たな脅威に関する最新情報を提供し、潜在的な攻撃の予測と準備を支援します。脅威インテリジェンスは、サイバー犯罪者が使用する戦術、技術、手順（TTP）に関するコンテキストと洞察を提供することで、検知プロセスを強化します。
振る舞い分析では、セキュリティ脅威を示す可能性のある、確立されたユーザーまたはシステムの動作パターンからの逸脱を監視します。既知のmalware シグネチャに一致しない高度な脅威の検出に役立ちます。
脅威の検知はサイバーセキュリティの重要な要素であるが、すべてのサイバー攻撃を防ぐことはできない。これは、予防、検知、対応、回復の各戦略を含む重層的なセキュリティ・アプローチの一部でなければならない。
コンプライアンス要件は、組織が実装しなければならない特定のセキュリティ対策や脅威検出機能を規定することが多い。これらの要件を遵守することで、SOCチームは基本レベルのセキュリティを維持し、脅威に効果的に対応することができます。
A 最新のネットワーク検知とレスポンス（NDR）プラットフォームは、データセンター、クラウド環境、アイデンティティ・システムからのセキュリティ・シグナルを単一の相関ビューに統合することで、脅威の検出を改善します。このドメイン横断的な可視性により、横方向の移動、クレデンシャルの不正使用、データの流出など、サイロ化されたツールでは見逃されがちな攻撃者の行動を検知することができます。
AI主導 分析、最新のNDRプラットフォーム：
- アラートを自動的にトリアージし、誤検知やアナリストの過負荷を軽減
- ネットワーク、クラウド、アイデンティティの関連イベントを相関させ、完全な攻撃チェーンを明らかにする。
- リスク、影響、攻撃者の進捗状況に基づいて緊急の脅威の優先順位を決定する。
- SOCチームがより迅速かつ的確に対応できるよう、実用的なコンテキストを提供します。