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。
データで紐解くランサムウェア脅威と、次世代エンドポイントセキュリティへの移行戦略
1. データが示すランサムウェア脅威の定常化と構造的変化
ランサムウェアは、もはや一過性の脅威ではなく、事業継続を脅かす定常的なリスクとして認識すべきフェーズに移行しています。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が公開する「情報セキュリティ10大脅威」において、ランサムウェアによる被害は2021年版から5年連続で「組織」部門の第1位を維持しており、その脅威度の高さは客観的なデータによって裏付けられています。
注目すべきは、攻撃手法の構造的変化です。SaaSのビジネスモデルを模倣した「RaaS（Ransomware as a Service）」の台頭は、攻撃者の技術的参入障壁を著しく低下させ、攻撃の量産化を招いています。さらに、データの暗号化を行わず、窃取した情報の公開を盾に金銭を要求する「ノーウェアランサム」といった新種の攻撃も観測されており、攻撃の目的が「事業妨害」から「情報資産の収益化」へと多様化・高度化していることがデータから読み取れます。
2. 従来型対策の限界を示すデータと、エンドポイントの脆弱性
これらの高度化した脅威に対し、従来のエンドポイント対策である「EPP（Endpoint Protection Platform）」の有効性は著しく低下しています。ある調査データによれば、ランサムウェア被害を受けた組織の74%が、既存のウイルス対策ソフトでは攻撃を検知できなかったと報告されています。これは、既知の脅威情報を基にしたシグネチャベースの検知手法が、未知のマルウェアやファイルレス攻撃といった非従来型の攻撃手法に対して脆弱であることを明確に示唆しています。
攻撃の侵入経路としてエンドポイント（PC、サーバー等）が依然として主要なターゲットであるという事実は、多くのインシデントレスポンス報告書で指摘されており、ここを起点とした防御策の再設計が急務です。
3. EDR（Endpoint Detection and Response）導入による定量的効果
EPPの限界を補完し、新たなセキュリティパラダイムを実現するソリューションが「EDR（Endpoint Detection and Response）」です。EDRは、エンドポイントにおける全てのアクティビティを常時監視・記録し、侵入後の不審な挙動（振る舞い）を検知・分析することで、インシデントの早期発見と迅速な封じ込めを可能にします。
EDRの導入効果は、インシデント対応時間（MTTD: Mean Time to Detect / MTTR: Mean Time to Respond）の短縮という定量的な指標で測定できます。脅威の検知から対応完了までの時間が短縮されれば、被害範囲の拡大を最小限に抑制し、結果として事業インパクトと復旧コストを大幅に削減することが可能です。
4. 中小企業におけるデータドリブンなセキュリティ投資判断
一方で、中小企業においては、EDR導入におけるTCO（総所有コスト）の高さや、高度な分析を担うセキュリティ人材の不足が導入障壁となっているケースが散見されます。
しかし、この課題に対する解は存在します。それは、AI（人工知能）エンジンを搭載した次世代型EDRの活用です。AIによる脅威検知と分析の自動化は、セキュリティ担当者の運用負荷を大幅に軽減し、専門知識への依存度を低下させます。
さらに重要な選択肢が「自動復旧（Automated Remediation）」機能です。万が一、攻撃が実行された場合でも、影響を受けたファイルを即座に攻撃前の状態へ自動復旧させるこのアプローチは、ダウンタイムを極小化し、事業継続性を確保します。これは、限られた人的リソースで最大の効果を創出するための、データに基づいた合理的な戦略と言えます。
5. セミナーのご案内：AI駆動型EDRによる実践的セキュリティ強化策
本セミナーでは、ランサムウェア対策における意思決定の質を高めたいとお考えの情報システム、インフラ、セキュリティ部門の担当者様を対象とします。
「EDR導入の投資対効果（ROI）をどのように算出すればよいか」
「自社のリソースで運用可能なEDRソリューションの選定基準とは何か」
といった課題に対し、セキュリティ市場の最新データと分析を基に、EDRの必要性を論理的に解説します。さらに、AI駆動型EDR「SentinelOne」を具体的なソリューションとして提示し、同製品が持つ脅威の自動検知、分析、自動復旧機能が、いかにして運用コストを最適化し、強固なサイバー攻撃対策を実現するかをデータと共に詳説します。
本セミナーを通じて、貴社のセキュリティ投資を最大化するための、実践的かつデータドリブンな知見をご提供します。
データが示す、従来型セキュリティ対策の限界と投資対効果（ROI）の低下
サイバー攻撃による年間被害額は増加の一途を辿り、その手口は日々高度化・巧妙化しています。最新の脅威レポートによれば、RyukやLockBitに代表されるランサムウェア、あるいはシグネチャベースの検知を回避するファイルレス攻撃やゼロデイ攻撃のインシデント数は前年比で増加傾向にあります。この事実は、単体のアンチウイルス製品や境界型防御といった従来型のセキュリティ対策では、インシデント発生率の抑制、ひいては事業リスクの低減という目的を達成できなくなっていることをデータが示しています。
また、脅威検知とインシデント対応を担うSOC（Security Operation Center）の自社構築は、セキュリティ人材の高騰と24時間365日の運用コストという観点から、多くの企業にとってROIが見合わないのが実情です。データに基づいた合理的なセキュリティ投資が、今まさに求められています。
EDRが生成する膨大なアラートデータという新たな課題
エンドポイントの脅威検知と対応能力を高めるEDR（Endpoint Detection and Response）は、有効な打ち手の一つとして多くの企業・組織で導入が進んでいます。しかし、EDRの導入はゴールではなく、新たなデータ活用の課題の始まりに過ぎません。
EDRは、その特性上、膨大な量のアラートデータを生成します。この中には多数の「誤検知（False Positive）」が含まれており、これらを人手で分析・判断するには高度なスキルと膨大な工数を要します。結果として、本当に危険な脅威（True Positive）を見逃す「アラート疲れ」に陥り、脅威検知までの平均時間（MTTD）や脅威対応までの平均時間（MTTR）がむしろ悪化するケースも少なくありません。目的と運用体制が不明確なまま導入されたEDRは、期待した投資対効果を得られないというデータも報告されています。
データ主導で実現する、セキュリティ運用の最適化とコスト効率の最大化
以下のようなデータに基づいた課題認識を持つ、情報システム部門およびセキュリティ運用の責任者・担当者を対象としています。
セキュリティインシデントに関するデータを分析し、ランサムウェア等の脅威に対する具体的な対策を講じたい
限られた予算と人員で、セキュリティ投資のROIを最大化する方策を探している
EDRが生成する膨大なアラートデータの分析に追われ、運用負荷が増大している
これらの課題を解決するアプローチとして、専門アナリストが24時間365日体制でアラートデータを分析・対処する「MDR（Managed Detection and Response）」サービスを、データと共に解説します。
MDRが、MTTD/MTTRといった重要指標をいかに改善し、セキュリティ運用のコスト最適化に貢献するのか。その具体的な効果を、3万社を超える導入実績を持つ「Sophos Managed Detection and Response」を例にご紹介します。
さらに、5年以上の導入支援実績から得られた知見とデータに基づき、いかにしてお客様のセキュリティ運用体制の構築とデータ活用を成功に導くかをご説明します。
データが示すセキュリティ運用のボトルネック：検知・対応時間とビジネスインパクトの相関
今日のサイバー攻撃における最大の課題は、侵入を100%防ぐことではなく、侵入後の検知と対応の迅速性です。データによれば、攻撃者がシステム内に潜伏する平均時間（Dwell Time）は依然として長く、この時間が長引くほど、被害範囲と事業インパクトは指数関数的に増大します。多くの企業では、脅威検知までの平均時間（MTTD）と脅威対応までの平均時間（MTTR）が業界の推奨ベンチマークを大幅に上回っており、これが事業継続における重大なリスクとなっているのが現状です。
24時間体制でのデータ監視と分析能力の欠如が、このMTTD/MTTRの遅延、ひいては被害拡大の直接的な原因となっています。
リソース配分の非効率性とTCOの増大
この課題の背景には、深刻なデータが存在します。第一に、高度なスキルを持つセキュリティ人材の市場における不足と、それに伴う人件費の高騰です。これにより、多くの企業では分析能力を持つ人材の確保が困難になっています。
第二に、複数のセキュリティ製品が個別に生成する膨大なアラートデータ（ログ）です。これらは往々にしてサイロ化し、横断的な相関分析が行われないため、攻撃の全体像把握を著しく非効率にしています。結果として、運用全体のTCO（総所有コスト）が増大する一方で、セキュリティレベルの向上には直結しないという、投資対効果（ROI）の低い状態に陥りがちです。
監視、分析、対処のプロセスとデータフローを一元化し、データに基づいた迅速な意思決定を可能にするアーキテクチャへの転換が求められています。
【ケーススタディ】データで見る、MDR導入によるセキュリティKPIの改善効果
本セッションでは、これらのデータに基づいた課題に対し、専門アナリストチームが24時間体制でセキュリティデータを分析し、インシデント対応までを担う「ESET PROTECT MDR」が、いかにしてセキュリティ運用のKPIを劇的に改善するかを、具体的な導入事例のデータと共に解説します。
ケーススタディ1：中堅製造業
課題： ランサムウェア攻撃を受け、事業停止。MTTRが72時間を超え、多大な復旧コストが発生。
MDR導入後の成果： 類似の攻撃に対し、脅威検知から封じ込めまでの時間を45分に短縮。推定被害額を95%以上削減することに成功。
ケーススタディ2：ITサービス企業
課題： サプライチェーンを狙った攻撃の兆候を検知できず、インシデントの起点となるリスクを抱えていた。
MDR導入後の成果： エンドポイントから得られる膨大なログデータを専門家が常時相関分析。攻撃の初期段階で異常を検知し、水平展開を未然に阻止。MTTDを導入前の数日から数十分レベルへと大幅に改善。
限られたリソースで、データに基づいた合理的なセキュリティ体制を構築するための具体的なポイントを提示します。
データ統合の欠如が招くセキュリティリスク：分断された脅威データから、相関分析による統合防御へ
1. 現状分析：サイロ化した脅威データが引き起こすセキュリティ運用の限界
ランサムウェアやサプライチェーン攻撃に代表される脅威の高度化に加え、テレワークやマルチクラウドの普及は、防御すべきIT資産（アタックサーフェス）の爆発的な拡大を招いています。この環境下で、従来型のセキュリティ運用は構造的な課題に直面しています。
その根源は、**セキュリティツールの分断による「データのサイロ化」**です。
EDR（Endpoint Detection and Response）、バックアップ、リモート管理、脆弱性スキャナといった各ソリューションが個別のデータストアを持つことで、脅威に関するコンテキストが分断されます。例えば、EDRが検知したアラート、バックアップシステムが持つ構成情報、ID管理システムが記録した認証ログがそれぞれ独立しているため、インシデントの全体像を把握することが極めて困難になります。
このデータの分断は、以下の具体的な問題を引き起こします。
MTTD/MTTRの悪化: 攻撃の検知（Mean Time To Detect）から復旧（Mean Time To Recover）までのプロセスにおいて、手動でのデータ突合や分析が必要となり、致命的なタイムラグを生み出す。
非効率なリソース配分: 断片的なアラートの分析・評価にセキュリティ担当者の工数が奪われ、より高度な脅威ハンティングや脆弱性の根本対策といったプロアクティブな活動にリソースを割けない。
不正確なリスク評価: 組織全体のリスクをデータに基づいて定量的に評価することができず、投資判断の精度が低下する。
結果として、限られた予算と専門人材で事業継続性を担保することが困難となり、セキュリティレベルの格差が拡大しています。
2. 解決策：データドリブン・セキュリティへの転換と統合プラットフォーム
これらの課題を克服するには、個別のツールを増強する対症療法ではなく、各種ソースから得られるセキュリティテレメトリーを統合・相関分析する「データドリブン」なアプローチへの転換が不可欠です。
目指すべきは、点在するアラート（点）を追うのではなく、多様なログやイベントデータを一元的に分析し、一連の攻撃キャンペーン（線・面）として捉えることです。これを実現するのが、**「統合データプラットフォーム」**としての役割を果たす最新のセキュリティソリューションです。
3. 実装アプローチ：統合プラットフォームによるデータ活用戦略
ケーススタディ1：Acronis Cyber Protect Cloud – 「防御」と「復旧」データの統合によるレジリエンス向上
Acronisのプラットフォームは、「EDR」「バックアップ」「遠隔管理」の機能を単一のコンソールで提供します。データ分析の観点から見ると、これは**「脅威検知データ」と「システム構成・復旧データ」を統合管理**することを意味します。
インシデント発生時、脅威検知データとバックアップデータのスナップショットを突き合わせることで、「どの時点のデータがクリーンか」を迅速に特定し、安全なリストアを自動化できます。これは、分断された環境では実現が難しい、データ活用による事業継続性の向上です。この統合基盤をマネージドサービスとして提供することにより、高付加価値な収益モデルへの転換が可能となります。
ケーススタディ2：CrowdStrike Falcon – クラウドネイティブなデータ分析基盤によるリアルタイム脅威検知
CrowdStrikeのFalconプラットフォームは、クラウドネイティブアーキテクチャを基盤とした、大規模データ分析プラットフォームと位置づけられます。
軽量なシングルエージェントがエンドポイント、クラウド、アイデンティティ、データといった多様なソースから膨大なテレメトリーをリアルタイムに収集。これを「CrowdStrike Security Cloud」に集約し、AI/機械学習エンジンが脅威インテリジェンスと照合しながら相関分析を行います。
このデータ処理アーキテクチャにより、マルウェアのシグネチャ（既知の脅威）に依存せず、攻撃者の振る舞いの痕跡（IOA: Indicators of Attack）そのものを検知することが可能です。これは、未知の脅威やゼロデイ攻撃に対して極めて有効なアプローチであり、超高精度の検知と自動化された防御・修復をデータ分析によって実現する先進的なモデルです。
結論
現代のサイバーセキュリティにおける課題の本質は、ツールの数や機能ではなく、**「データをいかに統合し、価値あるインサイトを迅速に引き出すか」**という点に集約されます。分断されたデータサイロを解消し、統合プラットフォーム上で脅威データを一元的に分析・活用すること。それこそが、巧妙化する脅威に対抗し、事業のレジリエンスを確保するための、最も合理的かつ効果的な戦略です。
分析レポート：AI/MLが変革する脅威ハンティングの力学 – 大規模テレメトリー分析に基づく考察
1. イントロダクション：データで観測される、攻撃者と防御者の非対称な進化
本稿は、CrowdStrike OverWatchの脅威ハンティング活動を通じて観測された「対話型侵入（Hands-on-Keyboard）」のデータに基づき、現代のサイバー攻撃における重要な力学を分析するものです。
観測データが示すのは、攻撃者のTTPs（戦術・技術・手順）が、防御テクノロジーの進化に呼応して、より巧妙かつ迅速に変化しているという事実です。この攻防において最も重要なKPIは「スピード」です。攻撃者は侵入後の横展開（ラテラルムーブメント）に至る時間、いわゆる「ブレイクアウトタイム」の最小化を図ります。対して防御側は、検知（MTTD）と対応（MTTR）の速度を極限まで高めることが求められます。
このスピード競争の優位性を決定づける要因として、AI/ML（機械学習）の活用が浮上していますが、その活用成熟度には、攻撃者と防御者の間で顕著な非対称性が存在します。
2. AI/ML活用の非対称性：攻撃者の試行と、防御側のデータドリブン・アプローチ
攻撃者によるAIの活用は、まだ初期段階にあり、主に攻撃準備フェーズの効率化に用いられています。一方で、クラウドストライクの防御モデルは、創業以来、AI/MLを中核に据えたデータドリブンなアプローチを実践してきました。
この優位性は、以下の3つのデータ戦略によって構築されています。
膨大な学習データ（テレメトリー）:
クラウドストライクのAIモデルは、多様なプラットフォームから収集される膨大なセキュリティイベント（脅威テレメトリー）を学習データとしています。データの量と多様性が、攻撃パターンの認識精度を決定づける上で、他にはない競争優位の源泉となっています。
人間参加型（Human-in-the-Loop）の継続的フィードバック:
AIによる自動検知の結果は、常にOverWatchの脅威ハンターやインテリジェンス専門家によって評価されます。この専門家からのフィードバックがAIモデルに再学習されることで、モデルは継続的に精度を向上させ、未知の脅威や巧妙な回避技術への適応能力を高めています。これは、AIと人間の専門知を融合させた、極めて高度な分析サイクルです。
データ活用の目的の明確化:
AIは以下の明確な目的のために、体系的に活用されています。
未知の脅威パターンの特定: 大規模データセットの中から、人間では発見不可能な微細な攻撃の兆候（IOA: Indicator of Attack）や異常な振る舞いの相関関係を特定し、高度な攻撃に対抗します。
ハイパースケール・データの課題解決: 膨大な脅威インテリジェンスとテレメトリーをリアルタイムで分析・処理し、ノイズの中から真に意味のある脅威インサイトを抽出します。
検知・対応プロセスの自動化: 分析によって得られたインテリジェンスに基づき、反復的なセキュリティタスクや対応アクションをマシンスピードで自動化します。
3. 結論：データ分析能力が規定する、未来のサイバー・レジリエンス
今日の高度な脅威環境において、セキュリティの有効性は、導入するツールの数ではなく、**「データを大規模かつ高速に分析し、価値あるアクションへと転換する能力」**によって定義されます。
AIは、OverWatchの脅威ハンターが活用する数ある分析技術の一つに過ぎませんが、その中核をなす要素です。テクノロジー（AI）と人間の専門知（エキスパート）を組み合わせ、継続的なデータフィードバックループを構築すること。これこそが、進化を続ける攻撃者のTTPsの先を行き、侵害を未然に防ぐための最も合理的なアプローチです。我々の責務は、このデータドリブンな防御モデルを進化させ続けることで、より高いレベルのサイバー・レジリエンスを実現することにあります。
脅威ハンティングデータ分析レポート：2024年版 対話型侵入の構造変化と戦術的シフト
エグゼクティブ・サマリー：データが示す脅威トレンドの核心
2023年7月1日から2024年6月30日までの脅威ハンティングデータは、サイバー攻撃が単に増加しているだけでなく、その性質と戦術が構造的に変化していることを明確に示しています。本レポートの分析から導き出された主要なインサイトは、以下の3点に集約されます。
攻撃手法の主流化: 検知と対応が困難な「対話型侵入」が前年比55%増と著しく増加しており、これが現代の攻撃におけるデファクトスタンダードとなりつつあります。
攻撃の動機の変化: 対話型侵入の86%を金銭目的のサイバー犯罪（eCrime）が占めています。これは、高度な攻撃スキルが国家主体から犯罪組織へと拡散・コモディティ化し、あらゆる組織が標的となりうることを示唆しています。
戦術の巧妙化: 正規のリモート管理（RMM）ツールの悪用が前年比70%増と急増。攻撃者がセキュリティ製品による検知を回避するため、「環境寄生型（Living off the Land）」戦術へ大きくシフトしていることがデータから裏付けられました。
以下では、これらのデータポイントを詳細に分析し、防御戦略に与える意味を考察します。
1. 対話型侵入の量的・質的変化の分析
対話型侵入の急増（前年比+55%）
この数値は、攻撃の質的な転換を示す重要な指標です。自動化されたマルウェア攻撃とは異なり、攻撃者がリアルタイムでキーボード操作を行う「対話型侵入」は、状況に応じて戦術を柔軟に変化させるため、静的なシグネチャベースの防御を容易に回避します。この増加傾向は、防御側にとって、**振る舞いを検知・分析する能力（IOA: Indicator of Attackの監視）**が不可欠であることを強く裏付けています。
サイバー犯罪（eCrime）の支配（全対話型侵入の86%）
対話型侵入の主要ドライバーが、金銭的利益を追求するサイバー犯罪組織であるというデータは、高度な攻撃がもはや特定の国家の専有物ではなく、広く市場に流通していることを示しています。これは、事業規模や業種を問わず、**あらゆる組織が経済的利益を目的とした高度な攻撃の標的となりうる「脅威の民主化」**が進行していると解釈すべきです。
2. 標的と戦術のデータインサイト
業界別ターゲティングの傾向分析
テクノロジー業界（+60%増）: 7年連続で最多の標的となっています。この背景には、サプライチェーンの上流に位置するテクノロジー企業を侵害することが、その先の多数の顧客企業へ影響を及ぼす足がかりとなり、攻撃者にとって投資対効果（ROI）が極めて高いからだと分析されます。
医療分野（+75%増）: 増加率が際立っており、ランサムウェア攻撃やデータ暴露において金銭的価値の高い、機微な個人情報（PII）や保護医療情報（PHI）が集中していることが、攻撃者を引きつける強い要因となっていると考えられます。
攻撃戦術のシフト：RMMツールの悪用（+70%増）
正規のIT管理ツールであるRMMの使用が、全対話型侵入の27%で観測され、急増している点は、今期のデータにおける最も注目すべき戦術的変化です。
攻撃者は、セキュリティ製品の監視リストに載りにくい正規ツールを悪用することで、**環境内に溶け込み、検知を回避しながら潜伏活動や内部偵察を行います。**悪用されるRMＭツールがAnyDeskからConnectWise ScreenConnectへと変化している事実は、防御側が特定のツールをブラックリスト化しても、攻撃者は即座に代替ツールへ移行することを示しています。
これは、ツール単位での防御アプローチの限界を浮き彫りにするものです。防御戦略は、「どのツールか」ではなく「正規ツールがどのように異常に振る舞っているか」を分析・識別できる、より高度なアプローチへとシフトする必要があります。
1. 脅威の構造変化：サプライチェーンのデータ連携を狙う攻撃
現代のサイバー攻撃は、単一の企業ではなく、相互に連携するビジネスエコシステム、すなわちサプライチェーン全体のデータ連携の脆弱性を標的とします。「自社は規模が小さいから狙われない」という認識は、もはや通用しません。中小企業は大手企業のサプライヤーとして重要なデータを保持・連携しており、攻撃者にとっては防御が手薄で、かつ価値の高いデータへの侵入口と見なされています。
従来の境界型防御（アンチウイルスソフトなど）では検知できない未知の脅威に対抗するためには、エンドポイントの挙動を常時データとして収集・分析し、攻撃の兆候を早期に発見するEDR（Endpoint Detection and Response）のアプローチが不可欠です。
2. EDR導入を阻む「データ分析」の壁：運用負荷とコストの本質
EDRの本質的な価値は、PCやサーバーからプロセスの起動、ファイルアクセス、ネットワーク通信といった膨大なアクティビティデータをリアルタイムに収集し、脅威分析の根拠とすることにあります。しかし、これが導入の障壁にもなっています。
運用負荷の本質： EDRが生成する膨大なログデータ（アラート）の中から、ノイズ（False Positive）を除去し、インシデントに繋がる真の脅威（True Positive）を迅速に特定するには、高度なデータ分析スキルと体制が求められます。これが、多くの企業にとって最大の運用負荷となります。
コストの本質： コストの問題はライセンス費用だけではありません。収集したデータを分析する専門人材（セキュリティアナリスト）の確保・育成にかかる費用を含めた、総所有コスト（TCO）で捉える必要があります。MDRサービスもこの分析リソースを外部委託する選択肢ですが、費用対効果が課題となるケースは少なくありません。
3. 解決策：データ分析プロセスの効率化による、TCOの最適化
本セッションでは、EDR導入の核心的課題である「データ分析の運用負荷とコスト」をいかにして克服するかに焦点を当てます。
その具体的な解決策として「Securitier EDR」を提示。脅威インテリジェンスや機械学習を活用し、EDRが生成するアラートの分析プロセスをいかに効率化・自動化するかを解説します。これにより、専門のアナリストでなくとも脅威の優先順位付けと初期対応が可能となり、データ分析にかかる運用負荷を劇的に低減します。
これは単なるライセンス費用の安さを訴求するものではありません。データ分析にかかる人的リソースを最小化することで、セキュリティ運用の総所有コスト（TCO）を最適化するという、新たな価値提案です。限られたリソースの中で実効性のある脅威検知・対応体制を構築する必要がある、すべての中小企業にとって必見の内容です。
※Securitier EDRは、エンドユーザー様向けのご提供となり販売店様経由でのご提供は不可となりますのでご了承ください。