ゼロデイ検知とは、既存のシグネチャや事前の分析記録がない未知のマルウェアを特定するプロセスである。実行ファイル、パッチファイル、規制対象文書が変更されることなく検査を通過しなければならない政府ネットワークの境界において、効果的なゼロデイ検知を行うには、実行前に仮想環境を特定して分析を妨害しようとする脅威を暴くために、命令レベルのエミュレーションが必要となる。
要約：主なポイント
- 従来のVMベースのサンドボックスは、環境フィンガープリント、時間ベースの遅延、デバッガチェックに対して脆弱であるのに対し、最新のマルウェアは、悪意のある動作を実行する前に、これらの手法を利用して分析を回避している
- MetaDefender 、脅威レピュテーション、動的解析、脅威スコアリング、脅威ハンティングという4層のパイプラインを通じて、99.9%のゼロデイ検知率を実現しています。
- 命令レベルエミュレーションは、従来のサンドボックスに比べてファイル処理速度が20倍速く、P90目標値は15秒未満、1サーバーあたりの1日あたりの処理能力は25,000ファイルに達します。
- MetaDefender 、MITRE ATT&CKの戦術および手法に基づく悪意のある挙動を検知し、トリアージの迅速化、インシデント報告、および脅威インテリジェンスの共有のための標準化されたフレームワークを提供します。
- 機械可読形式のIOC出力は、Splunk、Cortex XSOAR、CEF SyslogなどのSIEMおよびSOARワークフローに直接取り込まれます。
政府ネットワークが、高価値なゼロデイ攻撃の標的となる理由
政府のネットワークは、機密性の高いシステム、機密データ、および既知の脆弱性を利用した攻撃では攻撃者が確実にアクセスできない重要なサービスなどを保有しているため、ゼロデイ攻撃の標的となりやすい環境の一つとなっています。
WEFの『グローバル・サイバーセキュリティ・アウトルック2026』によると、公共部門組織の23％がサイバーレジリエンスが不十分であると報告しており、高度な脅威が境界防御を突破した際に、これらの組織は他に比べて格段に高いリスクにさらされることになる。また、各国の備えに対する信頼も低下している。同報告書によると、世界中の回答者の31％が、自国が重大なサイバーインシデントに対応する能力に対して信頼が低いと回答しており、これは2025年の26％から増加している。
AIは脅威の攻撃対象領域を拡大させている。同報告書によると、回答者の87％が、AI関連の脆弱性を最も急速に拡大しているサイバーリスクとして挙げた。攻撃者はAIを活用して標的を絞り込み、エクスプロイトの生成を自動化し、ほぼリアルタイムで攻撃を適応させており、多くの政府ネットワークが依然として依存している静的な検知ツールの対応能力を上回っている。
公共部門の弁護人を取り巻く複合的なリスク
政府機関のセキュリティ担当者は、民間企業の環境では通常見られないほどゼロデイ攻撃のリスクを増幅させる構造的な課題に直面しています。旧式のインフラ、予算の制約、そしてOTとITの融合の進展により、段階的な対策では埋めにくい検知の死角が生じています。AIを活用する攻撃者は、こうした死角をますます高い精度とスピードで悪用しています。
地政学的な側面もさらなる圧力を加えています。WEFの報告書によると、現在、世界中の組織の64％が、重要インフラの機能停止やスパイ活動など、地政学的な動機によるサイバー攻撃を懸念しており、公共部門は一貫して主要な標的として特定されています。 同報告書は、ベンダーの多様化やサプライチェーンにおけるファイル転送の加速が、ネットワーク境界において拡大しつつあるにもかかわらず十分に精査されていない攻撃対象領域となっていることを指摘している。特に、各国政府が地政学的圧力に応じてデータホスティングの体制を再構築している状況下では、その傾向が顕著である。
進化し続ける回避手法に対し、従来のVMベースのサンドボックスは機能しない
従来のVMベースのサンドボックスは、仮想化された動作環境内でファイルを実行し、その結果生じる挙動を記録します。しかし、高度なマルウェアは、実行前にその環境を識別するように設計されており、さまざまな検知手法を用いて分析環境であることを認識し、悪意のある活動を抑制します。その結果、挙動データの不完全化、判定結果の不一致が生じ、脅威が検知されずに境界をすり抜けてしまうことになります。
民間および制限環境を合わせて3,000人以上の従業員を擁するある政府機関は、従来のVMベースのサンドボックスにおいて、まさにこの問題に直面しました。回避型マルウェアが仮想環境を検知し、その動作を抑制したため、アナリストは不完全なデータと、手動での解釈を必要とするレポートしか得られませんでした。その結果、時間の経過とともに調査の進行が遅れ、SOCチームとCERTチームの双方において、判定の信頼性が低下してしまいました。
VMベースのサンドボックスでは確実に阻止できない回避手法
- 時間に基づく遅延：マルウェアは、VMベースの環境には観測可能なタイミングパターンがあるという事実を悪用し、サンドボックスの分析ウィンドウが終了するのを待ってから実行を行う
- レッドピルの手順：マルウェアは、仮想化環境では動作が異なるハードウェアレジスタ、CPU機能、メモリレイアウトを調査し、その結果を用いて自身が分析対象となっていることを確認する
- デバッガーのチェック：マルウェアは、プロセス一覧、API パターン、システムフラグを調査して分析ツールの存在を確認し、それらを検出した場合は実行を停止する
- 実行の停滞：マルウェアは、自動化されたサンドボックス実行ではめったに発生しない特定のユーザー操作やシステムのアイドル状態を待ち、行動ベースのトリガーが作動しないようにしている
政府のセキュリティ対策における検知結果
能力 | VMベースのSandbox | MetaDefender |
VM回避対策 | 環境フィンガープリンティングに対して脆弱である。マルウェアは仮想化されたハードウェアを検知し、悪意のある動作が実行される前に実行を抑制することができる。 | 無効化：このエミュレータは、実際のハードウェアやOSのタイミングを一切使用しないため、マルウェアが分析環境を識別するために依存する信号を排除します |
アンチデバッグ回避対策への耐性 | デバッガによる検出を受けやすい。分析ツールを識別するマルウェアは、IOCが生成される前に実行を停止する | 命令レベルで無効化されています。エミュレータは、デバッガ対応マルウェアがチェックするプロセスやAPI 公開しません。 |
時間ベースの遅延バイパス | 遅延が過ぎるのを待つ。分析ウィンドウには限りがあり、十分に長い時間動作を停滞させるマルウェアは、行動観察を完全に回避してしまう。 | 実際のクロックタイミングに縛られることなく、実行に必要なコンポーネントのみをシミュレートすることで、遅延を回避する |
ネットワークトラフィックのキャプチャ | PCAPを介してネットワークトラフィックをキャプチャしますが、暗号化または難読化された通信からは意図を抽出することはできません | API メモリレベルでネットワークの意図を捕捉するため、トラフィックが暗号化または難読化されている場合でも、C2インジケーターや情報漏洩ロジックを抽出することが可能になります |
分析の一貫性 | VMの状態によって変動する。実行ごとの環境の違いにより、行動出力に一貫性がなくなり、分析者のノイズが増大する。 | 決定論的かつ再現性が高く、同じファイルであれば、実行回数やOSのパスが異なっても同じ結果が得られ、監査証跡や証拠の連鎖に関する要件に対応しています。 |
処理速度 | 処理速度が遅く、リソースを大量に消費する。OSの完全エミュレーションにはオーバーヘッドが生じ、処理量が多い環境ではスループットが制限される。 | 従来のサンドボックスよりも20倍高速で、ファイル1つあたりのP90目標値は15秒未満です |
偽陽性のリスク | さらに、VMの状態変動により判定結果に一貫性が失われ、アナリストによるノイズが増加し、時間の経過とともに検出結果に対する信頼性が低下する | 低減：決定論的分析により、実行ごとに一貫した判定結果が得られるため、判定の信頼性が高まり、アナリストの手作業によるレビューの負担が軽減されます。 |
MetaDefender 命令レベルエミュレーションの仕組み
MetaDefender 、OPSWAT統合型ゼロデイ検知ソリューションであり、脅威レピュテーション、動的分析、脅威スコアリング、脅威ハンティングを組み合わせた4層の脅威処理パイプラインを通じて、ネットワーク境界における高度かつ未知の脅威を特定するように設計されています。 VMベースのサンドボックスがOS環境全体をエミュレートするのに対し、MetaDefender 命令レベルで動作し、実際のOSを実行したり、回避型マルウェアが探知しようとするハードウェア信号を露呈させたりすることなく、ファイルの実行をコンポーネントごとに解析します。
現実的な実行環境
MetaDefender 、完全なオペレーティングシステムを実行したり、仮想化されたハードウェアに依存したりすることはありません。このエミュレータは、特定のファイルの実行に必要なコンポーネントのみをシミュレートし、CPU命令レベルで動作を解釈します。これにより、回避型マルウェアが分析環境を検知するために利用するOSのフィンガープリントやハードウェア信号を排除すると同時に、システム全体の仮想化よりも高速かつリソース効率の高い検出を実現します。
包括的な行動モニタリング
マルウェアのサンプルが目的を達成するには、ホスト環境と相互作用する必要があります。具体的には、レジストリエントリの操作、プロセスの作成や注入、APIの呼び出し、メモリの割り当て、ネットワーク操作の開始などです。MetaDefender 、実行中のこれらすべての相互作用を監視します。動作は命令レベルで傍受されるため、検知回避の試みがあっても監視を妨げることはできません。それらの動作は依然として発生する必要があり、エミュレータはそれらを確実に捕捉します。
MetaDefender が監視する行動には、以下のものがあります：
- レジストリの読み取り、書き込み、および削除操作
- プロセスの作成、終了、およびインジェクション
- API およびシステムサービスの起動
- メモリの割り当て、改変、およびシェルコードの実行
- ネットワーク接続の試行、DNS解決、およびデータ転送処理
MetaDefender 、静的またはランダム化API 返すのではなく、API や環境特性をマルウェアの予測に合わせて動的に調整することで、実行の成功を確実にし、信頼性の高いIOCの抽出を最大限に高めます。
回避対策および検知回避対策
MetaDefender 、実際のハードウェア、完全なOS、実際のクロックタイミングを一切使用しないため、VMベースのサンドボックスを回避する手法は一切効果がありません：
- 時間ベースの遅延では、比較対象となる実際のタイミング信号が見つからない
- 「レッドピル」の指示では、エミュレータと整合性のある値を返すハードウェアレジスタを照会します
- デバッガーのチェックの結果、フラグを立てるべきプロセスシグネチャやAPI 見つかりませんでした
- 実行の停滞時には、マルウェアが待機しているアイドル状態またはユーザーの操作が、命令レベルでシミュレートされます。
適応型API レイヤーがこれをさらに強化します。MetaDefender 、マルウェアが繰り返しのプロービングを通じてプロファイルを作成できるような静的な環境を公開するのではなく、一貫性があり妥当な実行コンテキストを反映するようにAPI 動的に調整することで、マルウェアの予測と実際の観測結果との間のギャップを埋めます。
決定論的かつ再現性のある解析
MetaDefender 、同じファイルに対して、複数回の実行やOSパスが異なっても、同一の動作結果を出力します。分析結果は、VMの状態変動、環境の変化、または実行ごとのサンドボックス設定の違いの影響を受けません。
政府のセキュリティ運用において、この一貫性は2つの点で重要となります。第一に、誤検知を減らすことができます。SANSの「2025年検出・対応調査」によると、誤検知はセキュリティチームの73％にとって最大の検出上の課題となっており、これは2024年の64％から増加しています。第二に、決定論的な出力は監査証跡や証拠の保管連鎖（チェーン・オブ・カストディ）の要件を満たし、政府のインシデント対応およびコンプライアンスの枠組みで求められる証拠記録を提供します。
MITRE ATT&CK マッピング
MetaDefender 、観測された悪意のある行動を特定のMITRE ATT&CKの戦術および手法と関連付け、政府機関のセキュリティチームがトリアージを迅速化し、調査結果をインシデント報告要件に整合させるために活用できる標準化されたフレームワークを提供します。構造化されたATT&CK出力は、機関間の脅威インテリジェンスの共有や、脅威の行動を文書化することが求められる規制遵守の場面でも役立ちます。 機械可読なIOC出力は、Splunk、Cortex XSOAR、CEF SyslogなどのSIEMおよびSOAR統合システムに直接取り込まれます。
政府機関の高スループット環境における大規模かつ高速な分析
MetaDefender 、サーバー 1 台あたり 1 日最大 25,000 ファイルを処理し、P90 目標値を 15 秒未満に抑え、リムーバブルメディア、電子メールの添付ファイル、クラウドストレージ、Web 転送など、政府機関のあらゆるファイル取り込みソースにわたる継続的な検査をサポートします。エアギャップ環境、機密環境、および厳重に保護された政府機関の環境において、MetaDefender 柔軟な導入に対応しています：
- オンプレミス、クラウドホスト型、およびハイブリッド構成
- Ubuntu 24.04、Red Hat Enterprise Linux 9（オフライン版）、およびRocky Linux
- SIEMおよびSOARとの連携のためのRESTAPI GUIベースの統合機能
政府機関が地政学的圧力に対応してベンダーの多様化やサードパーティへのデータ転送を加速させる中、サプライチェーンにおけるファイルのやり取りは、ネットワーク境界における検査要件としてますます重要になっています。MetaDefender スループット容量は、運用上のボトルネックを生じさせることなく、その需要に応えられるよう設計されています。
OPSWAT 、政府機関、防衛組織、重要インフラ事業者などとOPSWAT 、今日の脅威環境のニーズに応えるゼロデイ攻撃検知ソリューションOPSWAT 。
よくある質問
命令レベルエミュレーションとは何ですか？また、従来のサンドボックスとはどのように異なるのでしょうか？
命令レベルエミュレーションは、OS全体や仮想化されたハードウェアを実行することなく、CPUレベルでファイルの実行を解釈します。これにより、分析環境を検知するためにマルウェアが回避しようとするハードウェア信号、タイミングパターン、プロセスシグネチャが排除されます。従来のVMベースのサンドボックスでは、こうした信号が露呈してしまうため、マルウェアは分析環境であることを識別し、悪意のある動作が観測される前にそれを抑制することができてしまいます。
MetaDefender 、暗号化 または難読化されたネットワークトラフィックをどのように処理しますか ？
MetaDefender 、PCAPを介するのではなく、API メモリレベルでネットワークの意図を捕捉するため、トラフィックが暗号化されていたり、難読化されていたり、あるいは送信されていない場合でも、C2インジケーター、コールバックロジック、およびデータ流出パターンを抽出することが可能です。このため、エアギャップ環境や、トラフィック監視に厳しい制約があるネットワークに最適です。
MetaDefender 、MITRE ATT&CKとのマッピングに対応していますか？
MetaDefender 、検出されたすべての悪意のある動作をMITRE ATT&CKの戦術および手法に照らして分析し、トリアージの迅速化、機関間の脅威インテリジェンスの共有、およびインシデント報告要件の対応を支援します。機械可読形式のIOC出力は、Splunk、Cortex XSOAR、およびCEF Syslogとの連携機能に直接取り込まれます。
エアギャップ環境や機密扱いの政府機関環境では、どのような導入オプションが利用可能ですか？
MetaDefender 、オンプレミス、クラウドホスト型、およびハイブリッド展開に対応しており、エアギャップ環境や強化された環境向けに、Ubuntu 24.04、Red Hat Enterprise Linux 9（オフライン）、Rocky LinuxといったOSをサポートしています。RESTAPI設計により、既存の政府機関向けセキュリティアーキテクチャとの統合が可能となっています。
MetaDefender 、従来の検知ツールと比べて、どのように誤検知を減らすのでしょうか？
MetaDefender 決定論的分析は、同じファイルに対して複数の実行やOSパスにわたって同一の動作結果を生み出すため、従来のサンドボックスで判定の不一致を引き起こすVMの状態変動を排除します。 SANSの「2025年検出・対応調査」によると、セキュリティチームの73％が検出における最大の課題として誤検知を挙げており、これは2024年の64％から増加しています。証拠に基づいた一貫性のある判定は、アナリストのレビュー負担を直接軽減します。
