リアルタイムThreat Intelligence何か？
リアルタイムの脅威インテリジェンスとは 、活動中または出現しつつあるサイバー脅威に関するデータを収集、分析、発信する継続的なプロセスを指す。その目的は、被害が発生する前にセキュリティ上の意思決定を行うのに十分なインサイトを迅速に提供することです。
この種のインテリジェンスは、即座の認識と行動をサポートし、防御者が悪意のある活動をブロックし、アラートに優先順位を付け、調査を充実させ、コントロールを適応させることを可能にします。定期的なレポートや静的な指標とは異なり、リアルタイム・インテリジェンスは脅威の状況をライブで反映します。
しかし、その効果を左右するのはスピードだけではない。適切なデータを正確に収集し、セキュリティ・ツールやアナリストが摩擦なく利用できる形式で提供する必要がある。
伝統的なフィードはなぜ不十分なのか
多くの組織では、オープンソースや大量に収集された一般的な脅威フィードを利用している。広範な範囲をカバーするためには有用ですが、これらのフィードはノイズや古い指標、コンテキストの欠如に悩まされることがよくあります。
- 誤検知はアナリストの時間を浪費し、検知ツールに対する信頼を損なう。
- 誤検知により重大な脅威に気付かれない
- 文脈の欠如が脅威の優先順位付けと理解を困難にする
リアルタイム・インテリジェンスは、的を絞ったキュレーション、適時性、アクティブな防御への自動統合によって、こうした欠点に対処する。それは単に早く知るということではなく、今何が重要かを知るということなのだ。
何がリアルタイムThreat Intelligence 効果的にするのか？
リアルタイム・インテリジェンスの価値は、それをどのように収集し、強化し、応用するかによって決まる。効果的なプログラムは通常、機械規模の自動化と人間の専門知識を融合させている。
高品質のリアルタイム・インテリジェンスの主な特徴は以下の通りである：
- キュレーションされた指標：生の集計だけでなく、専門家の分析によって検証されたシグナル
- 敵のインフラ追跡コマンド＆コントロールサーバ、フィッシングドメイン、正規サービスの悪用を継続的に監視
- マルチソースフュージョン：テレメトリ、オープンソース、独自信号、コミュニティ共有情報の融合
- 戦術的関連性：現在のキャンペーンで使用されているアクティブなTTP（戦術、技術、手順）に沿った指標。
- 配信の準備：SIEM、EDR、ファイアウォール、TIPと統合可能なフォーマットとプロトコルでの利用可能性
リアルタイム・インテリジェンスが適切に機能すれば、脅威のシグナルをマシンスピードで脅威のコンテキストに接続することで、防御担当者は混沌を理解することができます。
自動化、充実、規模拡大
最新の脅威インテリジェンス・システムは、常に変化し続ける膨大な状況を管理しなければならない。ここでは、指標の収集とその価値の評価の両方において、自動化が重要な役割を果たす。
自動化技術の例としては、以下のようなものがある：
- パッシブDNS相関で悪意のあるインフラ間の関係を表面化
- マルウェア解析とサンドボックスの爆発からの行動フィンガープリンティング
- 脅威行為者の技巧、ホスティング環境、ドメインの挙動に基づくヒューリスティックなスコアリング
- 自然言語処理(NLP)による、公的脅威レポートや非構造化ソースからのIOC抽出
しかし、自動化だけでは十分ではありません。微妙な脅威のシグナルを見極め、新たなパターンを特定し、誤分類を避けるためには、人間のアナリストが不可欠であることに変わりはない。最も成熟したインテリジェンス・プログラムは、スケールと判断を融合させた「ヒューマン・イン・ザ・ループ」モデルで運用されている。
データ品質とデータ量
リアルタイムの脅威インテリジェンスでは、データは多ければ良いというものではありません。実際、質の伴わない過剰なデータ量は、アラートの疲労、サイロ化した分析、脅威の見落としにつながることが多い。
さらに重要なのは、データの完全性である：
- 適時性：指標の鮮度は？現在のキャンペーンと連動しているか？
- 正確さ： その資料は適切なものか、それとも一般的な推測か。
- 関連性： IOCは、組織の業種、地域、脅威プロフィールに適用できるか。
このため、多くのチームがフィードの量から脱却し、脈絡に富んだインテリジェンスを構築する方向にシフトしている。時代遅れだったり、曖昧だったり、過度に広範だったりする指標は、有益なものよりも有害なものの方が多い。
リアルタイムThreat Intelligence使用例
効果的なリアルタイムの脅威インテリジェンスは、以下のようなセキュリティ・チーム全体のさまざまな運用ユースケースをサポートする：
- 脅威の検出SIEM、EDR、NDRのトラフィックやファイルのアクティビティに指標をマッチングさせる。
- 脅威ハンティング：見逃されたIOCの履歴データの遡及分析
- アラートのトリアージ： 既知のインフラ関連または行為者の行動とアラートを関連付ける
- 自動応答：信頼性の高い指標に基づいてSOARワークフローをトリガー、またはトラフィックをブロック
- フィードの検証：重複度、鮮度、関連性に基づく情報ソースの品質測定
インテリジェンスがタイムリーで信頼に足るものであれば、SOCのオペレーションは、反応的なアラート追従からプロアクティブな脅威排除へと変化します。
リアルタイムThreat Intelligence課題
どんなによく設計された情報プログラムでも、次のような障害に直面する：
- 遅延：指標処理や配信の遅延が価値を下げる
- 統合の複雑さ： インテリジェンスを適切なツールに取り込むには、カスタムコネクタやAPI 作業が必要になることが多い。
- 文脈の喪失：悪意のあるインジケータがどのように、またなぜ悪意があるのかというニュアンスが失われる。
- ノイズ耐性： チームは大規模な受信データをトリアージする能力が不足している可能性がある。
このような課題を克服するには、テクノロジーへの投資だけでなく、インテリジェンス、検知、対応チーム全体の文化やワークフローの調整も必要だ。
リアルタイム・インテリジェンス・ソリューションに求められるもの
脅威インテリジェンス・サービスを評価したり、社内の能力を構築したりする場合は、優先順位をつけること：
- コレクションよりキュレーション： 質の高い、人間によるレビューのある指標
- インフラの洞察 敵が依存しているシステムやサービスの可視化
- タイムリーな更新： 時間毎または連続更新レート
- 柔軟なアクセス：API、一括ダウンロード、低遅延の統合方法
- MITRE ATT&CKとの整合性：指標を実際の技術にマッピングする
結局のところ、リアルタイムの脅威インテリジェンスとはデータのことではなく、意思決定のことなのだ。最良のインテリジェンスによって、防御者は敵よりも速く、より高い信頼性と精度で行動することができる。
よくある質問 (FAQ)
Q：脅威インテリジェンスとリアルタイム脅威インテリジェンスの違いは何ですか？
脅威インテリジェンスは、レポート、インジケータ、インサイトを含む広範な分野である。リアルタイムの脅威インテリジェンスは、特に、即座に行動を起こせるように十分な速さで情報を提供することに重点を置いています。
Q: リアルタイムの脅威インテリジェンスにはどのような種類のデータが含まれますか？
これには通常、IPアドレス、ドメイン、URLなどの侵害指標（IOC）や、脅威インフラ、行為者の行動、観測されたキャンペーンに関するメタデータが含まれる。
Q：なぜデータ・キュレーションが重要なのですか？
フィルタリングされていないデータは、アラート疲労と非効率につながるからです。キュレーションは、関連性が高く、信頼性の高い指標のみが検知と対応に使用されることを保証します。
Q: リアルタイム・インテリジェンスは自動化をどのようにサポートするのですか？
検証されたデータを検知システムやSOARシステムに直接送り込むことで、自動的なブロック、アラートの強化、遡及的なハンティングを可能にする。
Q: リアルタイム・インテリジェンスをレトロスペクティブな分析に使うことはできますか？
過去のログに高品質のインジケータを適用することで、これまで見逃していた脅威を発見することができる。
