機械学習とエンドポイントセキュリティの融合： 予測的脅威検知の未来

2025/1/10 - 読み終える時間: 2 分

Machine Learning Meets Endpoint Security: The Future of Predictive Threat Detection の翻訳版です。

機械学習とエンドポイントセキュリティの融合： 予測的脅威検知の未来

2024年12月27日

著者: Deepika Choudhary / Senior Manager, HCL BigFix

デジタル環境の急速な進歩に伴い、堅牢なエンドポイントセキュリティの確保は、組織に重要な課題となっています。サイバー脅威の高度化は、従来のセキュリティ手法では不十分であることを意味します。これに対処するため、企業はエンドポイントセキュリティに革命をもたらす機械学習（ML）に注目し、脅威検知のパラダイムを反応型から予測型へとシフトさせている。このシフトにより、企業は悪意のある行為者の一歩先を行き、デジタル環境を保護することができる。

予測型脅威検知の台頭

従来、エンドポイントセキュリティは、既知のマルウェアのシグネチャと照合して脅威を特定するシグネチャベースの検出システムに依存してきました。しかし、特にゼロデイ脅威、APT（Advanced Persistent Threat：高度持続的脅威）、検出を回避するために急速に変化するポリモーフィック・マルウェアに対しては限界があります。このようなシステムは、サイバー犯罪者がすぐに悪用する隙を残します。

機械学習の登場です。膨大な量のデータを活用することで、機械学習モデルは、従来のシステムでは気付かなかったパターンや異常を検出できます。これにより、脅威の検知に対するより予測的で適応的なアプローチが可能になり、潜在的なリスクが被害をもたらす前に特定することができる。

機械学習によるエンドポイントセキュリティの強化

• 異常検知： MLアルゴリズムは、セキュリティ侵害を示す可能性のある異常な行動パターンを特定することに優れています。エンドポイントの挙動をリアルタイムで分析することで、異常なデータ転送、異常なログイン試行、不正なアプリケーションの使用など、標準から逸脱したアクティビティにフラグを立てられます。このプロアクティブな監視により、脅威の検出と対応にかかる時間が短縮されます。

• 行動分析： 機械学習モデルをトレーニングすることで、正規のユーザーやプロセスがどのように動作するかを理解できます。ベースラインの行動が確立されると、標準からの逸脱があれば、さらなる調査のためにフラグを立てることができる。例えば、通常特定の場所からログインするユーザーが、突然異なる国からログインした場合、システムはこれを潜在的なセキュリティ脅威として認識できます。

• 脅威対応の自動化： もう一つの大きな進歩は、機械学習と自動インシデント対応システムの統合である。MLモデルが脅威を検出すると、侵害されたエンドポイントの隔離、未承認プロセスのシャットダウン、セキュリティチームへの警告など、事前に定義された対応を自動的に起動することができる。これにより、対応までの時間を短縮し、サイバー攻撃による被害を軽減できます。

• ゼロデイ脅威の検出の向上： エンドポイントセキュリティにおける機械学習の最も大きな利点の1つは、ゼロデイ脅威を識別する能力です。既知のシグネチャに依存する従来のシステムとは異なり、MLモデルは行動やデータ・パターンを分析することで、これまで知られていなかった新たな脅威を検出できます。これにより、攻撃者がまだ公開されていない脆弱性やパッチが適用されていない脆弱性を悪用することが非常に難しくなります。

• 誤検知の削減： 従来のセキュリティ・システムは、しばしば誤検知を発生させ、不必要なアラートでITチームやセキュリティ・チームを圧倒していた。機械学習は、継続的に学習し改善する能力を備えているため、誤検知の発生を大幅に減らすことができる。文脈を理解し、過去のデータから学習することで、MLモデルは時間の経過とともに精度を増し、セキュリティ・チームは本物の脅威に集中できるようになる。

エンドポイント・セキュリティにおける機械学習の実際の応用例

いくつかの主要なエンドポイント・セキュリティ・ソリューションは、すでに脅威検知システムに機械学習を組み込んでいる。例えば、HCL BigFixは、機械学習とエンドポイント管理を組み合わせて、リアルタイムでセキュリティ脅威を予測・防止します。この統合により、エンドポイント環境の可視性が強化され、ラップトップ、サーバー、モバイルデバイス、IoTシステムなど、さまざまなデバイスのセキュリティ確保に役立ちます。

さらに、機械学習を活用した脅威の予測検知は、次のような用途に使用されています：

• ランサムウェアとの戦い： MLモデルは、通常とは異なるファイル暗号化の動作など、ランサムウェアの活動の初期指標を検出し、攻撃が完全に展開する前に対応できます。

• 内部脅威の検出： 機械学習により、過剰なファイルアクセスや不正なデータ転送など、内部脅威の兆候となる従業員の異常な行動を特定できます。

• クラウドセキュリティの強化： クラウドサービスへの依存度が高まる中、MLを活用したエンドポイント・セキュリティ・ツールは、クラウドベースのエンドポイントの異常な行動を監視し、侵害を未然に防げます。

エンドポイントセキュリティにおける機械学習の将来

機械学習が進化し続けるにつれて、エンドポイントセキュリティへの応用も進んでいくだろう。今後の進歩には、より洗練された行動分析モデル、より高速で正確な予測分析、他のセキュリティ・ツールやプラットフォームとのより深い統合などが含まれる可能性があります。さらに、機械学習と並行して人工知能（AI）が台頭することで、エンドポイント・セキュリティ・システムの機能がさらに強化され、脅威の検出と対応における自動化と精度がさらに向上することが期待されます。

結論

機械学習は、組織がエンドポイント・セキュリティにアプローチする方法を変革し、リアクティブな対策からプロアクティブで予測的な脅威検出へと焦点を移しました。大規模なデータセットを分析し、パターンを検出するMLの力を活用することで、エンドポイント・セキュリティ・ソリューションは、重大な被害をもたらす前に脅威を特定できるようになりました。サイバー脅威が進化し続ける中、機械学習は企業とそのデジタル環境を安全に保つ上で、ますます重要な役割を果たすようになるでしょう。

HCL BigFixのようなMLベースのエンドポイント・セキュリティ・ソリューションを採用する組織が増えるにつれ、サイバーセキュリティの未来は、より強固な防御と、よりインテリジェントな脅威検出方法が、より安全なデジタル世界への道を切り開くという、有望なものになりそうです。