ランサムウェアからインフラストラクチャーを守る – 思想家たち

ドクター・アヴィヴ・イェヘツケル、共同創設者兼CTO、Cynamics

病院から学校まで、肉加工工場まで、ランサムウェア攻撃者にとってはどの業界も無視できない。ランサムウェアは今年だけで米国企業に368億ドルの損失を与える。ネットワークとセキュリティの運用者は、ランサムウェア攻撃を防止し、軽減するために、高レベルのネットワークカバレッジが必要である。アーキテクチャーの複雑性が増すにつれ – これには、レガシーのオンプレミス、仮想、クラウドコンポーネントがネットワークで実行される – 完全な可視性を得ることはほぼ不可能になっている。現状は機能していない。新しいアプローチが必要である。

現在のソリューションはネットワークのニーズを満たせない

ネットワークはサイズ、スケール、ボリュームが増加している。業界横断的に、これらのネットワークはデータの大量を処理しており、エンドポイント、接続性（内部と外部）、ネットワークサイト（物理的および論理的）が増え続けている。ネットワークはスケールと複雑性が指数関数的に増加している一方で、ほとんどのセキュリティソリューションは依然として伝統的なアプローチ、たとえばアプライアンスやエージェントに依存している。これらはこのレベルの複雑性やデータのボリュームに適していない。

現在のネットワーク検出および対応（NDR）ソリューションは、よりシンプルな時代のネットワークを対象としたアプローチに基づいている。ソリューションは労力がかかり、実装が高額で、効果が低下している。これらには、アプライアンス、センサー、プローブを配置してネットワークデータを収集および分析することが含まれる。しかし、ネットワーク全体をこれらのアプライアンスでカバーすることは不可能である。100％のネットワークデータを分析する必要がある – これは実用的ではない。会社は毎日、ネットワークの小さな部分にのみカバレッジと検出を制限することで妥協しなければならない。これにより、ネットワークのほとんどが脆弱な盲点となる。

さらに、ほとんどのNDRプロバイダーは、アプライアンスベースのアプローチを使用して、ネットワークトラフィックを分析するためにポートをタップまたはスパンする。これは簡単にスケールアップできず、組織の攻撃面を拡大し、クライアントネットワークのコアへの直接的なバックドアとなる。今日の相互接続されたデジタル環境では、このアプローチは、複雑なスマートネットワーク全体にわたる十分な透明性を提供できず、組織を盲点にさらす。

可視性と新規性の問題

ほとんどのランサムウェア攻撃は、通常、ネットワークパーミターの脆弱性を介して可能になるネットワーク侵害で始まる。悪意のあるアクターはネットワーク内を移動し、被害を最大化しようとし、ホストを感染させて攻撃に使用するまで、ネットワーク内を移動する。監視されていない盲点を見つける – 監視されていない領域を残すと、サイバー犯罪者が潜入するための多くの余地が生まれる。

別の重大な問題もある。ほとんどの検出ソリューションでは、新規性が見逃される。既知のランサムウェア活動に関連する特定のシグネチャやルールに基づいてトレーニングされている。これらは新しいバリエーションやランサムウェア攻撃のタイプを検出できず、既知のシグネチャからのわずかな変更で攻撃が見逃される可能性がある。

AIとMLの役割

人間の分析者は、どれほど賢くて有能であっても、単独で今日のネットワークを監視することはできない – アプライアンスやエージェントでネットワーク全体をカバーすることもできない。ただし、ネットワークの一部をカバーしないことは選択肢ではない。攻撃者やサイバー犯罪者は、常に潜入し、内部に侵入する方法を探している。

これらの課題をどのように克服できるか。AIと機械学習（ML）技術は、ネットワーク検出および対応において重要な役割を果たすことができる。MLは、ネットワークトラフィックのわずかなサンプルに基づいて、100％のネットワークトラフィックの動作を推測するために使用できる。さらに、ネットワークパターンが合法的か疑わしいかを自動的に判断し、ネットワークの変化する傾向を「理解」することができる。

MLとAIが役立つのは、攻撃の兆候となる隠れたパターンを検出できることである。ネットワークで実際に何が起こっているかをリアルタイムで明らかにする。これにより、ネットワーク全体をカバーする必要性がなくなり、ランサムウェア攻撃の新しい形態に対処することができる。

革新が必要

ランサムウェアは無慈悲である。レガシーセキュリティソリューションが機能していないことは明らかである。組織に数十億ドルを費やし、止めることができない脅威である。しかし、ネットワークが複雑化し、レガシーコンポーネントと新しいコンポーネントが混在する場合、止めることは容易ではない。

サイバー犯罪者はAIを最大限に活用しているので、ネットワーク運用者も同様に活用する必要がある。新しいセキュリティ戦略には、AI駆動のサンプルベースのNDRが含まれるべきである。この種のソリューションは、ネットワークトラフィックの小さな部分を使用して、ネットワーク全体の正常な状態を学習し、他の方法では不可能な可視性を提供する。これは、ランサムウェアや今日運用中の他の多くのネットワーク脅威に対抗するために必要な種の革新的なソリューションの例である。