悪意を明るみにする：人による限界を超える
現代のIT環境は膨大な量のデータを生成するため、リアルタイムの脅威検知は大きな課題となっています。人間のアナリストは、正当な活動と悪意のある脅威を区別する専門知識を有していますが、膨大なデータ量のため、手作業による分析は現実的ではありません。一方、自動化システムは膨大なトラフィックを処理できますが、正常な動作と高度な攻撃を区別する識別力が不足しているケースが少なくありません。この課題は、ハイブリッド環境やクラウドネイティブ環境においてさらに深刻化します。これらの環境では、絶えず変化する構成によって盲点が生じ、従来の検知ツールでは監視が困難になります。
多くの組織は、このギャップを埋めるために振る舞いベースの検知に頼っていますが、振る舞いは模倣することが可能です。より正確なアプローチである目標ベースの分析（Goal-Based Analytics）は、表面的なパターンにとどまらず、振る舞いの背後にある真の目的を明らかにし、攻撃手法が進化しても脅威をより正確に特定します。
脅威検知におけるAIの利点
進化する攻撃手法へ正確に適応することで、AIを活用したセキュリティは脅威検知能力を強化します。静的なルールベースのシステムとは異なり、AIはパターン認識、ビジネスロジック、コンテキストアウェアな検知を活用することで、表面的な兆候にとらわれない脅威を的確に評価します。振る舞いの背後にある目的に焦点を当てた分析により、ゼロデイ脅威の特定、そして正当なユーザと悪意のある脅威を、より正確に判別することが可能になります。この継続的な適応により、新たな脅威へのリアルタイムな対応が確保され、リスクが拡大する前に軽減されます。
リアルタイム監視は、データストリームを継続的に分析し、脅威の発生を検知することで、このアプローチをさらに強化します。この動的なAI駆動型検知は、静的なルールに依存せず、アクセスとアクティビティを継続的に分析することで、ゼロトラスト・フレームワークを補完します。組織はより深い可視性と迅速な対応能力を獲得し、ますます複雑化する脅威環境におけるリスクを軽減します。
OWASPトップ10の脅威対策への適用
現代のWebアプリケーションは、SQLインジェクション（SQLi）、クロスサイトスクリプティング（XSS）、暗号化の失敗など、OWASP Top 10のWebアプリケーション脅威による継続的なリスクに直面しており、機密データの漏洩につながる可能性があります。従来のWebアプリケーションファイアウォール（WAF）は、静的な設定に依存し、継続的な微調整が必要となるため、これらの問題への対応が困難です。一方、AI駆動型システムは、手動による介入を最小限に抑えながら、新たな脅威に動的に適応します。
AIを活用した脅威検知により、セキュリティシステムはWebアプリケーション内のインタラクションを分析し、誤検知を最小限に抑えながら悪意のあるアクティビティを特定できます。AIは周囲の状況を評価することで攻撃者の意図を的確に捉え、進化する脅威に関するより深い洞察を提供します。このアプローチは、従来の静的な防御では対応しきれないことが多い、API中心の環境やクラウドネイティブな環境で特に効果的です。
このコンテキストベースの検知機能は、行動の背後にある動機を明らかにし、ゼロデイ攻撃や最新のアプリケーションエクスプロイトを含む複雑な脅威を正確に特定します。AI駆動型セキュリティは、変化する攻撃手法に継続的に適応することで、従来のシステムでは実現できない高度な警戒と精度を実現します。
WAFによるアプリケーション層攻撃の防止
シナリオ
グローバルなeコマース企業は、自社のアプリケーションを標的とした高度なWebベースの攻撃による脅威の増大に直面しています。サイバー犯罪者は、SQLインジェクション、クロスサイトスクリプティング、認証の不備、その他OWASPトップ10の脅威を悪用し、顧客データの窃取、取引操作、機密情報への不正アクセスを行っています。
従来のネットワークファイアウォールはレイヤー3/4で動作し、IP、ポート、プロトコルフィルタリングに重点を置いてボリューム攻撃や不正なネットワークアクセスをブロックします。しかし、HTTP/Sペイロードを検査・分析する機能がないため、アプリケーションはレイヤー7で発生する高度なコンテキストアウェア攻撃に対して脆弱な状態にあります。
基本的なWAFは、Webトラフィックをレイヤー7で検査することでこの点を改善していますが、従来のWAFの多くは静的なルールセット（正規表現ベースのフィルタリングや事前定義されたシグネチャなど）に依存しています。攻撃者はペイロードの難読化、エンコードのトリック、ポリモーフィックな攻撃パターンなどを用いてこれらの保護を容易に回避できるため、従来のWAFは最新の脅威に対して効果を発揮できません。
リスク
これらの脆弱性は、放置すると大規模なデータ侵害、金融詐欺、そして規制当局による罰則につながる可能性があります。SQLインジェクション攻撃は重要な顧客情報や決済情報を漏洩させる可能性があり、クロスサイトスクリプティングはユーザセッションを侵害し、攻撃者によるアカウント乗っ取りを可能にする可能性があります。認証の不備やセキュリティ設定の不備といったその他の脅威は、プラットフォームを不正アクセスや権限昇格のリスクにさらします。
ファイアウォールがブロックできるレイヤー4のネットワークベースの攻撃とは異なり、これらの脅威はWebアプリケーション自体の脆弱性を悪用します。これらのリスクに対処しなければ、運用の中断、経済的損失、そして長期的な企業評価の低下につながる可能性があります。
ソリューション
AI駆動型の脅威インテリジェンスとコンテキストアウェアな分析機能を搭載した次世代Webアプリケーションファイアウォールは、 OWASP Top 10に挙げられている攻撃を防御します。このWAFは、レイヤー7でHTTP/Sトラフィックを検査することで、レイヤー4のトラフィックのみを分析する従来のネットワークファイアウォールを凌駕します。
WAFの主な機能
- コンテキストアウェアな脅威検知: 次世代WAFは、コンテキストアウェアな脅威検知を用いて受信リクエストを理解し、分析することで、正当なトラフィックとSQLインジェクションやクロスサイトスクリプティングなどの攻撃を区別します。これにより、誤検知が大幅に削減され、精度が向上します。
- 自動学習と、チューニングがほぼ不要の設定: システムは、自動化されたベースライン設定と行動学習を採用しており、最小限の手動調整で新たな脅威に迅速に適応します。これにより、組織はすぐに効果的なセキュリティを導入できます。
- リアルタイムで脅威インテリジェンスを統合: 高度なインテリジェンス メカニズムを活用することで、次世代WAFは脅威モデルを継続的に更新し、高度な攻撃パターンを検出する能力を強化します。
- 迅速な脅威識別のためのスマートトークン化: 次世代WAFはトークン化技術を使用して受信データを迅速に分析および分類し、広範な手動設定を必要とせずに脅威を効率的に識別できるようにします。
- 適応型防御とAIで強化したセキュリティ: AI駆動型分析により脅威検出の精度が向上し、従来のシグネチャベースの方法では見逃される可能性のある微妙な攻撃動作を識別し、堅牢なアプリケーションセキュリティを確保します。
AIを活用したプラットフォームアプローチは、行動やシグネチャにとらわれない拡張された脅威検知によって、攻撃者の目的を解明します。動的トークン化や様々な適応型ゼロデイ攻撃手法を活用することで、組織は進化する脅威に対して、より迅速かつ正確な防御を実現できます。
