主体性を持つ企業のための検知戦略
ホワイトペーパー
正当なアクセスによるトラフィックが増加する中で、決定論的ルール、行動分析、およびハイブリッドモデルをいつ活用すべきか
決定論的なルールでも既知の脅威は依然として検知できますが、AIエージェントが有効な認証情報を使ってより多くのアクティビティを実行するようになるにつれ、セキュリティチームは、正当なアクセスの中にある危険な逸脱を特定するために、行動分析とリスクの優先順位付けが必要となります。
AI搭載アプリケーション、コパイロット、AIエージェント、サービスアカウントは、ビジネスの運営を支えるワークフローの多くを実行するようになっており、その活動の大部分は有効な認証情報と承認済みのシステムを使用して行われています。正当なログインだけではもはやリスクの程度を判断する手がかりにはならず、処理量の増加に伴い、アナリストは何を優先して調査すべきかを判断する上で、より大きなプレッシャーにさらされています。
本ホワイトペーパーでは、決定論的ルールが特に優れている分野、行動分析が付加価値をもたらす分野、そしてハイブリッドモデルがリスクスコアリングや調査の文脈とこれら両者をどのように組み合わせるかについて解説します。また、4つの評価シナリオ、7次元の評価フレームワーク、および一般ユーザー、エージェント、サービスアカウントを網羅する検知戦略を構築するための7段階のロードマップについて詳しく説明しています。
本ホワイトペーパーが解決のヒントとなる主な疑問点
- 決定論的なルールは、どのような場合に適切な検知手法となるのでしょうか？
- 行動分析は、正当なアクセスの中に潜むリスクをどのように明らかにするのでしょうか？
- プラットフォームがAIエージェントの活動を把握できると想定する前に、どのような点を確認すべきでしょうか？
- リスクスコアリングと検知グループ分けは、アナリストが何を最初に調査すべきかを判断する上で、どのように役立つのでしょうか？
- コンプライアンス報告や管理上の証拠は、検知戦略とどのように連携させるべきでしょうか？
- 人間ユーザー、エージェント、およびサービスアカウントを対象としたハイブリッド型検知戦略を構築するには、どのような手順を踏めばよいでしょうか？
Exabeamがハイブリッド検出モデルをどのように適用しているか
New-Scale Fusion既知の脅威やポリシー・制御違反に対するルールベースの検知と、エージェント行動分析（ABA）およびユーザー・エンティティ行動分析（UEBA）を組み合わせ、人間ユーザー、エージェント、サービスアカウントのベースラインを確立します。 リスクベースの優先順位付けにより、ルールベースの検出と行動ベースの検出が1つのキューに統合され、ExabeamのNova AIがタイムラインを作成し、コンテキストを提示することで、アナリストは自身の判断を必要とするケースに対してより迅速に対応できるようになります。
ホワイトペーパーをダウンロードして、現在の検知状況を把握し、セキュリティ運用チームが実行可能なハイブリッド戦略を構築しましょう。
