機械学習は、デジタル攻撃を阻止するための重要な防御手段です

公開: 2022-09-19

機械学習テクノロジは、IT セクターの多くの面で非常に貴重なものになっています。 Markets and Markets の調査によると、機械学習テクノロジの市場は年間 44% 以上成長しています。

機械学習テクノロジの需要を後押しする最大の要因の 1 つは、サイバーセキュリティ ソリューションの必要性が高まっていることです。 サイバー攻撃は年々増加しています。 幸いなことに、機械学習の進歩により、それらを簡単に止めることができるようになりました。

サイバーセキュリティにおける機械学習の最大の用途の 1 つは、デジタル攻撃面を阻止することです。 このアプリケーションで機械学習の利点を理解するには、これらのサイバー攻撃の性質と、それらを防ぐ最善の方法を理解することが重要です。

機械学習技術はどのようにしてデジタル攻撃面を阻止できるのか?

組織がデジタル フットプリントを拡大して、より多くの国でより多くのデバイスを使用してより多くの顧客にリーチするにつれて、内部および外部の両方の脅威アクターへの露出 (攻撃面) が増加します。 さらに悪いことに、多くのサイバー犯罪者が AI テクノロジーを使用して、これまで以上に壊滅的なサイバー攻撃を行っています。

幸いなことに、サイバーセキュリティの専門家も機械学習を使用しています。 機械学習で防御を強化する方法が増えています。 これには、機械学習を使用してデジタル攻撃面を阻止することが含まれます。

しかし、デジタル アタック サーフェスとは何であり、それを阻止するために機械学習が実際にできることは何でしょうか?

デジタル攻撃対象領域の概要

攻撃対象領域の増加は、セキュリティ侵害が避けられない災害のレシピにすぎないように思えるかもしれません。 幸いなことに、そうではありません。 多くの組織は、攻撃面のマッピングおよび監視の専門家と協力して、リスクを定量化し、侵害から保護するための修復手順を導入しています。

デジタル アタック サーフェスという用語は、組織に対して悪意のある攻撃を開始するために利用される可能性のある、組織が攻撃者にさらされた可能性のあるすべての攻撃ベクトルの合計を指します。 簡単に言えば、脅威アクターが組織へのアクセスを得るために利用できるテクノロジーは何ですか?

一見すると、ネットワーク化されたすべてのノードを単純にリストするのは簡単な主張のように思えるかもしれません。 詳細な検査が行われるとすぐに、以前は脆弱性とは見なされなかった多くの可能性のあるベクトルがすぐに見つかります。

最も一般的な種類の攻撃対象ベクトルは、既知のノードです。 これには、組織が管理するすべてのテクノロジーが含まれます。 ワークステーションやサーバーから、外部向けの Web サイトやパブリック API をホストする Web サービスまで。

2 番目の種類の攻撃対象ベクトルは、組織の直接の影響範囲外にあるすべてのマネージド テクノロジーです。 たとえば、シャドー IT など、IT チームの知らないうちにリスクが導入されていないか、忘れられているオンライン リソースがあるかどうか。

第 3 に、上記の領域だけでは不十分な場合でも、組織は独自のリソースを作成できる脅威アクターに対処する必要があります。 マルウェアやソーシャル エンジニアリングから、組織になりすまして資格情報やその他の機密情報を収集するために特別に作成されたリソースまで。

機械学習はどのようにして攻撃ベクトルを阻止できるのか?

機械学習技術を使用してサイバー攻撃を阻止することには、多くの利点があります。 それらのいくつかを以下に示します。

  • 機械学習は、サイバーセキュリティの専門家が、そうでなければ非常に反復的な特定のタスクを自動化するのに役立ちます。 これにより、より重要な脅威分析タスクに集中する時間を確保できます。
  • 機械学習テクノロジをトレーニングして、他の方法では検出が困難な脅威を認識することができます。 たとえば、フィッシングに使用される可能性のある電子メールのリスク スコアリング分析を実行できます。
  • 機械学習は、古いファイアウォールなど、サイバーセキュリティ インフラストラクチャの弱点を特定するのに役立ちます。 サイバーセキュリティ チームに ping を送信して、適切な変更を加えることができます。

その結果、機械学習は、あらゆるタイプの攻撃ベクトルを阻止する上で非常に貴重です。

機械学習が戦うように教え込まなければならない 5 つの一般的な攻撃ベクトル

サイバー犯罪者が使用するさまざまな攻撃ベクトルがあります。 それらに対処するには、機械学習テクノロジーをトレーニングする必要があります。 最大のものを以下に示します。

ユーザーとクラウドの資格情報

アカウント制限とパスワード ポリシーは、最も無視されているセキュリティ メカニズムの 1 つであり、世界中の組織に大きなリスクをもたらします。 ユーザーは、ソーシャル メディア プロファイルで組織の資格情報を再利用し、データ漏洩時に意図せずに資格情報を提供する習慣を身につけます。 もう 1 つの次元は、管理者が最小特権の原則を適用しない場合です。 これらのベクトルが組み合わさると、壊滅的なデータ侵害が発生する可能性があります。

サードパーティの API と Web アプリケーション

API はハッカーにとって魅力的な標的です。なぜなら、攻撃者が安全なシステムにアクセスして脆弱性を悪用できるからです。 API は、ユーザーの自動化された性質のために、アクセス制御の失敗、インジェクション、セキュリティの構成ミスなど、Web アプリケーションと同様の脆弱性に対して脆弱であることがよくあります。 新しい機械学習主導のサイバーセキュリティ ツールは、これらの脅威を認識するように訓練されています。

メールセキュリティ

メールのセキュリティは見過ごされがちです。 電子メールの 99 通に 1 通がフィッシングの試みであることに気付いた場合、フィッシング攻撃を阻止するために機械学習ツールをトレーニングする必要性をより高く評価するかもしれません。

攻撃者による電子メールのなりすましから保護するために、セキュリティ ポリシー フレームワークと同様の電子メール認証手段を導入する必要があります。 電子メールによってもたらされる 2 番目の主要なリスクは、マルウェアです。 リスクの高い添付ファイルをスキャンして排除するように構成されていないサーバーは、外部の脅威アクターがソーシャル エンジニアリングや悪意のある添付ファイルを介してアクセスできるようにします。

シャドー IT

明示的な IT 部門の権限なしにコンピューター システム、ハードウェア、アプリケーション、およびリソースを使用することは、シャドー IT と呼ばれます。 近年のクラウドベースのアプリとサービスの人気により、指数関数的に上昇しています。 シャドー IT は、従業員の生産性を高め、イノベーションを促進する可能性がありますが、データを漏えいさせ、規制コンプライアンス基準に違反する可能性があるため、組織に重大なセキュリティ上の懸念をもたらす可能性もあります。 機械学習ツールがシャドー IT システムの弱点を認識するようにトレーニングされていることを確認する必要があります。

管理されていない技術資産

クラウド テクノロジーが進歩するにつれて、組織は依然としてレガシー システムに接続している可能性があり、その逆も同様です。 これらは、エンタープライズ アプリケーションから廃止されたサードパーティ サプライヤへの承認された接続であった可能性もあります。 また、企業の IP アドレスや期限切れのストレージ ドメインへの内部リンクである可能性もあります。 これらの管理されていない資産は、ほとんどの場合、既知の脆弱性が修正されていない古いソフトウェアを実行しているため、熟練した攻撃者が簡単に悪用できるようになっています。

Digital Surface への攻撃を阻止するには、機械学習が不可欠です

デジタル攻撃面の制御を取り戻すには、全体的な攻撃面の可視性を取得する必要があります。 機械学習テクノロジーにより、このタスクがはるかに簡単になります。 これにより、それらがもたらすリスクを効率的に特定して管理することができます。 侵害が発生する前にリスクを修復するためのリアルタイムの監視ツールを提供できる業界のセキュリティ専門家と提携することで、サイバー セキュリティの可視性を迅速に達成できます。