What Is Advanced Threat Prevention?
高度な脅威保護 (ATP) は、高度なサイバー攻撃から組織を保護するために設計されたセキュリティ ソリューションを表します。ATP は、潜在的な攻撃ベクトルを予測し、行動分析を実施することで、未知の脅威に先手を打つことができ、IT チームに将来を見据えたツールを提供します。
脅威を高度化させる要因は何ですか?
高度な脅威は、従来のセキュリティ防御を回避し、システム内に留まり、対策に適応する能力を備えているのが特徴です。これらの脅威は、多くの場合、高度な技術を使用してセキュリティ対策を回避します。
以下の攻撃ベクトルにより、攻撃者はマルウェアや攻撃の展開をより高い確率で成功させることができます。
ゼロデイ
ソフトウェアには、事前に発見されないセキュリティ上の弱点が含まれていることがよくあります。開発者はこれらの脆弱性を監視し、パッチのリリースに尽力することがあります。
しかし、脆弱性が依然として網をすり抜けてしまう可能性があります。「ゼロデイ」とは、開発者がパッチをリリースする前にサイバー犯罪者が悪用できる、新たに発見された脆弱性を指します。ゼロデイという用語は、ベンダーまたは開発者が欠陥に気付いたばかりで、攻撃を受ける前にその欠陥に対処する時間がゼロ日しか残されていないことを意味します。
ゼロデイが発見されると、攻撃者にはまったく保護されていない新しい侵入方法を提供することになります。
フィッシングとアカウント乗っ取り
攻撃者が利用できる侵入手法はソフトウェアの脆弱性だけではありません。フィッシングは、従業員やチームメンバーの日常的なワークフローを悪用し、攻撃者がアカウント乗っ取り攻撃を実行できるようにします。
フィッシング攻撃は、文法スキルとソーシャルエンジニアリング能力の範囲が異なります。スピアフィッシングは通常、フィッシングのリスクが最も高く、特定の個人または組織に焦点を絞った、非常にターゲットを絞ったタイプの攻撃です。
攻撃者は多くの場合、次のような関連する個人情報を収集するために時間をかけます。
- ターゲットの役職
- 興味
- ソーシャルメディア活動
膨大な量の個人データがオンラインで簡単にアクセスできるため、サイバー犯罪者は高度にカスタマイズされた欺瞞的なメッセージを作成し、成功する可能性が高まります。このタイプのフィッシング攻撃の目的は次のとおりです。
- 被害者を誘導して機密情報を渡す
- 偽の請求書の場合、従業員を騙して送金させる
高度な回避技術（AET）
こうした侵入手法に加えて、高度な攻撃者は、被害者のネットワークへの侵入やネットワーク内での動きを隠すことにも長けています。高度な攻撃の中には、複数の回避方法を組み合わせて、通常のネットワーク トラフィックと区別できないものもあります。
具体的な回避方法は攻撃によって異なります。
- フィッシングでは、攻撃者は偽のログイン ページにアクセスした後に各 IP をブロックしてフィッシングサイトの削除を偽装するなど、調査対策のテクニックを実装しています。
- 攻撃者が依存している マルウェアの場合、マルウェアの一部を暗号化すると、ウイルス対策ツールによるシグネチャベースの検出を回避できるようになります。ウイルス対策ソフトは文字列を内部データベースと照合することができないため、マルウェアプログラムは実行直前に復号化プロセスを実行できるようになります。
Advanced Persistent Threats (APTs)
APT (Advanced Persistent Threat) は、熟練した執拗な攻撃者によって実行される、長期にわたる高度に標的を絞ったサイバー攻撃です。これらの攻撃は長期間検出されないよう設計されており、攻撃者は検出されずにシステムへのアクセスを維持できます。
APT は通常、ソーシャル エンジニアリング、カスタム構築されたマルウェア、長期的な侵入など、さまざまな手法を駆使してネットワークに侵入し、目的を達成します。これには膨大な時間とリソースが必要となるため、サイバーインテリジェンスコミュニティは、より優れた追跡を容易にするために、より有名な APT グループにラベルを付けています。
3種類の高度な脅威保護
現代の攻撃の範囲と深刻さはかつてないほど拡大しているため、高度な脅威保護方法では、誤検知のリスクなしに脅威を識別して除去する必要があります。
次の機能は、高度な脅威保護の 3 つの中核形式をカバーします。
#1. サンドボックス
サイバーセキュリティサンドボックスは、ファイルやプログラムを安全に実行するように設計された、制御された物理環境または仮想環境であり、損害を与える可能性のあるシステムやデバイスから分離されています。サンドボックスを使用すると、セキュリティ チームは、潜在的に悪意のあるコードを重要なシステムに展開する前に分析できます。
サイバーセキュリティでは、サンドボックスは、テスト後にソフトウェアが「安全」か「安全でない」かを評価するために使用されます。
多くの場合、コードはサンドボックス内で実行され、機械学習アルゴリズムやその他の人工知能技術によってその動作が分析されます。さらに評価が必要な場合は、サンプルをエスカレートしてより詳細な分析を行う場合があります。
#2. ゼロトラストアーキテクチャ
ゼロトラストアーキテクチャとは、「決して信頼せず、常に検証する」というコンセプトを実現するセキュリティフレームワークです。
プライベート ネットワークへのアクセスを求めるすべてのデバイスとユーザーに対して慎重な ID 検証を要求し、暗黙の信頼という前提を排除します。厳格なアクセス制御を使用することで、ゼロ トラストは攻撃対象領域を減らし、攻撃者がネットワークに侵入した場合でも横方向の移動のリスクを制限します。
#3. 行動分析
高度なマルウェアから企業の環境を保護するには、シグネチャベースの検出に頼ることはできません。この答えは、個々のコード行ではなく、悪意のある動作を検出する機械学習の能力です。機械学習ベースの保護は、アプリケーションとネットワークから履歴ログを取り込んで、通常のインタラクションのベースラインを確立します。
この方法では、難読化されたマルウェアが文字列を復号化して実行し始めると、動作分析によって前例のないアクションが停止され、セキュリティ チームに警告が送信されます。
チェック・ポイントで高度な仮想対策を実現
チェック・ポイントは、1990年代に最初のファイアウォールを開発して以来、サイバーセキュリティの最先端を走り続けてきました。Miercom レポートは、アプライアンスに対する高度なマルウェア、フィッシング、およびミューテーション攻撃のホストを利用して、チェック・ポイントのチェック・ポイント仮想対策アプリのストレス テストを実施しました。
チェック・ポイントは、攻撃方法を変更してセキュリティ デバイスを回避しようとする多態性株を含む、マルウェアのすべてのインスタンスを検出することができました。 悪意のあるフィッシング手法が電子メールとソーシャル メディア メッセージの両方でアプライアンスに対して課されました。 Miercom 独自のエンジニアリング戦術を使用しても、フィッシング URL の 90.7% が検出され、ブロックされました。 プロトコルファジング攻撃を受けている状況下でも、チェック・ポイントは高いCPU効率を維持しながら、ほぼすべての脅威を検出することができた。
チェック・ポイントは、セキュリティ・ゲートウェイおよびファイアウォール機能を通じて、妥協のないパフォーマンスを提供します。 統合コンソールを通じて、ネットワーク、クラウド、IoTデバイスの安全性を確保するルールとAIを管理します。
