サイバー脅威ハンティング - Cyber SEC TSM | サイバーセキュリティTSM

サイバー脅威ハント（Cyber Threat Hunting）

サイバー脅威ハントは、組織のネットワークやシステム内に潜む未知の脅威を積極的に探索し、特定するプロセスを指します。従来の受動的なセキュリティ対策（例：ファイアウォールやアンチウイルスソフト）とは異なり、脅威ハントはセキュリティ専門家が能動的に潜在的な脅威を検出し、排除するために行うプロアクティブな手法です。

目的

未知の脅威の検出: シグネチャベースの検出手法では見逃される可能性がある、新しい攻撃手法やマルウェアを特定します。
インシデントの早期発見: 脅威を早期に発見し、被害を最小限に抑えることで、インシデントレスポンスの迅速化を図ります。
セキュリティ態勢の強化: 組織全体のセキュリティ意識を高め、継続的なセキュリティ強化を推進します。

手法

データ収集

データ収集は、脅威ハントの最初のステップです。組織内のさまざまなデータソースから情報を収集します。

ログデータ: ファイアウォール、IDS/IPS、SIEMシステムなどのログを収集します。
ネットワークトラフィック: ネットワークトラフィックのキャプチャと解析を行います。
エンドポイントデータ: エンドポイントセキュリティツールからのデータを収集します。

ハンティング手法

ハンティング手法にはさまざまなアプローチがありますが、主に以下の三つに分類されます。

インジケーターベースハンティング（Indicator-based Hunting）: 既知のインジケーター（IOC: Indicators of Compromise）を用いて脅威を特定します。例：特定のIPアドレス、ハッシュ値、ドメイン名など。
ハイポシスベースハンティング（Hypothesis-based Hunting）: 攻撃者の行動パターンや攻撃手法に基づく仮説を立てて調査を行います。例：攻撃者が特定のポートを使用している可能性があるという仮説。
データアナリティクスベースハンティング（Data Analytics-based Hunting）: 機械学習やビッグデータ分析を活用して異常なパターンや行動を検出します。

分析と調査

分析と調査では、収集したデータを解析し、脅威の兆候を探します。

パターンマッチング: 既知の悪意あるパターンや挙動と一致するデータを特定します。
異常検出: 正常な動作から逸脱した異常な活動を検出します。
行動分析: ユーザーやシステムの行動を分析し、疑わしい活動を特定します。

具体例
インジケーターベースハンティングの例
例として、特定のマルウェアが使用するIPアドレスやドメインが判明している場合、そのIOCを用いてネットワークトラフィックやログを検索し、感染の有無を確認します。

ハイポシスベースハンティングの例
例えば、フィッシング攻撃が増加している場合、攻撃者が特定の期間に特定の業務システムへのアクセスを試みるという仮説を立て、関連するログを調査します。

データアナリティクスベースハンティングの例
機械学習モデルを使用して、通常のネットワークトラフィックから逸脱した異常な通信を検出し、その通信を深掘りして分析します。

実践

準備

準備では、脅威ハントに必要なツールやデータソースを整備します。

ツールの導入: SIEM、EDR、ネットワーク分析ツールなどを導入します。
データソースの統合: さまざまなログデータやトラフィックデータを一元的に収集、管理する仕組みを整えます。

実行

実行では、ハンター（セキュリティ専門家）が実際に脅威ハントを行います。

仮説の設定: どのような脅威を探すのか仮説を立てます。
データの解析: 収集したデータを基に分析を行い、仮説を検証します。
結果の記録: 発見した脅威や異常な活動を記録し、対応策を講じます。

フィードバックと改善

フィードバックと改善では、脅威ハントの結果を元にセキュリティ対策を強化します。

レポート作成: ハントの結果をレポートにまとめ、関係者に共有します。
対策の実施: 発見された脅威に対する具体的な対策を講じます。
プロセスの改善: ハントのプロセスを見直し、次回以降の活動に反映します。

まとめ

サイバー脅威ハントは、従来の受動的なセキュリティ対策を補完する重要なプロアクティブな手法です。未知の脅威を早期に発見し、対策を講じることで、組織のセキュリティ態勢を強化し、サイバー攻撃からの保護を強化することができます。継続的なハント活動とプロセスの改善を通じて、セキュリティ対策の成熟度を高めることが重要です。