サイバー脅威インテリジェンスプログラムとは?

脅威インテリジェンスプログラムを開始することは、サイバー脅威から組織を保護するための鍵です。 しかし、プログラムが堅牢で実用的である理由は何でしょうか?

この投稿では、明確な目標を設定し、熟練したチームを編成し、プログラムの範囲を戦略的に形成する手順をご案内します。

Key Takeaways

• 効果的な脅威インテリジェンスプログラムを実現するには、明確な目標、スキルと多様性に優れたチーム、組織固有のリスクとニーズに合ったスコープが必要です。
• 脅威インテリジェンスの柱には、関連データの収集、実用的なインテリジェンスのパターンと傾向を特定するための分析、およびこのインテリジェンスを組織全体に効果的に配布してセキュリティ ポリシーを通知し、侵害を防ぐことが含まれます。
• セキュリティ制御の評価と調整は、脆弱性を特定し、防御戦略を強化するために重要です。 これには、既存のセキュリティメカニズムの有効性の評価、ファイアウォールルールやアクセス制御などの設定の調整、潜在的なサイバー攻撃の軽減が含まれます。
• 脅威インテリジェンスをセキュリティツールに統合し、差し迫った脅威に迅速に対応し、将来のリスクに備えることは、サイバー脅威の検出、分析、対応能力を向上させるために重要です。

サイバー脅威インテリジェンスプログラムとは?

サイバー脅威インテリジェンス(CTI)プログラムには、潜在的なサイバー脅威と脅威アクターに関する情報の体系的な収集、分析、および配布が含まれます。CTIプログラムの目標は、組織がデジタル資産を保護するための 情報に基づいた意思決定を行う のに役立つ、実用的な洞察を提供することです。 CTIプログラムは、脅威アクターの戦術、技術、手順(TTP) を理解することに重点を置いており、組織はサイバー攻撃を予測して防止することができます。

オペレーショナルインテリジェンスは、さまざまな情報源からの情報を活用して、将来のサイバー攻撃のタイミングと性質を予測します。 このタイプのインテリジェンスは、セキュリティ制御の調整、応答時間の短縮、敵対者の計画、行動、および持続的なキャンペーンに関する洞察の提供に利用されます。

CTI プログラムは、内部ログ、外部の脅威フィード、ソーシャル メディア プラットフォームなど、 さまざまなソースからデータを収集します。 次に、このデータを分析して、侵害のパターンと指標(IOC)を特定します。 生成されたインテリジェンスは、セキュリティ対策の強化、インシデント対応計画の通知、リスク管理の意思決定のサポートに使用されます。

脅威インテリジェンスプログラムが組織にとって重要な理由

サイバー脅威インテリジェンスプログラムは、生データを実用的な洞察に変換し、組織がサイバー脅威に対して積極的に防御できるようにします。 これらのプログラムでは、リアクティブ防御からプロアクティブな防御に焦点が移り、組織は攻撃が発生する前に予測して軽減することができます。

Recorded FutureのLevi Gundertは、 彼のホワイトペーパー「Aim Small, Miss Small: Producing a World-Class Threat Intelligence Capability. 」で次のように述べています。

「**便利な脅威インテリジェンスプログラムは、利用可能なすべてのソースからの外部攻撃データの処理を自動化します。 これにより、組織は外部からの攻撃を認識し、外部からの攻撃データを使用した派生的な内部検索に基づいて内部インシデントが特定されます。

脅威インテリジェンス プログラムにより、組織は事後対応型から事前対応型の防御体制に移行できます。 潜在的な脅威とその方法論を理解することで、組織は将来の攻撃を予測し、軽減することができます。 脅威インテリジェンスの予測機能は、攻撃者、脆弱な領域、および将来の攻撃に対する防御のための特定の対策を特定するのに役立ちます。 ITセキュリティチームから経営幹部まで、収集されたインテリジェンスは、脅威 インテリジェンスとセキュリティ への投資、インシデント対応戦略、および全体的なリスク管理に関する戦略的な意思決定に役立ちます。

効果的な脅威インテリジェンスプログラムの構築

成熟した脅威インテリジェンスプログラムには、少なくとも1人のフルタイムの才能と経験豊富なデータアーキテクトが含まれているとGundert氏は述べています。 2023 年にサイバー インテリジェンスの脅威が狩猟され、 その額は 24 億米ドルと見積もられており、サイバー脅威ハンティングの需要が高まっていることから、優れた脅威インテリジェンス プログラムの必要性が示されています。 セキュリティチームは、脅威データの処理と攻撃の軽減において重要な役割を果たし、組織のセキュリティを確保します。

これらの取り組みをサポートするには、 データの収集、分析、および配布を一元化および合理化できる堅牢な 脅威インテリジェンスプラットフォーム を選択することが不可欠です。 当社のRecorded Futureは、さまざまなデータソースを統合し、高度な分析を提供することにより、脅威インテリジェンスプログラムの有効性を高める包括的なソリューションを提供しています。

データアーキテクトは、システムを設計し、内部データと外部データを迅速かつ簡単に保存、処理、および関連付けることができる自動化されたワークフローを開発します。これにより、脅威の特定が可能になります。 また、この個人は、脅威データを提供する外部ベンダーと協力する取り組みを主導し、さまざまなデータ配信方法から運用データの抽出を自動化する内部ツールを構築します。

グンデルトは次のように説明しています。

「**1つのデータソースは、CSVファイルまたはPDFファイルを含む電子メールで到着し、別のデータソースはAPI経由で到着する場合があります。 配信やフォームの種類に関係なく、運用データはプログラムで取り込まれ、処理される必要があります。

オペレーショナルデータの収集、ソート、相関関係の自動化は、データアーキテクトの脅威インテリジェンスの責任の1つの側面にすぎません。 データが処理されたら、それが外部ベンダーからのものであろうと内部システムからのものであろうと、アーキテクトは脅威データの戦略的分析 ( 脅威インテリジェンス分析と呼ばれるプロセス) に基づいて制御を継続的に調整する必要があります。これにより、将来のインシデントを防ぐことができます。

オペレーショナルデータはサイバー脅威インテリジェンスに不可欠

運用データと外部の脅威インテリジェンスを組み合わせることで、組織は脅威の状況をよりよく理解し、セキュリティインシデントの検出と対応能力を向上させることができます。

脅威インテリジェンスにより、 運用データは 、プロアクティブなセキュリティ対策を構築するための基盤として機能します。 運用データを脅威インテリジェンス プロセスに統合することで、組織は外部 の脅威インテリジェンス フィード を内部テレメトリでコンテキスト化できるため、脅威の状況に対する理解が深まり、セキュリティ インシデントの検出と対応能力が向上します。

脅威インテリジェンスにおけるオペレーショナルデータの重要な側面の1つは、組織のネットワーク環境内の異常または悪意のあるアクティビティの検出を容易にする役割です。 運用データを常に監視および分析することで、セキュリティチームは正常な動作パターンを確立し、セキュリティの脅威を示す可能性のある異常なアクティビティを検出できます。

組織のIT環境に関する包括的で最新の情報にアクセスできないと、セキュリティチームは脅威を効果的に検出して対応するのに苦労する可能性があります。 運用データは、セキュリティインフラストラクチャの目と耳として機能し、組織は潜在的なセキュリティリスクを事前に特定し、本格的なインシデントにエスカレートする前に適切な対策を講じることができます。

ログ、ネットワークトラフィック、エンドポイントテレメトリなど、さまざまなソースからのデータを集約して関連付けることで、組織は新たな脅威や 敵対者の行動についてより深い洞察を得ることができます。 このデータ駆動型のアプローチにより、セキュリティアナリストはパターンを特定し、相関関係を識別し、関連性と重大度に基づいてアラートに優先順位を付けることができます。

脅威インテリジェンスプログラムの影響の測定

他の投資と同様に、 脅威インテリジェンスプログラムの影響と有効性を測定することが不可欠です。 これは、データ侵害などのインシデントによる金銭的損失の削減、リスク管理の改善、法律や業界規制の遵守の強化に対する効果を調べることで達成できます。 しかし、これらの影響をどのように測定するのでしょうか?

重要業績評価指標(KPI)と継続的な改善という2つの主要な要素が関係します。

重要業績評価指標(KPI)

重要業績評価指標(KPI)は、脅威インテリジェンスプログラムのビジネス価値を測定するための重要なツールです。 特定の要件とKPIを事前に定義することで、組織内で脅威インテリジェンスの価値を示すことができます。 これらのKPIでは、脅威指標を含む広範な組織のコンテキストにプログラムがどのように適合するかを考慮し、指標が単なる量よりも品質を促進するようにする必要があります。

パフォーマンス追跡には、検出されたインシデントの数、これらのインシデントに対するインシデント応答時間、および脅威予測の精度の監視が含まれる場合があります。

継続的な改善

KPI の追跡だけでなく、脅威インテリジェンス プログラムの有効性を高めるには、継続的な改善が重要です。 関係者からのフィードバックを取り入れ、定期的にレビューを行うことで、強化や調整が必要な領域を特定できます。 これにより、プログラムを継続的に改善し、新たな脅威に対して適切かつ効果的なプログラムを維持することができます。

脅威インテリジェンスプログラムで運用データを使用する利点

運用データの統合は、リアルタイムのセンチネルとして機能し、ネットワーク環境のアクティビティに関する継続的な洞察を提供します。 セキュリティチームは、ログ、ネットワークトラフィック、システム構成を使用して、潜在的な脅威を示す異常、不正アクセス、または疑わしい動作を迅速に検出できます。

運用データを活用すると、セキュリティインシデント中に重要なコンテキストを提供することで、インシデント対応能力も強化されます。 また、オペレーショナルデータは 、脅威の評価 と傾向分析のための貴重なインテリジェンスを提供し、組織が進化するサイバー脅威をプロアクティブに予測し、準備することを可能にします。

オペレーショナルデータを戦略的に活用することで、脅威インテリジェンスプログラムはサイバーセキュリティ体制を強化し、ますます巧妙化する脅威の状況からプロアクティブに保護することができます。

脅威インテリジェンスの一般的な課題の克服

脅威インテリジェンスは、サイバー脅威インテリジェンスとも呼ばれ、サイバーセキュリティにおける強力なツールですが、効果的に実装するには独自の課題が伴います。 これには、予算の制約、スキルの不足、ステークホルダーの役割と目標の明確さの欠如などが含まれます。 これらの課題を克服するために、組織は脅威インテリジェンス機能を開発し、堅牢なサイバーセキュリティ体制を確保するための脅威インテリジェンス戦略を確立する必要があります。

これらの課題を乗り越え、脅威インテリジェンスプログラムを可能な限り効果的にする方法を探ってみましょう。

データの過負荷と優先順位付け

サイバーセキュリティチームが直面する一般的な課題の1つは、データ過多です。 インテルフィードの購読から生じるアラートや問題の量が膨大であるため、戦略的な分析を維持し、誤検知を回避することは困難な場合があります。 アラートに優先順位を付け、忠実度の高い脅威に焦点を当てることで 、このデータ過多を管理することができます。

脅威インテリジェンスを活用することで、セキュリティデータをフィルタリングして最も重要なアラートに優先順位を付け、関連性のない情報や「ホワイトノイズ」を削除できるため、アラート疲れの問題を軽減できます。

タイムリーで適切なインテリジェンスの確保

もう一つの課題は、提供されるインテリジェンスがタイムリーで関連性があることを確認することです。 これを克服するには、 脅威インテリジェンス レポート の形式と内容を関係者のニーズに合わせて調整することが重要です。 ステークホルダーの専門知識と時間的制約に合わせたインテリジェンスを提供することで、情報が有用で実用的なものであることを確認できます。

また、脅威インテリジェンスを共同で共有することで、組織はリアルタイムの更新情報を入手し、脅威に対する迅速な対応が可能になります。

リソースと機能のバランスを取る

最後に、リソースと能力のバランスを取ることは、一般的な課題です。 適切なリソース割り当てを確保することは、脅威インテリジェンス プログラムの持続的な能力を維持するために重要です。 リソースの制約を考えると、多くの場合、次の点に焦点を当てる必要があります。

• 学際的なスキルを持つ人材
• 既存のツールとテクノロジーの活用
• 価値の高いターゲットを優先する
• 外部パートナーとのコラボレーション

自動化と機械学習に投資することで、組織は大規模なデータセットを効率的に分析することで人員の限界を克服し、忠実度の高いアラートと影響の大きい脅威に焦点を当てることで、脅威インテリジェンス チームがリソース制限内で効果的に運用できるようになります。

効果的な脅威インテリジェンスプログラムのベストプラクティス

脅威インテリジェンスの世界をナビゲートする中で、堅牢なプログラムに貢献するさまざまなコンポーネントと手法に触れてきました。 まとめとして、成功する脅威インテリジェンスプログラムの構築と維持に役立ついくつかの主要な戦略と考慮事項を確認しましょう。

これらのベストプラクティスには、コラボレーションと情報共有、脅威インテリジェンスのカスタマイズとコンテキスト化、法的および倫理的考慮事項の遵守が含まれます。

協業と情報共有

サイバーセキュリティの世界では、コラボレーションが鍵となります。 脅威インテリジェンスを信頼できるパートナーと共有することで、新たな脅威に対する幅広い視点と多様な専門知識を得ることができ、脅威の状況をより深く理解することができます。 パートナー間の相互支援と信頼を育むことで、サイバー脅威に対する統一戦線を築き、サイバーセキュリティ防御における共有インテリジェンスの重要な役割を強調します。

さらに、トレンドとベストプラクティスについて常に情報を入手することで、リソースをより効率的に管理し、インテリジェンスプログラムの関連性を維持することができます。

カスタマイズとコンテキスト化

脅威インテリジェンスのカスタマイズとコンテキスト化は、一般的な洞察を的を絞ったインテリジェンスに変換するという課題に対処することで、その有効性を高めることができます。 脅威インテリジェンスをステークホルダーのニーズに合わせて調整することで、有用で実用的なインテリジェンスを提供できます。 これにより、ダウンタイムの削減や従業員の生産性の向上など、ビジネスKPIの向上につながる可能性があります。

さらに、構造化されたフレームワークと分析モデルを通じてカスタマイズとコンテキスト化を運用することで、これらの利点を実現できます。

法的および倫理的考慮事項

最後になりましたが、脅威インテリジェンスプログラムを運用する際には、法的および倫理的な考慮事項を考慮することが重要です。 サイバーセキュリティの専門家は、機密データを保護する倫理的な義務を負っています。 彼らは、セキュリティと社会的価値のバランスを取り、強力な倫理的羅針盤を堅持する必要があります。 これには以下が含まれます。

• 有害なオンライン行為の特定
• 機密保持などの考慮事項を考慮する
• 脅威とリスクのバランス
• セキュリティとビジネス上の利益を一致させる
• ユーザーのプライバシーの確保

また、専門家は、プライバシーやデータアクセスに関連する倫理的ジレンマに直面し、非倫理的または違法な活動を報告することが期待されています。

よくある質問

脅威インテリジェンスプログラムの主要なコンポーネントは何ですか?

包括的な脅威インテリジェンス プログラムには、セキュリティ データの収集、分析、配布といういくつかの主要なコンポーネントが含まれています。 このプログラムでは、戦術的脅威インテリジェンス、運用脅威インテリジェンス、戦略的インテリジェンスを統合して、サイバーセキュリティのさまざまな側面をカバーする必要があります。 このアプローチは、セキュリティ専門家が重大な脅威を特定し、実用的な脅威インテリジェンスを開発して全体的なセキュリティ体制を強化するのに役立ちます。

脅威インテリジェンスプログラムは脆弱性管理にどのように役立つのでしょうか?

サイバー脅威インテリジェンスプログラムは、最新の脅威と特定された脆弱性に関する正確なインテリジェンスを提供することにより、脆弱性管理において重要な役割を果たします。 外部の脅威インテリジェンスや内部テレメトリなど、さまざまなソースからのデータを分析することで、組織は修復作業に優先順位を付け、セキュリティ制御を調整してリスクを軽減できます。 このプロアクティブなアプローチは、将来の攻撃を未然に防ぎ、攻撃対象領域を減らすのに役立ちます。

脅威インテリジェンスプログラムを実装する際に、セキュリティ運用はどのような課題に直面しますか?

セキュリティ運用は、データの過負荷、タイムリーな脅威分析、既存のセキュリティツールとの統合などの課題に直面することがよくあります。 サイバー脅威インテリジェンスの効果的な使用には、ダークウェブを含むさまざまなソースからの膨大な量のデータを処理し、実用的な情報を提供することが含まれます。 これらの課題を克服するには、インテリジェンス チーム間のコラボレーション、脅威インテリジェンス ライフサイクル プロセスの継続的なチューニング、 およびテクニカル脅威インテリジェンス の活用によるセキュリティ インシデントへの迅速な対応のサポートが必要です。

脅威インテリジェンスは、サイバーセキュリティの戦略的な意思決定をどのようにサポートしますか?

サイバー脅威インテリジェンスは、サイバー脅威の状況とサイバー敵対者の戦術、技術、手順(TTP)に関する洞察を提供することで、戦略的な意思決定をサポートします。 インテリジェンス レポートと脅威ハンティング手法は、組織がビジネス目標に関連する脅威を理解するのに役立ちます。 脅威インテリジェンスをセキュリティオペレーションセンターの活動に組み込むことで、組織は攻撃ベクトルに対する防御を強化し、全体的なセキュリティ体制を改善できます。

Recorded FutureでThreat Intelプログラムを強化

運用上の脅威データの管理には、スキル、忍耐力、および継続的な改良が必要です。 脅威インテリジェンス機能におけるデータアーキテクトの役割を明確に定義することは、成功のために非常に重要です。 Recorded Futureでは、これらの課題を理解し、これらのプロセスを合理化するためのソリューションを提供しています。

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この記事は 2015 年 11 月 23 日に公開され、2024 年 6 月 3 日に更新されました。