AIセキュリティグラフがクラウドの検出と対応をどのように変えるか

最新のエンタープライズネットワークを検索しても、複雑さという同じことが見つかるでしょう。

クラウドワークロードはスピンアップおよびスピンダウンします。API とコンテナーはリージョン間で通信します。データとユーザーはあらゆる方向に移動します。高速で分散化されており、多くの場合盲点に満ちています。

そのため、セキュリティチームは、今、私たちの環境で 実際に 何が起こっているのか、というイライラする質問をします。

厳しい真実は、見えないものを守ることはできないということです。また、何千もの一時的な接続があるハイブリッド環境やマルチクラウド環境では、従来のセキュリティツールでは追いつきません。

そこで、クラウドセキュリティのためのAIが状況を変えます。このブログ投稿では、AI セキュリティ グラフとは何か、そして AI セキュリティ グラフが可視性、コンテキスト、制御のための強力な新しい基盤である方法の概要を説明します。

AIセキュリティグラフとは何か、なぜ重要なのか?

AI セキュリティ グラフは、最新のネットワークの神経系と考えてください。すべてのワークロード、フロー、依存関係を継続的にマッピングし、ネットワークセキュリティでAIを使用してすべてを理解します。

静的なマップや相関関係のないログの山だけでなく、人工知能によって強化された環境の生きたモデルが得られます。

AI がセキュリティ グラフを強化すると、次の機能が解放されます。

• クラウド規模で大量のネットワークフローとリソースデータを取り込む
• トラフィックとリソースを自動的に分類する
• ラテラルムーブメント攻撃の兆候を含む不審なパターンをリアルタイムで発見

このレベルの可視性とインテリジェンスは、 クラウド検出と対応 (CDR) の未来です。実際、そもそもそれがCDRサイバーセキュリティを効果的にする理由です。

クラウド検出および対応ツールが今不可欠な理由

CDRツールは、次のような環境が存在する世界において急速に不可欠なものになっています。

• オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウドのプラットフォームにまたがる分散型
• 動的で、ワークロードとサービスは常にスピンアップおよびスピンダウンします
• 分散型で、多くの場合、境界ベースまたは従来の検出ツールの手の届かないところにあります

攻撃者はこれを知っています。ネットワーク境界を突破し、横方向に移動します。クラウドの設定ミスを悪用し、暗黙の信頼を悪用し、気づかれずに東西のトラフィックを横方向に移動します。

クラウド侵害への対応 は、もはや境界を監視することではありません。攻撃者がすでに内部に入ったら、横方向の動きを検出することです。

そこで文脈が最も重要です。

効果的に対応するには、物事がどのようにつながっているか、どの行動が正常であるか、どこにリスクが隠れているかを理解する必要があります。そして、それはまさにAIセキュリティグラフが提供するものです。

従来の検出の問題点

レガシー検出ツールが今日の課題のために構築されていないのは事実です。

彼らは、多くの場合、コンテキストが欠けているログとアラートに依存しています。ハイブリッド環境やマルチクラウド環境での運用に苦労しています。そして、それらは有益なコンテキストや洞察の代わりにノイズを生成します。

これらのツールは、何かが起こったことを示すかもしれませんが、それがどのように起こった のか 、他にどこで起こ っているのか 、またはそれが環境の他の部分にとって何を意味するのかは説明しません。

さらに重要なことは、小さな侵害を本格的な侵害に変えるステルスな内部脅威である ラテラルムーブメント攻撃をほとんどキャッチしないことです。

そこで、セキュリティ グラフを活用した AI 侵害検出がギャップを埋めます。

AI セキュリティ グラフ: サイバー検出の新時代

構造のないAIは単なる推測であり、知性のないグラフは単なる視覚化です。

しかし、これらが一緒になって、セキュリティチームの力を倍増させます。

AI セキュリティ グラフは、環境がどのように動作するかを学習します。依存関係、通常のトラフィックパターン、および一般的なワークロードを理解します。  

無関係な 2 つのサービス間の不審な接続など、何かが属さない場合、すぐにフラグが立てられます。

これにより、次のことが可能になります。

• 日常的な操作と真の脅威を区別する
• ノイズに巻き込まれることなく重要なアラートを表面化
• 侵害の爆発半径を理解し、横方向の動きを封じ込める

これが、内部脅威検出のための AI のあり方です。プロアクティブでコンテキストを認識し、最新のクラウド環境の規模と速度に合わせて構築されています。

Illumio Insights:AIセキュリティグラフ+クラウドの検出と対応

Illumio Insights は、まさにこれらの課題を解決するために設計されました。

クラウドの検知と対応 (CDR) の力と AI セキュリティ グラフのインテリジェンスを組み合わせて、セキュリティ チームが脅威が拡大する前に確認、理解、阻止できるようにします。

違いは次のとおりです。

1. クラウド規模でネットワークフローとリソースデータを取り込む

Illumio Insightsは、ハイブリッド環境全体からフローデータ、ワークロードメタデータ、リソースの詳細を取り込み、クラウドスケールの可視性を提供します。

2. トラフィックとリソースを自動的に分類する

Insights は AI を使用して、すべての通信、ワークロード、依存関係を分類します。サービスにタグを付け、プロトコルを識別し、動作にラベルを付けて、通常のアクティビティのベースラインを確立します。

この分類により、横方向の移動、異常なトラフィック、予期しないピアツーピア接続など、異常なものを即座に見つけることができます。

3. リスクを見つける

環境の全体像を把握したInsightsは、不正な通信、露出した資産、安全でないパスなどのリスクに焦点を合わせるのに役立ち、損害が発生する前に行動できるようにします。

アラートを受け取るだけではありません。実際の封じ込めにつながる実用的なインテリジェンスが得られます。

AIを活用した検出の実際の様子

攻撃者が、設定ミスのあるコンテナの脆弱性を悪用したとします。クラウドワークロードにアクセスできますが、ランサムウェアをすぐに爆発させるのではなく、静かになります。

彼らは機会を求めて環境をスキャンし始めます。隣接するシステム、構成ミスのサービス、またはセグメント化が不十分なワークロードを探します。彼らの目標は、横方向に移動し、権限をエスカレートすることです。

これはまさに、ほとんどの検出ツールをすり抜ける種類の攻撃です。

しかし、AIを活用したセキュリティグラフを使用して、Illumio Insightsは攻撃を次のコンテキストで見ます。

• 侵害されたコンテナと、これまで通信したことのないバックエンドサービスとの間の異常な接続を検出します
• これは、一般的なトラフィック パターンと比較して異常な動作としてフラグを立てます
• チームに警告し、爆発の半径を示し、脅威が広がる前に封じ込める能力を提供します

これがクラウドセキュリティのためのAIであり、小さな侵害が重大な侵害になるのを防ぐ方法です。

CDRのコンプライアンス上の利点

多くの意思決定者にとって、セキュリティは厳格な コンプライアンス要件を満たすことでもあります。NIST、ISO 27001、PCI DSS、その他の規制フレームワークに準拠している場合でも、適切な管理が実施されていることを証明することが重要です。

Illumio Insightsは、クラウド環境全体の可視性、監査可能性、リアルタイム検出を向上させることで、コンプライアンスの取り組みをサポートします。  

ワークロードとコミュニケーションの完全なコンテキスト マップを使用すると、セグメンテーション ポリシーの順守を実証し、監査のためのセキュリティ制御を文書化し、コンプライアンス関連のインシデントに迅速に対応できます。

トラフィックを継続的に監視し、異常な動作にフラグを立てることで、Insights は、セキュリティ体制が組織が依存するフレームワークとの整合性を維持できるように支援します。

AI CDR が 2025 年以降に必須である理由

ハイブリッドクラウド、一時的なインフラストラクチャ、AIを活用した攻撃によって定義される世界に深く移行するにつれて、セキュリティチームは同様に動的でインテリジェントなツールを必要としています。

変更点は次のとおりです。

• クラウド侵害対応は、人間のアナリストが何千ものログを理解するのを待つことはできません。
• 横方向の動きを検出するには、相関関係だけでなくコンテキストが必要です。
• CDRサイバーセキュリティは、高速でスケーラブルで、絶え間ない変化に適応できる必要があります。

そして何よりも、単に反応するだけでなく、予測する検出および対応ツールが必要です。

AI セキュリティ グラフは、その力を与えてくれます。これは単なる新しいツールではありません。これは、可視性、検出、封じ込めに関する新しい考え方です。

次の侵害を待たないでください

あまりにも多くの組織が依然として信頼ベースのアーキテクチャに依存しています。彼らは、内部環境が「境界の内側」にあるという理由だけで安全であると思い込んでいます。

しかし、それはまさに攻撃者が悪用するものです。

セキュリティグラフを活用したAI侵害検知は、信頼を継続的に検証し、行動を監視し、エスカレートする前にラテラルムーブメントを発見することで、その仮定に挑戦します。

イルミオ・インサイトはこれを実現します。ネットワークセキュリティとクラウドの検出と対応におけるAIの長所を組み合わせ、環境がどのように機能するかを理解し、何がおかしいかを特定し、大規模な脅威を阻止するのに役立つシステムを提供します。

現在のツールでラテラルムーブメントを検出したり、トラフィックを分類したり、ハイブリッドクラウドの規模を処理したりできない場合は、アップグレードの時期が来ています。

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