2025年に予測されるサイバー攻撃の進化とデータ資産への脅威
アクロニス脅威リサーチユニット（TRU）の分析は、2025年にAIを活用したサイバー攻撃手法が高度化し、データ資産に対するランサムウェアやデータ窃取のリスクが顕著に増加することを示唆しています。特に医療機関は、その取り扱う患者データの機密性・価値の高さから、依然として主要な標的となりやすく、インシデント発生時の被害が深刻化する可能性が高いと評価できます。
2024年下半期のデータでは、メールを悪用した攻撃が前年同期比で197%増加しており、これは攻撃ベクトルとしてのメールの有効性と、データアクセスを目的としたソーシャルエンジニアリング手法の洗練を示しています。加えて、ゼロデイ脆弱性の悪用やサプライチェーンへの攻撃拡大は、従来の境界防御では対応困難な、より深層的なデータアクセスリスクを高めています。さらに、医療DXの進展は、ネットワーク接続された医療機器やクラウド基盤といった新たな「データ接点」を生み出し、これらを狙う攻撃が増加すると予測されます。
これらの状況は、従来の静的なセキュリティ対策では不十分であり、高度な脅威データのリアルタイム分析に基づく検知・防御機能と、インシデント発生時における迅速かつ確実なデータ復旧能力を兼ね備えた、統合型のサイバープロテクション戦略が不可欠であることをデータは示唆しています。
サイバー攻撃が巧妙化・多様化する中で、データ資産を特定し、外部からの攻撃可能性を評価する「アタックサーフェス管理（ASM）」の重要性が増しています。「ASM導入ガイダンス」が公表された背景には、標的型攻撃の増加に対し、サーバー等の外部公開アセットに加え、クラウドサービスといった新たなデータポイントを含むIT資産全体を、外部からの観測データに基づいて発見・管理する必要性が高まっている現状があります。これは、データコンサルティングの観点からも、リスク評価の基礎となる重要なプロセスです。
Microsoft 365環境におけるデータ保護の課題
企業のクラウド移行が進み、Microsoft 365の導入が加速する一方で、新たなデータリスクが顕在化しています。「クラウドだから安全」という誤った認識は、セキュリティ対策における重要なデータ保護ギャップを生み出す要因となっています。Microsoft 365は高い利便性を提供しますが、その普及率とデータの集約性から、攻撃者にとって非常に魅力的な標的となります。
特に、EメールやTeamsを悪用したデータ窃取を伴うフィッシング攻撃、内部不正による機密データの持ち出し、あるいは誤操作による重要なデータの消失といったリスクが深刻化しています。これらのリスクは、データの可用性、機密性、完全性といったデータ保護の根幹を脅かすものです。それにもかかわらず、ユーザー責任範囲で求められるデータ保護対策の重要性、特にMicrosoft 365におけるバックアップや高度なアクセスログ分析といった対策の必要性について、正しく認識し、実行に移せている組織は限定的であるのが現状です。
不十分な対策が招くデータ保護の危機
Microsoft 365を導入しただけでセキュリティが万全だと考えるのは危険です。実際、データ消失、マルウェア感染、フィッシング詐欺といった既知のリスクに対して、追加的なデータ保護対策を講じていない組織が多く存在します。さらに、何らかの対策を実施している場合でも、それらが断片的であり、組織全体のデータ保護戦略に基づいているとは言えないケースが見受けられます。これは、データ分析に基づいたリスク評価や、対策の効果測定・評価のプロセスが十分に確立されていないことに起因していると考えられます。
高度化するサイバー脅威から重要なデータ資産を守るためには、データに基づいた継続的なリスク分析と、統合的かつ効果測定可能なデータ保護戦略の策定・実行が不可欠です。
データ量の増加とセキュリティ・運用への影響
組織内で扱うデータ量の継続的な増加、特に重複データの蓄積は、セキュリティ機器への処理負荷増大や運用負担の増加を招く直接的な要因となります。これは、効率的なデータ管理およびセキュリティ戦略の不在が、リソースの非効率な使用につながる典型的な例です。こうした状況下では、データトラフィックの可視化ツールとセキュリティ対策製品群を組み合わせ、暗号化されたトラフィックを含むデータフロー全体に対応できる多層的な防御体制の構築がデータ保護の観点からも不可欠です。
アタックサーフェス管理（ASM）とデータ資産の特定
「アタックサーフェス管理（ASM）導入ガイダンス」が示すように、組織の「アタックサーフェス」すなわち外部から攻撃可能なIT資産の特定と管理は、データコンサルティングの重要な一環です。これには、従来のサーバーなどの外部公開アセットに加え、「AWS」や「Microsoft Azure」といったクラウドアセットも含まれます。データがオンプレミス環境とクラウド環境に分散する現代において、これらの異なる環境にあるデータ資産を網羅的に把握し、外部からの可視性というデータに基づいてリスクを評価するプロセスは、効果的なセキュリティ戦略の出発点となります。
セキュリティソリューション連携によるデータ活用と効率的な多層防御
効率的な多層防御を実現するためには、個々のセキュリティソリューションが収集するデータを連携させ、より高度な分析を行う戦略が鍵となります。各ソリューションから得られるログデータ、トラフィックデータ、イベント情報を統合的に分析することで、単一のソリューションでは見逃しがちな脅威パターンを検知し、対応の速度と精度を高めることが可能です。これは、セキュリティ関連データの統合分析プラットフォーム構築や、データに基づいた自動化された対応ワークフローの設計といった、データコンサルタントが貢献できる領域でもあります。例えば、特定のソリューション（例: A10ネットワークスのソリューションとキーサイト・テクノロジーのソリューション）を組み合わせ、互いのセキュリティ関連データを連携させることで、重複する分析作業を削減し、リソースの有効活用を図ることができます。
重要インフラにおけるデータ保護リスクと多様化する脅威
昨今、政府機関、金融、製造業といった重要インフラ関連組織が高度なサイバー攻撃の主要な標的となっています。これは、これらの組織が扱うデータ資産の機密性、完全性、可用性が、社会や経済活動に与える影響が極めて大きいことを攻撃者が認識しているためです。多様化する攻撃手法、特にデータ可用性を標的とするDDoS攻撃や、検知を回避するために暗号化通信を悪用する攻撃に対し、重要データ資産を保護するための堅牢な対策が喫緊の課題です。
サイバー攻撃とインサイダー脅威によるデータリスクの拡大
サイバー攻撃の巧妙化に加え、悪意のある運用者によるデータ流出や破壊といったインサイダー脅威リスクの拡大は、データ保護戦略の見直しを迫っています。データやシステムの所在が変化し、攻撃手法が多様化する中で、これらの脅威は業務停止やデータ漏洩を引き起こし、結果として顧客の信頼失墜、ブランドイメージの低下、顧客離れといったデータに基づいたビジネスインパクトに直結し、企業の存続に関わる深刻な問題へと発展する可能性があります。
管理者は、今まで顕在化しなかった新たなリスク要因、特に内部からのデータ不正アクセスや操作リスクに対応する必要があります。目まぐるしい環境変化に対応しつつ、重要なシステムやデータを保護し、かつ最新技術に基づく利便性、効率性を実現するためには、システム構築・運用においてデータ保護とリスク管理の視点を常に持つ必要があります。
重要情報を扱うシステムの要求策定とクラウド移行
IPAが公開した「重要情報を扱うシステムの要求策定ガイド」は、重要データ資産を保護するためのシステム要件を定義する上で有用なフレームワークを提供します。このガイドラインは、システムの特性を考慮し、適切なデータ保護対策を決定するための手引きとなります。オンプレミス環境からクラウドへのシステム移行を検討する際には、このガイドラインの内容と照らし合わせながら、データ保護、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスといった観点から優先的に考慮すべき「5つのポイント」を詳細に分析することが不可欠です。これは、データコンサルタントがクラウド移行プロジェクトにおいてデータリスク評価や要件定義の支援を行う上で重要な視点となります。
例えば、富士通が2025年度より提供開始予定の新たなソブリンクラウド「Fujitsu クラウド サービス powered by Oracle Alloy」は、「重要情報を扱うシステムの要求策定ガイド」で求められる特定の項目、特にデータ主権や特定の規制要件への対応といった課題に対して、どのようにデータ配置や管理のアプローチで解決を図るのか、そのポイントを分析することが重要です。
DDoS攻撃のビジネスインパクト分析とリスク評価
DDoS攻撃は、オンラインサービスの可用性を直接的に侵害し、場合によってはサービス提供を完全に停止させることを目的としたサイバー攻撃です。この攻撃が組織にもたらす影響は多岐にわたり、直接的な収益機会の損失や復旧コストに加え、組織の評価低下、顧客離れによる長期的なビジネスインパクト、重要インフラへの影響、さらには身代金要求や、不正侵入・情報窃盗といったより深刻なデータ侵害の隠蔽手段として悪用されるリスクを含みます。これらの脅威がデータに基づくビジネス継続性やレピュテーションに与える潜在的な損害は大きく、その深刻さからDDoS攻撃がIPAの「情報セキュリティ10大脅威 2025」に再びランクインしたことは、データが示すリスクの高まりを示す重要なシグナルです。DDoS攻撃は決して過去の脅威ではなく、今後も攻撃手法が進化し続けると予測されるサイバー攻撃の一形態であり、組織のシステムが標的とならないよう、最新の攻撃動向データを継続的に収集・分析し、その分析結果に基づいた適切な防御策を講じることが不可欠です。
ネットワーク可視化のデータ分析課題と暗号化通信に潜む脅威
前述の「情報セキュリティ10大脅威 2025」で上位を占めた「ランサム攻撃による被害」や「サプライチェーンや委託先を狙った攻撃」が継続的に深刻な脅威である背景には、ネットワーク可視化におけるデータ分析上の課題が密接に関係しています。IoTデバイスの増加やリモートワークの普及に伴い、ネットワークトラフィック量は爆発的に増加しており、企業はネットワーク内の通信データ全体を網羅的に把握・分析することが困難になっています。
また、可視化対象の拡大は、収集・処理・分析すべきデータ量の増大を招き、運用負荷を大幅に増加させています。これに加え、高度なセキュリティ関連データの分析に必要な専門スキルの確保や、リソース不足が現実的な課題として顕在化しています。さらに、分析精度の問題から発生する過検知による大量のアラートは、真の脅威を示すデータポイントを見逃す「アラート疲れ」を引き起こし、重要なセキュリティインシデントの発見遅延につながるリスクを高めています。これらの課題は、セキュリティ投資対効果（ROI）の確保という観点からも、可視化ツールの導入コストと得られるデータ分析結果のビジネス価値を慎重に評価する必要があることを示唆しています。
特に深刻なのは、現状の通信の大部分がエンドツーエンドでTLSなどによって暗号化されていることです。暗号化された通信チャネルを通じてランサムウェアなどのマルウェアが侵入する場合、従来のパケット検査といったセキュリティツールだけでは通信内容を分析できず、脅威の検知が困難になります。これは、セキュリティ関連データの分析対象そのものへのアクセスが制限されるという、データ分析における根本的な課題です。この可視性の欠如が、サイバー攻撃や内部不正によるデータ持ち出しなどの発見を遅延させるリスクを高めています。
多様化する攻撃手法へのデータ分析戦略
一口にDDoS攻撃といっても、「SYNフラッド攻撃」「アンプ／リフレクション攻撃」「DNS水責め攻撃」「GREフラッド攻撃」「HTTPレイヤー7攻撃」「BlackNurse」など、その攻撃手法は多岐に渡り、それぞれが異なるデータ特性やインフラへの影響を持ちます。効果的な検知・防御には、これらの攻撃手法が生成するトラフィックパターン、プロトコル、パケットサイズ、送信元/送信先情報といったデータを分析し、それぞれの攻撃タイプに最適化された検知・防御モデルを適用する必要があります。近年では企業ファイアウォール（FW）といった特定のインフラ要素を標的とした攻撃も確認されており、FWログや関連データの分析によって早期に攻撃を検知し、必要に応じて専用の防御システム導入を検討するといったデータに基づいた意思決定が求められます。
また、SSL/TLSなどの暗号化通信を悪用した攻撃に対抗するためには、暗号化通信の復号と、その後の通信内容のデータ分析が不可欠です。これには高度な技術と処理リソースが必要であり、復号・分析プロセスにおけるパフォーマンス課題や、誤検知の削減、分析結果の運用最適化といったデータ分析後の処理も大きな課題となります。必要なセキュリティ関連データを漏れなく収集できる適切な監視ポイントをネットワーク全体に配置するデータ収集設計が不十分であれば、分析対象データそのものが不足し、潜在的な脅威を見逃すリスクが著しく高まります。効果的なセキュリティ戦略は、質の高いデータを収集し、それを高度に分析し、得られた知見に基づいて対策を講じるデータドリブンなアプローチによってのみ実現可能です。
IPSとNDRにおけるデータ分析の役割と連携
「IPS（Intrusion Prevention System）」は、過去のインシデントデータや既知の攻撃パターンといった「既知の脅威データ」に基づき、トラフィック内のシグネチャを照合して防御アクションを実行します。対照的に、「NDR（Network Detection and Response）」は、ネットワークトラフィックにおける未知の振る舞いや異常を示すデータパターンをリアルタイムで分析し、未知の脅威や高度な攻撃を検知することに重点を置きます。これらIPSとNDRを組み合わせることは、分析対象とする脅威データの範囲を既知から未知へと拡張し、ネットワーク全体の監視データ分析能力を強化することにつながります。これにより、ゼロデイ攻撃やサプライチェーン攻撃といった、従来の単一的なデータ分析手法では検知困難であった脅威への対応力を向上させることが期待できます。
しかし、効果的なデータ収集基盤としての監視ポイントが適切に配置されていなければ、IPSやNDRが分析に必要とするネットワークトラフィックデータやイベントデータを網羅的に収集することが困難になります。これはデータ分析の精度に直接影響し、結果として誤検知の増加や重要な脅威の見逃しといったリスクを高めます。さらに、ネットワークトラフィックにおける重複データの増加は、IPSやNDRといったデータ処理・分析エンジン自体の負荷を増大させ、データ処理能力の低下や運用負担の拡大を招く懸念があります。
高度な脅威検知・防御のためのデータ分析戦略
特に政府機関、金融、製造業といった機密性の高いデータ資産を扱う組織は、高度なサイバー攻撃の主要な標的となりやすく、暗号化トラフィックを悪用した攻撃への対策はデータ保護の観点からも喫緊の課題です。しかし、SSL/TLSなどの暗号化通信の復号と、復号後の通信内容のデータ解析、そしてその分析結果に基づく誤検知の削減やセキュリティ運用の最適化は、多くの組織にとって技術的およびリソース的な大きな課題となっています。これは、分析対象データへのアクセス、高度な分析モデルの構築、そして分析結果の効率的な活用といったデータ分析の各段階における課題が集約されたものです。
これらの課題に対処し、脆弱性検知と高度な脅威防御を最適化するためには、特定のセキュリティソリューション間のデータ連携を強化するアプローチが有効です。例えば、Trend Microが提供するIPSソリューション「Trend Micro TippingPoint」が持つ詳細な攻撃検知データと、キーサイト・テクノロジーの「ネットワーク可視化ソリューション」が提供する広範なネットワークトラフィックデータを組み合わせる運用は、隠れた脅威を示すデータポイントをより明確に可視化し、攻撃キルチェーン内でのデータ分析による見逃しリスクを最小限に抑える実践的なアプローチとなり得ます。これにより、ネットワークの可視化レベルを高め、セキュリティツールのデータ処理パフォーマンスを最大化すると同時に、データ収集・分析プロセスの効率化を通じて運用負担やコストを削減することが期待できます。
DDoS攻撃のデータ分析とビジネスインパクトの評価
2024年末に金融機関や公共機関を狙った大規模なDDoS攻撃が相次ぎ発生し、年末年始という特定の期間と重なったことで深刻な業務・サービス停止が発生しました。この事例は、DDoS攻撃が単なるシステム停止だけでなく、売上機会の損失、顧客満足度の低下、ブランドイメージの毀損といったデータに基づいたビジネスインパクトに直結することを示しています。IPAの「セキュリティ10大脅威」に再びランクインしたことは、攻撃トラフィックのパターン分析や攻撃元のデータ収集・分析に基づく警戒態勢を継続する必要があることを示唆しています。特に公共性の高い事業者が攻撃を受けた場合、その影響は経済的な損害だけでなく、社会的な混乱といった広範なデータに影響を及ぼすため、そのリスク評価と対策はより一層重要となります。DDoS攻撃に対するデータに基づいた継続的な監視と分析、そして迅速な対応戦略が、ビジネス継続性と社会的な信頼性の維持に不可欠です。
不正アクセス増加のデータトレンドと「なりすまし」攻撃
経済産業省のデータによると、令和5年の不正アクセス認知件数は6,312件に達し、前年比で4,112件（186.9%）と大幅に増加しています。このデータは、サイバー攻撃リスクが統計的に高まっている現状を明確に示しています。特に増加が顕著なのは、ID窃盗による「なりすまし」です。令和5年における不正アクセス行為の手口別検挙件数では475件に上っており、これは特定の攻撃手法としての「なりすまし」が広く実行されていることを示唆しています。
「第三者になりすまして不正ログインを行うケース」や、「取引先になりすましてメールにURLを添付してログイン情報を窃取」する手法は、正規の認証情報や通信経路を悪用するため、人間の目による識別が極めて困難です。これは、認証データや通信ログといったデータが、表面上は正常に見えるため、従来の静的なルールや人間の監視では異常を検知しにくいというデータ分析上の課題を示しています。こうしたデータの識別困難性が、不正アクセス被害がニュースなどで頻繁に取り上げられる一因となっていると考えられます。
「なりすまし」による不正アクセス被害を抑止するためには、攻撃の手口や最新のセキュリティ動向データを継続的に分析し、それに基づいた対策を講じることが不可欠です。特に、メールセキュリティの強化による不正なログイン情報窃取を目的としたフィッシングメールのデータ分析・フィルタリングや、脱VPNによるアクセス主体の認証強化と、データ利用状況の継続的な監視・分析に基づくゼロトラスト的なアプローチは、コスト負荷を抑えつつ効果的な不正アクセス対策を実現するための重要な視点となります。これは、データに基づいたリスク評価と対策の優先順位付けによって、セキュリティ投資のROIを最大化するデータコンサルティングの観点からも推奨されます。
API普及によるデータ連携経路の増加とセキュリティリスク
デジタルトランスフォーメーションの加速は、APIの活用を爆発的に普及させました。APIは異なるシステムやサービス間でデータを連携させる上で不可欠な技術ですが、その柔軟性と利便性の高さは、同時に攻撃者にとって新たなデータアクセス経路を提供することを意味します。特に、従来のWebアプリケーションセキュリティ対策では十分に対応できない、APIの動的なリクエストやデータ形式の多様性を突いた高度なAPI攻撃が増加しており、認証不備やアクセス制御の脆弱性を悪用したデータ侵害リスクが高まっています。APIの利用拡大に伴い、組織はこれらの新たなデータ関連セキュリティリスクに対する、データに基づいた迅速な対応戦略を迫られています。
API特有の攻撃データとWAFによる分析の限界
Webアプリケーションファイアウォール（WAF）はWebアプリケーションの防御には有効なツールですが、APIの動的なリクエストや多様なデータのやり取りには十分に追随できていないのが現状です。特に、APIを狙った悪意のあるボット攻撃や認証情報窃取を目的とした攻撃は、従来のシグネチャベースの静的なデータ分析では検知が困難な、API特有のリクエストパターンやデータ構造を持つ場合が多く、企業の機密情報が狙われる主要な経路となっています。APIのリクエストパターンは多様かつ動的であり、これらのデータをリアルタイムで分析し、異常を検知する機能が求められています。これは、APIトラフィックデータに基づいた動的な異常検知モデルやリアルタイム防御機能といった、APIに特化した高度なセキュリティ対策が不可欠であることを示しています。
AIと機械学習によるAPIセキュリティデータ活用
APIの利用拡大と攻撃手法の高度化・自動化に対抗するためには、AIと機械学習を活用した最新のセキュリティ対策が有効です。Cequence Securityのようなソリューションは、APIトラフィックデータ、アクセスログデータ、認証データ、過去の攻撃パターンデータなどを大量に収集し、機械学習モデルを用いてリアルタイムでこれらのデータを分析します。これにより、従来のWAFでは見逃しがちなAPI特有の脅威や、未知の異常パターン（ゼロデイ攻撃）を検知し、リアルタイムで防御アクションを実行することが可能となります。APIのリスクをデータとして可視化し、機械学習による分析結果に基づいて効率的に保護するアプローチは、企業が直面するAPIセキュリティの課題に対して、データに基づいた実行可能な解決策を提供します。
攻撃が高度化・多様化し、分析すべき攻撃データが常に変化する現代において、組織は従来の静的な防御策に依存するのではなく、データに基づいた継続的なリスク分析と、AI/機械学習を活用した適応的なセキュリティ戦略によって対抗していく必要があります。
データに基づくWebアプリケーション防御戦略と課題
サイバー攻撃への効果的な対応策として、Webアプリケーション層での防御強化は依然として重要です。Fastlyが提供する次世代WAF「Fastly Next-Gen WAF」は、大量のトラフィックデータ分析に基づく高度な脅威検知・防御機能を提供します。特に、2024年10月に搭載された「DDoS自動防御」機能は、異常なトラフィックパターンをリアルタイムでデータ分析し、自動的に防御アクションを実行する機能として注目されます。これにより、オンプレミス環境、クラウド環境といった異なる環境から収集されるセキュリティ関連データを統合的に分析・管理し、統一したセキュリティ運用を実現する可能性を示唆しています。従来のWAF導入における運用負担や機能面での課題は、分析できるデータ範囲の限界、分析精度の課題、あるいは収集したデータの運用管理コストといった、データ分析プロセスの非効率性に起因する場合が多く、これらの課題を解決し、今後のビジネス展開を見据えたWebアプリケーション対策を改善するためには、データに基づいた評価と対策の見直しが不可欠です。特定のセキュリティインシデント、特にDDoS攻撃やボット攻撃によるビジネスインパクトを軽減するためには、これらの攻撃が生成するトラフィックデータを正確に分析し、適切な防御策を講じる必要があります。
特権アカウントのデータアクセスリスクとその管理課題
サイバー攻撃者の最終目標の一つは、システム全体への広範なデータアクセス権限を持つ特権アカウントの乗っ取りです。攻撃者はしばしば、まず一般アカウントを侵害し、その足がかりを利用して特権アカウントへの昇格を図り、最終的にシステム全体を支配しようとします。IPAの「情報セキュリティ10大脅威」にも挙げられるランサムウェア被害の多くが特権アカウントの悪用をトリガーとしている事実は、特権アカウントが持つデータ操作権限が侵害された場合のビジネスインパクトがいかに大きいかを示しています。Active Directory単体では、特権アカウントのログイン履歴や操作ログといったアクセス関連データのリアルタイム監視や、不正なアクセスに対する制御が困難であり、適切なデータアクセス管理が行われない場合、データ漏洩やシステム破壊といった重大なインシデントにつながるリスクが極めて高くなります。
企業の特権アカウントを狙ったサイバー攻撃がデータに基づき急増している現状を受け、特権アカウント管理製品（PAM）の導入を検討する組織は増加傾向にあります。しかし、高額な導入コストや、ソリューションが提供する高度なデータ収集・管理・分析機能を十分に使いこなせないといった課題から、導入を躊躇したり、導入後に代替製品を検討するケースも多く見られます。特権アカウントを無防備な状態に放置することはデータセキュリティの観点から極めて危険であり、適切なアクセス制御と多要素認証による強固なセキュリティを低コストかつシンプルな管理で実現できる代替手段へのニーズが高まっています。
特権アカウントを狙うサイバー攻撃の脅威に対し、PAMなしでも費用対効果の高いデータアクセス制御を実現する方法の一つとして、「UserLock」のようなソリューションが有効です。UserLockは、Windowsログインといった特定の重要なデータに対して、多要素認証の適用や各種ログインルールの設定といった認証・アクセスに関連するデータの収集・制御機能を簡単に実装することを可能にします。これにより、特権アカウントへの不正なデータアクセスリスクを低減し、データ漏洩や不正操作のリスクを抑制できます。
国内の企業・組織は日々サイバー攻撃のリスクにさらされており、さらにサイバー攻撃が組織化し、攻撃に必要なマルウェアなどがデータとして売買されている現状は、脅威が増加の一途を辿っていることを示しています。このような状況は日々深刻化しており、データに基づいた早急な対策が求められています。最近、ニュースでも広く取り上げられている不正アクセスの急増は、特定の攻撃手法や標的のデータが効率的に共有・悪用されている結果であり、このデータトレンドに対し、データに基づいた継続的なリスク評価と、データ収集・分析・制御の効率化による運用負荷の最小化を図りつつ、機密情報を保護していく戦略が不可欠です。
脆弱性診断のデータ収集・分析負担と対策遅延リスク
システムの潜在的なセキュリティリスクに関する「データ」を収集・分析するプロセスである脆弱性診断は、その必要性が広く認識されつつも、実際に対応するには多くの課題が存在します。高額なコスト、診断結果データの解釈と対応に要する専門知識の不足、診断後の継続的なデータモニタリングやサポートの不十分さといった理由から、診断を一度実施しただけで終わってしまうケースは少なくありません。また、手動による診断は詳細なデータ収集が可能である一方で時間とコストがかかり、自動診断は効率的である反面、検出精度に限界があり、一部の脆弱性データを見落とす可能性があります。結果として、データに基づいた十分な対策を講じる前に攻撃を受け、深刻な被害に直面する組織が後を絶たない状況は、脆弱性データ収集・分析およびその活用プロセスにおける非効率性を示しています。
高精度診断と継続サポートによる脆弱性データ活用
高精度な脆弱性診断と、診断後も継続的に支援する体制は、収集した脆弱性データを効果的に活用し、実効性の高いセキュリティ対策を実現する上で不可欠です。独自の診断ツールと専門技術者による手動診断を組み合わせることで、異なる手法から得られる脆弱性データを統合的に分析し、攻撃を受ける前にリスクをデータとして可視化し、防御策をデータに基づいて策定することが可能になります。さらに、診断後の再診断データに基づく対策効果の評価や、相談対応による分析結果の解釈支援は、データに基づいた対策の実効性を高めます。サイバー保険の付帯は、リスクデータに基づいた万が一の事態発生時の財務的影響をヘッジするリスクファイナンスの一環として位置づけられます。
DDoS攻撃のデータ分析とビジネスインパクト
2024年末に金融機関や公共機関を狙った大規模なDDoS攻撃が相次いで発生しました。この事例は、攻撃トラフィックのパターンや発生時期といったデータの分析が重要であることを示唆しています。年末年始の時期と重なったことにより、被害組織は深刻な業務・サービス停止に見舞われ、単なるサービス停止による売上機会の損失に留まらず、顧客満足度やブランドイメージの低下といったデータに基づいた直接・間接的なビジネス損失、さらには顧客や社会的な混乱といった広範なデータへの影響が発生しました。特に公共性の高い事業者が狙われた場合、その社会的な影響力はデータとして計り知れないものとなります。
Webアプリケーション攻撃データの多様化とWAFの限界
近年、Webアプリケーションの脆弱性を狙うサイバー攻撃が増加しており、従来のDDoS攻撃、SQLインジェクション、クロスサイトスクリプティング（XSS）といった攻撃に加え、悪質なBotやAPIの悪用など、その攻撃手法はさらに多様化しています。これは、分析すべき攻撃データの種類やパターンが複雑化している現状を示しています。特にDDoS攻撃は、正常なユーザーアクセスと見分けがつきにくい形で大量のリクエストを送信したり、高度な偽装技術によってトラフィックデータの特定や分析を難しくしています。また、DDoS攻撃を仕掛けるためのボットネットや攻撃ツールが入手しやすくなったことは、攻撃データ量が今後さらに増加し、データ分析による検知・防御の難易度を高める要因となります。
こうしたWebアプリケーションの脆弱性を利用した攻撃を防ぐため、Webアプリケーションのセキュリティ強化は不可欠であり、多くの組織がWAF（Webアプリケーションファイアウォール）を導入して対策を強化しています。しかし、従来型のWAFは静的なシグネチャデータ分析に依存しているため、シグネチャを回避するような未知の攻撃データには十分に対応しきれない状況が生まれています。また、分析精度が低いことによる過検知・誤検知の発生は、分析結果のノイズとなり、重要なアラートデータへの対応遅延につながるリスクを伴います。オンプレミスやクラウド、ハイブリッド環境など、異なる環境でそれぞれ異なるWAFソリューションを導入・運用することは、セキュリティ関連データの収集・管理・分析のサイロ化を招き、運用負荷を増大させる課題があります。
高度なWAFにおけるデータ活用と運用効率化
高度なWebアプリケーションのセキュリティ対策を実現するためには、データに基づいた効率的なWAF運用が必要です。例えば、「DDoS自動防御」機能のような高度な機能は、大量のWebトラフィックデータをリアルタイムで分析し、異常を検知・防御する、データに基づいた自動化された脅威対応機能として位置づけられます。デモや導入事例から、こうした機能がどのように高度なDDoS攻撃など、Webアプリケーションの脆弱性を狙うサイバー攻撃への対策精度と運用効率を高めるのかを理解することは、データに基づいた適切なセキュリティ投資判断を行う上で重要です。高度化するサイバー攻撃に対し、データに基づいた継続的なリスク分析と、データ収集・分析・制御の効率化による運用負荷の最小化を図りつつ、Webアプリケーションを保護していく戦略が不可欠です。
サイバー攻撃のデータトレンドと不正アクセスの増加
国内の組織は、日々進化し続けるサイバー攻撃のリスクに直面しています。サイバー攻撃が組織化され、攻撃に必要なマルウェアやツールがデータとして容易に売買される状況は、攻撃の実行ハードルを下げ、脅威が増加の一途を辿っていることをデータは示唆しています。この状況は日々深刻化しており、早急な対応が求められています。
最近のニュースで広く取り上げられているように、不正アクセスが急増しています。経済産業省のデータでは、令和5年の不正アクセス認知件数は6,312件であり、前年と比べると4,112件（186.9%）の大幅な増加を記録しています。このデータは、不正アクセスリスクが統計的に高まっている明確な証拠です。
令和5年において、不正アクセス行為のなかでも特に増加が顕著なのが、ID窃盗による「なりすまし」です。同年における不正アクセス行為の手口別検挙件数では475件に上っており、これは特定の攻撃手法としての「なりすまし」が広く実行されているデータトレンドを示しています。「第三者になりすまして不正ログインを行うケース」や、「取引先になりすましてメールにURLを添付してログイン情報を窃取」する手法は、正規の認証情報や通信経路を悪用するため、人間の目による識別が極めて困難です。これは、認証データやアクセスログデータといったデータが、表面上は正常に見えるため、従来の静的なルールや人間の監視では異常を検知しにくいというデータ分析上の課題を示しており、これが不正アクセス被害が頻繁に発生する一因となっています。
セキュリティ対策におけるログデータ分析の重要性
近年、ランサムウェアやサプライチェーン攻撃、ゼロデイ攻撃など、データ侵害を伴う高度な攻撃手法が増加しています。従来のファイアウォールやIPS/IDSといった境界防御ソリューションだけでは、これらの巧妙な脅威が生成する複雑なデータパターンを検知することが困難になってきました。このような状況下で注目されているのが、ネットワークやセキュリティ機器から発生するログデータを収集・分析対象とする「SIEM」(Security Information and Event Management)です。
SIEMは、多様なソースから収集されたログデータを統合し、相関分析によって異常な挙動を示すデータパターンを検出・可視化することで、セキュリティインシデント発生時の迅速なデータ分析と対応を支援します。特に、高度化するサイバー攻撃やリモートワーク普及に伴うデータアクセスリスクの増大に対応するため、システムやネットワークの活動記録であるログデータを効果的に分析することは、セキュリティ強化の第一歩であり、データドリブンなセキュリティ戦略の基盤となります。
セキュリティログ管理・分析におけるデータ関連課題
一方で、効果的なセキュリティログのリアルタイム監視、インシデント検知・分析の仕組みが確立されていない組織も少なくありません。その一因として、「自社環境内のセキュリティ関連ログが分散している」ことが挙げられます。ネットワーク機器やエンドポイント、クラウド環境など、複雑化するシステムから発生するログデータを適切に収集・一元管理できていない場合、脅威を示すデータポイントの発見に時間がかかり、迅速なデータ分析が困難になります。さらに、ログ管理が手作業で行われている場合、リアルタイムなデータ収集・分析が難しく、異常な挙動を示すデータを即座に検知できなかったり、インシデント発生後の初動対応が遅れやすくなります。
特に高度な攻撃が巧妙化する中で、脅威を示すデータを迅速に検知・分析し、対応することが被害拡大を防ぐために不可欠です。こうしたログ管理・分析におけるデータ関連の課題を解決するためにSIEMの導入が検討されることが多いですが、多様なログデータを収集し、一元管理・分析するためのデータ基盤構築やソリューション導入には時間やコストがかかることがあり、導入のハードルが高いのも事実です。
クラウドサービスによるログデータ分析の効率化
限られたリソースの中で、どのように効果的なログ管理・監視体制を整備していくかは多くの組織にとって共通の課題です。MDISセキュリティログ分析サービス（Splunk Enterprise活用）のようなクラウドサービスを利用するアプローチは、自社で大規模なデータ基盤を構築・運用する負担を軽減しつつ、高度なログデータ収集・管理・分析機能を利用できる効率的な手段となり得ます。データに基づいた迅速かつ正確なインシデント対応を実現するためには、ログデータ管理・分析体制の確立が不可欠であり、利用可能なリソースを考慮した効率的なアプローチの検討が重要です。