解説

サイバーセキュリティは、かつては厳格なプロトコルと事後対応策に基づいて構築された要塞でしたが、変革を遂げつつあります。デジタル環境がより複雑になり、データ主導型になるにつれて、デジタル資産を保護するための微妙なアプローチの必要性がこれまで以上に顕著になっています。この進化は、従来の脅威検出からの脱却を示し、コンテキストを重視し、ユーザーの行動を先制して異常なパターンを検出する戦略へと舵を切ります。

これは、既知の脅威に対する障壁を構築するだけではありません。それは、データがどのようにアクセス、共有、利用されるかという微妙な点をより深く掘り下げることです。これは、単に「砦を守る」のではなく、ユーザーの対話やデータの移動というレンズを通じて潜在的なリスクを早期に検出することに重点を置いた、積極的な姿勢です。多くのアナリストにとって、これは組織がサイバーセキュリティを認識し取り組む方法に大きな変化が生じ、基本的な脅威の探索と検出からデジタルエコシステムのより全体的な理解へと焦点が移ることを示しています。

脅威ハンティングだけではもはや十分ではない

サイバーセキュリティの従来のモデルは長い間、事後対応型が中心でした。 脅威の検出。既知の脅威の検出に基づいたこのアプローチは依然として重要であり、脅威がより予測可能で複雑性が低いデジタル環境では信じられないほど効果的でした。確立されたセキュリティ プロトコルと事前定義された脅威データベースに依存し、システムに侵入した後の脅威の特定と軽減に重点を置いていました。この手法は多くのサイバーセキュリティ フレームワークの基礎として機能し、既知の脅威は既存のツールと知識で効果的に管理できるという想定の下で運用されていました。

しかし、デジタル世界のクラウドへの急速な拡大と、AI ベースの新しい機能の急増により、 サイバー脅威の新時代、その複雑さと繊細さが特徴です。サイバー攻撃者が標準のセキュリティ対策を回避する新しい方法を継続的に開発するにつれて、従来のモデルの限界がますます明らかになってきています。これらの新たな脅威は予期せぬ方法で脆弱性を悪用することが多く、脅威を自動的に検出するという事後的な性質は時代遅れになります。この認識はサイバーセキュリティにおける重要な変化を引き起こし、事後対応的なだけでなくプロアクティブな戦略を生み出し、ユーザーの行動とデータ フローを活用してリスクを評価し、潜在的な脅威を事前に阻止します。

ユーザーおよびエンティティの行動分析 (UEBA) の台頭

ユーザーおよびエンティティの行動分析 (UEBA) まったく新しいものではありませんが、今や標準になりつつあります。 UEBA は、単に既知の脅威に対応することから、ユーザーとエンティティの行動パターンを分析して、潜在的なセキュリティ リスクを示す可能性のある異常を特定することに焦点を移すという点で独特です。この方法では、高度な分析、機械学習、「ビッグデータ」を活用して、通常のユーザー行動の包括的なベースラインを構築し、侵害や悪意のあるアクティビティの兆候となる可能性のある逸脱を簡単に特定できるようにします。 UEBA は、動作パターンに焦点を当てることで、適応的で状況に応じたセキュリティへのアプローチを提供し、従来のツールが見逃す可能性のある脅威を特定できます。

このアプローチは、内部関係者の脅威、侵害されたアカウント、さらには微妙な形式のデータ漏洩の検出に特に効果的です。たとえば、UEBA は、異常なログイン時間、アクセス試行の繰り返しの失敗、データ ダウンロードの予期しない急増などのアクティビティにフラグを付けることができます。これらのアクティビティは、本質的に悪意のあるものではありませんが、潜在的なセキュリティ問題の早期警告として機能する可能性があります。これは「悪い行動」そのものを見つけることではなく、「良くない」行動を特定し、潜在的な懸念事項としてフラグを立てることです。 UEBA をサイバーセキュリティ戦略に統合することで、組織は防御メカニズムにおいてより微妙で積極的なスタンスを獲得でき、脅威が深刻な侵害に発展する前に対応できるようになります。

データフローの重要性の増大

データ フローには、組織内でデータがどのように処理、アクセス、転送されるかという複雑な仕組みを深く掘り下げることが含まれます。この概念は従来の境界防御を超えて拡張され、データの移動とアクセス パターンの詳細な側面を掘り下げます。データの仕組み、つまりデータがどのように流れ、誰がいつアクセスするのかを理解することで、サイバーセキュリティ戦略を微調整して、セキュリティ リスクを示す可能性のある微妙な異常を検出できます。それは複雑な機械の内部の仕組みを理解するようなものです。各部品の役割と通常の動作を学ぶことで、何かが意図したとおりに動作しない場合に特定しやすくなります。このレベルの洞察は、脅威が必ずしも明白ではない、またはすぐに認識できるわけではない状況では非常に重要です。優れた API セキュリティ慣行を含むデータ フローをサイバーセキュリティ フレームワークに組み込むことで、組織はより積極的な姿勢をとり、潜在的な脆弱性を特定して対処できるようになります。 彼らは搾取されています。

より微妙なサイバーセキュリティ戦略への移行と並行して、データプライバシー、ソブリンクラウドとデータローカリゼーションの採用も重視されています。この傾向は、特にデータ規制が地域ごとに大きく異なるグローバルな状況において、厳格なデータ保護の必要性に対する認識が高まっていることを反映しています。ソブリン クラウドは、データのストレージと処理を現地の規制に合わせて調整し、コンプライアンスを確保し、データ主権を強化するソリューションを提供します。プライバシーに対するこの積極的なアプローチは、GDPR などの法律を遵守するだけではありません。それは、データ規制における地域の微妙な違いの重要性を認識し、適切な対応を提供することです。これらの考慮事項をサイバーセキュリティ フレームワークに統合することで、組織はデータ管理の実践が安全であるだけでなく、直面するさまざまな法的要件にも準拠していることを保証し、サイバーセキュリティとデータ プライバシーの両方に対する自社の姿勢を強化します。

UEBA を最新のサイバーセキュリティ戦略に統合

UEBA をサポートする最新のサイバーセキュリティ ソリューションには、多くの場合、データ セキュリティを注意深く監視しながら、データへの安全なリモート アクセス、制御された共有、コラボレーションを促進する機能が含まれています。これらの機能により、従業員とパートナーはデータにシームレスにアクセスして操作できると同時に、異常なアクティビティがあればすぐに特定され、対処されることが保証されます。セキュリティと使いやすさのこのバランスは、今日のペースの速いデータ主導のビジネス環境において非常に重要であり、運用の機敏性と妥協のないセキュリティ対策が両立す​​る必要があります。 UEBA とデータ フローをセキュリティ イニシアチブに織り込むことで、組織はこのバランスを達成し、運用目標を妨げるのではなくサポートする堅牢なセキュリティ フレームワークを作成できます。

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• 情報源： https://www.darkreading.com/cybersecurity-operations/cybersecuritys-transformative-shift