情報技術は、あらゆる規模の企業にとってこれまで以上に不可欠なものとなっていますが、同時に、特にサイバーセキュリティに関して、重大なリスクも伴います。こうしたリスク管理を支援する様々な技術の中でも、拡張検知・対応（XDR）は非常に効果的なソリューションとして注目されています。このブログ記事では、XDRの代表的なユースケースをいくつか取り上げ、特にサイバーセキュリティ分野におけるその有用性について考察します。
拡張検出および対応（XDR）の概要
XDRは、幅広い保護手法を用いて、多数のエンドポイントにわたる様々な脅威を検知、調査、無効化するセキュリティ製品です。複数の製品を統合した統合システムを構築することで、エンドツーエンドの自動化された脅威検知と対応を実現する点が、他のサイバーセキュリティ対策とは異なります。
XDR ユースケースの詳細
以下は、サイバーセキュリティの強化における XDR の能力を示す、主要な XDR の使用例の一部です。
セキュリティインフラストラクチャの統合
多くの組織は、様々なコンポーネントが個別に運用されている、断片化されたサイバーセキュリティ・インフラストラクチャの管理という課題に直面しています。このような状況では、潜在的な盲点が生じ、運用コストが増大する可能性があります。XDRは、複数のセキュリティ製品を統合することで、より統合され、効率的で費用対効果の高いサイバーセキュリティ・インフラストラクチャを提供することで、この問題の解決策となります。
回避型脅威の検出
高度なサイバー脅威は、一般的なセキュリティレイヤーを容易に回避できます。しかし、XDRは、高度な行動分析とAI駆動型アルゴリズムにより、こうしたステルス性の高い脅威を特定し、対処することができます。
プロアクティブな脅威ハンティングの実現
優れた脅威インテリジェンス機能を備えたXDRの重要なユースケースの一つは、アクティブな脅威ハンティング能力です。セキュリティアラームがトリガーされるのを待つのではなく、XDRはパターンと予測に基づいて潜在的な脅威をプロアクティブに特定し、無効化することを可能にします。
インシデント対応の自動化
セキュリティインシデントへの迅速かつ適切な対応は、被害の軽減に大きな違いをもたらすことがあります。XDRは対応手順を自動化できるため、対応時間を大幅に短縮し、迅速な解決とダウンタイムの削減を実現します。
セキュリティの可視性の向上
サイバーセキュリティにおいて、脅威を効果的に検知・管理するには、可視性が不可欠です。XDRは、幅広いソースからデータを収集・相関分析することで、セキュリティ環境の可視性を高め、より情報に基づいた意思決定を可能にします。
サイバーセキュリティ強化におけるXDRの役割 - より深く掘り下げて
主要な「XDR ユースケース」をいくつか特定した後は、組織のサイバーセキュリティを強化する上でこれらのユースケースが実際にどのように機能するかを検討することが重要です。
統合セキュリティインフラストラクチャを構築する能力に関して、XDRは単なる統合ツールではないことに留意することが重要です。XDRは、機械学習を用いて通常の動作パターンを学習し、逸脱があればフラグを立てることで異常検知を実現します。様々なソースからのデータを相関させることで、XDRは組織内の様々な領域における攻撃の状況をマッピングし、脅威を体系的に把握することができます。
XDRの検知能力の原動力は、人工知能（AI）の活用です。XDRは継続的に学習し、新たなデータに基づいて再調整することで、最も検知困難な脅威であっても高い精度で検知します。
プロアクティブな脅威ハンティングを通じて、組織は事後対応ではなく、サイバーセキュリティ対策を主導することができます。XDRプラットフォームは、過去のデータを分析して最新の脅威インテリジェンスと組み合わせることで、脆弱性が存在する可能性のある場所を予測し、脅威を事前に無効化することができます。
自動化されたインシデント対応においては、機械学習を活用することでXDRはあらゆるインシデントから学習し、その知見を将来のインシデントに適用することができます。これにより学習サイクルが構築され、時間の経過とともに対応能力が向上し、脅威へのより迅速かつ効果的な緩和が可能になります。
最後に、XDRは組織にかつてないレベルのセキュリティ可視性を提供します。分散したデータポイントを統合し、ユーザーフレンドリーなダッシュボードとレポートに提示することで、意思決定者はセキュリティ状況を徹底的に可視化し、より効果的なリスク管理が可能になります。
結論は
XDRは、現代のサイバーセキュリティ・インフラストラクチャに不可欠な要素になりつつあります。分散したセキュリティプロセスを統合し、検知困難な脅威を検知し、脆弱性をプロアクティブに探索し、インシデントに迅速に対応し、セキュリティ環境の徹底的な可視性を提供する能力は、他のサイバーセキュリティ・ソリューションの中でも際立っています。「XDRのユースケース」を理解することは、このソリューションがサイバーセキュリティ対策をいかに大幅に改善できるかを理解する上で有益です。サイバー脅威がますます複雑化する中で、XDRのような強力で統合されたソリューションを活用することは、組織のサイバーセキュリティ維持に不可欠となります。
サイバーセキュリティの脅威が絶えず増加しているため、組織は防御を強化する必要があります。そこで、複数のセキュリティ技術を駆使し、エンドツーエンドの脅威の可視性、分析、対応を提供する統合セキュリティソリューション、Extended Detection and Response（XDR）の登場です。サイバーセキュリティにおけるこの技術の主要なユースケース（XDRユースケース）は、多岐にわたります。このブログ記事では、これらのユースケースを調査し、サイバー防御戦略におけるXDRの導入を検討している方々のために、詳細な情報を提供します。
XDRの紹介
Extended Detection and Response（XDR）は、セキュリティインシデントの検知と対応を統合的に行うツールです。複数のエンドポイントからデータを収集し、相関分析することで脅威を特定し、対応を自動化します。XDRは従来の方法よりも包括的なレベルのセキュリティを提供するように設計されており、IT部門は対応を迅速化し、リスクを効率的に軽減できます。それでは、XDRの主なユースケースを詳しく見ていきましょう。
ユースケース1: 脅威検出
XDRの最も重要なユースケースの一つは脅威検出です。単一のセキュリティドメインに焦点を当てた従来の検出システムとは異なり、XDRはエンドポイント保護、ネットワーク検出、メールセキュリティなどの機能を提供します。この複数ドメインの検出により、脅威の早期特定が可能になり、ビジネスに影響を与える前に対処できるようになります。
ユースケース2: インシデント対応
インシデント対応は、XDRの主要なユースケースの一つです。XDRは、サイバーセキュリティの脅威が特定されると、その対応を自動化し、解決にかかる時間を短縮します。これらの自動化された対応には、感染システムの隔離、セキュリティチームへの通知、さらには修復アクションの指示などが含まれます。その結果、組織への混乱が軽減され、損害が最小限に抑えられます。
ユースケース3: コンプライアンスレポート
XDRのもう一つの重要なユースケースは、コンプライアンスレポートです。複数のセキュリティドメインを可視化することで、XDRは組織に対し、一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）などの規制へのコンプライアンスを証明するために必要なデータを提供します。この機能は、顧客との信頼を維持し、高額な罰金を回避する上で重要な役割を果たします。
ユースケース4: アクティブな脅威ハンティング
アクティブ脅威ハンティングは、既存のセキュリティソリューションを回避する脅威を探索、特定、隔離する、サイバーセキュリティに対するプロアクティブかつ反復的なアプローチです。XDRのユースケースの一つとして、セキュリティチームはネットワークを広角的に把握できるため、他のシステムでは見逃される可能性のある異常な動作や潜在的な脅威を発見できます。
ユースケース5: 拡張された可視性
XDRは、人工知能と機械学習の力を活用し、これまで盲点だった領域まで可視性を拡張します。これは、セグメント化されたサイロ化されたセキュリティツールでは見逃されやすい未知の脅威、異常なユーザー行動、その他の侵害の兆候を検出できるため、XDRの最も重要なユースケースの一つです。
ユースケース6: 簡素化されたセキュリティ運用
セキュリティ運用の複雑さを軽減することも、XDRの重要なユースケースの一つです。様々なセキュリティ技術との統合により、プロセスの合理化、一元管理、そして実用的なインサイトを実現し、セキュリティチームの運用を簡素化します。こうした簡素化は、リソースの最適化と生産性の向上につながります。
結論として、脅威検知からコンプライアンスレポートまで、多様な機能を備えたXDRは、企業にとってサイバー脅威に対する包括的な防御を提供します。XDRはサイバーセキュリティの未来であり、高度な攻撃を阻止するための多面的かつ統合的なアプローチを提供します。このブログ記事で紹介したXDRのユースケースは、組織がXDRを活用してセキュリティ体制を強化し、運用を簡素化し、コンプライアンスを向上させる方法を明確化します。組織がXDRをサイバーセキュリティ戦略の重要な柱として認識すべき時が来ています。