Detect account takeover and insider threats, contain compromised accounts autonomously, and respond faster with identity security that connects signals across your entire environment.
Identity Detection & Response
Stop identity-based attacks before they spread
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The challenge
Attackers don’t need to break in when they can log in
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5.07M
Global average cost of attacks abusing valid accounts
243 days
Mean time to contain breaches that abused valid accounts
デジタル環境全体をアクティブにID防御することで、IDの脅威に打ち勝ちます。

Detect, contain, and recover from identity-based attacks in a single motion
Bridge identity detection, autonomous response, and recovery with behavioral security powered by Adaptive AI.
Detect identity-based attacks instantly
Adaptive AI continuously analyzes login patterns, administrative activity, session behavior, and access requests against each identity's established baseline, surfacing account takeover, insider threat, and lateral movement that rule-based tools miss.
Respond autonomously to contain compromise
The moment behavior crosses the line, Darktrace takes an autonomous, fully configurable response – session termination, forced re-authentication, temporary access restrictions – before an attacker can exfiltrate data or move laterally.
Recover and audit the blast radius
Recovery workflows restore normal access and reconstruct exactly what was touched or exfiltrated during the compromise window, so teams can close out an incident with evidence, not guesswork.
Identity-based network security
Contain compromised accounts before they escalate into network-wide compromise
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See identity misuse in the context of the network
Identity behavior – logins, privilege use, access patterns – is understood within the same Unique Behavioral Profile as the rest of the hybrid network, so credential misuse doesn't hide as just another log source.
Contain compromised accounts before lateral movement
When an account deviates from its established pattern, Darktrace correlates it with everything else happening in the environment and takes autonomous, configurable action to contain it before an attacker can move laterally.
One investigation, not a handoff
Real-Time AI Analyst investigations tie identity and network activity together end to end, so a compromised account is contained as part of one investigation, not passed between siloed identity and network tools.




Identity-based email security
Contain account takeover before attackers exploit access
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Detect account takeover as it happens
Behavioral baselines for every account surface unusual login patterns, administrative activity changes, session token misuse, and adversary-in-the-middle indicators before traditional rules trigger.
Respond and recover at machine speed
Autonomous response – session termination, forced re-authentication, temporary access restrictions – contains compromised accounts across email, SaaS, and cloud, with recovery capabilities to restore access and audit what was touched or exfiltrated.
Bridge detection and response, without the handoff
Most email security vendors detect ATO but don't respond to it. Real-Time AI Analyst drives the same investigation that spotted the anomaly straight into the response, cutting the handoff latency between siloed tools.




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Stronger as part of the Darktrace Behavioral Defense Platform
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よく聞かれる質問
質問
アカウント乗っ取り(ATO)攻撃は、攻撃者が盗んだ認証情報を利用してシステムやデータに不正にアクセスするにつれて、組織にとってますます脅威となっています。これらの攻撃を検出するには、高度な監視、状況に応じたセキュリティ対策、および進化する脅威の性質に対処するための適切なツールを組み合わせる必要があります。セキュリティチームがATO攻撃を検出し、被害を引き起こすのを防ぐ方法は次のとおりです。 1。認証パターンを監視する ATO攻撃は、多くの場合、盗んだ認証情報を使用した悪意のあるログインから始まります。ログイン動作を継続的に監視し、異常なIPアドレス、異常なログイン時間、複数回のログイン失敗などの異常を探すことで、セキュリティチームはATO攻撃の兆候を迅速に特定できます。高度なIDセキュリティソリューションは、クラウド環境とオンプレミスシステム全体でこれらのパターンを追跡し、疑わしいアクティビティをリアルタイムで警告するのに役立ちます。 2。多要素認証 (MFA) の活用 MFA は不正アクセスを防ぐための基本ですが、認証後の ATO 試行の検出には不可欠です。多MFA を導入していても、攻撃者はこれらの防御を迂回するためにソーシャルエンジニアリングやフィッシング攻撃を試みることができます。セキュリティチームは、認証されたセッション内の異常なアクションを発見するために、継続的なユーザー監視や行動分析などの追加レイヤーを実装する必要があります。 3。Cloud アクセスセキュリティブローカー (CASB) の活用 CASB は、クラウドサービスへのユーザーアクセスを監視し、セキュリティポリシーを適用するのに役立ちます。コンプライアンスを確保するうえで役立ちますが、クラウドベースのATOの取り組みに対する重要な可視性も提供します。CASBを他のセキュリティソリューションと統合することで、セキュリティチームはユーザーアクティビティをより包括的に把握し、複数のアプリケーションやクラウド環境にまたがる脅威を特定できます。 4。ユーザー行動の分析 ユーザー行動分析を提供するアイデンティティセキュリティソリューションは、一般的なユーザー行動以外の機密データやリソースへのアクセスなど、異常なアクティビティパターンを特定できます。これらのツールは、ログインを試みるたびにコンテキストを分析し、通常の使用状況からの逸脱があればフラグを立てます。これにより、セキュリティチームは、MFA などの従来のセキュリティ対策を回避するATO攻撃を検出できます。 5。高度なエンドポイント保護を導入 高度な ATO 攻撃では、攻撃者がアカウントにアクセスすると、ネットワークを横方向に移動させることがあります。エンドポイント保護ツールをネットワーク監視システムや侵入検知システムと組み合わせると、認証後に発生するデータ漏洩やシステム改ざんなどの悪意のあるアクティビティの検出に役立ちます。 6。ID セキュリティソリューションを統合 セキュリティチームがATO攻撃を検出する際に直面する最大の課題の1つは、IDセキュリティソリューションの断片化です。多くの組織では、シングルサインオン(SSO)またはActive Directory(AD)管理ツールを使用していますが、ハイブリッド環境やマルチクラウド環境全体で脅威を検出する能力には限界があります。IAM ソリューションを幅広いセキュリティテクノロジーと統合することで、チームはギャップを埋め、ATO攻撃を特定して防止するための包括的な可視性を得ることができます。 ATO攻撃を検出するには、高度なテクノロジー、行動監視、継続的な監視を統合した階層化された多面的なアプローチが必要です。MFA などの従来のセキュリティ対策は不正アクセスを防ぐのに役立ちますが、組織は盲点に対処し、認証後のアクティビティやインフラストラクチャのすべてのレイヤーを可視化するツールを統合する必要もあります。包括的なアプローチにより、セキュリティチームはATO攻撃が重大な被害を引き起こす前に、より効果的に検出して対応できます。
ID 管理 (IDM) と ID アクセス管理 (IAM) は、組織の全体的なセキュリティフレームワークの 2 つの重要な要素ですが、ユーザー ID とリソースへのアクセスの管理においてはそれぞれ異なる役割を果たします。両者の違いは次のとおりです。
1。アイデンティティ管理 (IDM)
ID管理は、組織内のユーザーのIDのライフサイクルに焦点を当てています。これには、ユーザーアカウントの作成、保守、削除、およびユーザーロールと属性の割り当てが含まれます。IDM の目標は、システム内で各ユーザーが一意の ID を持つようにし、その ID が組織での勤務期間を通じて適切に管理されるようにすることです。
ID 管理の主な側面は次のとおりです。 ユーザープロビジョニング:新しいユーザーアカウントを作成し、属性 (名前、電子メール、部署など) を割り当てます。 ユーザープロビジョニング解除:ユーザーが退会したり、アクセスが不要になったりした場合に、アカウントを削除します。 役割管理:組織内のユーザーの役割と責任を定義します。 IDガバナンス:コンプライアンスとセキュリティを目的としたユーザーIDの管理と監査。 2。アクセス管理 (AM) 一方、アクセス管理は、ユーザーのIDと役割に基づいて、特定のリソースへのユーザーのアクセスを制御することに重点を置いています。これにより、ユーザーが何にアクセスできるか、およびこれらのリソースにアクセスするための認証方法が決まります。アクセス管理により、権限のあるユーザーのみが特定のアプリケーション、システム、またはデータに安全にアクセスできるようになります。 アクセス管理の主な側面は次のとおりです。 認証:パスワード、生体認証、多要素認証 (MFA) などの方法でユーザーの身元を確認します。 承認:ユーザーが特定のリソースにアクセスするための適切な権限を持っているかどうかを、通常はロールまたはポリシーに基づいて判断します。 シングルサインオン (SSO): ユーザーは一度認証すれば、毎回ログインしなくても複数のアプリケーションにアクセスできます。 アクセスポリシー:誰がどのリソースにどのような条件でアクセスできるかを定義します (時間帯、場所など)。 主な相違点: フォーカス:IDMはIDとユーザー属性の管理に関するもので、AMはIDがリソースに対して持つ権限とアクセスの管理に関するものです。 範囲:ID 管理では通常、アカウント作成、ユーザープロファイル、ライフサイクル管理を処理しますが、アクセス管理では認証と承認のルールを適用することでデータやシステムへの安全なアクセスを保証します。 依存関係:アクセスの決定は IDM で定義されているユーザーの ID と役割に基づいて行われるため、アクセス管理は ID 管理に依存します。 要約すると、ID管理は適切なユーザーが存在し、適切に定義されていることを保証しますが、アクセス管理はそれらのユーザーが認証された後に何ができるかを制御します。彼らは協力してシステムを保護し、ユーザーが見たり実行したりする権限を与えられたものにのみアクセスできるように努めています。
アイデンティティとアクセス管理 (IAM) は、権限のあるユーザーだけが特定のリソースにアクセスできるようにすることで、組織の機密データ、アプリケーション、およびシステムを保護するために不可欠です。現代のIT環境がより複雑になるにつれて、IAM の重要性が高まっています。IAM が今日のビジネスにとって不可欠である主な理由は次のとおりです。
1。セキュリティのギャップを埋める
従来のIAM ソリューションでは、シングルサインオン(SSO)、多要素認証(MFA)、Cloud アクセスセキュリティブローカー(CASB)、Active Directory(AD)管理などの断片化されたセキュリティテクノロジーが原因でギャップが生じることがよくあります。これらのソリューションは特定のニーズに対応しますが、さまざまなプラットフォームにわたるユーザーIDの包括的なビューを提供することはできません。これらのツールを状況に応じた脅威検出とプロアクティブなリスク管理と統合する包括的なアプローチにより、エンドツーエンドの可視性が確保され、進化するサイバー脅威から保護されます。
2。統合アイデンティティ管理 統合ID管理システムは、SSO、MFA、CASB、AD管理を統合して、シームレスなユーザーエクスペリエンスとセキュリティを提供します。この統合により、侵入時点でのユーザーアクセスが保護されるだけでなく、疑わしい行動がないかユーザーのアクティビティを継続的に監視できます。IAM は、すべてのシステムをまとまりのあるフレームワークでリンクすることにより、オンプレミスとクラウド環境のIDとアクセスデータに関するリアルタイムの洞察を提供し、不正アクセスを包括的に防止します。 3。状況に応じた脅威検出 アカウント乗っ取り(ATO)や内部脅威などのID関連の脅威は、従来の方法では検出が難しい場合があります。機械学習と行動分析を活用した高度なコンテキスト脅威検出を組み込むことで、IAM システムはユーザーの通常の行動パターンを理解できます。異常な時間や通常とは異なる場所からのアクセス試行など、アクティビティの異常はリアルタイムでフラグ付けされるため、セキュリティチームはプロアクティブに対応してリスクを軽減できます。 4。プロアクティブなリスク管理 IAM は、侵害への対応だけでなく、積極的なリスク管理を通じて侵害を防止することでもあります。定期的な監査、継続的な監視、自動化されたコンプライアンスチェックにより、セキュリティポリシーが一貫して適用され、更新されていることが保証されます。脅威の状況に合わせて進化する適応型ポリシーにより、IAM は組織が潜在的なセキュリティリスクを未然に防ぎ、ID関連の侵害の可能性を減らすのに役立ちます。 IDとアクセスの管理は、ユーザーアクセスを安全かつ継続的に監視することで組織のリソースを保護するために不可欠です。IAM への包括的なアプローチを採用することで、組織は包括的な保護を確保し、ユーザーのセキュリティを強化し、新たな脅威に迅速に対応することができます。
アカウント乗っ取り(ATO)攻撃は通常、機密情報の盗用、詐欺行為、またはさらなる攻撃へのアカウントの悪用を目的として、攻撃者がユーザーのアカウントに不正にアクセスする多段階のプロセスをたどります。アカウント乗っ取りの最も一般的な方法は次のとおりです。
1。クレデンシャル・スタッフィング
攻撃者は、過去のデータ漏えいから入手した、盗んだユーザー名とパスワードを使用して、複数のアカウントにアクセスします。多くの人がさまざまなサイトでパスワードを再利用していることを考えると、攻撃者はこのプロセスを自動化し、複数のアカウントを連続して侵害しようとします。ユーザーが脆弱なパスワードや再利用しているパスワードを使用している場合は、この方法が非常に効果的です。
2。Phishing Phishing は、被害者のログイン認証情報を取得するために使用される最も一般的な手法の1つです。この攻撃では、攻撃者は信頼できるエンティティ(銀行、メールサービス、ソーシャルメディアプラットフォームなど)になりすまして、偽のログインページや詐欺メールを通じて被害者にユーザー名とパスワードを漏らさせます。Phishing とソーシャルエンジニアリングの手口を組み合わせて、ユーザーに悪質なリンクをクリックさせたり、添付ファイルを開かせたりすることもあります。 3。ブルートフォース攻撃 ブルートフォース攻撃では、攻撃者は正しいパスワードが見つかるまで、考えられるすべてのパスワードの組み合わせを試します。この方法は時間がかかりますが、パスワードが弱かったり単純だったりする場合に効果的な場合が多いです。攻撃者は自動化ツールを使用してプロセスを加速し、パスワードポリシーが脆弱なアカウントに侵入する可能性があります。 4。ソーシャル・エンジニアリング 攻撃者は、ソーシャルエンジニアリングの手口を使って個人を操り、アカウントの認証情報やセキュリティに関する回答などの機密情報を漏えいさせる可能性があります。これには、信頼できる同僚になりすましたり、心理的操作を行って被害者の信頼を悪用したりすることが含まれます。 5。脆弱または盗まれた認証情報の悪用 攻撃者は、脆弱なパスワード(一般的なフレーズ、予測可能なパターンなど)や以前の侵害で取得した認証情報を悪用する可能性があります。アクセスできるようになると、被害者のアカウントまたはネットワーク内を横方向に移動して権限を昇格させ、さらなる被害を引き起こす可能性があります。 6。マン・イン・ザ・ミドル攻撃 場合によっては、攻撃者はユーザーとサービス間の通信を傍受して、ログイン認証情報やセッショントークンを取得します。これは、安全でないネットワーク(公共のWi-Fiなど)やサービスの通信プロトコルの脆弱性によって発生する可能性があります。 アカウント乗っ取りの一般的な方法は、盗まれた認証情報や脆弱な認証情報、フィッシング、ソーシャルエンジニアリング、セキュリティプロトコルの脆弱性の悪用を組み合わせて、被害者のアカウントに不正にアクセスすることです。ATOを防止するには、強力なパスワードポリシー、多要素認証、疑わしい行動の継続的な監視など、多層的なアプローチが必要です。




