ウイルス対策、 EDR 、 XDRといったサイバーセキュリティソリューションの進化を理解することは、今日のデジタル世界における脅威軽減を成功させる上で不可欠です。組織が脅威から身を守る方法は、過去数十年で大きく変化しました。この進化は、現代の組織が直面する「脅威対象領域」の拡大によって推進されてきました。
コンピュータの黎明期には、ウイルス対策ソフトウェアがサイバー脅威に対する主な防御線でした。当時は問題が単純で、解決策も単純でした。こうした従来のウイルス対策ソリューションは、脅威の既知のシグネチャ、つまりマルウェアの種類を特定する一種のデジタル指紋を特定することに頼っていました。
ウイルス対策技術の出現
ウイルス対策プログラムは、既知の脅威に対して強固な防御を提供し、個々のシステムから危険なプログラムを検出して削除しました。しかし、これらの初期の技術は反応的な動作をしていました。つまり、「脅威の標的」が突破され、マルウェアがシステムに侵入した後にのみ動作していたのです。
サイバー脅威の進化に伴い、ウイルス対策ソリューションも進化しました。ヒューリスティックベースのウイルス対策プログラムが登場しました。これらのソリューションは、既知のマルウェアシグネチャを探すだけでなく、その活動や特徴に基づいて、新たな未知の脅威も検知するように設計されています。つまり、ウイルス対策ソフトウェアはよりスマートになったのです。
EDRの出現
ウイルス対策は進歩を遂げたものの、依然として単一のエンドポイントソリューションが中心でした。技術の進歩と「脅威対象領域」の拡大に伴い、より集中化された組織全体をカバーするソリューションの必要性が認識され、エンドポイント検知・対応（ EDR ）が登場しました。
EDRは、脅威対策に包括的なアプローチを採用しています。脅威を検知して保護するだけでなく、対抗措置を講じることで対応します。EDRソリューションは通常、エンドポイントとネットワークのイベントを収集・記録し、その情報を中央データベースに保存します。そこで複数のツールとアルゴリズムを用いて分析が行われます。
XDRの誕生
脅威の対象となるデバイス、アプリケーション、ネットワークがますます複雑化し、その範囲が拡大するにつれ、 EDRでさえ限界が見え始めています。そこで、拡張検知・対応（ XDR ）が活躍の場となります。
XDRは、企業ネットワーク保護における新たな飛躍的進歩を象徴しています。エンドポイントの観点から動作するEDRとは異なり、 XDRはネットワーク全体を「脅威サーフェス」として捉えます。複数のセキュリティ製品を1つのソリューションに統合し、より包括的で協調的なアプローチを用いてネットワーク全体のリスクデータを分析します。XDRは、人工知能、機械学習、自動化戦略を活用し、脅威ランドスケープ全体にわたる複数のレベルで、様々な脅威に対してより詳細かつ徹底的な対応を提供します。
XDR が先を行く理由
XDRは、複数のセキュリティコンポーネントを1つのソリューションに統合することで、「脅威表面」を大幅に縮小します。さらに、異なるセキュリティコンポーネント間の対応アクションを統合・自動化することで、連携とスピードを強化し、脅威への対応を強化します。
このように、 XDRはサイバーセキュリティリスクの管理と軽減のための、より包括的かつプロアクティブな方法を提供します。脅威ランドスケープ全体の可視性を高め、脅威の検出と対応を迅速化し、異なるセキュリティテクノロジー間の連携を強化します。
課題と今後の展望
EDRとXDRはそれぞれに優れた利点があるにもかかわらず、依然として様々な課題に直面しています。例えば、広大な「脅威対象領域」から生成される膨大なデータ量の処理は、非常に困難な作業となる可能性があります。さらに、 XDRのように、様々なセキュリティ技術を単一のプラットフォームに統合することは、複雑になる可能性があります。
とはいえ、これらの技術がもたらすメリットは、それに伴う課題をはるかに上回ります。これらの分野における今後の開発は、新たな課題への取り組みに重点を置き、さらなる効率性とセキュリティを提供することが期待されます。AIと機械学習は、脅威検知能力の向上と対応戦略の改善において重要な役割を果たすでしょう。
結論として、アンチウイルスからXDRへの移行は、サイバーセキュリティへのアプローチにおける重要なパラダイムシフトを示しています。これらの技術の絶え間ない進化は、組織が拡大し続ける「脅威表面」がもたらす課題にどのように適応しているかを示しています。課題は山積していますが、サイバーセキュリティ対策の進歩は、サイバー脅威との終わりのない戦いを続けるために必要なツールを提供してくれます。AIと機械学習は、これらの技術の今後の進化において重要な役割を担うでしょう。AIと機械学習は、ますます繋がり、脅威にさらされるデジタル環境に必要なインテリジェンスと自動化を提供してくれるでしょう。