Key Takeaways​​ 

• 従来の脆弱性管理（VM）では、区別のつかない発見事項がチームを圧倒してしまう。脅威インテリジェンスを統合することで、現実世界の状況を把握し、実際に標的となっているものを優先的に修正できるようになる。​​ 
• 脅威インテリジェンスを活用したリスクベースの優先順位付けにより、MTTR が削減され、ビジネス リスクと整合し、プログラムが事後対応から積極的なものに移行します。​​ 
• 現代的なアプローチでは、自動リスクスコアリング、ダッシュボード、ワークフロー統合を用いて、既存のVMプロセス内でインテリジェンスを運用化します。​​ 
• Recorded Futureの Vulnerability Intelligence は、リアルタイムのリスクスコアリング、悪用可能性の洞察、そして主要なVMプラットフォームとの統合を提供し、行動を推進します。​​ 

はじめに​​ 

今日の脅威の状況下で、セキュリティチームは脆弱性の過剰という増大する課題に苦戦しています。 毎日数十件の新しいCVEが公開されており、その対象は多岐にわたる技術に及んでいる。2024年だけでも4万件以上が公開された。強い組織力、優先順位付け、可視性がなければ、この脆弱性の洪水は修復/復旧/改善チームを圧倒し、本当に危険なギャップを放置してしまいます。 チームは、ノイズとリスクを区別し、本当に重要なことに努力を集中させる方法を必要としている。包括的な 可視性と明確に定義されたワークフローがなければ、どの脆弱性が最も重要かを知る手段がなく、修復 / 復旧 / 改善は停滞してしまいます。​​ 

リスクベースの優先順位付けは、特に脅威の文脈に根ざした場合、パッチを現実の攻撃者の活動や組織の最も重要な資産に常に合わせます。ここで脅威インテリジェンスがゲームチェンジを成し遂げます。脆弱性データにアクティブなエクスプロイト、攻撃者の関心、マルウェアとの関連性に関する洞察を加えることで、チームはどの問題が積極的に標的となっているかを特定し、それを優先順位を付けることができます。 その結果、終わりのない脆弱性リストと実際のリスク削減の間のギャップを埋める、現代的でインテリジェンス主導の脆弱性管理アプローチが実現しました。​​ 

脅威インテリジェンスと脆弱性管理の理解​​ 

組織が脆弱性管理のアプローチを近代化する前に、関わる2つの主要な分野と、独立して運営する際に現れる制約を理解することが重要です。脅威インテリジェンス と脆弱性管理はどちらもサイバーリスクを減らすために不可欠ですが、弱い統合はしばしばチームがインテリジェンスに基づいて重要な脆弱性を先取りする行動を妨げてしまいます。 脅威インテリジェンスと脆弱性管理の統合の価値を理解するために、各分野とその伝統的な限界を定義してみましょう。​​ 

• 脅威インテリジェンス: 脅威インテリジェンス は悪意ある行為者、その戦術、そして防御者が情報に基づいた意思決定を助ける新興攻撃に関する厳選された情報を指す。 脅威インテリジェンス 情報漏洩/侵害の指標、 脅威アクター / 敵対者 TTPs、そして野生で観察された不正利用のデータが含まれます。 目標は現在の脅威の状況を理解し、攻撃者が次にどのように攻撃を仕掛けるかを予測することです。​​ 
• 脆弱性管理(VM):脆弱性管理とは、組織のシステムにおける弱点(ソフトウェアのバグ、設定ミスなど)を体系的に特定、評価、修正するプロセスです。従来のVMプログラムは、ネットワークスキャナーやインベントリデータベースを利用して脆弱性を発見し、重大度スコアを割り当てます(例:CVSS)を使い、優先順位に基づいて問題を修正または緩和する。 標準的なVMサイクルでは、既知のCVEをスキャンし、検出された脆弱性のリストを作成し、修正可能な箇所を修正し、その後再スキャンして修正が検証されるという流れになります。​​ 

サイロ型アプローチの限界​​ 

サイロ化で行われる場合、脆弱性の発見と実際にリスクを減らすことの間に大きなギャップがあります。VMツールは数千もの問題を検出することに優れていますが、脅威のコンテキストがなければ、数百件ある重大なCVEのうち、どれが組織にとって真のリスクとなるのかを判断することはできません。そのため、チームはCVSSの深刻度やパッチ適用の容易さだけで問題を修正してしまうことが多く、数値重視のアプローチで、積極的に悪用された脆弱性を未修正のままにしてしまうことがあります。一方で、 脅威インテリジェンス チームは危険な新しいエクスプロイトやキャンペーン 脅威アクター / 敵対者 追跡しているかもしれませんが、その情報がVMプロセスに結びついていなければ、patch優先順位付けには決して反映されません。 両チームはそれぞれ並行して活動しており、真の脅威に対処するために必要な連携が欠けている。​​ 

脅威インテリジェンスとVMを統合しなければ、重要な脆弱性が放置される可能性があります。VMチームが実際の脅威活動に関する洞察を欠いているため、重要な脆弱性が放置される可能性があり、修復/復旧/改善の取り組みに足る確立された道筋がなければ脅威情報が十分に活用されていない可能性があります。​​ 

従来の脆弱性管理の課題​​ 

最も資源が豊富なチームでさえ、今日の脆弱性の状況に追いつくのに苦労しています。膨大な量の調査結果、限られた背景情報、そして迅速な行動を迫られるプレッシャーといった要因が、従来のVMプログラムに構造的な弱点を生み出している。主な問題点は以下のとおりです。​​ 

膨大な数のCVE​​ 

現代の組織は、脆弱性の雪崩に直面しています。各脆弱性スキャンで数百から数千件の発見が返ってきており、新たなCVEは毎年記録的なペースで公開されています。この膨大な量のため、チームがすべてをパッチ適用するのは現実的ではありませんが、さらなる指針がなければ、多くの脆弱性管理者はできるだけ多く修正し、パッチ適用済みバグの生の数を成功指標として使うプレッシャーを感じています。その結果、しばしば火消しに追われ、疲労困憊することになる。さらに、影響度に基づいた指標ではなく、ボリュームに基づいた指標を使用すると、VMプログラムの信頼性が低下します。​​ 

現実世界の脅威状況の欠如​​ 

従来の VM プログラムは通常、静的重大度スコア (CVSS) またはベンダー ガイダンスに基づいて優先順位を付けます。これらは、脆弱性が悪用された場合にどれほど重大であるかを示しますが、攻撃者がそれを積極的にターゲットにしているかどうかは反映しません。 脆弱性はCVSSで9.8「重大」と評価されるかもしれませんが、脅威アクターそれを標的にしていない場合、広く悪用されている7.0「高」の脆弱性よりも差し迫ったリスクは低くなります。 脅威インテリジェンスセキュリティテリジェンスがなければ、脆弱性管理者は、どの脆弱性がエクスプロイト キットに組み込まれているか、ダークウェブ フォーラムで言及されているか、最近の侵入で利用されているかについての洞察を欠いています。​​ 

修復 / 復旧 / 改善 Teams におけるリソース制約​​ 

ほとんどのセキュリティおよびITチームは、すべての脆弱性を迅速に修正するための人員やダウンタイムが不足しています。レガシー脆弱性管理はしばしば反応的なモデルで動作し、スキャン、リスト、パッチ適用を試みるため、チームを圧倒することがあります。彼らは終わりのないパッチのトリアージを行い、メンテナンス期間を調整し、重要なシステムの混乱を避けなければなりません。人員が限られている場合、パッチの未処理案件が増えるのはよくあることです。​​ 

反応的姿勢と積極的姿勢​​ 

事後対応型のアプローチは、定期的なスキャンレポートや最新のセキュリティ速報に基づいて行われます。組織がパッチ適用の必要性を認識するのは、スキャナーが新しいCVEを検出した時、あるいは最悪の場合、インシデント対応者が攻撃者がパッチの欠落を悪用したことを発見した場合に限られます。実際、脅威アクターは新たな脆弱性を悪用する速度が速くなっており、脆弱性が明らかになると約 15日 でエクスプロイトが現実に現れることが多いです。つまり、純粋に反応的なパッチサイクルでは危険な露出ウィンドウが残ります。 最大の課題は、反応モードから、より積極的で 情報に基づいた戦略 へと移行し、潜在的な脅威が攻撃される前に対処し、最終的には脆弱性のギャップを埋めることにあります。​​ 

脅威インテリジェンスが脆弱性管理を強化する方法​​ 

脅威インテリジェンスは、従来のVMツールでは提供できない重要な側面、すなわち攻撃者の行動をリアルタイムで把握できる側面を提供します。この文脈により、生の脆弱性データを実行可能なものに変換し、チームは本当に重要な課題に集中できるようになります。脅威インテリジェンスをVMライフサイクルに織り込むことで、組織は防御力を実質的に強化できます。​​ 

脅威インテリジェンスを取り入れることで、脆弱性管理チームは攻撃者が積極的に悪用または議論している脆弱性を最新の認識を得ることができます。特定のCVEがあなたの業界を標的にしている、ランサムウェア攻撃で活用されている、あるいは 脅威アクター / 敵対者 がスキャンしていることを知ることで、その優先度は劇的に高まります。 このような文脈により、修復 / 復旧 / 改善を組織のシステムに最も影響を与える可能性のある脆弱性に焦点を当てることができます。​​ 

一方、インテリジェンスを活用することで、純粋に深刻度に基づいたアプローチから、リスクに基づいた脆弱性管理戦略への移行が可能になる。すべての「重大な」CVEを同等に扱うのではなく、チームは内部資産の重大度と外部からの脅威の可能性を組み合わせてリスクを計算します。脅威インテリジェンス（エクスプロイトの入手可能性、攻撃者の関心、流行のマルウェア）と データを組み合わせることで、組織は 現実世界で最大のリスクをもたらすものを最初に修復し、 の可能性を劇的に減らすことができます。​​ 

より優れた優先順位付けと文脈により、セキュリティチームは自組織にとって最も危険な脆弱性に迅速に対応できるようになります。脅威インテリジェンスは早期警戒システムとして機能します。公式情報源がハイライトする数日や数週間前に、野生で武器化されている新たな重要なCVEにアラートを送ることができます。 そのリードタイムのおかげで、補修や対策を早く適用でき、露出の期間が縮まります。​​ 

最後に、脅威インテリジェンスは脆弱性の技術的詳細をビジネスへの影響の観点から翻訳し、リーダーシップや他のステークホルダーとのコミュニケーションを改善します。どの脆弱性が実際にビジネスを妨害する可能性があるかを理解することで、セキュリティチームは経営陣に緊急性をより良く伝え、緊急パッチやダウンタイムのサポートを受けることができます。脅威インテリジェンスを統合することで、脅威インテリジェンスアナリストと脆弱性管理/ITチーム間の連携も促進されます。最終的に、インテリジェンス駆動型VMは脆弱性の優先順位付けが抽象的な重大度評価ではなく、 組織の最高リスク や脅威シナリオに対応できるようにします。​​ 

統合型サイバーセキュリティアプローチの利点​​ 

脅威インテリジェンスと脆弱性管理を統合することは、単にワークフローを効率化するだけでなく、組織のリスク削減の方法を再構築します。統合されたプログラムは、より明確な優先順位、より速い応答時間、そしてチーム間のより良い調整のもとで運用されます。 これらの利点を理解することで、なぜより多くの企業が統一戦略へと移行しているのかが明確になる。​​ 

集中的な資源配分（重要なことに集中する）​​ 

統合的なアプローチを採用することで、チームの限られた時間と労力を本当に重要なことに集中させることができます。脆弱性を恣意的または数値順に修正するのではなく、情報機関が最も危険と判断した部分に集中できます。こうした資源配分の改善により、重要な修正作業がより迅速に行われ、スタッフがリスクの低い項目に時間を費やすことがなくなる。​​ 

積極的なリスク軽減​​ 

脅威インテリジェンス脆弱性管理と脆弱性管理を組み合わせることで、プログラムは反応的から積極的へと変貌します。単にスキャナーの報告に対応したり、侵害がパッチの見逃しをハイライトするのを待っているわけではありません。 あなたは脅威の動向を積極的に監視し、起こりうる攻撃に対して事前にシステムを強化している。この積極的リスク軽減策は、インシデントが起こる前に防ぐことができます。​​ 

改善されたレポートとコンプライアンス​​ 

インテリジェンスに基づいた VM プロセスにより、経営幹部や監査人までのレポート用に豊富なデータが提供されます。 セキュリティ責任者は、どれだけの脆弱性を修正したかを示すだけでなく、戦略的に実施した修正によって重要な資産へのリスクがどのように軽減され、組織がアクティブな脅威に対して常に優位に立てるかを正当化できる。さらに、脅威インテリジェンスを統合することで、高リスクの脆弱性（多くの場合、規制上の危険信号となる）に迅速に対処できるようになり、コンプライアンス体制を強化できます。これにより、ISO 27001、NIST CSF、業界固有のガイドラインなどの規格における主要な要件に対応できます。​​ 

チーム間の連携​​ 

脅威インテリジェンスと脆弱性管理が統合されると、脅威を発見したチームとそれを解決するチームの間のサイロ化が解消されます。インテリジェンスアナリスト、インシデント対応者、脆弱性管理者、ITオペレーションは、共有データに基づく共通のプレイブックに基づいて作業を開始します。脅威情報は重大な新たな攻撃を検出するかもしれません。VMチームは迅速に露出を評価し、パッチを展開します。ITオペレーションは、システムへの影響を調整し、すべて協調されたワークフローで行います。​​ 

統合のための実践的なステップ​​ 

脅威インテリジェンスをVMプログラムに統合するのに、完全な見直しは必要ありません。それは、意図的で実現可能な一連の改善策である。重要なのは、既存のワークフローを強化できる箇所を把握し、コアプロセスを阻害することなく自動化を導入する方法を理解することです。これらの具体的な手順は、その移行を円滑に進めるためのロードマップとなる。​​ 

1. 既存のワークフローをマッピングする：まず、現在の脆弱性管理プロセスと、VMチームと脅威インテリジェンスチームの間で情報がどのように流れているか（または流れていないか）を文書化することから始めます。スキャンスケジュール、パッチ管理サイクル、および意思決定プロセスを理解する。同様に、組織内で脅威インテリジェンスがどのように収集され、共有されているかを明確にしてください。​​ 
2. 脅威インテリジェンスフィードとプラットフォームの統合:外部の脅威インテリジェンス情報ソースを脆弱性管理ツールに接続します。 これは、VMソフトウェアに直接統合された脅威インテリジェンスフィードを通じて実現できます。​​ 
3. リスクスコアリングによる優先順位付けの自動化:脆弱性データと脅威インテリジェンスインテリジェンストを組み合わせた自動リスクスコアリングシステムを活用して、脆弱性をランク付けします。 動的リスクスコア(例えばRecorded Futureのリスクスコア、MicrosoftのMSRC評価、CISAのKEVやEPSSのようなコミュニティ指標)は、新しい情報に基づいて継続的に更新されます。新たに発見された脆弱性を自動的にリスクとしてスコアリングし、そのスコアを使ってパッチキューを自動的に並べ替えるワークフローを設定しましょう。​​ 
4. リアルタイムモニタリングのためのダッシュボードを作成する: 組織の脆弱性リスクの状況を統合的かつリアルタイムで把握できるダッシュボードやレポートを作成しましょう。これらのダッシュボードは脆弱性スキャンの結果と脅威インテリジェンス指標を融合させるべきです。セキュリティオペレーションセンター（SOC）のアナリストは、このようなダッシュボードを監視することで、重要な情報更新を把握できる。ネットワーク内に存在するCVEに対して新たな脆弱性が検出された場合、即座に警告を発することができます。ダッシュボードは継続的な可視性を提供し、技術チームと経営幹部が脆弱性リスクの現状を一目で理解するのに役立ちます。​​ 
5. 脅威の傾向に基づいて継続的に洗練 :統合は一度きりのプロジェクトではありません。継続的な改善が求められる。各パッチ適用サイクル後、または重大な脅威が発生した後に、チームがそこから得られた教訓をレビューするフィードバックループを確立する。脅威インテリジェンスはどの脆弱性が最も重要かを正しく予測できたのでしょうか?入手可能な情報にもかかわらず、見逃していた脆弱性を明らかにしたインシデントはありましたか？ これらの知見を活用して、業務プロセスを調整してください。脅威の傾向は絶えず変化するため、統合プログラムもそれに合わせて変化させる必要があります。​​ 

Recorded Future:包括的なサイバーセキュリティアプローチを取る​​ 

Recorded Futureのインテリジェンスプラットフォームは、脅威インテリジェンスと脆弱性管理のギャップを埋め、サイバーリスク削減に真に包括的なアプローチを可能にします。Recorded FutureのVulnerability Intelligenceモジュールを使用すると、組織はリアルタイムで状況に応じたインテリジェンスを取得できます。 ワークフローに直接統合されます。​​ 

• リアルタイムリスクスコアリングとアラート: Recorded Futureは、各新たに出現する脆弱性に対して動的リスクスコアを提供し、アクティブなエクスプロイトの利用可能性、脅威アクターによる言及、マルウェアへのリンク(例:ランサムウェア）、そしてアンダーグラウンドな噂話。セキュリティチームはCVSSのみに頼るのではなく、脅威に配慮したリスク評価を把握し、どの脆弱性が即時の対応を必要としているかを把握します。​​ 
• 実用的な文脈と情報: プラットフォーム内の各脆弱性エントリーは文脈で豊かにされています。アナリストは脆弱性が 脅威アクター / 敵対者 やマルウェアと既知の関連があるか、ダークウェブ情報源に言及があるか、あるいは概念実証的なエクスプロイトが流通しているかを迅速に確認できます。 Recorded Futureの Intelligence Graph(R)は 、オープンウェブ、ダークウェブ、技術情報源、そして自社の調査データを相関させ、全体像を描き出しています。​​ 
• VMツールやワークフローとの統合: Recorded Futureは、TenableやQualysのような脆弱性管理システム、ServiceNowのようなITサービス管理プラットフォーム、SplunkのようなSIEMなどの主要なセキュリティソリューションと連携し、ツールの切り替えを排除します。統合には、脅威インテリジェンスを他のツールに送信することや、Recorded Future Platformへのデータ取り込みが含まれます。当社の Tenable Connectorのような自動ウォッチリストコネクターは、スキャンデータを Recorded Future 脆弱性ウォッチリストに自動同期させ、チームが常に最新の露出リストを技術スタックに監視できるようにします。 さらに、柔軟なAPIとブラウザ拡張機能は、独自のシステム向けにカスタム統合もサポートしています。​​ 

これらの機能により、 Recorded Future 組織が優先順位を付ける修復 / 復旧 / 改善を実用的なインテリジェンスで提供し、手作業での調査にかかる時間を節約し、高リスク脆弱性の露出ウィンドウを大幅に短縮します。 Recorded Futureは、反応的な脆弱性管理から脅威に配慮した効率的、そして最終的により効果的なプログラムへと移行する力を与えます。​​ 

現代プログラムのためのベストプラクティス​​ 

適切なツールがあっても、成功は、インテリジェンス主導型の脆弱性管理プログラムの効果を最大化するためのベストプラクティスに従うかどうかにかかっています。最新の統合型VMプログラムにおけるベストプラクティスをいくつかご紹介します。​​ 

• 定期的なスキャンではなく、継続的なモニタリングを採用する: 月に一度や四半期に一度の脆弱性スキャンではなく、連続的または少なくともより頻繁な発見に移行しましょう。脅威は急速に進化し、新たな重大な脆弱性は次の予定されたスキャンを待てません。持続的スキャン、エージェントベースのモニタリング、 Third-Party Intelligence を組み合わせて、環境に新たな脆弱性をほぼリアルタイムで可視性で発見しましょう。​​ 
• ビジネス上重要な資産に合わせてパッチ適用を調整する：すべての資産が同じ価値を持つわけではなく、それらの資産に存在する脆弱性も同様に異なります。最も重要なアプリケーション、システム、およびデータを洗い出し、その情報を優先順位付けに反映させる。優先順位を付けて、ビジネスにとって最も重要なものを保護するように修正します。​​ 
• チーム間の協力を促進する: 脆弱性管理チーム、脅威インテリジェンスアナリスト、インシデント対応者、さらにはアプリケーション開発者との間で定期的なコミュニケーションと共同プロセスを促しましょう。組織間の壁を取り払うことで、全員がリスクの全体像を理解し、協力して取り組むことができるようになる。また、ITや開発チームから緊急パッチ適用への賛同を得るのにも役立ちます。脅威インテリジェンスからパッチ未適用の影響を直接聞くことで、通常のITチケット以上の緊急性が生まれます。​​ 
• 成功を指標で測る: 継続的に改善し価値を示すために、脆弱性管理プログラムの効率性と効果を測る指標を追跡しましょう。主な指標としては、以下のようなものが考えられます。​​ 
  • 重大な脆弱性の修復/復旧/改善までの平均時間 (MTTR) (統合が成熟するにつれてパッチの適用は速くなりましたか?)​​ 
  • 未修正の脆弱性のエクスプロイク数(減少傾向?)​​ 
  • 全体的な攻撃対象領域の減少（おそらく、反復スキャンでの所見の減少、または情報によってスコア付けされた高リスクの露出の低下によって測定されます）​​ 
  • パッチSLAなどのコンプライアンス指標を満たしている​​ 
  • 脅威インテリジェンスの入力が予防措置につながる頻度​​ 

脅威インテリジェンスを活用した、よりスマートな脆弱性管理​​ 

脅威インテリジェンスと脆弱性管理の統合は、組織がサイバーリスクを管理する方法の根本的な近代化です。実際のコンテキストと自動化をVMプロセスに取り入れることで、セキュリティチームはより賢明な判断が下せます。攻撃で利用されやすい脆弱性を修正し、以前よりも迅速かつ効率的に修正できます。その結果、より正確であるだけでなく、今日の急速に変化する脅威の状況に対してもより機敏かつレジリエントな脆弱性管理プログラムが誕生しました。​​ 

脆弱性管理を次のレベルに引き上げる準備はできていますか?Recorded FutureのVulnerability Intelligenceソリューションは、その目標達成を支援します。 リアルタイムの脅威インサイト、自動リスクスコアリング、既存ツールへのシームレスな統合により、リスクを積極的に低減するために必要なすべてを提供します。​​