ネットワークに侵入して情報を盗み取ろうとする攻撃者は、検出を逃れるため常に最新のツールや手法を組み合わせるとともに、標的としたネットワークの内部を“偵察”して、侵入の足掛かりを得ている。その手法はファイルレス攻撃や環境寄生、バックアップの悪用、自動化など拡大を続けており、検出/阻止がますます困難になっている。
しかし、内部ネットワーク偵察が攻撃者にとって重要な要素である一方、企業にとっては攻撃を最も発見しやすい段階でもある。というのも、攻撃者は侵入した後は標的となるデータにアクセスするまで、何千ものアクションを実行しながら探索するからだ。これらの行動が発するシグナルを適切に収集/分析できれば、攻撃者の特定や排除、攻撃の中断が可能になる。
本資料では、サイバー脅威レポートを基に、攻撃者の最新の戦術を明らかにするとともに、高度な攻撃の阻止と将来的な防止を実現するアプリケーションを紹介する。機械学習を用いた脅威の的確な発見や、データ統合によるインシデントの全体像構築と迅速な根本原因解明など、攻撃者の先を行く実力を確認してほしい。
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