先制的サイバーセキュリティ

• AIを活用した攻撃のスピードと規模に事後的な検出と対応が追いつかないため、攻撃が始まる前に潜在的なエクスポージャーを排除する先制的なサイバーセキュリティ戦略が必要です。
• 従来のサイロ化されたサイバーセキュリティとは異なり、先制的セキュリティは、ベンダー・ツールを横断して資産インベントリとリスク・データを統合し、アタック・サーフェスを全体的に把握します。
• 個々の検出結果を単独で見るのではなく、先制的セキュリティは、攻撃者が連鎖して重大資産に到達する可能性のある有害なリスクの組み合わせに注目します。
• 先制的サイバーセキュリティが異なるのは、エージェント型AIを大規模に使用し、攻撃者が侵入する前にビジネスに影響を与えるサイバーエクスポージャーの修正をオーケストレーションし、自動化することにあります。

先制的セキュリティとは、AIを活用したサイバーセキュリティへの事前対応型アプローチであり、攻撃が開始される前に、ビジネスに影響を与える可能性のあるエクスポージャーを解消します。エージェント型 AI を用いて、組織に重大な影響を及ぼす可能性が最も高いエクスポージャーの修復をオーケストレーションし、自動化します。

従来の事後対応的なサイバーセキュリティは、エンドポイントやネットワークの他の部分におけるアクティブな脅威を検出し、対応します。

先制的セキュリティは、攻撃者が侵入して環境内を移動するために悪用する可能性のあるセキュリティ上の弱点を先回りで特定し、エージェント型 AI を使用して、悪用される前にエクスポージャーを自動的に修正します。

まずビジネスに影響を与えるエクスポージャーに焦点を当て、AIを使用して修正を迅速化・拡大することで、リスク態勢を改善し、重大なセキュリティ侵害を経験するリスクを低減することができます。

何十年もの間、セキュリティチームは高度に手作業かつ事後対応的であり、潜在的な影響を最小限に抑えるために、アクティブな攻撃を検出して対応する作業を24時間体制で行ってきました。

しかし近年、人工知能は悪意のある攻撃者に優位性を与えています。現在、攻撃者はAIツールを使用してエントリーポイントを迅速に特定し、大規模なエクスプロイトを実行することができます。例えば、リスクの危険な組み合わせを迅速に連鎖させて横方向に移動し、従来の検出・対応ツールを回避することさえ可能です。

セキュリティのための AI と攻撃のための AI の交差点

かつて攻撃者は、ネットワークを手作業でマッピングし、脆弱性を見つけ、権限を昇格させるために数日から数週間を必要としていました。 現在では、AIを使用して外部偵察を自動化し、アタックサーフェスを即座にスキャンして、脆弱なエントリポイント、設定ミス、公開された認証情報を見つけることができます。

攻撃者は内部に侵入すると、AIと自動化されたツールを使用して、お客様の高価値資産への最適な経路を即座に計算します。 

攻撃者はAIを使って紛れ込むこともできます。通常のトラフィックを模倣し、従来のエンドポイントやネットワーク防御をバイパスするLOTL (living-off-the-land) テクニックを自動化することができます。すでに環境内にある正規のITツールを使用する場合、カスタムマルウェアを使用するよりも長い間、検出されずに移動することができます。 
AIを活用したサイバーエクスポージャー管理ソリューションによる先制的なサイバーセキュリティは、AIによるサイバー脅威の先制を支援します。

事後対応的な検出と対応の罠

セキュリティ・リーダーは現在、特にAIを活用した攻撃のスピードと規模に対して、事後対応型の検出と対応では不十分であることを痛感しています。

エンドポイント検出・対応 (EDR) やセキュリティ情報・イベント管理 (SIEM) のような標準的な検出・対応ツールでは、アタックサーフェス全体の包括的な可視化を提供できないことがよくあります。例えば、EDRはエージェントを導入できるエンドポイント上の脅威のみを検知し、SIEMはセキュリティログを収集したシステムのみを可視化します。その結果、デジタル資産 (AI、クラウド、コンテナ、OT、IoTなど) の大部分にセキュリティの盲点が生じ、組織は目に見えないサイバーセキュリティリスクにさらされることになります。

事後対応型の脅威検出・対応ツールでは、攻撃者が資産やアイデンティティを横方向に移動するのに役立つ技術的関係性や、効果的な優先順位付けに必要なミッションクリティカルなシステム、サービス、データへのサイバーエクスポージャーを確認したり理解したりすることはできません。 この文脈がなければ、アラートはノイズになります。

さらに、AI搭載ツールによる攻撃の影響範囲は非常に広く、そのスピードも極めて高速です。事後対応的でサイロ化されたセキュリティツールが複数の異常を検出してアラートを生成し、人間のアナリストがそれを調査する頃には、攻撃者はすでに横方向に移動して持続性を確立しています。

先制的サイバーセキュリティは、脅威への対応のみに終始するのではなく、制御設定、軽減、セキュリティ投資を優先し、攻撃が始まる前に、予防可能なエクスポージャーを排除します。

セキュリティ戦略の責任は誰が担うのか?

事後対応型セキュリティのリスクと責任は、セキュリティ・チームだけにとどまりません。 御社の経営陣や取締役会は、サイバー侵害や報告に関する規制上の責任をより重く負うようになっています。サイバーセキュリティのリスク管理をビジネスの優先順位に合わせた、ビジネス要件と規制要件を満たすための先制的なセキュリティ戦略を定義する責任がますます高まっています。

先制防衛に向けた組織の準備態勢について、より深い洞察をご希望ですか？ この2つの質問による簡単なサイバーエクスポージャー管理アセスメントを受ければ、あなたの戦略をレベルアップするための個別のヒントを得ることができます。

事前対応型セキュリティでは、深刻度に基づいてCVE、設定ミス、過剰なパーミッションを検出・修正します。一般的な事前対応型セキュリティツールには、脆弱性管理、クラウドセキュリティポスチャー管理 (CSPM)、OTセキュリティ、Webアプリスキャンなどがあります。

しかし、これらのツールはサイバーリスクの優先順位付けをサイロ化された状態で行い、関係性のコンテキストがほとんどなく、修復プロセスも手作業中心となっているため、アタックサーフェス全体にセキュリティの盲点が残ることになります。

先制的サイバーセキュリティも事前対応的ですが、定期的なスキャンに頼るのではなく、アタックサーフェスを継続的に評価します。資産とリスクのデータを関係性のコンテキストとともに一元的なデータストアに集約し、重要な資産につながる実行可能な攻撃経路の特定と優先順位付けを可能にします。

さらに重要なことに、先制的なセキュリティは、AI攻撃のスピードと規模に対処するために、エージェント型AIに大きく依存しています。すべての検出結果にパッチや修復を施すのではなく、攻撃者がエクスプロイトする可能性が最も高い、ビジネスに影響を及ぼすサイバーエクスポージャーの修復を編成し、自動化します。

ビジネスに影響を与えるエクスポージャーに焦点を当て、自動対応のためのAIを適用することで、先制的なセキュリティマネージャーは、リスク発見を事前対応的に管理するだけでなく、AIのスピードとスケールで先制的なエクスポージャー管理に 移行します。

事後対応型セキュリティのサイクルからの脱却

つまり、リアクティブな検出が罠であり、事前対応型なサイバーセキュリティだけでは十分でない場合、アタックサーフェスを実効的に縮小するには、重大なエクスポージャーの可能性を軽減する先制的なセキュリティ対策が必要なのです。

その第一歩は、攻撃者の視点で考えることです。

セキュリティプログラムがサイロ化 (何百もの異なるセキュリティツール、異なる役割と責任を持つ異なるチーム) したまま運用されているとしても、攻撃者はアタックサーフェスを同じようには見ていません。彼らは、足がかりを得るためにセキュリティ上の弱点を1つ探し、他の脆弱性、設定ミス、アイデンティティの問題を連鎖させて攻撃経路を作り、環境全体に横移動します。 

先制的サイバーセキュリティとは、侵害が発生する前に攻撃チェーンを特定し、脅威とビジネスのサイバーエクスポージャーの観点から対策を講じてリスクを軽減することです。これは、攻撃の発生前にいかにシフトレフトするかということであり、そのための最良の方法の1つがサイバーエクスポージャー管理です。

先制的サイバーセキュリティを実装する方法を理解するには、Tenable Oneのようなサイバーエクスポージャー管理プラットフォームを、主要な先制的セキュリティ機能と文脈を提供する運用エンジンとして使用します。

機能: 統一された資産とサイバーエクスポージャーのインベントリ

• 仕組み: サイバーエクスポージャー管理では、静的な毎月の脆弱性スキャンに代わり、クラウド、IT、OT、AI、アイデンティティなどをはじめとする、ハイブリッドアタックサーフェス全体にわたるすべての資産とサイバーエクスポージャーを継続的に検出および検証します。
• 得られる先制的効果: 包括的な可視性により、セキュリティツールとデータを一元化し、攻撃者が初期の偵察に利用する前に、セキュリティの盲点やサイバーエクスポージャーを特定します。

機能: AIによるエクスプロイト検証

• 仕組み: サイバーエクスポージャー管理は、エージェント型AIセキュリティを使用して、攻撃者が実世界で実際にエクスプロイトし、ビジネスに重大な影響を与える可能性のある重大リスクを検証することで、CVEリストにパッチを適用するだけではありません。 脆弱性、設定ミス、アイデンティティのリスクがどのように組み合わさってエクスプロイト可能な攻撃経路を作り出すかを正確に特定します。
• 得られる先制的効果: 攻撃者がセキュリティの弱点を悪用 (武器化) するのを阻止します。マシンスピードで弱点を無力化し、悪意のあるアクターがエクスプロイトを実行する前に攻撃の機会を排除します。

機能: Attack path analysis (攻撃経路の分析)

• 仕組み: サイバーエクスポージャー管理では、ビジネスクリティカルな資産やプロセスへの、検証された攻撃経路をマッピングします。
• 得られる先制的効果: 最も多くのリスクを防止できる場所にリソースを配分するようガイドし、個別のセキュリティサイロで見落とされがちな有害な組み合わせを特定して修正できるようにします。

機能: エージェント型自動化とAIセキュリティ

• 仕組み: AIセキュリティ機能を備えたサイバーエクスポージャー管理ソリューションを使用すると、わずか数秒で、資産のタグ付けや関係性のマッピングといった複数ステップのセキュリティワークフローを自動的に起動できます。
• 得られる先制的効果: 手作業によるセキュリティタスクをマシンオーケストレーションに置き換えることで、セキュリティチームは、AIを活用した脅威の速度に合わせて、先制的なサイバーセキュリティプログラムを拡張することができます。

静的な脆弱性数を、サイバーリスクを削減するための、ビジネスに整合した先制的なアプローチへと置き換えます。詳しくはTenable Oneをご覧ください。

1. 対象範囲を定め、資産とエクスポージャーを継続的に検出します。
2. サイバーリスクをビジネスクリティカルな資産とプロセスにマッピングします。
3. アタックサーフェス全体の有害な組み合わせを特定し、無害化します。
4. アタックサーフェスを戦略的に縮小するための対策を実行します。
5. プログラムのガバナンスと取締役会向けレポーティングを最適化します。

先制的なセキュリティプログラムを構築するには、サイバーセキュリティのフレームワークである継続的脅威エクスポージャー管理 (CTEM) の利用をご検討ください。このフレームワークにより、事後対応的なパッチ適用から、継続的な発見、検証、対策のサイクルへの移行が可能になります。

サイバーエクスポージャー管理の観点から、先制的なサイバーセキュリティを実施するための5つのステップをご紹介します。 

ステップ 1: 継続的な資産およびサイバーエクスポージャーの検出の実施

まずは、保護対象の範囲を把握することから始めます。そのために重要なのは、既存のセキュリティツールから、IT、クラウド、OT (運用技術)、AI、アイデンティティなど、アタックサーフェス全体を一元的に可視化することです。

AIと機械学習機能を備えたTenable Oneのようなサイバーエクスポージャー管理プラットフォームを使用することで、すべての資産、脆弱性、設定ミス、過剰な権限、その他のセキュリティ問題を継続的かつ一元的に可視化できます。一元的な可視化は、先制的なセキュリティの基盤であり、リスク管理の基本です。

ステップ2: ビジネスに不可欠な資産へのサイバーエクスポージャーのマッピング

先制的なサイバーエクスポージャー管理戦略を通じて、サイバーセキュリティリスクを実際の事業運営と整合させます。Tenable One は、エクスポージャービューとビジネスコンテキストの適用を使用して、リスクスコアリングを正規化します。技術的なエクスポージャーと検証済みの攻撃経路を、重要なワークフローに直接自動的にマッピングできます。この先手を打ったセキュリティ対策により、CVSS スコアのような静的な脆弱性スコアではなく、重大な影響の可能性に基づく効果的なリスクの優先順位付けと修復を確実に行うことができます。

ステップ 3: 有害な組み合わせを特定して無害化

攻撃者の視点に立ち、攻撃者が環境内を移動するために使用する、相互に関連する攻撃経路を特定します。サイバーエクスポージャー管理では、脆弱性、設定ミス、アイデンティティの問題が連動してリスクの高い攻撃チェーンを生み出す有害な組み合わせを特定できます。 Tenable One は、攻撃経路解析とAI主導の関係性マッピングを使用してこれらのリスクを関連付け、攻撃者がどのように高価値資産に到達するかを可視化します。

ステップ 4: アタックサーフェスを戦略的に縮小するための対策を実行

攻攻撃者が悪用できる機会を封じます。セキュリティコントロール、パッチ、ネットワークセグメンテーションなどのベストプラクティスを先制的に適用し、セキュリティチームを動員してアタックサーフェスを強化します。Tenable One 内のエージェント型 AI と自動化された軽減ワークフローを活用して、処方的な修正ガイダンスを得ることで、マシンスピードで重大な攻撃経路を遮断し、先制的なセキュリティ戦略をAI主導の脅威の速度に確実に適合させることができます。

ステップ 5: セキュリティプログラムのガバナンスとレポーティングを最適化する

サイバーエクスポージャー管理ソフトウェアを使用して、組織の実際のサイバーエクスポージャーを定量化することで、増大する規制上の責任を果たし、組織全体のサイバーセキュリティ・リスクをより効果的に伝え、長期的な先制的なセキュリティの持続可能性をサポートします。 Tenable One は、統一されたデータアーキテクチャとエグゼクティブレベルのレポート機能により、リスクとプログラムの健全性を一元化し、ビジネスに合わせて表示します。 これにより、主要なステークホルダーは、より適切な情報に基づいて意思決定を行い、プログラムの成熟度とビジネス価値を継続的に向上させることができます。

先制的セキュリティによって攻撃開始前の段階へシフトする準備はできていますか? Tenable One の実際の動作をご覧ください。

AIの導入とイノベーションはサイバー脅威の状況を変化させていますが、セキュリティチームにとってはルービックキューブのようなものです。一方でのあらゆる適応や変化が、他方にも影響を与える可能性があります。
一方では、AIはあらゆる規模の組織に最適化と効率化の波をもたらします。しかし同時に、セキュリティ対策が不十分になりがちな、新しいアタックサーフェスも生み出します。

さらに、攻撃者は AI ツールを使用してエクスポージャーを迅速に発見・悪用し、より複雑な攻撃を大規模に仕掛けています。

攻撃者はマシンスピードで動くようになったため、セキュリティチームは事後対応型セキュリティ対策やツールに頼ることはできません。AI主導の攻撃を見逃し、攻撃者が重要な資産に近づいているのに気づかないまま放置されることも多くあります。

2025 IBM Cost of a Data Breach Reportによると、シャドーAI が関与するセキュリティインシデントがすべてのデータ漏洩の20％を占めていることが判明しています。同レポートでは、組織の87％がAIリスクを軽減するガバナンスポリシーやプロセスがないと回答していることから、これは驚くべきことではありません。また、約97％にはAIセキュリティコントロールもありませんでした。

このような不利な状況に対して攻撃者に先んじる方法は、次のようなAIセキュリティ機能を備えたエクスポージャー評価プラットフォーム（EAP）を使って先制的なエクスポージャー管理を実施することです。具体的には、次の機能を活用します。

• 機械学習により、広範なアタックサーフェス全体の資産を検出して分類し、攻撃者が悪用される可能性のあるあらゆる形態のサイバーセキュリティリスクを特定します。
• ドメイン全体での正規化されたリスクスコアリングにより、資産の重要度を判定し、資産全体のサイバーエクスポージャーを評価。
• 生成AIによる関係性のマッピング、攻撃経路の検出とビジネスアライメント、リスク緩和策、自動ガイダンスによる修正の優先順位付け。
• GenAI内での自然言語クエリにより、スタッフの専門知識を均一化する実用的なインサイトに即座にアクセス。
• エージェント型AIは、サイバーセキュリティポリシーを先制的に実施したり、修正などのワークフローを自動化して脅威を凌ぐなど、自動化によって運用の手間を省く。

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侵入までの時間が数日から数秒へと急速に短縮される中、事後対応型セキュリティツールや手作業によるトリアージでは、攻撃者が機密データに到達するのを阻止するのに十分な速さでアラートを発することはできません。

Anthropic社の情報開示によると、攻撃者がAIツールを使って何千ものリクエストを実行し、標的型攻撃の約 90% を自動化していたことが判明しました。この種の攻撃は、人間には不可能なスピードに達することがあります。

優位性を取り戻すには、先制的なサイバーセキュリティプログラムにおいて、攻撃が始まる前に攻撃者が悪用する攻撃チェーンを断ち切る、Tenable Hexa AIのような先制的かつAI搭載のコントロールセンターが必要です。Tenable Hexa AIは、Tenable One サイバーエクスポージャー管理プラットフォームのエージェント型エンジンです。

セキュリティの自動化と迅速化のために、AIエージェント、人間の承認、複雑なワークフローを単一のオーケストレーションエンジンに統合し、セキュリティチームがインテリジェンスを連携したアクションへと変換できるようにします。わずか数秒で、リスクダッシュボードの構築、資産タグ付け、脆弱性評価の設定、リスク資産の分離などが可能です。

そして、あなたの組織が要求する特定のレベルのヒューマン・イン・ザ・ループ・コントロールを維持しながら、そのすべてを実行できます。

Tenable Exposure Data Fabricは、先制セキュリティのための信頼性の高いコンテキストを提供します。脆弱性、アイデンティティ、設定、AI、資産がどのように相互作用しているかを分析することで、組織にとって最大のリスクをもたらすサイバーエクスポージャーを迅速に見つけることができます。 また、現在のセキュリティ態勢を検証し、重大なサイバーエクスポージャーを排除するための実行可能なステップを編成することもできます。

完全な自律的実行を選択する場合でも、戦略的な手動監視を選択する場合でも、このエージェント的アプローチは、脅威の速度に合わせた先制的セキュリティを促進し、チームの面倒な手作業を排除します。

手作業による面倒なマッピング作業を止め、マシンスピードで脅威の無力化を開始します。 Tenable Hexa AIの詳細を読む

攻撃者がより洗練され、AIによって攻撃のスピードが増す中、敵の先手を打つ堅牢な防御を確立することは、リスクとサイバーエクスポージャーのギャップを悪用される前に埋めるために不可欠なサイバーセキュリティ戦略です。ここでは、先制的サイバーセキュリティとは何か、そして現代に対応したサイバー防御をどのように改善できるかについて、よくある質問を紹介します。

先制的サイバーセキュリティとは?

先制的サイバーセキュリティとは、AIを活用したサイバーセキュリティへの事前対応型アプローチであり、攻撃者に悪用される前に、ビジネスに影響を及ぼす可能性のあるサイバーエクスポージャーを排除するものです。 

先制的セキュリティと事前対応型セキュリティはどう違うのか？

事前対応型セキュリティは、深刻度に基づいて、CVE、設定ミス、過剰なパーミッションを特定し、修正します。 多くの場合、サイロ化されたツールや手作業のプロセスに依存しています。先制的サイバーセキュリティは、重要な資産に至る実行可能な攻撃経路を特定する、継続的でドメイン横断的なアプローチです。エージェント型 AI を活用して修正を自動化することで、先制的セキュリティは、AI 攻撃 of スピードと規模でビジネスに影響を与えるエクスポージャーを管理します。

AIはどのようにして先制的サイバーセキュリティを可能にするのか？

先制的なサイバーセキュリティを実現するために、Tenable Hexa AIのようなエージェント型 AIは、資産検出、関係性のマッピング、エクスポージャーの相関といった面倒な作業を自動化し、マシンスピードでセキュリティギャップを発見して解決します。自律的なオーケストレーションにより、セキュリティチームはハイレベルなビジネス調整に集中することができ、AIは攻撃者がエクスプロイトする前に潜在的な攻撃チェーンをプロアクティブに破壊します。

CTEM と先制的セキュリティとの関係は? 

先制的なサイバーセキュリティの運用フレームワークとしてCTEMを利用することができます。これにより、セキュリティの優先順位が、パッチ適用や静的なリスク検出結果の修正から、スコープ作成、発見、優先順位付け、検証、動員という反復可能なサイクルに移行します。

ブレークアウトタイムとは何か、それが先制セキュリティにどのような影響を与えるのか？

ブレークアウトタイムとは、攻撃者が最初に侵入してから、最初にラテラルムーブメントを起こすまでの時間のことです。攻撃者が自動偵察に使用するAIによって、ブレイクアウトに要する時間は数日から数秒に短縮されています。先制的サイバーセキュリティは、攻撃者が足場を築く前にサイバーエクスポージャーを無力化することで、対応の遅れを縮めます。

MTTRとTTPの違いは何ですか？

平均対応時間 (MTTR) は、事後対処的なサイバーセキュリティ指標です。この指標は、チームやシステムが脅威を検出してから無力化するまでの平均時間を測定します。TTP (Time to Prevention) とは、先制的なサイバーセキュリティ指標であり、エクスプロイトが発生する前に、検証済みの攻撃経路を特定して遮断するまでのスピードを測定するものです。AI主導のブレイクアウト時間が短縮される中、TTPは攻撃の事前段階にシフトし、予防可能なエクスポージャーを排除する能力を測定するための優れた指標となります。

事後対応的なパッチ適用から、エビデンス主導の先制的サイバーセキュリティフレームワークへ移行しましょう。Tenable Oneでどのように実現できるかをご確認ください。