ブラジルはサイバー犯罪の巨大な温床であり、ますます多くの企業がランサムウェアに苦しんでいることはすでに知っています。 しかし、組織はこの非常に複雑な状況にどう対処すればよいのでしょうか。 全体の状況は深刻であり、組織はサイバーセキュリティに関して積極的な姿勢を取ることに投資する必要があります。 そして、その意味で、脅威インテリジェンス、またはThreat Intelligenceは、潜在的な攻撃の防止に利用することができます。
ランサムウェア攻撃の増大する脅威は過小評価できません。 最近の統計によると、攻撃の数が指数関数的に増加しており、サイバー犯罪者はますます高度な技術を駆使して脆弱性を悪用しています。 これらの攻撃は、企業の重要なデータの暗号化を伴い、その後、アクセスを回復するための身代金要求が行われます。 しかし、データの単純な回復だけが問題ではありません。運用の中断、顧客の信頼喪失、そして潜在的な法的影響も同様に壊滅的です。
さらにもう一つの問題があります：事件そのものは、被害者に衝撃を与えるものですが、常に同じです。 セキュリティ管理者であれば、ランサムウェアとその後のデータ人質化に関する2、3の事例を知っているはずです。その犯罪者たちは作業方法かなり似ている。 問題は、多くの犯罪者が、IT管理者がまだこれが自分たちに起こるとは考えていないという考えのもとで働いていることです。
脅威インテリジェンスは、セキュリティチームが組織の安全に対する潜在的な脅威に関する情報を収集、監視、処理することを可能にします。 収集された情報には、サイバー攻撃計画、手法、脅威となる悪意のあるグループ、組織の現行セキュリティインフラの潜在的な弱点などの詳細が含まれています。 情報収集やデータ分析を行う際に、脅威インテリジェンスのツールは、企業が攻撃を特定し、理解し、積極的に防御するのに役立ちます。
戦争における人工知能と機械学習
脅威インテリジェンスプラットフォームは、人工知能や機械学習も活用でき、自動化された相関処理によって特定のサイバー侵害の事例を識別し、すべてのインスタンスにおける行動パターンをマッピングします。
行動分析の技術も含めて、攻撃者の戦術、技術、手順（TTPs）を理解するために頻繁に用いられます。 例えば、ボットネットの通信パターンや特定のデータ抽出方法を分析することで、分析者は将来の攻撃を予測し、効果的な対策を開発することができます。
異なる組織や政府機関間での脅威情報の共有は、脅威インテリジェンスプラットフォームの範囲を大幅に拡大します。 これは、類似の業界の企業が特定のインシデントに関する情報や緩和策を共有できることを意味します。
脅威インテリジェンスシステムは、セキュリティアナリストがランサムウェア攻撃者によって悪用される脆弱性を緩和するためのパッチやアップデートの適用を優先するのを支援するとともに、侵入検知および対応システムの設定をより効率的に行い、初期段階で攻撃を識別・無力化できるようにします。
Cレベルにとって戦略的
経営層にとって、脅威インテリジェンスは単なるデータ保護を超えた戦略的な視点を提供します。 これらのシステムは、セキュリティリソースのより効率的な配分を可能にし、投資が最もリスクの高い分野に向けられることを保証します。 さらに、脅威情報の統合は、事業継続計画および災害復旧計画と連携し、インシデントに対して調整された効果的な対応を保証し、ダウンタイムと財務への影響を最小限に抑えます。
脅威インテリジェンスのソリューションの導入には、しかし課題が伴わないわけではありません。 収集されたデータの正確性は非常に重要です。誤った情報は誤報や偽の安心感を引き起こす可能性があります。 組織が脅威の状況の絶え間ない変化に適応するには、強固なサイバーセキュリティ文化と継続的なチームの教育も必要です。 さらに、大量のデータ管理や異なる情報源の統合は複雑であり、高度な技術インフラストラクチャを必要とします。
それにもかかわらず、利益は課題をはるかに上回っています。 ランサムウェア攻撃が発生する前に予測し、無効化する能力は、重要な競争優位性を保証します。 脅威インテリジェンスに基づく積極的なアプローチを採用している企業は、デジタル資産を保護するだけでなく、顧客やステークホルダーの継続的な信頼も確保します。 脅威インテリジェンスをセキュリティ戦略の中心に統合することで、企業はより迅速に対応するだけでなく、将来の攻撃を予測し無力化することもでき、長期的な継続性と成功を確保します。
