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サイバー脅威の新時代

ステルス型でサイレントなAPTから、動きが速く破壊的なランサムウェアまで、サイバー攻撃は常に防御側を出し抜き、追い越しています。

セキュリティチームの多くは、通常のビジネス活動にひそむわずかな脅威を検知することに悪戦苦闘し、今日の攻撃に追いつけない旧式のツールに頼っています。

取り残される

今日幅広く使用されている従来型のセキュリティツールは、性質の異なる3つの領域で決定的な遅れをとっています。

回顧的
従来のツールは、以前経験したことのある攻撃とテクニックのみに対応し、検知します。
サイロ型
クラウド、Eメール、ネットワーク、エンドポイントおよびOTセキュリティは個別に開発されています。
上回るペース
歴史的に、産業界は機械的なマシンスピードの脅威に対処するために、人力に頼ってきました。

自己学習型AI 独自のアプローチ

従来のレガシーベースのソリューションに依存し続けることは、もはや不十分です。組織は新種の攻撃を検知し、自動的に対処するために自己学習型AIに関心を持ち始めています。

このテクノロジーは、ゼロから組織の理解を構築し、脅威の可能性がある微妙な異常値をリアルタイムに検知できるように進化し続けます。

以下は、2021年に5,500社以上のDarktraceの顧客基盤において観察されたサイバー犯罪行為の主なトレンドです。 脅威ベクターは、攻撃の頻度、成功の可能性および実現したときの財務上・運用上の損害に基づいて選択されています。

のサイバーセキュリティ専門家は、サイバー防御のために、AIの機能強化が必要だと信じています。
ランサムウェアの台頭
ファイルの暗号化前にデータ抜き出しが行われるという「二重恐喝」ランサムウェアに攻撃者が着目し、OTシステムや重要インフラにますます標的を絞る中、これらの脅威ベクトルは直近12か月で繰り返しニュースの見出しを飾っています。

AIでゼロデイランサムウェアを無害化

ステルス型のAPT攻撃(Advanced Persistent Threats)
国家が支援する場合が多いAPTは、何か月もデジタルシステムの奥深くに潜伏し、通常のビジネス活動に紛れ込むことができます。

アトリビューションの数週間も前に、AIがAPT41を特定した方法

クラウドベースの攻撃の増加
在宅勤務とクラウドコラボレーションプラットフォームへの大規模な移行により、攻撃者はスピアフィッシングからアカウント乗っ取りまで、デバイス上で様々な個人・団体を標的にしています。

「ゼロデイ」の増加
Eメールゲートウェイ、アンチウィルス、従来のエンドポイントソリューションが頼りにしている従来からの拒否リストを、新手の攻撃方法を駆使してすり抜けることを知っている攻撃者は、これまで以上の速さで自らの攻撃インフラを更新しています。

アトリビューションの3か月前にHafnium攻撃を阻止

AI型攻撃
昨年、世界経済フォーラムは、AIを駆使する攻撃ツールの第1世代が出現しつつあり、スピード、スケール、洗練さを増した隠れたサイバー犯罪活動が増加するだろうという警告を発しました。

もっと読む

顧客の環境でAIにより発見された現実世界の脅威に注目し、それぞれのトレンドを詳しく分析しました。 脅威は、すべてのケースにおいて従来のセキュリティツールに検知されることなく侵入しました。 一連のわずかな異常に基づいて、自己学習型AIが脅威を検知・中和した方法を知ることで、自己学習型AIがもたらす利点であるサイバーセキュリティへの自動対処を実証できます。

また自己学習型AIは自動調査を実行することで脅威のトリアージにかかる時間を92%まで削減してセキュリティチームの貴重な時間を確保します。 Cyber AI Analystと呼ばれるこの技術は、AIのスピードとスケーラビリティに、アナリストの直観を組み合わせることで、様々な攻撃の兆候の点と点を結び付けます...

この続きは下記のレポートをダウンロードしてお読みください。

2021年 サイバー脅威動向: 攻撃の新時代

サイバー攻撃はより速く、より静かに、より洗練され続けています。 5つの主な攻撃トレンドと、自己学習型AIでそれらに一歩先んずる方法をご覧ください。

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