サイバーセキュリティでは、小さな脆弱性でも重大な侵害につながる可能性がある。組織は、進化するテクノロジーや社会的トレンドに対応するために迅速に行動する必要があり、高度で適応力のあるインテリジェントなソリューションが求められます。
そのようなソリューションの1つがMetaDefender Sandbox™であり、現在は(AI)人工知能の力によって強化されています。
サイバーリスクを分析し、予測し、軽減する能力を持つMetaDefender Sandbox™は、デジタルセキュリティに対する考え方のパラダイムシフトをリードし、前例のないレベルで重要な資産を保護しています。
Sandbox システムにAIが必要な理由
従来のサンドボックスはマルウェアの検知に不可欠でしたが、攻撃者がテクニックを洗練させ、より捕らえどころがなく、ますます危険になっているため、もはや十分ではありません。
初期のサンドボックスは動的解析に依存しており、ファイルを実行してその挙動を観察していた。やがて、回避的なマルウェアがこの方法を凌駕するようになった。この進化に対応するためには、サンドボックス・システムを進化させる必要があり、AIはその重要な一翼を担っている。
最新のサンドボックスは、AI と静的・動的解析、エミュレーション、脅威インテリジェンスの両方を統合しているため、ランサムウェアやゼロデイ・エクスプロイトのような高度に難読化された脅威を検出することができます。
AIはプロアクティブで予測的な防御を可能にし、過去の脅威から学習することで、新たな脅威が被害をもたらす前に発見する。
私たちはこの進化を受け入れ、AIと高度な分析技術を組み合わせて精度と効率を向上させている。
当社のソリューションは動的分析にとどまらず、AI主導の洞察を適用して複雑な脅威をより効果的に検出し、軽減します。
サンドボックスの進化と、AIが脅威分析をどのように再構築するかについては、この記事をお読みください。
MetaDefender SandboxSandboxAI搭載ソリューションの展望
脅威ハンティングのための類似検索
サイバー犯罪者の手口が巧妙化するにつれて、従来のシグネチャベースのシステムは有効ではなくなりました。
類似性検索ツールにより、脅威ハンターは既知の悪意のあるファイルに類似したファイルを積極的に検索することができます。
セキュリティチームは、悪意のあるファイルの類似点を積極的に検索することで、新たな脅威を早期に発見し、高度な攻撃を特定・無効化する上で決定的な優位性を獲得します。
新たに作成または変更されたマルウェアの系統にフラグを立てることで、全体的なセキュリティが強化され、応答時間が短縮されます。
Sandbox 、ファイルから様々な特徴を抽出し、高度な距離計算を使用して、既知のファイルの膨大なデータベースと比較します。
構造やメタデータのわずかな変化も検出されるため、潜在的な脅威が明らかになり、脅威ハンターは進化する脅威を検出し、その能力を向上させるためのツールを手に入れることができる。
- 高度な検出
完全一致に依存するシグネチャベースのシステムとは異なり、Similarity Search はファイル間の小さな違いも検出することができます。 - Real-World Applications
これにより、これまで知られていなかった脅威の特定が可能になり、まだ正式に文書化されていないパターンや異常を認識することで、ゼロデイ検出が可能になる。
市場には、本質的な特徴に基づいて類似ファイルを提案できる脅威探索ツールが欠けていた。
利用可能なセキュリティ・ツールにこのようなギャップがあるため、わずかな変化を持つ脅威は簡単に隙をすり抜けることができた。
Similarity Searchの導入により、脅威ハンターは、既知の悪意のあるファイルと比較することで、潜在的な新たな脅威を積極的に検索できるようになりました。
微妙に進化する脅威を、被害が発生する前に検知することができれば、検知時間と対応時間の両方が改善されます。このため、Similarity Searchは現代のサイバーセキュリティ防御に不可欠なツールとなっています。
最初のリリース以来、Similarity Searchを何度もアップデートしてきました。
当初は、いくつかの制限付きでPEファイルのみをサポートしていました。
それ以来、より多くの機能を追加し、.NETファイル間のより良い比較をサポートし、より良い結果を得るためにロジックを改良してきました。
2025年の第1四半期までには、PEファイルだけでなく、あらゆる種類のファイルをサポートする予定です。
- Sandbox ページを開き、ファイルをスキャンする。
- 類似検索」をクリックしてタブにアクセスする。
- 検索しきい値や評点などのフィルターを調整し、検索を絞り込む。
- 検索結果を見る
- ハッシュをクリックすると、類似点の詳細情報が表示されます。
ChatGPT統合によるエグゼクティブ・サマリー
SOC）セキュリティ・オペレーション・センターでは、2つの重要な指標が企業の脅威対応能力に直接影響します：(MTTD）平均検出時間と（MTTR）平均修復時間です。
より迅速な検出と修復は、サイバーインシデントによる潜在的な損害を軽減し、侵害やデータ損失の防止に役立ちます。
しかし、SOCチームはしばしばアラート疲れやリソースの制約に直面し、レスポンスタイムが遅くなることがある。
そこで、ChatGPTとの連携が威力を発揮します。ChatGPTは（NLP）自然言語処理を使用して、複雑で技術的なマルウェアのレポートをわかりやすい要約に簡素化します。
より明確なサマリーは、SOCチームがより効率的に脅威の優先順位を決め、時間を節約し、最終的にMTTDとMTTRの両方を改善するのに役立ちます。
さらに、合理化されたレポート分析により、チームは迅速に対応し、燃え尽きを減らし、資産をよりよく保護することができる。
ChatGPTは、脅威分析を簡素化し、サイバーセキュリティインシデントへの迅速かつ正確な対応のためにSOCの効率を向上させる機会と捉えたイノベーションでした。
ランサムウェア攻撃に関する20ページに及ぶ技術的分析を1段落のエグゼクティブサマリーに凝縮し、攻撃ベクトル、影響を受けるシステム、推奨されるアクションを強調する。
意思決定者は、技術的な詳細を深く掘り下げなくても、脅威レベルをより的確かつ迅速に評価することができる。このスピードはまた、より迅速で情報に基づいた対応にもつながります。
- 概要ページを開く
- サマリーを取得」ボタンをクリックすると、ChatGPTサマリーが作成されます。
- ChatGPTはファイルに関する関連情報を収集し、潜在的なマルウェア機能の概要を提供します。
より詳細な設定については、こちらの資料をご覧ください。
疑わしいURL検出のためのオフラインURLモデル
URLを分析し、それが疑わしいかどうかを判断するオフラインモデルを作成できないか？
私たちのURLモデルは、160万URLの広範なデータセットで学習され、URL文字列から幅広い特徴を抽出している。
0から1までのスケールでURLの不審度を予測し、セキュリティチームはURLから発生するリスクが拡大する前に回避することができる。
このモデルは驚くほど高速で、0.5のしきい値で93％以上の精度を達成している。
状況に応じて、しきい値を調整することができ、検出はさらに洗練され、偽陰性を減らすことができる。
このモデルはURLの文字列から多くの特徴を抽出し、0から1の間の値を使ってURLの怪しさを予測する。
このモデルはエアギャップのあるシステムで動作し、驚くほど速い。
フィッシングや悪意のあるURLの検知に不可欠な最初のレイヤーを提供します。詳しくはこちらをご覧ください。
オフラインURLモデルは、デフォルトでは、URLが疑わしいかどうかを評価するために、送信ごとに呼び出される。
この機能は、「Open Source Intelligence Lookups」セクションにあります。
このサービスは、URLに関連する評判に関する洞察を提供し、評決がファイルのどのコンポーネントに関連するかを示す。
ロゴとドメイン分析によるフィッシング検知
URLモデルは素晴らしいアプローチだが、URLを分析するだけでは、ウェブサイトがフィッシングか悪質かを判断するには不十分だ。
フィッシングは依然としてサイバー攻撃の最も一般的な形態の1つであるため、私たちのフィッシング検知モデルはロゴ比較とドメイン検証を組み合わせ、2方面からの防御システムを構築しています。
高度なコンピュータ・ビジョン・アルゴリズムを用いて、このモデルは本物と詐欺のロゴの微妙な違いを検出する。
例えば、人間が気づかないようなわずかなピクセルの歪みや比率の変化は、疑わしいものとしてフラグが立てられる。
このモデルは、既知の正規ドメインのデータベースとURLを相互参照する。不一致や不正が検出された場合、システムは警告を発します。
評判の高い銀行を名乗り、リアルなロゴ入りのフィッシングメールが送られてきたとしよう。
ユーザーは騙されて、メールが本物だと信じてクリックしてしまうかもしれない。
我々のモデルは、メールのドメインを検証しながらロゴの真正性を即座に検証することができ、攻撃を未然に防ぐことができる。
フィッシングは最も一般的なタイプのサイバー脅威であり、しばしばデータ漏洩、金銭的損失、企業の評判への深刻なダメージにつながる。
心配なのは、従来のURLベースのフィッシング検知方法では不十分なことが多いことで、攻撃者は正規のURLやロゴを使ってユーザーを欺くことが頻繁にある。
この問題に対処するため、私たちはURLモデルにロゴ比較とドメイン検証を組み込み、通常なら従来の防御を迂回するようなフィッシングの試みを捕捉する能力を向上させた。
この改善されたURLモデルは、フィッシングに対するより強力で多層的な防御につながり、セキュリティチームがより迅速かつ的確に対応し、最終的に攻撃による被害を防ぐことができる。
- フィッシングサイトをスキャンする。
- URL Detailsタブを開いて結果を見る。
- URLの詳細タブには、レンダリングされたページと検出されたロゴが表示されます。
- より詳細な設定はこちらをご覧ください。
データサイエンスにおけるMetaDefender優位性
- 進化：悪意のあるトレンドの一歩先を行き、信頼性と堅牢性を兼ね備えた統合を提供します。
- 多様性：直面する複数の問題をすべてカバーするためには、さまざまなユースケースに対応する多様なAIツールセットを提供する必要がある。
- 役に立つ：真に重要なことに集中し、市場が求めるだけでなく、真に必要とするツールを構築する。
- 正確であること：粗悪なツールはその価値を損なうため、統合の精度を確保する。
世界の重要インフラのためのAI主導のサイバーセキュリティ
サイバーセキュリティへのAIの統合は、パフォーマンス向上を超えて、サイバーセキュリティの展望を完全に再定義する。
MetaDefender Sandbox™のようなソリューションによって、私たちはすでに、組織が容赦ないサイバー脅威から身を守る方法を変え始めています。
私たちは脅威に対応するだけでなく、ゲームを完全に変えることを目指しました。AIによる脅威検知や予測分析のような次世代のテクノロジーを統合することで、私たちはMetaDefender Sandbox™でその目標を達成しました。
未来は可能性に満ちており、MetaDefender Sandbox™は最前線に位置し、デジタルセキュリティを再定義する類似性検索、ChatGPTを利用したエグゼクティブサマリー、高度なフィッシング検知モデルのようなツールを提供しています。
私たちの使命はシンプルです。高度化する攻撃から組織を守るために、最先端のツールでセキュリティチームを強化することです。
私たちは、より安全でセキュアなデジタル・ワールドへの道をリードする準備ができています。
サイバーセキュリティの未来は始まったばかりです。
