政府系サービスプロバイダーを標的とした最近のランサムウェア攻撃では、攻撃者が検知されるまで数ヶ月間にわたりネットワーク内に潜伏し続けていました。その影響はITシステムの障害にとどまらず、サービスの停止、規制当局による調査、さらには数百万件に及ぶ機密情報の流出へとつながりました。大規模な公共部門の環境において、可視性の低さは単なる運用上の課題にとどまらず、組織全体にわたるリスクを高める要因となります。
実務的な知見を欠いたレポート
同機関が直面していた課題は、ファイルを起動できるかどうかではなかった。真の問題は、その後に何が起こるかという点にあった。既存のサンドボックスはレポートを生成していたが、特に潜在的なゼロデイ脅威を調査する際、確信を持って判断を下すために必要な詳細さや明確さが、それらのレポートには一貫して欠けていた。
マルウェアがより検知を逃れやすくなり、多段階化していくにつれ、その限界を無視することはますます困難になっていった。
制限事項 1：高度なマルウェアに対する行動分析の深度が限定的である
ゼロデイ脅威に関しては、部分的な可視性は運用上のリスクとなる。
VMベースのデトネーションでは、仮想環境を検知したり、実行を遅らせたり、特定のユーザー操作を待ったりするように設計された高度な脅威を特定することが困難でした。その結果、アナリストは不完全な行動データを渡されることがよくありました。
その結果、3つの大きな課題が生じました：
- 隠された動作が見逃されがちであり、特にメモリ常駐型や段階的展開型のペイロードについてはその傾向が強かった
- 手作業による再分析が一般的になり、調査に要する時間が長くなった
- 判定に対する信頼度が低下した。特に、不明なファイルや不審なファイルについてはその傾向が顕著であった。
制約 2：手動による解釈を必要としたレポート
最大のリスクは、データの不足ではなく、明確さの欠如だった。
このサンドボックスは詳細な出力を生成しましたが、必ずしも実用的な知見が得られるとは限りませんでした。アナリストは依然として、手作業で指標を抽出し、実行フローを解釈し、外部ツールを使用して各ケース間の発見事項を照合する必要がありました。
その結果、次のような結果となった：
- インシデント発生中の調査時間の長期化
- SOCチームとCERTチーム間の知識共有の不統一
- 検知エンジンではなく、フォレンジックツールとして機能するサンドボックス
制約3：実用化できなかった知見
実戦に活用できない情報は、防衛に役立たない情報である。
脅威が特定された場合でも、その結果は一貫して詳細化・体系化されておらず、共有も容易ではありませんでした。そのため、同機関は以下の点において困難を強いられました：
- 脅威ハンティングのワークフローを構築する
- 関連するサンプルとキャンペーンを関連付ける
- 省庁間の情報共有を支援する
その時点で、同機関はある重要な事実に気づいた。サンドボックス分析は、もはや単なるレポート作成のための独立した工程ではあり得ないということだ。それは、すべてのファイルに対して単一の信頼できる判定を下し、アナリストが即座にアクションを起こせるようなシステムへと進化する必要があった。
分析から実戦的な防衛へ
同機関が必要としていたのは、単なる新たなサンドボックスではなかった。現代の脅威に対応し、各チームが実際に活用できる成果をもたらすソリューションが必要だった。彼らの目標は明確だった。それは、回避型マルウェアに対抗し、インテリジェンスレベルの分析結果を生み出し、かつ既存の政府機関のワークフローに組み込める、統合されたゼロデイ検知機能を構築することだった。
今後の方向性を定めるため、同機関はリスクの低減と意思決定の改善に焦点を当てた、4つのミッションに基づく要件を定義した。
1. 回避による死角のない、より詳細な行動分析
同機関には、メモリのみのペイロード、遅延トリガー、仮想化環境を回避するように設計された多段階攻撃など、実行時の挙動をすべて可視化できる動的解析が必要でした。特に、見逃した挙動一つが深刻な運用リスクにつながる可能性のある制限されたシステムにおいては、部分的な可視性ではもはや不十分でした。
2. ファイルごとに1つの信頼できる判定
アナリストが必要としていたのは、さらなる生データではなく、明確な洞察でした。新しいソリューションは、行動分析の結果と脅威インテリジェンスを統合し、一貫性があり、即座に実行可能な判断結果として提示する必要がありました。その目的は、手作業による解釈を減らし、意思決定が最も重要な局面において、SOCチームが迅速に対応できるようにすることでした。
3. 実用化および共有が可能な情報
マルウェア分析は、単なる検知にとどまるわけにはいきませんでした。再利用可能なインテリジェンスを生み出す必要があったのです。同機関は、脅威ハンティングを支援し、チーム間の連携を強化し、MITRE ATT&CKなどの確立されたフレームワークに照合できる、構造化され、情報が充実された出力を求めていました。未知のファイルはすべて、単なる孤立したレポートではなく、実用的なインテリジェンスへと変換される必要があったのです。
4. 既存のセキュリティ環境へのシームレスな統合
また、同機関は、ソリューションが実環境でも機能することを求めていました。具体的には、機械可読な出力、セキュアな環境との互換性、そして新たなサイロ化を引き起こすことなく、複数地域にわたる業務に拡張できることが必要でした。サンドボックス処理は、独立した調査手順ではなく、検知パイプラインの一部として組み込まれる必要がありました。
こうした要件を踏まえ、同機関は、単にマルウェアを分析するだけでなく、大規模な運用上の防御を支援するように設計されたソリューションの導入を進めた。
業務面での変化
同機関は、孤立したVMベースのデトネーションから、統合されたインテリジェンス主導の分析パイプラインへと移行したことで、即座に改善が見られました。MetaDefender を導入したことで、同機関は行動分析の可視性を高め、信頼性の高い判定結果を得るとともに、チーム間で運用可能な構造化されたインテリジェンスを獲得しました。
解釈を要する静的なレポートを作成する代わりに、この新しいアプローチでは、行動分析による証拠と脅威スコアに基づいて、ファイルごとに明確かつ統合された評価結果を提供しました。
その結果、すべてのファイルについて以下の4つの重要な問いに答える、4層からなる検出パイプラインが構築されました：
- その製品は広く知られ、信頼されているのでしょうか？
- 実行中に悪意のある動作はみられますか？
- 総合的な証拠に基づくと、そのリスクはどの程度か？
- 既知のキャンペーンや亜種と関係があるのでしょうか？
実装方法
MetaDefender 、同機関のマルウェア分析およびインシデント対応のワークフローに直接統合されました。
不審なファイルは、以下の方法で自動的に処理されました：
- 50種類以上のファイル形式を迅速に検査するための深層構造解析
- 実際の実行挙動を明らかにするためのエミュレーションベースの動的解析
- IOCの自動抽出と脅威スコアリング
- 機械学習を活用した類似検索による関連脅威の関連付け
出力結果は、構造化された機械可読形式で提供されました。これにより、手動での変換作業を必要とせずに、既存のSOC（セキュリティオペレーションセンター）や情報共有プロセスへ結果を直接取り込むことが可能になりました。サンドボックス機能は、単体のフォレンジックツールから、同機関の広範なサイバーセキュリティアーキテクチャに組み込まれた運用型のゼロデイ検知エンジンへと進化しました。
可視性、スピード、およびインテリジェンスの品質
同社は、部分的な行動分析から、インテリジェンスレベルのゼロデイ検知へと移行しました。マルウェア分析はより迅速かつ一貫性のあるものとなり、チーム間での拡張も容易になりました。その効果は、検知の深度、アナリストの効率性、そしてインテリジェンスの価値といったあらゆる面で明確に表れました。
1. 検知が困難な脅威や未知の脅威に対する可視性の向上
命令レベルのエミュレーションにより、MetaDefender これまで見逃されていた動作を明らかにしました。これにより、多段階の実行チェーン、遅延ペイロード、および環境を認識するマルウェアについて、より一貫性のある分析が可能になりました。
その結果：
- 回避的なサンプルに対する行動の網羅性が向上した
- 未知のファイルに対する判定への信頼度が高まった
- 手動による再分析が必要だったサンプル数が減少した
2. 調査の迅速化と手作業の削減
構造化された出力と自動化された脅威スコアリングにより、アナリストは作業を迅速化でき、手作業で証拠を整理する時間を削減できた。
業務改善の内容は以下の通りです：
- 調査サイクルの短縮
- 緊急事態発生時のアナリストの業務負担を軽減
- SOCチームとCERTチーム間の知識共有の一層の徹底
3. より質の高い、共有可能なThreat Intelligence
組み込みの脅威インテリジェンスと機械学習を活用した類似性検索により、孤立したマルウェアサンプルを相互に関連付けられたインテリジェンスへと変換することができました。アナリストは、分析結果から直接、関連する亜種、共有インフラ、およびより広範なキャンペーンを迅速に特定することができました。
これにより、以下のことが可能になりました：
- より効果的な脅威ハンティング
- 省庁間の情報共有の改善
- 過去のサンプルを対象とした遡及的分析
フォレンジックツールから運用検知エンジンへ
導入前は、サンドボックス分析は事後対応的なフォレンジック手順として機能していました。MetaDefender 導入後、これは同機関のゼロデイ攻撃検知パイプラインの中核をなすものとなり、迅速な意思決定、確信度の高い判断、そしてより拡張性の高い防御体制を支えるようになりました。
政府・防衛分野におけるゼロデイ攻撃の検知
同機関が直面していた課題は明らかだった。従来のサンドボックス技術はレポートを生成するものの、運用上の明確さを提供できていなかった。巧妙に検知を逃れるマルウェア、手作業による分析、そして限られたインテリジェンスの活用が、確実性が不可欠とされるシステムにおいてリスクを生み出していた。
MetaDefender 導入により、同機関はマルウェア分析の手法を刷新しました。命令レベルのエミュレーションにより、隠れた動作が明らかになりました。組み込みの脅威インテリジェンスと機械学習を活用した類似性検索により、あらゆる分析が充実しました。また、断片化していたレポートに代わり、単一の信頼性の高い判定結果が得られるようになりました。
その結果は数値で把握できた：
- 回避型および未知の脅威に対する可視性の向上
- より迅速で、より一貫性のある調査
- 政府レベルでの共有に適した情報成果物
- 制限された環境の防御に対する信頼性の向上
もっと簡単に言うと：
- 課題→ サンドボックスの深さが限られていること、および運用上の摩擦
- ソリューション→ インテリジェンス機能を統合した、エミュレーションベースの統合型ゼロデイ攻撃検知
- 成果→ 国のサイバー防衛を強化する、情報機関レベルの判断
政府機関が必要としているのは、単なる起爆記録だけではありません。彼らには、明確さ、確信、そして即座に行動に移せる情報が必要なのです。
当社のエキスパートにご相談いただければ、MetaDefender どのようにゼロデイ攻撃の検知体制を最新のものへと刷新できるかをご説明いたします。
