現代のサイバーセキュリティの脅威に対処する効果的な方法

現代のサイバーセキュリティの脅威に効果的に対処する方法

ほとんどの組織は、クラウドテクノロジーの採用に向かって移行しており、つまり彼らは本質的にサイバースペースで運営されるため、サイバー攻撃のリスクは今まで以上に高まっています。

近年、組織はこの脅威に対してより多くの注意を払い始めており、攻撃ごとに実質的な損失を被っています。これらはますます一般的になりつつあり、全体の経費に大きな影響を与える可能性があります。

過去10年間で、テクノロジーは以前に考えられなかった数々のマイルストーンを達成してきました。しかし、テクノロジーが進歩するにつれ、サイバー脅威の洗練度と頻度も指数関数的に上昇しています。本記事では、最も一般的なサイバーセキュリティの脅威とそれらを処理するための最も効果的な方法について説明します。

現在の市場における主要なサイバー脅威

サイバーセキュリティの脅威は、アクセスが必要なデータの種類によって異なります。今日の企業が最も直面する一般的なサイバー脅威は、スプーフィングと横方向移動攻撃です。

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スプーフィング

ウェブサイトのスプーフィングは、ウェブサイト全体のUI/UX部分が、侵害されたサーバーや不審なクラウドサービスにホストされた偽のバージョンにクローン化されることを意味します。偽のウェブサイトは元のウェブサイトと見た目が全く同じで、ユーザーは実際のサイトにアクセスしたと思って個人情報を信頼して入力する場合があります。これにより、金銭的な損失や個人情報の盗難などのリスクにさらされる可能性があります。

スプーフィングの問題は、それを特定することが非常に困難であるという点です。エンドユーザーが会社に注意を喚起するか、会社がこの特定の問題を解決するために明白な解析ツール（Memcycoのソリューションなど）を使用してそれを検出する必要があります。このソフトウェアは、各ウェブサイトに一意かつ模倣不可能な透かしを提供し、複製を不可能にします。

横方向移動攻撃

サイバー攻撃は通常、1つの入り口を狙いますが、横方向移動攻撃は侵害されたシステムまたはシステム群のネットワークを移動して複数のアクセスポイントに焦点を当てます。これにより、攻撃者は単一の領域だけでなく、複数の領域に影響力を広げ、これらの影響下にある領域を制御し、複数のポイントからデータに容易にアクセスすることができます。技術の進歩にもかかわらず、横方向移動攻撃は特定するのが非常に困難であり、これはサイバーセキュリティポリシーにおける大きな盲点です。

サイバー脅威の特定

脅威の検出は、ビジネスにとって重要です。それにより、潜在的なサイバー脅威を特定し予防することができます。以下は、サイバー脅威を特定し克服するための最も人気のある技術のいくつかです。

ソースの正当性の証明

ソースの正当性の証明（PoSA）は、ウェブサイトのスプーフィングを特定し予防するための最も優れた方法の一つです。ウェブサイトから情報を取得する前に、さらには自分自身の情報を信頼してウェブサイトに業務を任せる前に、そのサイトが本物のものであることを確認することが重要です。スプーフィングやブランド乗っ取り攻撃によって影響を受けた企業は、顧客のエンゲージメントと信頼を失い、巨額のビジネス損失に直面します。多くのソリューションでは、ウェブサイトがスプーフィング攻撃の対象となっている場合にリアルタイムでアクセスポイントを自動的に特定します。スプーフィングの脅威が検出されると、クライアントには直ちに通知され、攻撃の詳細な分析結果が提供されます。

異常検知

異常検知とは、サイバー攻撃、ネットワークエラー、システムエラー、技術的な問題やバグなど、さまざまな組織セクターでの予期せぬ活動を特定し監視することです。

セキュリティチームのために異常検知サービスを構築することで、ビジネスは奇妙な活動に対するリアルタイムの可視性を提供することで、障害箇所やセキュリティ侵害を特定することができます。

サンドボックス

サンドボックス化は、ユーザーインターフェースの機能を模倣した独立したテスト環境を作成することで、潜在的な障害箇所を見つけ修正するための最良の方法の一つです。 サンドボックス 環境はメインプラットフォームとは別に存在するため、修正を容易に実施し、新しい障害箇所の処理方法をテストすることができます。それを実際のウェブサイトに適用することができます。

人工知能と機械学習

人工知能と機械学習の能力を特定し利用する前に、組織は異常や脅威を見つけ出すためにルールベースのアプローチを使用していました。しかし、この事前定義されたルールベースの方法では、進化し続けるサイバー脅威と攻撃に対応することができませんでした。AIとMLにより、大量のデータモデルでマシンを訓練することで、悪意のある攻撃を示すパターンをより速く最適化された方法で認識することができます。これにより、組織は脅威に対処し問題を迅速に解決する時間を得ることができます。

サイバーセキュリティの脅威を防ぐ

過去数年間、政府や規制機関はサイバーセキュリティセクターの改善に向けて大きな一歩を踏み出しています。例えば、サイバー脅威の進化に対応し、それに対抗するための世界的に認められる基準の開発などが行われています。医療や金融業界など、顧客の機密情報や個人情報を保有するセクターは、標準的なサイバーセキュリティ対策に従うことでメリットがあります。調査によると、銀行業界のリーダーの80％以上がサイバーセキュリティの脅威の増加に懸念を示しています。

企業は現行の規制に準拠し、将来の要件に対してインフラストラクチャへの最小限の変更と日常のビジネスへの影響を考慮しながら準備する必要があります。このようなソリューションを導入することは、データや財務的な損失を引き起こす可能性のあるセキュリティ脅威を認識するだけでなく、規制の変更に準拠することも支援します。このソリューションを実装するためには、綿密なトレーニングの必要はありません。既存のインフラストラクチャに数行のコードを追加するだけで、このソリューションを使用することができます。統合が非常に簡単であり、エンドユーザーには何の影響もありません。

サイバーセキュリティは常に戦場であると理解することが重要です。技術が進化すれば、サイバー犯罪の手法も進化します。サイバーセキュリティの脅威を特定し対処するには、適切なツールと技術が必要です。ここでサイバーセキュリティサービスプロバイダーがビジネスとデータを保護する重要な役割を果たします。企業は、ビジネスニーズや目的に最も適したソリューションプロバイダーを選ぶために投資すべきです。

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