データコンサルタントの視点で企業が直面するリスクに対する具体的な課題と、それに対する解決策を強調し、実践的なアドバイスを示しました。
巧妙化するランサムウェア攻撃とその影響
ランサムウェア攻撃は、年々進化を遂げ、企業にとって深刻な脅威となっています。攻撃者は、システムに巧妙に侵入し、企業の重要なデータを暗号化して身代金を要求する手法を使います。この攻撃は、企業規模や業種を問わず、誰もがターゲットになるリスクがあり、被害は年々拡大しています。
サイバー攻撃の手法は、従来のEmailフィッシングやリモートシステムの脆弱性を悪用するものから、組織内の信頼関係を悪用する攻撃、さらにはクラウド設定のミスを狙うものまで、多岐にわたります。さらに、攻撃者がChatGPTなどのAI技術を悪用することで、攻撃が一層巧妙化し、スピードも加速しています。
従来のエンドポイント対策の限界と新たなニーズ
ランサムウェア攻撃から企業を守るためには、エンドポイントセキュリティが不可欠です。しかし、従来のアンチウイルスやファイアウォールだけでは、高度化する攻撃に対処することが難しくなっています。特に、未知の脆弱性を突く攻撃や、ソーシャルエンジニアリングを駆使したファイルレス型のマルウェアなど、多様化する攻撃手法に対しては、従来の対策では不十分です。
そのため、攻撃の侵入を完全に防ぐことが難しい現状を踏まえ、感染の早期検知、迅速な封じ込め、そして復旧を視野に入れた包括的なセキュリティ戦略が求められています。
EDRの導入における課題と解決策
このような背景から、EDR（Endpoint Detection and Response）ソリューションに注目が集まっています。EDRは、AIを活用してエンドポイントの脅威を検知・分析し、リアルタイムで対応することで、未知の攻撃に対する防御力を高めることができます。しかし、従来のEDRソリューションは、高価で運用が複雑であるため、大企業でさえ導入にハードルが高いのが現状です。
特に中堅中小企業にとって、適切なEDRソリューションを選定する際には、導入と運用が容易であること、そして手の届く価格設定が重要な要素となります。さらに、ランサムウェア攻撃からの迅速な復旧を目指すためには、バックアップとのシームレスな連携が欠かせません。
企業が適切なEDRソリューションを選び、攻撃からの回復力を高めるための戦略的アプローチを取ることで、ランサムウェアの脅威に対してより強力な防御を構築することが可能になります。
ここでは、企業がランサムウェア攻撃に対処する際の具体的な課題と解決策を明確にし、特に中堅中小企業が実行可能な方法に焦点を当てています。また、データコンサルタントとしての視点を活かし、リスク管理と戦略的なセキュリティ対策を強調しています。
1. 従来の対策では防げないランサムウェアの進化と現状
企業や組織の事業継続を脅かすセキュリティ・インシデントは年々増加しており、特にランサムウェアは深刻な脅威となっています。IPA（情報処理推進機構）が発表する「情報セキュリティ10大脅威 2025（組織編）」では、ランサムウェア被害が5年連続で第1位となっています。
ランサムウェアの攻撃手法は「二重脅迫型」など高度化・巧妙化しており、従来の対策だけでは防御が困難になっています。企業は多層防御を実施し、アンチウイルスソフトウェアやUTM（統合脅威管理）だけでなく、SIEM（セキュリティ情報・イベント管理）やEDR（Endpoint Detection and Response）を導入するケースも増えています。しかし、実際の被害事例を分析すると、攻撃手法と対策のミスマッチが原因で、ランサムウェアの侵入を防ぎきれないケースが多発しています。
2. ランサムウェア被害の本質：データ分析で明らかになる攻撃の実態
ランサムウェア攻撃の目的は、身代金の受け取り成功率を高めるために、企業の重要データを窃取し、大規模なシステム障害を引き起こすことです。そのため、攻撃者は企業のネットワーク全体を掌握しようとします。
データ分析の観点から見ると、攻撃者が最も狙うのは Active Directory（AD） です。ADは組織内のユーザー、グループ、コンピューター、およびセキュリティ権限を管理しており、これを乗っ取ることで企業ネットワークの完全な制御が可能となります。
弊社が対応したランサムウェア被害の分析結果では、ほとんどのケースでADの管理者権限が乗っ取られていた ことが判明しています。この事実から、従来のセキュリティ対策に加え、ADの監視が不可欠であることが明確になりました。
3. データ可視化による早期検知：最優先すべきAD監視の重要性
ランサムウェアの初期侵入や侵入後の挙動は、一般的なセキュリティ製品では検知が困難です。そのため、ADの適切な監視 が、ランサムウェア対策において最も重要な早期検知手法となります。
具体的には、以下の施策が求められます。
ADログの取得設定の最適化：攻撃を検知するために、適切なイベントログを取得し、リアルタイムで監視。
異常行動の検知：通常のユーザー活動と異なる挙動をAIや機械学習を活用して分析し、不正アクセスを即時に特定。
即時対応体制の構築：疑わしい動きがあった場合に、迅速に対処するためのインシデント対応プロセスを整備。
4. インシデント対応の実例とデータ主導の対策
豊富なセキュリティ事故対応の経験を持つS&Jが、日本で発生しているランサムウェア被害の攻撃手法や攻撃フローをデータ分析の観点から解説します。
また、従来型セキュリティ対策とのミスマッチをどのように解消すべきか、具体的な事例をもとに解説し、AD監視による早期検知の実現方法を詳しくご紹介します。
データ駆動型のアプローチでランサムウェアの脅威を最小化し、組織のセキュリティ強化を実現するための実践的な対策をお伝えしますので、ぜひご参加ください。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、サイバー攻撃の高度化がもたらすデータセキュリティリスクと、データに基づいた効果的なセキュリティ運用について考察します。
セキュリティデータ管理と運用の課題
サイバー攻撃の高度化により、企業が持つデータ資産へのリスクが高まっています。特にEDR（Endpoint Detection and Response）から得られるようなエンドポイントデータの分析が重要になる中で、多くの企業が直面するデータ関連のセキュリティ運用には複数の課題があります。多くの企業が複数のセキュリティ製品（EDR、ファイアウォール、IDS/IPS等）を組み合わせて運用している現状は、異なる製品から生成されるセキュリティログデータやイベントデータのサイロ化を招き、これらのデータを統合的に収集・分析することの困難さを引き起こしています。マルチベンダー構成におけるデータ管理の煩雑さは、インシデント発生時の関連データ収集・分析を遅延させ、データに基づいた迅速な意思決定と対応の妨げとなります。
専門人材不足とデータ分析能力の限界
専門セキュリティ人材の不足は、収集された大量のセキュリティデータを適切に分析し、潜在的な脅威を特定し、データに基づいた効果的な防御策を講じる能力を組織内で低下させていることを指摘せざるを得ません。これにより、防御の隙が生じやすくなり、データ侵害リスクが高まります。
セキュリティ対策コストとデータ保護のバランス
セキュリティ対策に必要な導入・運用コストが膨張する中で、十分なデータ保護レベルを維持することがコスト的に困難な企業も存在します。限られた予算内で最大限のデータセキュリティ効果を得るためには、コスト効率の高いデータ収集、分析、対応の仕組みが必要となります。
高度化するサイバー攻撃とデータリスク
ランサムウェアやサプライチェーン攻撃といった高度化するサイバー攻撃は、企業が持つデータ資産（業務データ、顧客データ等）に対し、データの暗号化による可用性低下、データ侵害による機密性侵害、データ改ざんによる完全性侵害といった深刻なリスクをもたらしており、従来の防御策だけではこれらのデータリスクに対応することが困難になっています。
リアルタイムセキュリティデータ監視の重要性
サイバー攻撃による被害拡大の要因として、侵入後の対応遅れが挙げられます。これを防ぐためには、エンドポイントやネットワークから生成されるセキュリティ関連データを24時間体制でリアルタイムに収集・分析し、異常を迅速に検知するデータ監視体制が不可欠です。限られたセキュリティリソースの中でデータに基づいた迅速かつ適切な対策を講じるためには、専門家によるセキュリティデータ分析支援と、リアルタイムセキュリティデータ収集・分析が可能な高度な監視ソリューションの活用が非常に重要となります。セキュリティログデータ、イベントデータ、インシデント対応データを一元的に収集・分析し、データに基づいた意思決定と対応を迅速に行える仕組みが求められています。
MDRによるデータ活用と運用効率化
セキュリティログデータ、イベントデータ、インシデント対応データを一元的に収集・分析し、監視・運用・対処プロセスを統合することで、データに基づいた効率的なセキュリティ運用を実現し、リソース負担を軽減できるソリューションが求められています。MDR（Managed Detection and Response）サービスは、この要求に応える有効な手段です。ESET PROTECT MDRのようなサービスは、少人数のセキュリティチームではデータ分析・対応が難しい高度なサイバー攻撃に対し、専門家チームが24時間体制でセキュリティデータを監視・分析し、脅威インテリジェンスを活用したデータに基づいたインシデント対応を支援します。これにより、セキュリティ担当者が限られる、あるいは不在の企業・組織でも、セキュリティデータ監視、分析、対応を専門チームに委ねることで、データ駆動型かつ即戦力となるセキュリティ体制を構築することが可能となります。MDRは、セキュリティログ、アラート、インシデント対応プロセスに関するデータを収集・分析し、継続的なセキュリティ態勢の改善に貢献します。
結論
高度化するサイバー攻撃からデータ資産を守るためには、エンドポイントを含む様々なセキュリティ製品から得られるデータを統合的に収集・分析し、データに基づいた迅速な脅威検知とインシデント対応を行うことが不可欠です。マルチベンダー環境におけるデータ管理の課題や専門人材の不足といった課題に対し、MDRのようなデータ活用型ソリューションは、セキュリティデータ監視、分析、対応を効率化し、データ駆動型セキュリティ運用を実現する有効な手段となります。データコンサルタント/アナリストとして、私たちはこうしたセキュリティデータ分析、データに基づいたインシデント対応プロセスの構築、そしてデータ活用によるセキュリティ運用効率化を支援することの重要性を認識しています。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、高度化するサイバー攻撃に対するデータ分析主導の防御策と、セキュリティ運用におけるデータ活用の重要性について考察します。
潜伏期間中の不審な挙動データ検出の限界
高度化・巧妙化するサイバー攻撃、特にシステム内に潜伏期間を持つ脅威に対して、従来のセキュリティ防御策、特にシグネチャベースの検知に依存するアプローチでは、攻撃者が潜伏期間中に生成する不審な挙動データや微細な痕跡データを捉えることが困難です。EDR（Endpoint Detection and Response）単体で収集されるエンドポイントデータも、設定によっては捕捉できるデータに限界があるため、結果として被害が拡大し、より多くのデータが侵害されるまでインシデントが発覚しないケースが多く見られます。
データに基づいた能動的な脅威検出（Threat Hunting）
データ侵害の被害拡大を防ぐためには、攻撃者がシステム上に意図せず、あるいは必然的に残す痕跡データを早期に、データに基づき能動的に捉える新たな防御策が不可欠です。Threat Huntingは、既知の脅威インテリジェンスデータや過去のインシデントデータに基づいた仮説を立て、エンドポイントやネットワーク上の様々なログデータ、イベントデータ、さらに詳細なメモリデータやファイルシステムデータなどを探索・分析することで、潜在的な脅威の痕跡を特定するデータ駆動型のアプローチです。このプロセスは、従来の自動化された検知システムでは見逃されがちな、データに隠された異常を発見することを目的としています。
Threat Huntingを支援するデータ分析ツール：ThreatSonar
ThreatSonarのような脅威ハンティングツールは、データに基づいた高度な脅威検出プロセスを支援します。TeamT5が提供する最新の脅威インテリジェンスデータ（APT攻撃手法、IOCs等）を活用した自動検出機能は、特定の脅威パターンに関するデータに基づいたスクリーニングを効率化します。メモリフォレンジック機能は、メモリ上に残された攻撃痕跡データ（プロセス情報、ネットワーク接続情報等）を迅速に収集・分析することを可能にし、従来のファイルベースのフォレンジックでは得られないデータからの洞察を提供します。インテリジェンス駆動型の脅威ハンティングは、最新の脅威データに基づき、効率的にデータ探索範囲を絞り込むデータ分析プロセスであり、限られたリソースで効果的なデータ探索を可能にします。
Threat HuntingとThreatSonarのようなツールの活用により、EDR単体では見逃す可能性のある高度な攻撃に関するデータ（不審なプロセス、未知の通信パターン等）を早期に特定し、セキュリティ担当者がデータに基づいた迅速なインシデント対応（影響範囲特定、封じ込め、修復）を行えるようになります。これは、データ侵害による被害データの最小化に大きく貢献します。
セキュリティ運用におけるデータ管理とリソース課題
多くの企業が限られた予算と専門セキュリティ人材の不足に直面する中で、高度なセキュリティ対策を導入・運用することには難しさがあります。複数のセキュリティ製品を組み合わせて運用するマルチベンダー構成は、異なる製品から生成されるセキュリティログデータやイベントデータの収集、統合、管理を煩雑にし、インシデント発生時の関連データ分析と対応に係る負担を増大させます。専門セキュリティ人材の不足は、収集された大量のセキュリティデータを適切に分析し、データに基づいた脅威特定や防御策実行を困難にし、結果として防御の隙が生じやすくなります。これらのデータ管理・運用上の課題が、セキュリティ強化に向けた運用コスト増大の一因となっています。
データに基づいたセキュリティ運用効率化の方向性
限られたリソースの中でデータに基づいた迅速かつ適切な対策を講じるためには、エンドポイントやネットワーク、セキュリティ製品から生成される多様なセキュリティデータを統合的に収集・分析し、運用・対処プロセスを効率化できるソリューションが求められています。Threat Huntingツール単体だけでなく、専門家によるセキュリティデータ監視・分析サポートを含むMDR（Managed Detection and Response）のようなサービスと組み合わせることで、データ収集、分析、対応プロセス全体を効率化し、データ駆動型セキュリティ運用を強化することが有効です。これにより、セキュリティログ、アラート、インシデント対応プロセスに関するデータを収集・分析し、継続的なセキュリティ態勢の改善に貢献します。
結論
高度化するサイバー攻撃に対抗するためには、従来のシグネチャベースの防御に加え、データに基づいた能動的なThreat Huntingによる潜在脅威の早期発見が不可欠です。Threat Huntingは、多様なセキュリティ関連データ、特に不審な挙動データや攻撃痕跡データを収集・分析するデータ駆動型のアプローチです。ThreatSonarのようなツールは、脅威インテリジェンスデータやメモリフォレンジックを活用し、このプロセスを支援します。限られたリソース下で効率的なセキュリティ運用を実現するためには、データ収集・分析・対応プロセスを統合し、データに基づいた意思決定を迅速に行える仕組みが必要となります。データコンサルタント/アナリストとして、私たちはこうしたデータ分析主導のセキュリティ対策、データに基づいたThreat Huntingの導入、そしてデータ活用によるセキュリティ運用効率化を支援することの重要性を認識しています。
サイバーリスクデータに基づいた対策立案の重要性：データコンサルタント/データアナリストからの提言
サイバー攻撃、特にランサムウェアによる被害データが示す通り、企業の事業継続性に対するリスクは喫緊の課題となっています。しかし、対策レベルの妥当性評価にデータに基づいた根拠を見出せず、意思決定に迷いが生じているケースが多く見られます。
過去のデータ分析は、「大企業に比べて規模が小さい中小企業は攻撃対象にならない」という誤解が、現実のリスク評価と乖離していることを明らかにしています。近年のサイバー攻撃データで顕著な傾向の一つは、サプライチェーン攻撃の急増です。これは、大手企業を直接狙うのではなく、セキュリティデータが比較的脆弱な子会社、関連会社、または取引先を中間標的とし、そこを踏み台に本来のターゲットへの攻撃パスを確立する手法です。データは、多くの中小企業が意図せずサイバー攻撃のエントリーポイントとなり得るリスクを示唆しています。
このようなサイバー攻撃リスクの増大に対抗する手段として、エンドポイントにおける詳細なアクティビティデータを収集・分析するEDR（Endpoint Detection and Response）の導入が中小企業でも進んでいます。EDRは、エンドポイントデバイスからの継続的なデータ監視を通じて、ランサムウェアやマルウェアといったサイバー攻撃の痕跡をデータとして検知し、インシデント対応の迅速化を可能にします。
しかし、セキュリティ対策に十分な予算データや、専門的なデータ分析スキルを持つ人材のリソースデータが不足している場合、効果的なセキュリティ強化が困難となる現実も存在します。EDR導入における高額なライセンスコストや、発生する膨大なログデータを常時監視・分析するための専任担当者配置の困難さが、データに基づいたセキュリティ運用を実現する上での障壁となっているという現場の声が多く聞かれます。また、外部の専門組織によるデータ監視・分析サービスであるMDR（Managed Detection and Response）の利用も選択肢となりますが、そのコスト構造がデータに基づいた費用対効果の評価を難しくし、導入を見送るケースも少なくありません。
データに基づいたエンドポイントセキュリティを安価に実現したいというニーズに応えるため、本情報ではデータ分析から見るサプライチェーン攻撃のリスク事例とEDR導入の必要性を解説するとともに、多くの中小企業が抱える「データに基づくEDR活用を低コストで実現したい」というニーズに最適なEDR活用アプローチとして「Securitier EDR」をご紹介します。
Securitier EDRが提供する、エンドポイントセキュリティ強化のためのデータ収集・分析機能の詳細、および自社でのデータ運用シナリオに基づいたコスト効率性の評価について解説することで、データに基づいた意思決定を支援し、コスト面での懸念解消に貢献します。
攻撃データ分析から明らかになっている事実は、攻撃者が常に防御データが手薄なポイントや、セキュリティデータ分析体制が脆弱な組織を執拗に標的とする傾向があるということです。自社がサプライチェーンにおけるデータの脆弱性となったり、ランサムウェアやマルウェアによるデータ侵害リスクに晒されたりすることを回避するためには、データに基づいたエンドポイントセキュリティの強化が不可欠です。
データ分析が示すサイバー攻撃手法の進化速度は、従来の防御データ分析モデルとの乖離を生んでいます。近年の攻撃データは、従来のEDRやアンチウイルスといった静的な防御データパターンを巧妙に回避する高度な攻撃手法の増加を示唆しており、これらの対策を導入済み組織でも侵害事例が観測されています。攻撃者は、EDR等の監視システムから収集されるアクティビティデータを分析し、検出ロジックを回避するステルス技術（EDR bypass）を駆使してシステム内に侵入・潜伏し、発覚までの期間を最大化する戦略をとっています。
インシデントデータの初期検知遅延が被害拡大を招く構造も、データ分析から明らかです。侵入後の攻撃者データは、即時の破壊活動よりも、システム内でのデータ収集、権限昇格、内部偵察といった潜伏期間を経て、攻撃のデータ蓄積・準備を進める傾向を示しています。この潜伏期間中に、認証データ、権限構造、ネットワークトラフィックデータ等を分析し、横展開や攻撃のデータポイントを特定・準備することで、最終的な被害を最大化するのです。
データに基づいたリスク評価と、それに基づいた効果的な対策の実行が、現代のサイバー環境においては不可欠となっています。
データコンサルタント/データアナリストの視点から、セキュリティ運用におけるデータ活用と課題、そして解決策について考察します。
セキュリティ運用におけるデータ活用の課題
従来のEPPやEDR製品は、特定のレイヤーや機能に特化したデータ収集・分析を行う傾向があり、それぞれが独立したデータソースとして機能することで、セキュリティ関連データのサイロ化を招いています。これは、組織全体のセキュリティ状況を横断的に分析し、データに基づいた包括的なリスク評価を行う上での大きなボトルネックとなっています。
現状のセキュリティ運用においてデータ活用の観点から見られる主な課題は以下の通りです。
複数のデータソースの管理煩雑化: 異なるセキュリティ製品から出力されるログデータやアラートデータの形式、構造が統一されておらず、これらのデータを集約・正規化・管理するための運用負荷が高い。
大量のログ・アラートデータのノイズ問題: セキュリティ製品から発生する大量のログやアラートデータの中に、実際の脅威を示す重要なデータが埋もれてしまい、ノイズの中からシグナルを抽出する分析が困難。
新たな脅威データパターンへの対応遅延: 攻撃手法は常に進化しており、既存のルールベースやシグネチャベースのデータ分析では捉えきれない未知の脅威データパターンが増加傾向にある。
インシデント対応プロセスのデータ連携不足: インシデント発生時において、異なるセキュリティ製品やシステムからの関連データを迅速かつ正確に収集・連携・分析することが難しく、インシデント対応プロセスの遅延を招く。
従業員のセキュリティ関連データ生成におけるリスク: 従業員の行動履歴や利用データの中に潜在的なリスクを示すパターンが含まれている可能性があるが、これらのデータを効果的に分析・活用する仕組みが不足している。
対策に必要なデータ分析基盤への予算不足: 高度なセキュリティデータ分析を行うための基盤（SIEM、データレイク等）や、EDR/XDRといったソリューションへの投資に必要な予算データの確保が困難。
データ分析スキルを持つセキュリティ人材不足: セキュリティ製品から得られるデータを高度に分析し、脅威を特定・評価・対応できる専門的なデータ分析スキルを持つセキュリティ人材が決定的に不足している。
経営層のセキュリティリスクデータに対する理解不足: セキュリティリスクが事業継続に与える影響を定量的なデータで説明し、経営層の理解と投資判断を得ることが難しい。
データ駆動型セキュリティへの進化：XDRの意義
人間による手動でのデータ分析能力には限界があり、膨大なセキュリティイベントデータから潜在的な脅威を示すパターンを効率的に抽出するためには、AI/機械学習によるデータ駆動型アプローチが不可欠な時代へと移行しています。
進化する攻撃手法は、EDR単体のエンドポイントデータ分析だけでは検知困難なものが増えており、より広範なデータソース（ネットワーク、クラウド、ID情報など）を統合・分析するXDR（Extended Detection and Response）への移行が、データに基づいた効果的な防御策として検討されています。XDRは、異なるセキュリティレイヤーからのデータを統合的に収集・分析し、AI/機械学習を活用して相関分析を行うことで、従来の単一ツールでは捉えきれなかった複合的な攻撃パターンをデータから発見し、防御力の向上に不可欠なデータプラットフォームとして注目されています。
XDRは、セキュリティ運用における定型的なデータ分析や対応プロセスを自動化することで、人的リソースをより高度なデータ分析や戦略的判断に集中させることを可能にします。高度なデータ分析と自動化を組み合わせることで、限られた人的リソースでデータに基づいた強固なセキュリティ体制を構築することを目指します。
複数のデータソースを真に統合・分析できる「真のXDR」プラットフォームは、従来の単一ツールでは捉えきれなかった複合的な攻撃パターンをデータから発見し、防御力の向上に不可欠です。
このようなデータ活用の課題に対応するため、エンドポイントにおける詳細なデータ収集・分析を可能にするEDR導入の必要性は広く認識されています。しかし、従来型EDRソリューションには、データ収集基盤としての初期投資コスト、継続的なデータ監視・分析に必要な運用コスト、そして高度なデータ分析スキルを持つセキュリティ技術者の確保といった、データ運用に関する多くの課題が存在します。データ分析基盤としての初期投資および継続的なデータ監視・分析運用コストは、特にデータ分析リソースが限られる中小企業にとって大きな負担となっています。また、高度なセキュリティデータ分析スキルを持つ専門技術者の確保は、EDRから得られるデータを最大限に活用する上での大きな障壁です。データ可視化インターフェースの操作性の複雑さや、異なる製品間でのデータ分析・検知機能のベンチマークの困難さなど、技術的な側面におけるデータ活用上の課題も少なくありません。このような状況から、EDRの必要性をデータとして認識しながらも、導入を躊躇せざるを得ない企業が数多く存在しているのが現状です。
新発想のエンドポイント・セキュリティ対策
データに基づいたエンドポイントセキュリティ対策の課題を解決するためのデータ活用ヒントをご紹介します。最新のサイバー攻撃データ分析結果を踏まえ、エンドポイントセキュリティにおけるデータ収集・分析・対応のさらなる強化の必要性を解説します。そして、データ保護とリスク低減の具体的な対応策として、エンドポイント保護ソリューション「HP Sure Click Enterprise」をご紹介します。
HP Sure Click Enterpriseは、従来の「データ検知・分析」に依存するアプローチとは異なり、「アプリケーション実行環境のデータ隔離」と「脅威の封じ込め」という新発想により、潜在的な脅威によるデータ汚染を防ぎ、常に安全な実行環境を維持するソリューションです。これは、攻撃の初期段階でデータを無害化することで、その後の複雑なデータ分析やインシデント対応の必要性を低減するという、データ運用の効率化に貢献するアプローチです。
実際のデータ隔離メカニズムのデモンストレーション、一般的な検知・分析型製品とのデータ処理アプローチの比較、さらにはBtoCサービス事業者や機微・機密情報を取り扱う業界におけるデータ保護の観点からの導入事例データを詳細にご説明します。
このようなデータ駆動型セキュリティへの関心を持つ、EDR/MDR/XDR導入に関心があるが人的・予算的制約を抱えるエンドユーザー企業の経営層や情報システム部門責任者、ゼロトラスト（データに基づいたアクセス制御・検証）アプローチに興味のあるエンドユーザー企業の経営層や情報システム部門責任者、IT運用管理者不在のエンドユーザー企業にとって、本情報は有用と考えられます。
ランサムウェア攻撃のデータトレンドと対策におけるデータ活用の視点
過去のランサムウェア攻撃データ分析が示す通り、その手口は年々巧妙化・高度化しており、企業の事業継続データにとって深刻な脅威となっています。攻撃者はデータ侵害技術を駆使し、システムに侵入後、重要な事業継続データを暗号化することで、データ復旧を人質とした身代金を要求します。攻撃データは、これらの攻撃が特定の規模や業種に限定されず拡大しており、データを持つあらゆる組織が潜在的な標的となりうることを示唆しています。特にデータ分析リソースが限られる中小企業にとっては、これらの高度な攻撃データに対処するための効果的なセキュリティ体制構築は大きな課題です。データに基づいた適切なサイバーリスク対策を講じることが急務となっています。
データに基づいたエンドポイント脅威検知・分析基盤としてのEDR（エンドポイント デテクション & レスポンス）は、AI/機械学習を活用してエンドポイントから収集される膨大なアクティビティデータを分析し、未知の脅威パターンをデータから検知・自動対処することで、データに基づいた未知の攻撃への防御力を高めるとして注目されています。しかし従来のEDRは、データ分析ライセンスの高コスト、運用におけるデータ収集・分析設定の複雑さから、データ分析リソースが比較的豊富な大企業にとっても導入のハードルが高いという実態がありました。データ分析リソースが限られる中堅中小企業にとって最適なEDRソリューションは、データ収集・分析基盤としての導入・運用の簡便性、およびデータ分析コストの適正化が重要な選定基準となります。加えて、データ侵害被害からの迅速な事業継続回復のためには、エンドポイントの脅威データとバックアップデータの連携による、整合性の取れたデータ復旧計画の実行可能性が不可欠となります。
データ分析コストと運用負担を低減するEDRソリューションとして、アクロニスのEDRは、データ収集・分析基盤としてのシンプルな導入・効率的な運用管理を実現し、バックアップデータとの統合による事業継続データの確保を可能にする、データ分析リソースが限られる中堅中小企業にとって最適な選択肢です。
データ分析リソースが不足している場合や、セキュリティ運用管理業務を戦略的にアウトソースし、データに基づく専門的な知見を活用したい場合には、アクロニスMSPパートナーが提供するMDR（データ監視・分析サービス）や、XDR（広範なセキュリティデータ統合分析プラットフォーム）をご利用いただくこともデータに基づいた効果的な選択肢となります。
最新のランサムウェア攻撃データ分析結果から、データ分析リソースが限られる中堅中小企業に求められるEDR導入におけるデータ活用・コスト評価のポイントまで詳しく解説します。
ランサムウェアのデータ拡大トレンドに対抗するための、包括的なデータ収集・分析による防御の重要性
過去のデータが示す通り、サイバー攻撃は年々巧妙化・高度化しており、特にランサムウェア攻撃は世界中で急速に拡大し、企業活動のデータ侵害や社会全体のデータ損失といった甚大な被害をもたらしています。このような背景から、エンドポイントにおける異常なデータパターンを早期に検知・分析するEDRの導入が進んでいます。しかし、EDRは主にエンドポイントから収集されるデータに特化しているため、ネットワーク全体の異常を示すトラフィックデータや、既知のパターンが存在しないゼロデイ攻撃データ、サプライチェーン攻撃における複数のデータソースに跨がる脅威データといった対応にはデータ収集・分析範囲の限界があります。
そのため、ネットワークトラフィックデータという別のデータソースを監視・分析し、異常な通信パターンをデータから検知するNDR（Network Detection and Response）を組み合わせ、エンドポイントデータとネットワークデータを統合的に分析することで、ネットワーク全体のデータ活動を可視化し、より包括的なデータに基づいた防御を実現することが重要です。これは、複数のデータソースを統合分析するXDRの一部を構成するアプローチとも言えます。
データ量と複雑性が増大するネットワーク環境におけるNDR選定のデータ評価基準としては、データ収集範囲の網羅性、分析能力の精度（特に未知の脅威データに対する検知能力）、既存システムとのデータ連携容易性、そして収集されたデータの可視化・分析インターフェースの使いやすさなどが挙げられます。
セキュリティ運用におけるデータ分析の課題とMDR/XDRによるデータ活用：データコンサルタント/データアナリストの考察
現代のサイバーセキュリティにおいて、EDRはエンドポイントにおける脅威データの検知・分析基盤として重要な役割を担っています。しかし、その運用には高度なデータ分析スキルを必要としたり、常時監視によるセキュリティ運用担当者への継続的なデータ監視・分析に伴う多大な人的リソースの負担など、データに基づいた効果的な運用を妨げる要因も指摘されています。
そうしたEDRの運用課題を解決できる可能性を持つと言われているのがMDR（Managed Detection and Response）です。外部のセキュリティプロバイダーがセキュリティ監視やインシデント対応をデータ分析の観点から管理するMDRは、「EDRの限界を補い、データに基づいたより包括的かつ効率的なセキュリティ運用を実現できる」という情報が広く認識されています。しかし、その情報が実際のデータ運用においてどのように実現されるのかを詳細に検証する必要があります。
現在、市場には多くのEDR／MDRサービスが存在します。ただ、製品資料などを見ても提供されるデータ分析サービスの内容や範囲が不明瞭で、データに基づいた適切な機能比較やコスト対効果の評価が難しい現状があります。また、「脅威への対処」と記載されていても、具体的に何をどこまでデータに基づいて実施してくれるのかが分かりにくく、文書上その詳細なデータプロセスを把握することは容易ではありません。
EDR、XDR、MDRにまつわるデータ分析の視点からの疑問に答えます。
以下のような、EDR、XDR、MDRにおけるデータ収集、分析、対応に関する様々な疑問にデータコンサルタントの視点から回答を試みます。プラチナパートナーであるNSDからの質問に対し、優れたMDRサービスベンダーとして世界的に評価されているSOPHOSのアナリストによる詳細なデータ分析に基づく解説が参考になるでしょう。
そもそもEDR、XDR、MDRの違いは何？
EDR：エンドポイントからのアクティビティデータ収集・分析に特化したデータ基盤です。
MDR：EDR等から得られるデータを外部の専門家が監視・分析し、インシデント対応を支援する「データ分析サービス」です。人的リソースやデータ分析スキルの不足を補います。
XDR：エンドポイントデータに加え、ネットワーク、クラウド、ID情報など多様なデータソースを統合的に収集・分析し、相関分析によって脅威を示すデータパターンを特定する「統合データ分析プラットフォーム」です。より広範なデータに基づく脅威の全体像を把握できます。
脅威を検知したら、どこまでデータに基づいて対処してくれる？
検知された脅威データに基づいた具体的な対応アクション（感染端末のネットワークからの隔離、プロセスの停止、ファイルの削除等）の自動化または人間による実行支援の範囲を、提供されるサービスレベル合意書（SLA）や運用プロセスに関するデータで評価する必要があります。
万が一、突破されてしまったらMDRはどこまでデータに基づいてやってくれる？
MDRサービスがデータ侵害発生後に提供する、データフォレンジックによる侵害範囲・原因の特定、データ復旧支援、再発防止策立案のためのデータ分析・コンサルティングサービスの範囲を確認することが重要です。
システム全体を可視化すると言われるXDR、具体的にどんなデータが可視化されるの？
XDRによる可視化とは、異なるデータソース間の相関分析によって得られる、脅威の全体像を示すデータ（攻撃経路、影響範囲、関連エンティティ、使用されたマルウェアのデータパターン等）の統合的な表示レベルを指します。これにより、データに基づいた状況認識能力が向上します。
なぜ、SOPHOSのMDRは多くの実績があるの？ 同社のMDRの導入メリットは？
SOPHOS MDRの実績は、過去の膨大なインシデント対応データや、データ分析能力に基づいた高い検知精度のデータ、運用効率化によるコスト削減データといった具体的なデータによって裏付けられます。データに基づいた迅速なインシデント対応能力、高度なデータ分析専門性、そして継続的な脅威インテリジェンスのデータ活用などが導入メリットとして挙げられます。
EDRを入れられない端末もデータに基づいて守ることはできるの？
EDRが導入できない端末については、EPP等の既存セキュリティ製品からのデータ活用や、ネットワークレベルでのトラフィックデータ監視・分析による保護の可能性をデータフローの観点から検討します。ただし、エンドポイント内部の詳細なアクティビティデータが得られないため、防御レベルには限界が生じます。
「有事の際のセキュリティ対策として、データに基づき何をすればいいのかが分からない」「MDRがデータに基づいたセキュリティ強化にどのように貢献できるかを知りたい」といったニーズに対し、これらの疑問への回答はデータに基づいた意思決定のヒントとなるでしょう。
「EDR導入済み」が防御の不十分さを証明するデータも存在します。今、サイバー攻撃を受けているかをデータに基づいて説明できる「XDR」の価値に注目が集まっています。
日本の企業はエンドポイントセキュリティ（EDR）に絶大な信頼を置く傾向が見られます。もちろんエンドポイントデータの保護は重要ですが、サイバー攻撃のデータ分析が進み、かつリモートワークの広がりで攻撃対象領域が拡大してしまった現在、EDR単体のデータ分析のみでは重要な資産を安全に保つことは難しいのが現状です。ランサムウェアなどの深刻な被害データがこれを証明しています。そういった現状を打破すべく、より広範なデータを統合分析するXDRに目を向けてみることは、データに基づいたリスク管理の観点から有効なアプローチと言えるでしょう。
EDR運用におけるデータ分析に関する課題は多岐にわたります。アラートデータの過剰な発生と誤検知（ノイズ問題）、アラートデータに対する的確なデータ分析と対応策の遅延、データ監視・分析に伴う深夜帯の人的リソース制約、データ分析スキルを持つ担当部門の人員不足、緊急インシデント発生時のデータ分析経験不足、EDR製品からのデータ収集・分析機能に対する習熟度不足などが挙げられます。これらの課題は、マネージドサービス利用中にある、提供されるデータ分析レポートや対応プロセスに関する不満にも繋がっています。
日本のエンドポイント信仰の背景には、エンドポイントデータの豊富さや可視性の高さがありますが、複雑化・高度化するセキュリティ運用の課題は、エンドポイントデータだけでは解決できないことを示唆しています。XDRは、これらの課題を統合的に解決するデータプラットフォームとして期待されています。
高度化するサイバー攻撃データへの対策とデータ活用の視点
高度化する標的型攻撃は、従来のデータ分析手法では検知困難なデータ特徴を持ち、システム内に潜伏し、時間をかけてデータ収集や攻撃準備を行う性質があります。データに基づいた脅威の検知能力向上、潜伏脅威のデータ発見、そして早期のデータに基づいた対応プロセス構築に課題を抱えている組織の担当者にとって、本情報は有用と考えられます。
こうした高度な標的型攻撃データに対応するため、エンドポイントにおける詳細なデータ収集・分析を可能にするEDR（Endpoint Detection & Response）導入の必要性が認識されています。しかし、データ収集基盤としてのEDRには、その導入から運用までデータ活用の観点から多くの課題が存在します。高額な初期投資および継続的なデータ監視・分析運用コストは、特にデータ分析リソースが限られる中小企業にとって大きな負担となっています。また、高度なセキュリティデータ分析スキルを持つ専門技術者の確保は、EDRから得られるデータを最大限に活用する上での大きな障壁です。データ可視化インターフェースの操作性の複雑さや、異なる製品間でのデータ分析・検知機能のベンチマークの困難さなど、技術的な側面におけるデータ活用上の課題も少なくありません。このような状況から、EDRの必要性をデータとして認識しながらも、導入を躊躇せざるを得ない企業が数多く存在しているのが現状です。
データに基づいたセキュリティ強化に関心があるが、データ分析リソース（人的・予算的）に制約を抱えるエンドユーザー企業の経営層や情報システム部門責任者、あるいはIT運用管理者が不在で、データに基づいたセキュリティ運用体制の構築に課題を持つ組織にとって、これらの課題認識は共通していると考えられます。
過去のランサムウェア検出数データは増加傾向を示しており、AIが悪用されることによる新たな攻撃データパターンの出現、未知の脆弱性やファイルレス攻撃といった、従来のシグネチャやパターンベースのデータ検知では捕捉困難な高度な脅威が増加しています。これらのデータは、侵入を完全に防ぐことが困難であることを示唆しており、侵入を前提としたゼロトラスト思想に基づく、データに基づいた継続的な検証と対策が不可欠となっています。
しかしながら、繰り返しとなりますが、従来型のEDRソリューションには、データ収集基盤としての導入コスト、継続的なデータ監視・分析に必要な運用コスト、そして高度なデータ分析スキルを持つセキュリティ技術者の確保といった、データ運用に関する多くの課題が存在します。データ分析基盤としての初期投資および継続的なデータ監視・分析運用コストは、特にデータ分析リソースが限られる中小企業にとって大きな負担となっています。また、データ可視化インターフェースの操作性の複雑さや、異なる製品間でのデータ分析・検知機能のベンチマークの困難さなど、技術的な側面におけるデータ活用上の課題も少なくありません。
限られたデータ分析予算と人材でも導入・運用可能なEDRソリューションとして、「Acronis Cyber Protect」をご紹介します。完全日本語対応のインターフェースによる直感的な操作性は、データ分析結果やアラート情報の理解を促進し、専門知識がなくてもデータに基づいた運用を可能にする設計思想に基づいています。これにより、コストパフォーマンスに優れたデータ収集・分析基盤として、データ分析リソースが限られる組織におけるEDR導入のハードルを低減します。
高度化するサイバー攻撃データ対策として注目される「EDR」「XDR」「MDR」は、それぞれデータ収集範囲、分析レベル、提供形態（ツールかサービスか）が異なります。EDRはエンドポイントデータ、XDRはエンドポイントに加えネットワークやクラウドなど広範なデータソースを統合分析、MDRは外部によるデータ監視・分析サービスとして、セキュリティ人材不足というデータ分析リソースの制約を補い、データに基づいた効果的な検知・対応を実現するための手段となり得ます。サイバー攻撃の脅威が増大して高度化し続けている中、多くの企業・組織ではセキュリティ人材不足というデータ分析リソースの課題が浮き彫りとなっています。これにより、データに基づいたサイバー攻撃対策はますます困難になる状況です。そうした中、ランサムウェアやゼロデイ攻撃など高度なサイバー攻撃への対策として注目されているのがこれらのソリューションです。入口対策を万全にすることはもちろんのこと、たとえば、EDRによってエンドポイントを常時監視し、リアルタイムでのデータ収集・分析による脅威データ早期発見を24時間365日行うことは、有事の際のデータに基づいた検知・対応能力を確保する上で、もはや当たり前のデータ分析プロセスとなりつつあります。
これらはセキュリティ脅威をデータとして検知したり、インシデント対応におけるデータ分析に役立ちますが、それぞれのデータ収集・分析能力や提供されるデータ活用の範囲について、明確な違いがしっかりと認識されているとは言い難いのが現状です。データに基づいた最適なセキュリティ対策を選択するためには、これらのソリューションが提供するデータ活用能力を正確に理解することが不可欠です。
データコンサルタント/データアナリストの視点からの解説：複雑化するネットワーク環境における高度なサイバー攻撃データへの対策
近年のサイバー攻撃データが示す巧妙化・高度化のトレンドに加え、ネットワーク環境におけるデータ流通構造も大きく変化しています。クラウドサービスの普及、リモートワークの拡大、モバイルデバイスやIoTの利用増加に伴い、オンプレミス環境に加えクラウドを含む分散型データ流通ネットワークへの移行が進展しています。また、動画配信や大容量ファイル共有、リアルタイム通信サービス等の利用拡大により、企業が取り扱うデータ量は急増し、ネットワークトラフィックデータは質的・量的に多様化・複雑化しています。
このようなデータ環境の変化に対応するため、NDR（Network Detection and Response）には、AI/機械学習による高度なデータ分析を活用して未知の脅威データパターンやゼロデイ攻撃を高精度に検知する能力に加え、複雑化し分散したネットワーク全体のデータフローを迅速に可視化できる包括的で高度なデータ監視能力が求められています。
データに基づいた高度な脅威検知とネットワークデータ可視化を実現するソリューション
IT部門のセキュリティ担当者がNDRをデータ分析基盤として導入を検討する際に評価すべきデータ関連の選定基準と、データに基づいた脅威検知・ネットワーク可視化を実現するための具体的なデータ収集・分析手法について解説します。
具体的には、高度な振る舞いデータ検知機能や機械学習アルゴリズムを備え、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境からのネットワークトラフィックデータを統合分析し、ネットワーク全体のデータフローを可視化し、すべてのデバイス、アプリケーション、通信パターンのデータ活動をリアルタイムで監視する次世代型NDR「ExtraHop」を、増大し複雑化するネットワークトラフィックデータを選別・整形・分配する「Keysight ネットワークパケットブローカー」と組み合わせることで、複雑化するネットワーク環境における未知の脅威データやゼロデイ攻撃をデータ分析に基づいて高精度かつ迅速に検知する方法を詳細にご紹介します。
特に、ネットワーク全体のデータ活動の可視性を向上させたい、データに基づいた高度な脅威検知能力を求めている、EDRによるエンドポイントデータだけでは捕捉しきれないセキュリティリスク（ネットワーク内の横移動など）にデータ分析の観点から対処したい組織担当者向けの情報です。
データ分析を回避する高度な標的型サイバー攻撃の進化
近年のサイバー攻撃データは、無差別型から特定の組織や個人を標的とする「標的型攻撃」への明確な進化を示しています。従来の、データに基づかない一斉攻撃や既知の脆弱性データ悪用手法ではなく、ターゲット組織のネットワーク構成データや使用ソフトウェアデータといった内部情報を徹底的に収集・分析し、データに基づいた防御体制の弱点を特定して、標的に最適化されたデータ侵害手法を駆使する攻撃が増加しています。
さらに、これらの攻撃はEDRのデータ検知ロジックを回避する高度で巧妙なデータ操作手法を用いており、従来のデータパターンベースのセキュリティ対策では見逃されるリスクが高まっています。
EDRによるデータ分析が困難な理由
EDRは、エンドポイントにおけるアクティビティデータを24時間365日継続的に監視し、データに基づいた異常を検知する有効なデータ収集・分析ツールとして広く導入されています。
しかしながら、近年の高度化した攻撃手法データは、PowerShellやWMIといった正規ツールのデータ操作や、ファイルシステムに痕跡を残さないメモリ内でのデータ実行によるファイルレス攻撃が増加していることを示しています。これらの攻撃は、EDRが主に監視するファイル操作やプロセス生成といった典型的なエンドポイント挙動データの生成を最小限に抑え、長期間システム内に潜伏した後、ネットワークトラフィックデータを利用した横移動やデータ窃取を行うデータ特徴を持っています。
このため、EDRによる特定のエンドポイント挙動データ検知だけでは不十分であり、システム内の不審なプロセス状態や異常なネットワーク通信といった「データの状態変化」を継続的に監視し、既存の検知ルールに依存せず潜伏中の攻撃者を示すデータパターンを能動的に探索する「データ駆動型脅威ハンティング」が重要になります。
データ分析を回避する高度な標的型攻撃に対する実践的データ防御策の解説
データ駆動型脅威ハンティングツール「ThreatSonar」を活用し、データ分析を回避する高度な標的型攻撃の具体的な手法をデータ分析の観点から解説し、それに対抗する脅威データの検出・分析手法をご紹介します。「ThreatSonar」は、EDRによるデータ収集では捕捉困難な、メモリやディスク内に潜伏する脅威を示すデータを特定するための高度なデータ識別・分析プラットフォームです。インストール不要な軽量なデータスキャンツールを使用して、メモリやディスクに潜んでいる疑わしいデータやファイルアクティビティデータを発見し、潜在的脅威を示すデータパターンを特定します。EDRと併用することで、エンドpoint挙動データとシステム状態データ、そしてメモリ/ディスクスキャンデータを組み合わせた多角的なデータ分析が可能となり、より強固なデータに基づいたセキュリティ体制を実現します。