パケット分析、異常検知、境界検査に基づく従来のトラフィック監視モデルを維持しようとすることは、ITチームの貴重な時間を無駄にすることです。 これは、従来のシステムによる検出を回避するために、より高度な技術がますます開発されているためです。これらの技術は、ネットワークトラフィックだけに基づくセキュリティツールには見えない抜け穴を利用しています。
実際に2025年の世界経済フォーラムのグローバル調査において、回答者の72％組織のサイバーリスクの増加が報告されており、脅威が従来の防御をかわすように進化していることを反映しています。 さらに、ファイルレス攻撃は10倍多い 従来のファイルベースのマルウェア攻撃に比べた成功率の可能性
サイバー犯罪者は試行錯誤による行動をやめました。 今日は、彼らは正確で痕跡を残さない方法で行動します。 彼らはファイルレス攻撃を積極的に利用し、PowerShellやWMIなどの正当なシステムツールを活用して、疑いを持たせずに悪意のあるコマンドを実行し、まるで既に環境に属しているかのように静かにネットワーク内を横移動します。
このタイプの攻撃は意図的に正当なものに見えるように設計されており、トラフィックに疑いを抱かせず、ツールも知られておらず、イベントも一般的な脅威のパターンに従っていません。 このシナリオでは2025年の世界経済フォーラムの報告書によると、66％の組織が信じています 人工知能はサイバーセキュリティに最も大きな影響を与えるだろう防御と攻撃の両方において、パラダイムの変化を反映しています。
従来のソリューションであるファイアウォール、IDS、単純な相関システムは、必要な保護を提供できなくなっています。特に、組織の47％が生成AIによる敵対的進展を最大の懸念として挙げているためです。 それに加えて、大企業の54％がサプライチェーンの脆弱性をサイバー耐性の最大の障壁と指摘しており、課題の複雑さを増しています。
詳細な可視性の役割
この状況において、詳細な可視性は効果的なサイバーセキュリティ戦略のための基本的な要件として浮上します。 エンドポイント、ユーザー、プロセス、内部フロー、およびシステム間の活動の挙動を、文脈に沿って継続的に詳細に観察する能力です。
このアプローチには、EDR（エンドポイント検知と応答）、XDR（拡張検知と応答）、NDR（ネットワーク検知と応答）などのより高度な技術の使用が必要です。 これらのツールは、ネットワークからエンドポイントまでのさまざまな層でテレメトリを収集し、行動分析、人工知能、イベントの相関を適用して、トラフィック量だけで監視される環境では見逃される脅威を検出します。
不可視性を探求する技術
目に見えない攻撃で最も一般的に使用される戦術には次のものがあります：
- DNSトンネリング、見た目は普通のDNSクエリにデータをカプセル化すること
- デジタルステガノグラフィー、画像、音声、または動画ファイルに悪意のあるコマンドを隠すこと
- 暗号化されたコマンド＆コントロール（C2）チャネル、マルウェアとそのコントローラー間の安全な通信、傍受を困難にする；
- これらの技術は従来のシステムを回避するだけでなく、セキュリティ層間の相関の欠陥を悪用しています。 トラフィックはクリーンに見えるかもしれませんが、実際の活動は正当な操作や暗号化されたパターンの背後に隠されています。
インテリジェントでコンテキストに基づく監視
この種の脅威に対処するためには、分析が侵害指標（IoCs）を超え、行動指標（IoBs）を考慮することが不可欠です。 それは、「何」がアクセスまたは送信されたかだけでなく、「どのように」、「いつ」、「誰によって」、「どのような状況で」特定の行動が行われたかを監視することを意味します。
さらに、認証ログ、コマンド実行、横方向の動き、API呼び出しなど、さまざまなデータソース間の統合により、微妙な逸脱を検出し、より迅速かつ正確にインシデントに対応することが可能です。
これらすべては何を意味しますか
サイバー攻撃の高度化に伴い、デジタル防御の実践を緊急に見直す必要があります。 トラフィック監視は依然として必要ですが、もはや唯一の保護の柱ではありません。 粒度の高い可視性は、継続的、文脈的、相関的な分析とともに、見えない脅威を検出し軽減するために不可欠となる。
高度な検出技術への投資と、システムの実際の挙動を考慮した戦略は、今日、誰もが見ている前で隠れる方法を知っている敵に対抗する唯一の効果的な方法です。
