NDR の 9 つの主な使用例
ネットワーク検出と対応 (NDR) は、ネットワーク トラフィック内の脅威データに重点を置いたサイバー セキュリティ ツールです。行動分析、AI、機械学習などの高度な技術を活用することで、NDR は従来のシグネチャ ベースのアプローチを超えて異常や潜在的なセキュリティ侵害を特定できます。NDR は、詳細なネットワーク可視性、リアルタイムの脅威検出、自動対応機能を提供することで従来のセキュリティ対策を強化し、現代のサイバー セキュリティ戦略に不可欠な要素となっています。
の詳細については NDRとは何か詳しくは、NDR の紹介をご覧ください。この記事では、マルウェアとランサムウェアの識別、不正なコマンド アンド コントロールの防止、データの流出、セキュリティ技術スタックの統合など、NDR の主な使用例について説明します。
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組織がネットワーク検出と対応を必要とする理由
NDR ソリューションは、ネットワークの可視化と防御において極めて重要な役割を果たします。サイバー脅威がデバイス、サーバー、アプリケーションの接続ファイバーをますます標的とする時代において、NDR は個々のアプリケーション ログを超えて監視できます。これにより、ファイアウォールやウイルス対策ソフトウェアなどの従来のセキュリティ対策を回避するネットワーク異常、不正侵入、その他のサイバー脅威を検出して対応できます。
NDR は、高度な分析、機械学習、脅威インテリジェンスを活用してネットワーク トラフィックを監視します。これにより、侵入や進行中の攻撃を示す可能性のある疑わしいアクティビティを特定できます。既知の脅威シグネチャに依存する従来のセキュリティ ツールとは異なり、NDR ソリューションは新しい脅威や進化する脅威を発見するのに長けています。これは、攻撃者が検出を回避するために常に戦術を変更する環境では非常に重要です。
NDR ソリューションの強みは、ネットワーク アクティビティをリアルタイムで可視化できることです。ネットワーク トラフィックを継続的に分析し、異常なデータ フローや既知の悪意のある IP との通信など、侵害の兆候となる可能性のある異常を検出します。脅威が特定されると、NDR システムは、影響を受けるシステムを隔離するなどの対応を自動的に開始して、攻撃の拡大を防止します。
NDRソリューションを企業環境で効果的に導入する方法、特に次のような他のセキュリティツールと組み合わせて導入する方法に興味がある方 SIEMこのリソースは、現代のサイバーセキュリティ フレームワークにおける NDR の利点と実用的なアプリケーションに関する貴重な洞察を提供します。
9 つの NDR ユースケース
ネットワーク検出と対応 (NDR) は、現代のサイバーセキュリティの重要な側面であり、組織にさまざまなサイバー脅威に対する強力な防御を提供します。NDR ソリューションは、ネットワーク トラフィックを分析することで、潜在的な侵害や攻撃を示す異常を検出して対応し、組織のセキュリティ体制を強化します。
NDR の使用例の最終的なリストは次のとおりです。
#1. 横方向の移動の検出
ラテラルムーブメントとは、攻撃者が最初の侵入を確保した後、ネットワークをこっそりと横断する戦略を指します。これは従来のダッシュアンドグラブアプローチよりも高度で、多くの場合、検出を回避しながら特定の資産やデータを特定できます。この戦術には、インフラストラクチャの脆弱性を悪用したり、盗んだ認証情報を使用したり、侵入後に決定的な行動を起こす前に数か月間待つなどの高度な方法が含まれます。
攻撃対象領域を認識することは、ラテラルムーブメントを検出する上で重要な最初のステップです。NDR ソリューションは、ネットワーク トラフィックを継続的に監視および分析し、通常のトラフィック パターンのベースラインを確立できるようにします。このベースラインにより、異常なデータ フローやネットワークの機密領域へのアクセス要求などのネットワーク異常を検出できます。これらは、アプリケーション ログが疑わしいアクセスを示すずっと前に現れるラテラルムーブメントの指標である可能性があります。この即時の洞察は、ネットワーク内での攻撃の拡大を制限するために不可欠です。疑わしいアクティビティを検出すると、NDR システムは自動的に応答を開始できます。これには、セキュリティ担当者への警告から、影響を受けるネットワーク セグメントの自動隔離まで、さまざまなものがあり、侵害の封じ込めに役立ちます。
侵害が発生した場合、NDR ツールはインシデントを調査するための豊富なフォレンジック機能を提供します。これには、攻撃者の動きと方法を追跡することが含まれており、セキュリティ対策を改善し、将来の侵害を防ぐために不可欠です。
#2. 認証情報の漏洩
認証情報が侵害されると、通常とは異なる方法で使用される可能性があります。例えば、不規則な時間帯、異なる場所、あるいは異常に高い頻度でデータやシステムにアクセスするなどです。これらの異常は、他の行動指標と照合することで、リスクの可能性を判断することができます。これは、NDRの行動分析によって可能になります。NDRは、組織の典型的なユーザー行動パターンに合わせてモデルを適応させます。他のセキュリティシステム（例えば、 SIEM (セキュリティ情報およびイベント管理) と IAM (アイデンティティおよびアクセス管理) を組み合わせることで、異常に関するさらに包括的な理解を構築できます。
高リスクの認証情報の使用が特定された場合、NDR と IAM システムの統合により、攻撃の終結を防ぎ、認証情報を切り替えることでエンドユーザーを攻撃から守ることができます。
#3. ランサムウェア攻撃の緩和
ランサムウェアの侵入プロセスでは、攻撃者はネットワークの脆弱性を悪用してコンピューターやサーバーにアクセスします。ランサムウェアがネットワーク内に埋め込まれると、時間が刻々と過ぎていきます。この時間的に厳しい状況では、ランサムウェアが大量のデータを不可逆的に暗号化するまでに数時間しかありません。歴史的に、ランサムウェアとの戦いは予測どおりに展開してきました。攻撃者は新しいマルウェアを開発してリリースし、セキュリティ チームはこの異常なアクティビティを検出して攻撃後のフォレンジックで影響を受けたファイルを隔離し、同様の攻撃が再び発生しないように新しいファイアウォール ポリシーが作成されます。場合によっては、影響を受けた側が迅速に行動して被害を軽減しますが、関係するスタッフに多大な負担をかけずに済むわけではありません。NDR 機能は、ランサムウェアの早期兆候を検出するために役立ち、攻撃が大量暗号化フェーズに達する前に組織が対応してペイロードの展開を防ぐことができます。
#4. 内部脅威の特定
内部脅威は、従来型のファイアウォールや侵入検知システム（IDS）の回避において、大きな懸念事項となっています。正規のユーザーやサービスを装った攻撃者は、シグネチャベースの検知方法を回避するのに十分な経験を有しており、今日最も成功を収めている脅威アクターの一部です。幸いなことに、このような脅威でさえ、ネットワーク検知・対応（NDR）システムを回避できる可能性は低いです。これは、NDRが攻撃者が完全に回避するのが難しい特定のネットワーク挙動を特定できるためです。
さらに、NDRは単純なルールベースの検知にとどまりません。機械学習により、ネットワーク内のエンティティの行動を継続的に分析・モデル化できます。このアプローチにより、NDRは既存の攻撃手法に類似するあらゆるものを文脈的に検知できます。その結果、一見正当なプロセスであっても、異常な特徴を示す場合は精査の対象となり、フラグが付けられる可能性があります。
ただし、すべての機械学習システムが同じように効果的であるわけではないことに注意することが重要です。機械学習モデルを実行するためにクラウドの速度とスケーラビリティを活用するシステムは、通常、より制約のあるローカル コンピューティング リソースに依存するシステムよりも大きな優位性があります。この違いは、高度なサイバー脅威を検出する効率と有効性において決定的な場合があります。
#5. マルウェア検出
今日のマルウェアが採用するアプローチの多様性は、マルウェアに対する防御の難しさの一因となっています。たとえば、トップレベル ドメインの使用は、攻撃者が正規の攻撃者の群れに紛れ込む能力を完璧に証明しています。NDR ソリューションは、マルウェアの危険な外見の背後を覗く方法を提供します。複数のマシン分析エンジンを備えた NDR の多面的なアプローチは、以前に確立された戦術、テクニック、および手順 (TTP) をモデル化すると同時に、ネットワーク パケットの詳細な検査とメタデータの比較も実行します。
#6. フィッシング攻撃検出
#7. コマンドアンドコントロール（C2）通信検出
C2 通信は、侵害されたシステムが攻撃者が制御するサーバーと通信して、さらなる指示を受け取ったり、データを盗み出したりするときに発生します。NDR は、境界外ネットワーク ミラー ポートと仮想タップを介して、既知の C2 ノードとの通信を識別します。ネットワーク通信をパッシブにキャプチャすることで、NDR はデータ フロー パターンの突然の変化を識別し、新しいまたは予期しない通信チャネルを見つけ、攻撃者が不十分なデバイス保護対策を悪用する前に、不規則なデータ暗号化の試みを捕捉できます。
この分析では、C2 通信の既知の特性 (特定のデータ パケット サイズ、タイミング間隔、プロトコルの異常など) も考慮されるだけでなく、一部の NDR ソリューションでは、暗号化されたトラフィックを復号化して検査し、C2 通信の兆候を検出することもできます。これにより、暗号化を使用して活動を隠蔽する高度な攻撃者も特定できます。
#8.データ漏洩の防止
NDR システムは、行動分析を使用して、ネットワーク内の一般的なデータ移動パターンを理解します。ユーザーが通常はアクセスしないデータにアクセスして転送するなど、予期しない動作が発生すると、アラートがトリガーされます。データ ランドスケープをこのように適応的に理解することで、NDR システムは、データが不適切に移動されていることを示すパターンを検出できます。これらのパターンは、通常よりも大量のデータ転送、外部の宛先への異常なデータ フロー、および時間外のトラフィックの集合体である可能性があります。
潜在的なデータ流出を検出すると、NDR システムは脅威を軽減するための対応を自動的に開始できます。これには、転送のブロック、影響を受けるネットワーク セグメントの分離、セキュリティ担当者への警告などが含まれます。
#9. セキュリティスタックの統合
NDRソリューションは、ファイアウォール、IPS、および他のセキュリティツールとシームレスに統合するように設計されています。 SIEM 複数のシステム間でデータと洞察を共有することで、セキュリティ体制の統一性が向上します。これにより、組織はネットワーク全体のセキュリティイベントをより包括的に把握できるようになり、複数の分散した監視ツールを使用する必要がなくなります。
セキュリティ管理の簡素化に加え、NDR の高度な分析機能は、本来であれば別のツールが必要となる役割を担うことができます。ネットワーク トラフィックと動作の高度な分析機能を提供し、高度でない複数のシステムへの依存を軽減します。現場のツールの数を減らすことは必要ですが、NDR ソリューションは拡張性と適応性に優れているため、組織とともに成長し、変化するセキュリティ ニーズに適応できます。この拡張性により、企業の拡大に合わせて新しいセキュリティ ツールをスタックに継続的に追加する必要性が軽減されます。
NDR は、他のセキュリティ ツールとの統合と強化、集中管理の提供、さまざまなセキュリティ機能の自動化により、企業のセキュリティ スタックを効果的に統合し、より合理化され効果的なサイバーセキュリティ運用を実現します。
自動化によるネットワーク検出と対応
Stellar Cyber のソリューションは、サイバーセキュリティの分野で傑出しており、重大な脅威に高速で対処するように設計された強力な NDR 機能セットを提供します。当社のプラットフォームはリアルタイムの検出と対応に優れており、高度な分析、AI、機械学習の力を活用してネットワーク トラフィックを監視し、疑わしいアクティビティを特定します。物理センサーと仮想センサーは、ディープ パケット インスペクションと AI 駆動型侵入検出を提供するだけでなく、ゼロデイ攻撃分析用のサンドボックスも提供します。これらのセンサーは、既存のテクノロジー スタックのソリューションにスムーズに組み込むと同時に、以前の弱点を強化します。
当社のプラットフォームがネットワーク防御を強化し、セキュリティ運用を効率化し、最高レベルのサイバーセキュリティによる安心感を提供する方法をご覧ください。ネットワークセキュリティの再定義にご参加いただき、より安全な未来に向けて積極的な一歩を踏み出すには、当社のプラットフォームの詳細をご覧ください。 NDRプラットフォームの機能.
