脅威インテリジェンスには、サイバー攻撃に関する証拠に基づく情報の分析が含まれ、サイバーセキュリティの専門家がコンテキストに基づいて問題を特定し、検出された問題に対して的を絞ったソリューションを作成できるようにします。

オープンソースインテリジェンス(OSINT)と同様に、データに根ざした脅威インテリジェンスは、誰が攻撃しているのか、その動機と能力は何か、システム内の侵害の痕跡(IOC)を探す必要があるなどのコンテキストを提供し、セキュリティについて十分な情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

デジタルトランスフォーメーションが業界を再構築するにつれて、サイバーセキュリティの重要性は飛躍的に高まっています。 Statistaの 調査によると 、2033年までにサイバー脅威インテリジェンス(CTI)市場は440億米ドルを超えると予測されており、現代のビジネス戦略において、情報に基づいたデータドリブンな防御が果たす重要な役割が浮き彫りになっています。 これは、Recorded Future 2023 State of Threat Intelligence レポートで最近実施された調査の結果と一致しており、参加者の 70.9% が脅威インテリジェンスの収集と分析に重点を置いた専任チームを持っていることを示しています。

この記事では、効果的な脅威インテリジェンスがサイバーリスクを検出、分析、軽減し、プロアクティブなセキュリティアプローチを確保する方法について詳しく説明します。 そのコンポーネント、重要性、および侵入や攻撃を防ぐために組織内で実装する方法について学習します。

Threat Intelligenceに関するすべての詳細の概要については、包括的な Intelligence Handbook または、以下を読み続けてください。

Key Takeaways

• Threat Intelligenceはサイバーセキュリティにとって極めて重要であり、戦術的、技術的、運用的、戦略的インテリジェンスなどのさまざまな形式を通じて新たなサイバー脅威を理解し、緩和することで組織が積極的に防御を強化するのに役立つ証拠に基づく知識を提供します。
• 脅威インテリジェンスプラットフォーム(TIP)は、外部の脅威フィードと内部データを統合し、脅威の特定と対応を強化するための不可欠なツールであり、脅威インテリジェンスの効率を向上させるために、自動化されたデータ収集と分析に人工知能と機械学習がますます利用されています。
• 脅威インテリジェンスの実用的なアプリケーションには、インシデント対応とトリアージ、セキュリティ運用、脅威ハンティング、 脆弱性管理などがあり、サイバー脅威の迅速な対応と管理に不可欠であり、組織がビジネス継続性とデータ保護を維持するのに役立ちます。

脅威インテリジェンスとは？

脅威インテリジェンスには、データを収集、処理、分析して脅威アクターの動機、行動、標的を識別し、サイバー犯罪を防止および対処するための実用的な洞察を提供することが含まれます。

これは、 新たなサイバー脅威を含む潜在的なサイバー脅威に関する証拠に基づく洞察を組織に提供し、防御を積極的に強化し、情報に基づいたセキュリティ上の決定を下すために必要な知識を組織に提供する、進化する規律です。

ガートナー社によると、脅威インテリジェンスは、既存または新たな脅威に関するコンテキストや実用的なアドバイスなど、証拠に基づく洞察を提供し、対応戦略に役立てることができます。

しかし、脅威インテリジェンスとは具体的に何であり、その主要な構成要素は何でしょうか?

定義と目的

脅威インテリジェンスとは、次のことを指します。

1. サイバー脅威を特定して分析 し、情報に基づいたプロアクティブな防御を可能にする
2. 単なる脅威データの集約にとどまらない
3. 証拠とコンテキストを統合した包括的なビューを提供
4. 組織のサイバーセキュリティ戦略を導く

脅威インテリジェンスを解釈することで、組織は直面するリスクを理解し、潜在的な損害を軽減するための予防的な対策を講じることができます。

主要コンポーネント

効果的な脅威インテリジェンスは、包括的な情報にかかっています。 多様なデータ型を組み合わせる必要があります。

1. さまざまなソースから収集
2. コンテキスト化
3. 実用的なインサイトを提供するには

これには、内部システム、セキュリティ制御、クラウドサービスからの生データが含まれ、これらすべてが強固なサイバー脅威インテリジェンスプログラムの基礎となります。

目標は、脅威が有効であるという証拠と、効率的な軽減方法を提案する実用的な分析情報の両方を提供することです。

サイバー脅威インテリジェンスの重要性

脅威インテリジェンスはサイバーセキュリティにおいて極めて重要な役割を果たしており、脅威インテリジェンスは、特に企業を標的にして影響を与える可能性のあるサイバー脅威など、潜在的なサイバー脅威を理解するために重要になっています。 堅牢な サイバー脅威インテリジェンスプログラム に投資することで、組織はサイバー攻撃のリスクを軽減し、セキュリティスタンスを強化することができます。

しかし、脅威インテリジェンスはサイバーセキュリティの課題にどのように対処し、組織のセキュリティ体制をどのように強化するのでしょうか?

サイバーセキュリティの課題への対応

サイバーセキュリティの世界には、多くの課題があります。 対処すべきデータ量、攻撃ベクトルの急速な進化、熟練したサイバーセキュリティ担当者の不足などです。 ただし、脅威インテリジェンスは解決策を提供します。 さまざまなソースからのデータを統合、優先順位付け、認証することで、脅威インテリジェンスはデータの過負荷を軽減することができます。

機械学習は大量のデータの処理に役立ち、専門の担当者の必要性を減らします。 さらに、 脅威インテリジェンスプラットフォーム(TIP)は、進化する攻撃ベクトルの管理を次の方法で支援します。

• 外部脅威フィードと内部ログファイルの処理
• 優先順位付けされたコンテキストアラートの作成
• 組織が新しく洗練されたサイバー攻撃手法に適応できるよう支援します。

セキュリティ体制の強化

脅威インテリジェンス プログラムは、課題 に対処するだけでなく、組織のセキュリティ体制も強化します。 脅威インテリジェンスを組織戦略に組み込むことで、企業はサイバー攻撃から積極的に防御し、情報に基づいた意思決定を行うことで、セキュリティ専門家がリスクをより効果的に管理できるようになります。

サイバー脅威インテリジェンスプラットフォーム(TIP)は、統合された脅威インテリジェンスを次世代ファイアウォールやIDS/IPSなどのセキュリティツールに提供し、悪意のある脅威アクターの活動を検出してブロックする能力を強化します。

さらに、脅威データを継続的に監視することで、組織は自社のセキュリティ対策を業界のベンチマークと比較し、強みのある領域とセキュリティ強化の機会を認識できます。

さまざまな種類の脅威インテリジェンス

サイバー脅威インテリジェンスにはさまざまな形式があり、それぞれが異なる目的を果たし、組織内のさまざまな意思決定レベルに対応しています。

これらのフォームには、次のものが含まれます。

• 戦略的脅威インテリジェンス
• 戦術的な脅威インテリジェンス
• 技術的な脅威インテリジェンス
• オペレーショナル脅威インテリジェンス

しかし、これらのフォームには何が必要で、組織のサイバーセキュリティにどのように貢献するのでしょうか?

オペレーショナル脅威インテリジェンス

Operational threat intelligence focuses on understanding specific threats and campaigns. It provides real-time insights and actionable recommendations for dealing and understanding security vulnerabilities and attack techniques. Studying past attacks and drawing conclusions about threat actors' tactics, techniques, and procedures (TTPs), facilitates operational intelligence in helping organizations understand the ‘who', ‘why', and ‘how' of each cyber attack.

戦略的脅威インテリジェンス

戦略的脅威インテリジェンス は、脅威の状況を包括的に理解し、戦略的インテリジェンスを含む他の種類の脅威インテリジェンスを補完します。 この包括的なアプローチにより、組織は潜在的な脅威から保護するための情報に基づいた意思決定を行うことができます。 以下を提供します。

• 長期トレンド分析
• 組織に対する将来の攻撃につながる可能性のある重大なリスクの特定
• 地政学的要因や業界動向など、サイバーセキュリティの脅威の概要

このインテリジェンスにより、組織は脅威の状況を包括的に把握し、潜在的な脅威に先手を打つことができます。

これは、会社の取締役会など、高レベルの意思決定ガイダンスに依存する非技術的な利害関係者向けに設計されています。

技術的な脅威インテリジェンス

技術的な脅威インテリジェンス は、細部にまでこだわっています。 侵害の脅威の兆候と、マルウェアのシグネチャやIPアドレスなどの特定の技術的詳細に焦点を合わせます。 その目的は、脆弱性とマルウェアに関する詳細な情報を提供し、動作、配信メカニズム、およびシステムへの潜在的な影響に焦点を当てることです。

戦術的脅威インテリジェンス

最後に、「戦術的Threat Intelligenceでは、潜在アクターによって採用されている、モト、 TTPs 、 TTPs ( TTPs ) の概要を中心に説明します。 それは彼らの方法と戦略に関する重要な洞察を提供します。実用的なThreat Intelligenceを提供することで、戦術的インテリジェンスは、即時の脅威の状況に関する洞察を提供し、変化する攻撃者の行動や脅威への適応を可能にする上で重要な役割を果たします。 サイバーThreat Intelligenceサービスは、戦術的インテリジェンスの有効性に大きく貢献します。

業界全体の脅威情報を使用して潜在的な攻撃をモデル化することで、組織は特定の脅威に備えることができます。

脅威インテリジェンスのライフサイクルの役割

さまざまな形態の脅威インテリジェンスを理解することと、 脅威インテリジェンスのライフサイクル をナビゲートすることは別のことです。 このライフサイクルは、指示、収集、処理、分析、配布、フィードバックの 6 つの段階で構成されています。 各段階は、インテリジェンスプロセスの継続的な改善と洗練を確実にする上で重要な役割を果たします。 しかし、各段階には何が含まれ、なぜそれぞれが重要なのでしょうか?

要件と目的

「ディレクション」フェーズは、すべてが始まるところです。 ここでは、サイバー脅威インテリジェンスプログラムの目標が確立され、主要な利害関係者の意見が反映されます。 インテリジェンス要件は、組織に関連するサイバーセキュリティの質問に答えるように設定されています。 利害関係者からのフィードバックは、サイバー脅威インテリジェンスを利用するセキュリティチームのインテリジェンスの優先順位を理解するために重要であり、これらのインテリジェンス要件の文書化をガイドします。

データ収集方法

方向性が決まると、焦点はデータ収集に移ります。 これには、セキュリティログ、脅威フィード、専門家へのインタビューなど、さまざまな内部および外部ソースからの情報の収集が含まれます。 目標は、脅威インテリジェンスのライフサイクルの次の段階に情報を提供するために、できるだけ多くの関連データを収集します。

処理と整理

データ収集の後は処理です。 この段階では、収集されたデータを使用可能な形式に変換します。 これには、無関係なデータを除外し、残りの情報を構造化して効率的な分析を行うことが含まれます。 人工知能と機械学習の助けを借りて、傾向を特定し、次の段階のための貴重な洞察を提供することができます。

データの分析と解釈

脅威インテリジェンス分析フェーズには、次のものが含まれます。

• 処理した情報を実用的なインテリジェンスに変換する
• 敵対者プロファイリング
• 脅威の相関関係
• 行動分析

これらは、このフェーズの重要な要素です。

これらの要素は、脅威の性質と潜在的な影響を理解するために不可欠です。

普及と報告

分析が完了すると、普及フェーズでは、主要な推奨事項と結論が関連する利害関係者に確実に届きます。 配布の形式は、正式な 脅威インテリジェンスレポート からビデオフィードやプレゼンテーションまで、視聴者のニーズに応じてさまざまです。

フィードバックとイテレーション

最後に、フィードバックはサイバー脅威インテリジェンスのライフサイクルの重要な要素です。 これにより、提供されるインテリジェンスが組織の進化するニーズと優先事項を確実に満たすようになります。 フィードバックフェーズで特定された新しい質問やインテリジェンスのギャップは、次のサイクルで対処できるため、継続的な改善と改善が保証されます。

機械学習による脅威インテリジェンスの向上

今日の大規模なデータ処理では、オープンウェブ、ディープウェブ、ダークウェブ、テクニカルチャネルなどのさまざまなソースからのデータを効果的に組み合わせて、包括的な概要を作成するための自動化が必要です。

Recorded Future は、脅威データの収集と集約を改善するために、データをカテゴリ別に構造化する、複数の言語にまたがるテキストを分析する、リスク スコアを提供する、予測モデルを生成する、という 4 つの方法で 機械学習 技術を使用しています。

1. データをエンティティとイベントに構造化するには: 機械学習は オントロジーを使用してデータを分類し、エンティティとその関係を定義することで管理を容易にします。 これは、手動で並べ替えることなく言語間のイベントを認識し、オントロジーを活用してカテゴリと階層を理解するのに役立ちます。
2. 複数の言語でテキストを構成するには、 自然言語処理: さまざまな言語の非構造化テキストを構造化データに変換し、明瞭さとアクセシビリティを向上させます。類似したエンティティ (たとえば、テクノロジー企業と果物の「Apple」) を区別することで、データ分析が合理化され、精度が向上します。
3. イベントとエンティティを分類し、人間のアナリストがアラートに優先順位を付けるのを支援する: 機械学習は、人間の専門知識と AI の精度を組み合わせて、脅威を特定して優先順位を付けるためにリスク スコアを割り当てます。 この分類により、アナリストが誤検知に費やす時間が短縮され、より効率的な脅威評価が可能になります。 リスクの分類方法を自動化することで、アナリストが誤検知を選別し、何を優先するかを決定する時間が短縮され、Recorded Futureを使用するITセキュリティスタッフは 、レポートの作成に費やす時間を34%削減できます。
4. 予測モデルを通じてイベントやエンティティの特性を予測すること:予測モデルは過去のデータを用いて将来の脅威を予測し、脅威検知をより積極的にします。 データが増えるにつれて、これらのモデルはますます正確になり、潜在的なリスクを予測し緩和する強力なツールとなります。

脅威インテリジェンスツールとサービスの実装

脅威インテリジェンスプラットフォーム、脅威データフィード、人工知能はすべて、サイバー脅威インテリジェンス機能の強化とプロセスの合理化において重要な役割を果たします。 しかし、これらの 脅威インテリジェンスツールと サービスとはどのようなもので、脅威インテリジェンスプロセスにどのように貢献しているのでしょうか。

脅威インテリジェンスプラットフォーム

脅威インテリジェンス プラットフォーム (TIP) は、外部の脅威フィードと内部データを統合し、迅速な評価、優先順位付けされたリスク評価、スマートな脅威データの分析と視覚化などの機能を提供します。 サイバー脅威インテリジェンスプラットフォームは、より広範な市場と組織の業界の両方に固有の脅威をきめ細かく可視化し、効果的なチーム対応と新しい課題への適応に不可欠です。

脅威データフィード

脅威データフィードは 、脅威アクターのTTP、脆弱性、新しい攻撃などの最新情報を提供します。 これらは、次のような多様な情報で構成されています。

• 悪意のある IP アドレス
• ドメイン
• ファイルハッシュ
• マルウェアのシグネチャ
• セキュリティ傾向データ

これらのフィードは、意思決定プロセスを合理化し、対策をより迅速に展開できるようにします。

人工知能と機械学習

人工知能 と機械学習の手法は、次の分野でますます使用されています。

• データの構造化
• テキストの分析
• リスクスコアの提供
• 脅威インテリジェンスを向上させるための予測モデルの生成

自動化された データ収集と分析をサポートし、運用上の脅威インテリジェンスに関連する時間とコストを削減します。

脅威インテリジェンスの実践的なユースケース

脅威インテリジェンスは単なる理論上のものではありません。これは、さまざまなセキュリティドメインにわたる実用的なアプリケーションを備えた脅威インテリジェンスプログラムの重要な要素です。 セキュリティインシデントへの対応とトリアージから、セキュリティ運用や脅威ハンティングまで、組織がサイバー脅威を迅速に管理し、対応するのに役立つ重要なインサイトを提供します。 次に、 脅威インテリジェンスの主なユースケースを確認しましょう。

インシデント対応とトリアージ

インシデント対応とトリアージでは、脅威インテリジェンスが極めて重要な役割を果たします。これにより、平均検出時間(MTTD)や平均対応時間(MTTR)などの主要なパフォーマンス指標を測定でき、インシデント対応の有効性の評価に役立ちます。

脅威インテリジェンスをインシデント対応に統合することで、組織は対応時間を大幅に短縮し、ビジネス継続性とデータ保護を維持できます。

セキュリティ運用と脅威ハンティング

セキュリティ運用において、脅威インテリジェンスは、 高度なサイバー脅威(高度で持続的な脅威など)をプロアクティブに特定して軽減する上で重要な役割を果たします。 AIテクノロジーと行動分析は、ネットワークアプリケーションのプロファイルを開発し、ユーザーとデバイスのデータを分析することで、脅威を発見する能力を強化します。

脆弱性管理とリスク分析

脆弱性管理では、オペレーショナルインテリジェンスを含む効果的な脅威インテリジェンスプログラムが不可欠です。 積極的に悪用されている重大な脆弱性を特定し、組織がパッチ適用の優先順位を付け、潜在的なソフトウェアの脆弱性に先制的に対処することを可能にします。

不正防止

組織の安全を守るためには、データやブランドの 不正使用を防ぐ ことが重要です。 地下と地表の両方からの脅威インテリジェンスを統合することで、脅威アクターの戦術と動機に関する深い洞察を得ることができます。 また、データやブランドも必要です。

セキュリティのリーダーシップ

セキュリティリーダー は、限られたリソースと、進化する脅威から保護する必要性とのバランスを取る必要があります。 脅威インテリジェンスは、脅威の状況をマッピングし、リスクを評価し、情報に基づいたタイムリーな意思決定を行うために必要なコンテキストを提供するのに役立ちます。

サードパーティリスクの低減

組織がデータ収集をデジタル化して拡大するにつれて、従来のリスク管理手法では不十分になり、最新のセキュリティ課題に必要なコンテキストが不足しています。 脅威インテリジェンスは、 サードパーティの脅威環境に関するリアルタイムの洞察を提供し、リスクの評価と管理を強化します。

よくある質問

脅威インテリジェンスの3Pとは?

脅威インテリジェンスの 3 つの P は、プロアクティブ、予測、予防です。 これらのアプローチは、潜在的な脅威が顕在化する前に積極的に探し出し、特定することで、セキュリティ専門家の脅威インテリジェンス能力を強化するための鍵となります。

脅威インテリジェンスチームは何をしますか?

脅威インテリジェンスチームは、攻撃者、その能力、動機に関するデータを分析し、サイバー攻撃(セキュリティ侵害、データ盗難など)を防ぎます。 これは、情報セキュリティの重要な側面です。

まとめ

脅威インテリジェンスは、堅牢なサイバーセキュリティに不可欠であり、サイバー脅威を予測して軽減するための知識を組織に提供し、セキュリティ体制を強化します。 さまざまな形態の脅威インテリジェンスとそのライフサイクルを理解し、適切なツールとサービスを採用することで、組織はサイバー脅威に先手を打つことができます。

Recorded Futureの脅威インテリジェンスサービスがサイバーセキュリティ戦略をどのように変革できるかを直接確認するには、今すぐ デモをご予約 ください。

この記事は2024年6月12日に公開されました。