行動異常検知：テクニックとベストプラクティス

行動異常検知とは何か？

行動異常検知では、確立された規範に適合しないデータ中のパターンを特定する。これらのパターンは異常、異常値、または例外と呼ばれ、セキュリティ侵害やシステム障害のような重大な問題を示す可能性がある。

アルゴリズムは大量のデータを評価し、通常のパターンと異常なパターンを区別し、潜在的な脅威や故障を早期に認識するのに役立ちます。異常検知は、統計的尺度、機械学習、およびほぼリアルタイムの分析を使用して、不整合を発見します。その用途は様々な分野に及び、特にサイバーセキュリティ分野では、異常を検出することで潜在的な侵害や侵入を示唆することができる。

これはUEBAに関する連載記事の一部である。

異常の種類

異常検知システムが通常分析する主な異常の種類を以下に示す。

ポイント異常

点の異常とは、1つのデータ点が他のデータセットから著しく逸脱している場合を指す。通常、正規分布では、これらの点は遠く離れて見え、エラーや不規則な活動を示す可能性のある偏差を示唆する。不正行為の検出のような状況では、1つの異常なトランザクションでさえ不正行為を示す可能性があるため、ポイントの異常を特定することは極めて重要です。

これらの異常は、多くの場合、統計的閾値または正常なデータ動作を認識するように訓練された機械学習モデルによって警告される。ポイントの異常を早期に検出することで、潜在的なセキュリティ侵害を防ぎ、被害を最小限に抑えることができる。例えば、銀行業務では、単一の疑わしいトランザクションを特定することで、より広範な不正パターンを示唆することができます。

文脈上の異常

文脈異常は、ある点が特定の状況下で標準から逸脱した場合に発生する。普遍的に逸脱するポイント・アノマリーとは異なり、これらのアノマリーはそのコンテキストと周囲のメトリクスに依存します。例えば、ネットワーク・トラフィックの急増は、ピーク時には正常であるが、真夜中には疑わしいかもしれない。この検出には、データセットの正常な状態を理解する必要がある。

このような異常は、ユーザーの行動の監視や季節的なトランザクションの追跡など、サイバーセキュリティの文脈では非常に重要である。システムは、脅威を正確に特定し、不必要な誤検知なしに適切なアラートを発するために、さまざまな状況を考慮する必要があります。時間データと空間データの両方を活用することで、組織はリスクをより適切に管理することができます。

集団的異常

集団的異常とは、個々には逸脱していないが、集団として予期せぬパターンを形成している一連のデータポイントを指す。例えば、一連の些細な逸脱は、分散型サービス拒否攻撃（DDoS）を示唆するかもしれないが、単独で見た場合には明らかにならない。集団的な異常を検出することは、すぐに検出することなく徐々にシステム・パフォーマンスを低下させることを目的とした、ステルスで継続的な攻撃の影響を受けやすいセキュリティ環境では不可欠です。

サイバーセキュリティでは、集団的異常検知は、持続的な脅威を特定し、システムの健全性を長期にわたって監視するのに役立つ。アルゴリズムはデータセットのシーケンスと相関関係を分析し、潜在的な脅威を示す根本的なパターンを明らかにします。これらの一連の異常なイベントを認識することで、組織は防御システムを強化することができます。

異常検知の方法

異常な行動を特定するために使用できるテクニックはいくつかある。

統計的方法

異常検出のための統計的手法は、異常値を識別するための基礎となるデータ分布モデルに依存している。平均や分散のような統計的特性を理解することによって、これらのモデルは異常を示すかもしれない偏差を検出することができる。一般的なアプローチには、z スコア、T 検定、カイ二乗検定があり、これらは単純であるが、いくつかのシナリオでは効果的である。

これらの方法は、あらかじめ決められたしきい値を必要とし、明確に定義された分布を持つデータに最も適している。統計的手法は単純である反面、複雑なデータパターンや現代のサイバーセキュリティの脅威を扱うには限界がある。データの分布に関する仮定は、特にデータが動的で変化に富んでいる場合、現実のシナリオでの適用を制限することが多い。

ルール・ベース手法

ルールベースの異常検知は初期のSIEMの基盤であり、事前に定義されたルールとパターンに依存して異常を特定する。これらのルールは通常、セキュリティチームが設計した構造化された「if-else」条件に従い、予期された動作から逸脱したデータポイントにフラグを立てる。このアプローチは即時性と予測可能性を提供し、異常が明確に定義されたパターンに従う環境に適している。

しかし、ルールベースの手法は、攻撃手法が常に進化するダイナミックな環境では、スケーラビリティと適応性に苦戦する。また、継続的なチューニングと手動による更新が必要なため、敵が静的な検知ロジックを迂回した場合に誤検知が多くなったり、脅威を見逃したりすることがよくあります。サイバー脅威がより巧妙になるにつれ、ルールベースのシステムだけでは、微妙で未知の、あるいは低速でゆっくりとした攻撃を検知するには不十分であることが明らかになっています。

クラスターに基づく方法

クラスター・ベースの異常検知では、データ・ポイントをグループ化し、これらのクラスターから大きく逸脱したデータを特定する。k-meansやDBSCANのような技術は、類似性に基づいて動的にクラスタを定義し、これらのグループに当てはまらないポイントを異常として分離する。これらの手法は、変数間の関係が異常値の特定に役立つ多次元データに効果的である。

クラスタベースの手法の有効性は、データを正確にモデル化できるかどうかにかかっており、クラスタが正しく識別されないと異常を見逃してしまう可能性があるからである。通常のオペレーションが比較的安定している場合に、異常な行動パターンを特定するために、サイバーセキュリティにおいて非常に適用しやすい。

ディープラーニングのアプローチ

ディープラーニングアプローチは、大規模で複雑なデータセットを高い精度で処理することで、異常検知を向上させる。これらの手法は、畳み込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークなどの特徴を抽出し、異常を特定するために人工ニューラルネットワークを使用する。ディープラーニングは、データが豊富だが構造化されていないシナリオで特に効果的である。

ディープラーニングの手法は、その有効性にもかかわらず、リソースを大量に消費し、学習と展開に多大な計算能力を必要とする。ディープラーニングは、膨大かつ多様なデータセットの中から高度な異常をより高い確率で検出することで、サイバーセキュリティに大きく貢献する。

異常検知の課題

異常の発見を困難にする主な要因をいくつか挙げてみよう。

データ品質課題

データの欠陥や不完全性は誤った解釈につながる可能性があるため、データの質は異常検知において重要な課題となる。データの質が低いと、結果が歪んだり、ノイズが発生したり、異常が見逃されたりする可能性がある。この問題はサイバーセキュリティにおいて一般的であり、多様で異質なソースからのデータストリームは、多くの場合、異なる時間帯に、効果的な異常検知を妨げるバリエーションやエラーをもたらす。

高い偽陽性

誤検知が多いのは、正常な活動が誤って異常としてフラグ付けされ、過剰なアラートでセキュリティ・チームを圧倒する場合です。これはアラートの疲労につながり、レスポンスタイムを低下させ、本物の脅威が見過ごされるリスクを高めます。UEBA（User and Entity Behavior Analytics：ユーザとエンティティの行動分析）のような行動ベースのアプローチは、アクティビティを過去の行動やピアグループの比較のコンテキストで分析することにより、誤検出を減らすのに役立ちます。静的な閾値に依存する代わりに、UEBAは進化するパターンに動的に適応し、複数のシグナルを相関させ、異常にリスクスコアを割り当てます。行動コンテキストを統合し、リスクに基づいてアラートに優先順位をつけることで、企業はノイズを最小限に抑えながら本物の脅威に焦点を当てることができます。

不均衡なデータ分布

通常、異常はデータセットのごく一部を占める。この不均衡は、頻度の高いパターンのみを認識するように検出モデルを偏らせ、稀ではあるが重要な異常を効果的に識別することを困難にする。したがって、異常のオーバーサンプリングや、分布のバランスをとるための合成的なデータ生成などの技術を用いて、不均衡なデータを扱うことが極めて重要である。

進化する脅威の状況

サイバー攻撃はますます巧妙化し、従来の検知方法から活動を隠蔽する新たな手口を絶えず考案しています。その結果、異常検知システムは変化するパターンに迅速に適応し、環境の進化に伴う検知精度の遅れを最小限に抑えながら、未知の脅威の先を行く必要があります。異常検知には、適応型機械学習モデルなどの先進技術の継続的な開発と統合が必要です。

サイバーセキュリティにおける異常検知の応用

異常検知技術は、さまざまな種類の異常を検知するために使用することができる。

侵入検知

侵入検知システム（IDS）は、通常のパターンから逸脱したアクティビティを特定し、潜在的な侵入の兆候を示します。IDSは、異常検知を活用してネットワーク・トラフィック、ユーザー・アクティビティ、システム・パフォーマンスを監視し、不正アクセスの可能性を示す不審な逸脱をオペレーターに警告します。

IDSはまた、コンテキストに富んだアラートを提供し、セキュリティチームにタイムリーな調査と対応に必要な詳細を提供する。この機能は、滞留時間を短縮し、侵入の成功を防止する上で極めて重要です。

不正行為の検出

異常検知は、金融部門全体の不正検知を支援し、不正行為を示す可能性のある疑わしい取引を特定します。異常な支出パターン、場所の不一致、非典型的な取引量などの逸脱を認識することで、銀行や金融機関は悪意のある取引をブロックし、顧客資産を保護することができます。

不正防止における異常検知モデルは、効果的な洗練レベルを維持するために、時間的データと文脈的データの両方に依存しています。不正検知システムは、新たな不正スキームや手口に対して継続的に調整し、効果を維持する必要があります。処理アルゴリズムを採用して複雑なパターンをスキャンし、不正識別の精度を向上させます。

インサイダー脅威検知

インサイダー脅威の検知は、従業員の行動を監視・分析し、組織内の悪意を示唆する逸脱を発見することである。通常とは異なるデータアクセス、予期せぬログイン時間、不正なデータ転送などの異常は、内部脅威を示す可能性があります。IDではなく行動に焦点を当てることで、異常検知は、攻撃者が信頼できる内部関係者である場合でも、潜在的な内部脅威を特定するのに役立ちます。

内部脅威と闘うためには、検知システムはプライバシーとセキュリティのバランスを取り、潜在的なリスクを効果的に特定しながら、合法的な業務への影響を最小限に抑えなければならない。変化する行動パターンに適応し、継続的に学習し、ベースラインを調整しなければならない。

ネットワーク・パフォーマンス・モニタリング

ネットワーク・パフォーマンス・モニタリングにおける異常検知は、帯域幅の輻輳、ハードウェア障害、またはセキュリティ侵害などの問題を示す可能性のあるネットワーク・アクティビティの不規則性を特定することを含みます。帯域幅の突然の低下や予期しないトラフィックの急増などの異常を検出することで、ネットワーク・パフォーマンスを最適なレベルに維持し、スムーズな運用を確保できます。

異常検出システムは、潜在的なネットワーク問題が全体のパフォーマンスに影響を与える前に、先手を打って特定するために不可欠です。効率的なネットワーク・パフォーマンス・モニタリングはリアルタイムの異常検出に依存しており、ダウンタイムを最小限に抑え、ユーザーの混乱を防ぐ迅速な修正アクションを可能にします。

異常検知を実装するための5つのベストプラクティス

ここでは、組織がシステム全体の異常行動を効果的に検出するための方法をいくつか紹介する。

1.継続的なモニタリングと分析

常に監視を続けることで、企業はリアルタイムで逸脱を発見し、セキュリティ・チームに即座に警告を発することができる。このプロセスはプロアクティブなリスク管理を改善し、潜在的な脅威へのタイムリーな対応を可能にし、業務への潜在的な影響を最小限に抑える。

継続的な監視を検知フレームワークに組み込むことで、セキュリティ・システムが新たな脅威への対応力と適応力を維持できるようになる。そのためには、データ分析を活用し、既存のセキュリティ環境への統合を促進する必要がある。

2.セキュリティツールとの統合

異常検知をセキュリティ・ツールに統合することで、複数の保護レイヤーにまたがる洞察が統合され、全体的な防御が強化される。検知機能をファイアウォール、侵入防御システム、エンドポイント・セキュリティ・ソリューションに組み込むことで、企業は潜在的な脅威をより包括的に把握し、盲点を減らすことができます。

効果的な統合により、シームレスなデータ共有と相関関係が可能になり、セキュリティ・チームはリスクの高い脅威を優先順位付けし、調査を合理化することができる。セキュリティ・ツールは、相互運用性を確保するためにオープン・スタンダードをサポートし、検出精度と対応効率を向上させながら、運用の複雑さを最小限に抑える必要があります。

3.定期的なアップデートとモデルトレーニング

脅威が進化し、新たなパターンが出現すると、検知モデルは新たな異常を正確に捕捉するために、新鮮なデータで再トレーニングされ、更新されなければなりません。この継続的なプロセスにより、モデルは適切な状態を維持し、正常なイベントと異常なイベントを区別する能力に長けていることが保証されます。

システムには、最新のセキュリティ動向や脆弱性を反映した新しい脅威インテリジェンスを定期的に取り入れるための自動化プロセスを組み込むべきである。継続的な学習と改良技術を適用することで、誤検知を減らし、検知の成功を最大化する。

4.特定の環境に合わせる

組織ごとに異なるデータ・ランドスケープ、脅威プロファイル、運用要件があるため、異常検知にはカスタマイズされたアプローチが必要になります。このカスタマイズは、組織特有のパターンや予想される行動にモデルを合わせることで、検知精度を向上させ、誤検知を減らします。

効果的な導入には、組織のデータフロー特性を評価し、明確な脅威ベクトルを特定し、それらの異常に対処するためにシステム動作をモデリングすることが必要です。このカスタマイズされたアプローチは、検知システムの可能性を最大限に引き出し、組織の目標やセキュリティ上の課題との整合性を確保します。

5.感度と特異度のバランス

感度とは、システムが真陽性を正しく識別する能力を意味し、特異性とは、偽陽性を正確に無視することを意味します。適切なバランスを保つことで、アラートによる疲労を軽減し、ユーザビリティを向上させ、セキュリティチームが無関係なデータを選別するのではなく、対処可能な脅威に集中できるようにします。

このバランスを達成するには、検知システムの定期的な評価とチューニング、閾値の調整、フィードバックと進化する脅威インテリジェンスに基づくアルゴリズムの改良が必要です。組織は、関連するアラートに優先順位を付け、脅威検知の有効性を向上させるシステムを導入しなければならない。

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