定義

予測セキュリティレイヤーは、組織のセキュリティアーキテクチャに統合される高度で、多くの場合AI駆動型のコンポーネントです。発生した既知の脅威に対応する従来のリアクティブなセキュリティシステムとは異なり、このレイヤーはネットワークトラフィック、ユーザーの行動、脅威インテリジェンスフィードなど、膨大なデータを分析し、潜在的なセキュリティインシデントが顕在化する前に予測します。

なぜ重要なのか

今日の急速に進化する脅威環境において、シグネチャベースの防御だけでは、ゼロデイエクスプロイトや洗練された新しい攻撃に対抗するには不十分です。予測レイヤーの主な価値は、セキュリティの姿勢をリアクティブな被害制御からプロアクティブなリスク軽減へと移行させる点にあります。これにより、組織は侵害を防止し、ダウンタイムを最小限に抑え、より高い確信度で規制遵守を維持できるようになります。

仕組み

このレイヤーは、いくつかの統合されたメカニズムを通じて機能します。

• 行動ベースライン設定： まず、すべてのユーザー、アプリケーション、ネットワークフローの「正常」な運用ベースラインを確立します。この確立された規範からの逸脱は、より詳細な検査のための高レベルのアラートをトリガーします。
• 異常検知： 機械学習モデルは、早期段階の攻撃を示している可能性のある、異常なログイン時間、予期せぬデータエグレスパターン、システムコールのわずかな変更などの微妙な異常を継続的にスキャンします。
• 脅威モデリングと予測： 外部の脅威インテリジェンス（既知の攻撃者のTTPなど）を取り込むことにより、システムはシミュレーションと確率的モデルを実行し、次に標的になる可能性が最も高い資産を予測し、先制的な強化を可能にします。

一般的なユースケース

• 内部脅威の検出： データが外部流出する前に、信頼できる従業員による異常なデータアクセスパターンを特定します。
• ゼロデイ攻撃の防止： 既知のシグネチャではなく、実行パターンに基づいて新しいマルウェアの動作を検出します。
• ボットネットおよびDDoS予測： グローバルネットワークテレメトリに基づいて、トラフィックの急増や協調的な攻撃パターンを予測します。
• 脆弱性の優先順位付け： リスクスコアリングを使用して、近いうちに悪用される可能性が最も高い脆弱性を予測します。

主な利点

予測セキュリティレイヤーの導入は、いくつかの重要なビジネス上の利点をもたらします。平均検出時間 (MTTD) および平均応答時間 (MTTR) を大幅に短縮します。脅威を先制的に阻止することにより、組織は侵害による多大な金銭的、評判的、運用上のコストを回避できます。また、セキュリティチームが限られたリソースを高い確率で影響の大きいリスクに集中できるようにします。

課題

これらのシステムの導入には障害がないわけではありません。主な課題には、大量のクリーンで高品質なトレーニングデータの必要性があります。さらに、ベースラインが組織固有の運用リズムに正確に調整されていない場合、モデルは高い偽陽性率に苦しむ可能性があり、セキュリティアナリストのアラート疲れにつながります。

関連概念

この技術は、ユーザーおよびエンティティ行動分析 (UEBA)、セキュリティオーケストレーション、自動化、および応答 (SOAR)、高度な脅威インテリジェンスプラットフォーム (TIP) と密接に関連しています。