What is Digital Risk Protection (DRP)?

デジタルリスクプロテクション(DRP)は、組織のデジタルフットプリントから発生する外部の脅威をプロアクティブに特定し、軽減することに焦点を当てたサイバーセキュリティ分野です。 DRPは、Webサイト、ドメイン、クラウド環境、ソーシャルメディアなどの公開資産を監視することで脆弱性や設定ミスを発見し、ブランドの評判、顧客の信頼、財務の安定性を保護するための予防措置を可能にします。

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What is Digital Risk Protection (DRP)?

組織にとってのデジタルリスク保護の重要性

DRPは、攻撃者や社内のセキュリティチームによって発見されていないサイバー脅威に光を当てます。 これらのリスクを管理しないと、ブランドの評判、財務、および運用を危険にさらす侵害につながる可能性があります。

  • ブランドの評判への影響: 顧客情報を漏洩させるデータ侵害は、組織の評判を著しく損なう可能性があります。
  • 財務上の損失と混乱: インシデントはダウンタイムを引き起こし、対応と修復のための望ましくないコストが発生します。 データ侵害は 、収益の損失などの間接的な損失につながるだけでなく、保険料の上昇や市場価値の低下などの長期的な結果につながる可能性もあります。
  • コンプライアンス with Regulations: GDPRやCCPAなどの データ保護 規制を遵守しないと、多額の罰金が科せられる可能性があります。 コンプライアンス違反は、法的措置や新しい市場への参入の困難につながる可能性もあります。

デジタルリスクプロテクション(DRP)の仕組み

DRP is a process that combines automated technology and human expertise to identify, assess, and mitigate digital risks. The automated technology—often called Digital Risk Protection (DRP) products—is often one component of a more comprehensive External Risk Management solution, which will normally include other capabilities like cyber threat intelligence, deep and dark web monitoring, and external attack surface management.

Definitions vary slightly but, in general, DRP capabilities include the detection of data exposures as well as all forms of brand impersonation: lookalike domains, phishing websites, fraudulent social media profiles, malicious applications that masquerade as an organization’s official app, and more.

Here’s how it works:

#1:デジタルフットプリント

最初のステップでは、組織のオンラインプレゼンスを包括的にマッピングして、公開された資産と潜在的な攻撃対象領域を明らかにします。 DRPプラットフォームは、自動化を使用してインターネットをクロールし、インデックスを作成します。

検索により、公開されたWebサイト、脆弱なドメインとサブドメイン、設定に誤りのあるクラウド環境、機密情報を含むデータ漏洩を特定できます。

継続的な監視

DRPは、変化や新たな脅威を継続的にスキャンすることで、組織のデジタルリスクの状況をリアルタイムで把握します。

自動チェックでは、次のものが検出されます。

  • 新たに公開された資産
  • 更新された脆弱性
  • 脅威アクターの戦術またはターゲットの変更。

また、人間のアナリストは、複雑な調査結果の評価、特定されたリスクのコンテキストの判断、アラートの正当性と重大度の検証にも役割を果たします。

リスクの優先順位付けとアラート

DRPシステムは、Common Vulnerability Scoring System(CVSS)などのスコアリング手順を利用して、潜在的な影響と悪用可能性に基づいて脆弱性と潜在的な脅威をランク付けします。 その後、アラートメカニズムにより、新たに特定されたリスクや既存のリスクの大幅な変更がセキュリティチームに通知され、タイムリーなインシデント対応が可能になります。

デジタルリスクプロテクションの3つの主要コンポーネント

堅牢なDRPプログラムには、デジタルリスクに効果的に対処するために、相互接続されたいくつかのコンポーネントが必要です。

サイバー脅威インテリジェンスの統合: DRPの洞察は、新たなデジタル脅威、攻撃者、および彼らの戦術に関するリアルタイムデータを組み込むことで強化されます。 信頼できるソースからの脅威フィードを統合して、特定されたリスクをアクティブな サイバー攻撃と関連付けることで、優先順位付けされた対応が可能になります。 インシデントログや資産インベントリなどの内部セキュリティデータとの相関関係により、組織固有のリスクプロファイルを理解するためのより深いコンテキストが提供されます。

攻撃対象領域の管理: 露出したすべての資産を特定して分類することにより、露出を最小限に抑えます。 継続的なスキャンにより、ドメイン、IPアドレス、クラウド環境、モバイルアプリが検出されます。 監視はシャドーITを検出し、セキュリティチームに未承認のサービスを警告して緩和します。

脆弱性 Assessment & Remediation: 脆弱性を特定し、実行可能な修復手順を提供します。 DRPプラットフォームは、スキャン、 ペネトレーションテスト、機械学習を使用して、ソフトウェアの欠陥、古い依存関係、および設定ミスを明らかにします。 パッチの適用、ソフトウェアの更新、脆弱性に対処するためのシステムの再構成など、実用的で実用的な推奨事項が提供されます。

DRPは、プロアクティブな エンタープライズリスク管理、セキュリティ体制の強化、貴重な資産の保護に必要なデータ、可視性、ガイダンスを組織に提供します。

デジタルリスク保護戦略の実施

DRPプログラムの構築には、現在のリスク態勢を評価し、改善のための明確な目標を定義することを中心としたアプローチが含まれます。

現在のデジタルリスク態勢の評価

その方法は次のとおりです。

  • 資産検出ツール、脆弱性スキャナー、 エンドポイント セキュリティ、脅威インテリジェンス フィード、インシデント対応計画など、既存の DRP 制御の有効性を評価します。
  • 保護されていないエクスポージャー、不適切な脆弱性管理、不十分な脅威認識、不十分なインシデント対応手順など、ギャップと弱点を特定します。

目標と優先順位の定義

その方法は次のとおりです。

  • DRPの目標をビジネス目標とリスク許容度レベルに合わせ ます。
  • 重要な資産を特定し、 デジタルリスクが運用と評判に与える影響を評価します。

その後、実装ロードマップを作成する時が来ました。

  • フェーズ1: 基本的な資産検出、脆弱性評価、基本的な脅威インテリジェンスの統合、リスクのトリアージ、および修復プロセス。
  • フェーズ 2: 境界セキュリティ範囲の拡大、高度な脅威検出、インシデント対応計画の改善、パフォーマンス メトリックの追跡。
  • フェーズ3: AI/MLを活用して予測リスク分析を行い、修復とレポート作成のワークフローを自動化し、DRPをIAM(Identity and Access Management)などの他のセキュリティシステムと統合します。
  • フェーズ4: リスクとニーズの変化に基づいて戦略を見直して更新し、ベスト プラクティスを常に最新の状態に保ち、制御とプロセスを洗練します。

効果的なデジタルリスク保護戦略を実施するための7つのベストプラクティス

技術的なツールやプロセスを超えて、成功はユーザーの認識、既存のセキュリティインフラストラクチャとのシームレスな統合、および継続的な改良にかかっています。

ここでは、DRPの効果を最大限に引き出す方法をご紹介します。

  1. 機能の拡張: DRPプラットフォームは、スタンドアロンのツールとして意図されたものではありません。 統合オプションを活用して脆弱性スキャナーにリンクし、DRPの結果に基づいて緩和策を優先します。 その他の統合オプションには、セキュリティ情報およびイベント管理(SIEM)システムや脅威インテリジェンスプラットフォームがあり、DRPアラートを広範なデータと関連付けてプロアクティブに対応できます。
  2. 定期的なトレーニング: 組織に関連する特定のデジタルリスクに焦点を当てたトレーニングセッションを頻繁に実施します。 DRPが全従業員の仕事をどのように保護するかについて説明します。 実用的なベストプラクティス:強力なパスワード、MFA、安全なブラウジング習慣、ソーシャルエンジニアリングの試みの認識
  3. 継続的改善ループ: DRPは、継続的なプロセスとして採用された場合に最も効果的です。 手順を定期的に見直し、フィードバックを収集し、インシデントから学び、アプローチを洗練して、進化する脅威に先んじます。
  4. ストラクチャード・リスクの優先順位付け: データの機密性、規制コンプライアンス要件、および侵害が発生した場合のビジネスへの影響に基づいて資産を分類するための明確な基準を定義します。 これにより、最もリスクの高い資産に対して、より優先順位の高い修復作業を最初に行うことができます。
  5. 資産インベントリを最新の状態に保つ: ドメイン、クラウドインスタンス、モバイルアプリなど、組織のデジタルアセットインベントリを定期的に更新します。ここでの正確性は、効果的なリスク評価とエクスポージャーの見逃しを防ぐために必要です。
  6. Harness Automation & AI: 資産の検出や脆弱性スキャンなどの反復的なタスクを自動化して、効率を向上させ、人為的エラーを減らします。 予測リスク分析システムは、悪用される前に潜在的な脆弱性を特定し、異常検出は脅威を示す異常なアクティビティにフラグを立てます。
  7. メトリクスによる測定と改善: リスクを検出する時間、脆弱性の修復にかかる時間、特定されたリスクの総数の経時的な減少などの主要業績評価指標 (KPI) を追跡します。 これらのデータポイントを使用して、長所、短所、改善すべき領域を特定します。

チェック・ポイントによるデジタル・リスク保護

デジタルリスク保護戦略には、関連するセキュリティツールと制御の導入だけでなく、次のことも含まれます。

  • ユーザーの意識醸成
  • DRPと既存のセキュリティインフラストラクチャの統合
  • フィードバックと収集されたデータの分析によるプロセスの継続的な最適化

チェック・ポイントは、組織が深刻なサイバーリスクを軽減できるよう支援します。 チェック・ポイントの外部リスク管理 は、攻撃対象領域の管理、デジタル リスク保護、脅威インテリジェンスなど、継続的な保護を提供する包括的なソリューションです。

デモをスケジュールして 、組織に対するリスクを定量化し、時間の経過とともに具体的な削減を実証します。

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