最新のトピックであり、その斬新さに誰もが心を奪われている。兵器化される方法などについては、誰も触れていない。インターネットは信じられないほど巨大で複雑になり、数多くの機密情報が露呈されるようになった。サイトを持ち、未知の資産や子会社を抱えている。それらを悪用する攻撃者が、ネットワーク/システムへの侵入や知的財産の流出を活性化している。我々の最近の調査では、以下のような事実が判明した:企業の攻撃対象は毎月9%ずつ変動しており、セキュリティ・ギャップの発見が難しくなっている。社に関して認識できていない。顧客資産に影響を及ぼす重要かつ危険度の高い脆弱性が内在している。企業の攻撃対象は、かつてないほど広大になり、また、脆弱になっているということだ。ような問題が再発し、自社のビジネスが麻痺することを常に恐れている。スポットライトを浴びている。我々は懸念すべきだろうか?端的に言えば、答えは「イエス」だ。後述するように、明るい側面もある。用いることで、規模/範囲/到達性/スピードなどの面で大きな優位性を得られる高い場面がいくつかあるだろう。以下は、その一部だ:偵察の自動化:組織/子会社が所有する資産/子会社/ブランド/サービスなどを、デバイスやファイルをマッピングして発見する。ディレクトリで公開された、認証情報などの機密情報を検索する。脆弱性の発見:対象となるネットワークの脆弱性を発見する。侵入と侵害:イニシャル・エクスプロイトとは、フィッシングのような手口でネットワークに不正アクセスすることだ。標的型攻撃では、ネットワークへの侵入後に、ウォーターリング・ホール攻撃を使用して、ネットワーク内の脆弱性を悪用することがある。データの窃取:ネットワークから機密データや重要なデータをコピーしたり、流出させたりする。企業利用を素早く禁止している。一つのユース・ケースは、フィッシング・キャンペーンだ。この種の用途に最適である。より作成されたEメールは、上司/同僚/友人などに加えて、信頼できる組織になりすますことが可能であり、その精度と信憑性は更に高まっている。フィッシングが関与することもあれば、盗まれた認証情報が悪用されることもある。悪用するハッカーたちが、このような攻撃を強化する可能性が極めて高い。利用して自社を監視し、攻撃者が手を出す前に脆弱性を修正することが可能だ。/ファイルなどを、効率よく発見できる。それらを手作業で行うと、数ヶ月の時間と、数十万ドルのコストが掛かるかもしれない。セキュリティ・チームが、リスクに対して効果的に優先順位をつける場合には、前提となる資産のビジネス・コンテキストを知ることが唯一の方法であり、機械学習が助けになる。保有するデータベースが、収益取引に関与していることを認識できる。機械学習は、決済メカニズム/重要データベース/ランダムなデバイスなどを区別して、資産のビジネス目的を決定し、そのリスク・プロファイルを分類できる。このようなコンテキストにより、リスクの優先順位付けが飛躍的に向上し、より高度な脅威インテリジェンスが得られる。適切な優先順位付けが行われないと、セキュリティ・チームは、緊急や重要といったラベルが貼られた脆弱性のリストに直面することになるが、実際には誤っていることも少なくない。最大限に活用して偵察を自動化し、攻撃対象領域をマッピングするという予測には、十分な根拠がある。セキュリティ・チームにも、新たな学習曲線に着手する時が来たのだ。防御目的で使用する際の、最も効果的で最適な方法を見つけることだ。いま、まさに、どこかの誰かが、あなたの組織の脆弱性を探している。この新しいツールを悪用する脅威アクターたちが、脆弱性を見つけ出すのは、時間の問題なのだ。脅威もさることながら、内在する攻撃対象領域を把握できない組織が、あらゆる分野に遍在しているのだと感じてしまいます。資本の統合とサプライチェーンの推進により、1つのインシデントが組織全体に、大きな影響を及ぼすようになっています。対して、セキュリティ・チームも逆転の発想で立ち向かう必要があるのでしょう。検索も、ご利用ください。