サイバーセキュリティにおける脅威インテリジェンスとは? 秘密暴露！

脅威インテリジェンスとは?

脅威インテリジェンスは、サイバー脅威インテリジェンスとも呼ばれ、組織が標的にしたリスク、標的にする予定のリスク、または現在攻撃しているリスクを理解するために利用するデータです。 データによって駆動される脅威インテリジェンスは、誰があなたを攻撃しているか、その動機は何か、システム内でどのような侵入指標を探す必要があるかなどのコンテキストを提供し、情報に基づいたセキュリティ上の決定を下すのに役立ちます。 この情報は、重要なリソースを盗むことを目的としたサイバー攻撃を計画、防止、および認識するために使用されます。

脅威インテリジェンスは、企業がこれらの脅威に関する実践的な知識を獲得し、効果的な防御システムを開発し、収益と評判を損なう可能性のあるリスクを軽減するのに役立ちます。 結局のところ、集中的な攻撃には標的を絞った防御が必要であり、サイバー脅威の情報により、より積極的な保護が可能になります。

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脅威インテリジェンスの重要性

脅威インテリジェンス システムは、新規または既存の悪意のある攻撃者や脅威に関するさまざまなソースから生データを収集します。 このデータは、自動化されたセキュリティ制御システムが使用する可能性のある情報を含む脅威インテリジェンス フィードと管理レポートを提供するために、調査およびフィルタリングされます。 このタイプのサイバーセキュリティの主な目的は、高度な持続的攻撃、ゼロデイ攻撃、脆弱性、およびそれらから企業を保護する方法によってもたらされる危険性について、企業に情報を提供し続けることです。

一部の企業は、脅威データ ストリームを自社のネットワークに統合しようと努力していますが、追加されたすべてのデータをどう処理すればよいかわかりません。 これにより、何を優先して無視するかを選択するスキルを欠いているアナリストが増えます。

サイバー インテリジェンスシステムは、これらの懸念事項のそれぞれを解決できる可能性があります。 最良のソリューションでは、機械学習を使用して情報の処理を自動化し、既存のオプションを組み込み、複数のソースから非構造化データを収集してから、侵害の痕跡 (IoC) に関する情報と脅威プレイヤーの計画に関する情報を提供してリンクを見つけます。 、方法論、および手順 (TTP)。

脅威情報は、タイムリーであり、コンテキストを提供し、選択担当者が理解できるため、実用的です。

脅威インテリジェンスは、脅威データの処理を支援して敵対者を真に理解し、インシデントに迅速に対応し、攻撃者の次の動きを予測することで、あらゆる規模の企業を支援します。 このデータにより、SMB は、他の方法では範囲外になる可能性のあるレベルの保護を達成できます。 一方、大規模なセキュリティ チームを持つ企業は、外部の脅威インテリジェンスを使用し、アナリストの能力を高めることで、コストと必要なスキルを削減できます。

脅威インテリジェンスのライフサイクル

インテリジェンス ライフサイクルとは、意思決定と行動のために生データを洗練されたインテリジェンスに変換するプロセスです。 研究では、インテリジェンス サイクルのわずかに異なるいくつかのバリエーションに出くわすことになりますが、目的は同じままです。つまり、脅威インテリジェンス プログラムの開発と実装を通じてサイバーセキュリティ チームを導くことです。

脅威は継続的に発展するため、脅威インテリジェンスの管理は困難であり、企業は迅速に対応して効果的な行動を取る必要があります。 インテリジェンス サイクルは、チームがリソースを最大化し、脅威に効果的に対応するための構造を提供します。 このサイクルには、フィードバック ループで最高潮に達し、継続的な改善を促進する 6 つの部分があります。

ステージ 1 –要件

要件段階は、特定の脅威インテリジェンス操作のロードマップを確立するため、脅威インテリジェンス ライフサイクルにとって重要です。 計画のこの段階で、チームは利害関係者の要求に基づいて、インテリジェンス プログラムの目的と方法について合意します。

組織の基本的な価値観、その後の選択の大きさ、決定の適時性などの特性に基づいて、インテリジェンスの目標に優先順位を付けます。

ステージ 2 –コレクション

次のステップは、最初の段階で確立された基準を満たす生データを収集することです。 ネットワーク イベント ログや以前のインシデント対応の記録などの内部ソースや、オープン Web、ダーク Web などの外部ソースなど、さまざまなソースからデータを収集することが不可欠です。

脅威データは一般に、悪意のある IP アドレス、ドメイン、ファイル ハッシュなどの IoC のリストと見なされますが、顧客の個人情報、貼り付けサイトからの生コード、報道機関やソーシャル ネットワークからのテキストなどの脆弱性情報も含まれる場合があります。メディア。

ステージ 3 –処理中

取得した情報を組織が使用できる形式に変換することを加工と呼びます。 得られたすべての生データは、個人またはロボットによって処理される必要があります。 さまざまな収集方法では、異なる処理アプローチが必要になることがよくあります。 人による報告は、関連付けて分類し、矛盾を解消して検証する必要がある場合があります。

セキュリティ ベンダーのレポートから IP アドレスを抽出し、セキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) ソフトウェアにインポートするために CSV ファイルに追加することは、その一例です。 より技術的な文脈では、処理には、電子メールからの兆候の収集、追加データによる補強、および自動ブロックのためのエンドポイント保護システムとの対話が必要になる場合があります。

ステージ 4 –分析

分析は、処理されたデータを意思決定のためのインテリジェンスに変換する人間の活動です。 状況に応じて、考えられる危険の調査、攻撃を防ぐための緊急の対策、セキュリティ制御の強化、または新しいセキュリティ リソースへの投資の妥当性などの判断が含まれる場合があります。

情報の伝達方法は非常に重要です。 意思決定者が理解または使用できない形式で情報を提供するためだけに情報を収集および分析することは、無意味で非効率的です。

ステージ 5 –普及

その後、最終製品がターゲット ユーザーに配布されます。 実用的なものにするためには、脅威インテリジェンスが適切な人に適切なタイミングで到達する必要があります。

また、インテリジェンス サイクル全体で継続性を確保し、学習が失われないように追跡する必要があります。 他のセキュリティ システムと連携するチケット発行システムを使用して、インテリジェンス サイクルの各段階を追跡できます。新しいインテリジェンスの需要が発生すると、チケットを提出し、作成し、評価し、さまざまなチームのさまざまな個人が対応することができます。 1 か所。

ステージ 6 –フィードバック

脅威インテリジェンス ライフサイクルの最後のステップでは、配信されたレポートに関する情報を収集して、将来の脅威インテリジェンス アクティビティに変更が必要かどうかを評価します。 利害関係者の優先順位、インテリジェンス レポートを受け取る頻度、およびデータを共有または提示する方法はさまざまです。

サイバー脅威インテリジェンスの種類

サイバー脅威インテリジェンスには、戦略、戦術、運用の 3 つの層があります。

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結論

サイバーセキュリティの最前線に関係なく、あらゆる規模の組織がいくつかのセキュリティ上の懸念に直面しています。 サイバー犯罪者は常に、ネットワークに侵入して情報を盗む新しい独創的な方法を考え出しています。 この分野には重大なスキル ギャップがあり、事態をさらに複雑にしています。サイバーセキュリティの専門家が十分にいないということです。 ただし、企業は熟練したサイバーセキュリティの専門家に多額の報酬を支払う準備ができています.

そのため、認定資格を取得して、高給のサイバーセキュリティの仕事に就く資格を得てください。