従来の防御を超えて: IDS と NDR の統合で検出能力を強化

AI を活用したネットワーク検出および対応 (NDR) ソリューション は、未知の脅威の微細な兆候を特定するための標準的手段となっており、サイバー攻撃との絶え間ない戦いにおいて不可欠な要素となっています。NDR は未知の脅威の影を可視化することに優れていますが、従来型のシグネチャベース侵入検知システム (IDS) は、既知のマルウェアに対処する際に、防御を最大化し、的確な対応を可能にする役割を果たします。このブログでは、AI を活用した NDR と従来型手法のそれぞれの利点を詳しく解説するとともに、これらの技術を統合することが、サイバーセキュリティ防御を強化するための戦略的な必須事項である理由についても解説します。

AI を活用した NDR とは？

AI を活用したネットワーク検出および対応 (NDR) システムは、ここ 20 年ほどでサイバーセキュリティの分野に革命をもたらしています。NDR システムは高度なアルゴリズムを活用し、ネットワークトラフィックにおける標準パターンの異常や変化をユーザーに通知します。これらのシステムは数学モデルを用いて異常活動の確率を計算し、通常の運用と潜在的脅威を効果的に区別します。NDR システムはネットワークパターンを継続的に解析し、疑わしい挙動を検出することで、動的な防御メカニズムを提供します。ネットワーク内部で稼働することにより、外部攻撃から微妙な内部脅威まで、多様なサイバー脅威を識別し対応することが可能です。今日、AI を活用した NDR システムは、特に従来のソリューションでは見落とされがちな攻撃の初期段階を検出する上で不可欠な存在となっています。

IDS とは？

シグネチャベースの 侵入検知システム (IDS) ソリューションは、サイバーセキュリティ技術の基盤となる重要なタイプのシステムで、ネットワークトラフィックを監視し、既知の脅威シグネチャのデータベースと照合することで動作します。シグネチャには、悪意のある活動を示すことが知られている特定のパターンやデータのシーケンスが含まれます。例えば、ネットワークパケット内のバイト列、既知の悪意のある命令シーケンス、または挙動パターンなどです。IDS がこれらのシグネチャと一致を検出すると、潜在的なセキュリティ脅威を示すアラートを発します。

この方法は、既知の脅威を特定・軽減する上で非常に有効であり、シグネチャデータベースを定期的に更新することで、新たな問題にも対応します。しかし、事前定義されたシグネチャに依存しているため、未知の新しい脅威や、検出を回避するように設計された高度な攻撃に対しては効果が限定的です。

NDR と IDS を統合する運用上のメリット

シグネチャベース IDS と AI を活用した NDR を統合することで、サイバーセキュリティ運用における重要なメリットが得られます。主なメリットのひとつは、ネットワークのカバレッジが拡大することです。従来の IDS はネットワークの境界や外部トラフィックに焦点を当てていますが、NDR との統合により、東西トラフィックを含む広範なネットワーク全体に対する検知能力が強化され、より深い監視が可能となり、セキュリティカバレッジが大幅に向上します。

もうひとつの運用上の利点は、クラウド環境での可視性向上です。クラウド利用が増える中で、NDR と IDS の統合により、従来のシグネチャベース検出技術をクラウドサービスにも適用できるようになり、ハイブリッド環境全体でセキュリティ体制の均一化が図れます。

さらに、この統合は サポートや保守面での優位性 も提供します。例えば、商用 NDR ソリューション内でオープンソースの侵入検知エンジン Suricata を利用することで、独立したオープンソースシステムを管理することなく、その高度な検出能力を活用できます。

検出および対応能力の向上

NDR と IDS 技術を組み合わせることで、検出および対応能力が大幅に向上します。この統合は、特にインサイダー脅威への対策に効果的です。従来は外部に重点を置いていた IDS 技術を、NDR による東西方向ネットワークの可視化を活用することで内部ネットワークにも適用できるようになり、発見が難しく、被害が大きくなりがちなインサイダー脅威の検出と軽減において重要な進歩となります。

さらに、この技術の融合により全体的な検出能力が拡張され、既知および未知の脅威の幅広い認識が可能となります。これらの高度な検出機能は、攻撃の特定能力によってさらに強化されます。具体的には、NDR による未知の侵害兆候の検出能力や、IDS による特定種類のマルウェアの検出能力が挙げられます。これらの精度は、脅威の性質を理解し、適切な防御対応策を策定する上で不可欠です。

最後に、この統合によって、自信を持った脅威対応が可能になります。検出範囲の拡大と精度の向上により、セキュリティチームは潜在的被害を最小化し、より的確な対応策を実行して脅威を効率的に封じ込めることができます。影響を受けていないシステムやユーザーへの影響を軽減できます。

NDR の重要性

現代のサイバーセキュリティにおける NDR の重要性は、極めて高いと言えます。ファイアウォールなどの従来型セキュリティ対策はネットワークの境界に配置され、主に外部からの脅威に対して防御を行いますが、高度化したインサイダー攻撃に対しては防御の隙間が生じます。同様に、EDR（エンドポイント検知および対応）システムは特定のデバイスには有効であるものの、BYOD や特殊な産業用機器、一時的に利用されるシステム、プリンター、ネットワークインフラ機器、監視カメラなど、ネットワークに接続された全ての資産をカバーできないことが少なくありません。実際、EDR がカバーする資産はおおよそ 50％程度に留まることもあります。

これらの制約は、ネットワーク内部のより包括的な監視と対応を可能にする NDR の重要な役割を際立たせています。

NDR はネットワーク全体を俯瞰的に把握し、他のセキュリティ層をすり抜ける異常や脅威を検出するのに役立ちます。さらに、サイバーセキュリティの観点では、特定の予防策が失敗した場合の初動防御の役割を担います。脅威を迅速に検出、分析し、対応することで、侵害の影響を軽減し、ネットワークの整合性とビジネスの継続性を維持することができます。

侵害発生後の脅威を迅速に特定し対処することは、単に即時のリスクを軽減するためだけでなく、長期的なセキュリティ体制の強化にも不可欠です。

AI-NDR とシグネチャベース IDS の融合がサイバーセキュリティの新たな一歩に

AI を活用した NDR と従来型シグネチャベース IDS の統合は、サイバーセキュリティ戦略における革新的な転換点を示します。

NDR は未知で微細な脅威の検出および対応に優れ、一方 IDS は既知のマルウェアに対する効果を発揮します。これらを融合することで、既知・未知の脅威の両方に対応可能な幅広い検出範囲が確保され、攻撃の特定および対応の精度向上にも寄与します。この戦略的統合は単なる技術的アップグレードではなく、サイバーセキュリティ防御の必然的な進化です。ネットワーク全体、クラウド環境を含む広範なカバレッジをセキュリティチームに提供するとともに、多様な脅威に対して迅速かつ的確な対応を可能にします。

サイバー脅威が高度化する中で、NDR と IDS の連携は、回復力のある動的な防御メカニズムを構築する上で有効な要素となり、進化するデジタル脅威に対するセキュリティ体制の強化を支える重要な要素となります。