異常ベースの検出は、システム内の異常な動作やアクティビティを認識するサイバー脅威識別方法です。この技術は、確立された基準から逸脱した異常なパターンを識別することに重点を置いており、潜在的なサイバー脅威を正確に特定します。
異常検出の始まりと進化
異常ベースの検出の概念は、1980 年代後半にコンピューター セキュリティの分野で初めて登場しました。この分野の先駆的な研究者である Dorothy Denning は、ユーザー行動のプロファイリングに基づく侵入検出モデルを導入しました。このモデルは、ユーザーの標準的な行動から大きく逸脱するアクティビティはすべて侵入として分類される可能性があるという前提に基づいていました。これは、異常ベースの検出に関する最初の重要な研究でした。
異常ベースの検出は、長年にわたり、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の進歩と並行して進化してきました。サイバー脅威が複雑化するにつれて、それに対抗するメカニズムも複雑化しました。パターンを認識し、通常のアクティビティと潜在的に有害なアクティビティを識別するための高度なアルゴリズムが開発されました。
異常検出の拡張
異常ベースの検出は、典型的なシステム動作からの逸脱を分析することで脅威を特定し、軽減するサイバーセキュリティ技術です。この技術では、「通常の」動作のベースラインを作成し、この確立された基準に対してシステム アクティビティを継続的に監視します。観察された動作とベースラインの間に矛盾がある場合は、潜在的なサイバー脅威を示している可能性があり、さらに分析するためにアラートがトリガーされます。
潜在的な攻撃を識別するために既知の脅威パターンを必要とするシグネチャベースの検出とは対照的に、異常ベースの検出では、異常な動作に焦点を当てることで、未知の攻撃やゼロデイ攻撃を識別できます。
異常検出の仕組み
異常ベースの検出は、主に学習と検出の 2 つのフェーズで動作します。
学習フェーズでは、システムは履歴データを使用して正常な動作を表す統計モデルを確立します。このモデルには、ネットワーク トラフィック パターン、システム使用率、ユーザー アクティビティ パターンなど、さまざまな動作要因が含まれます。
検出フェーズでは、システムは現在の動作を継続的に監視し、確立されたモデルと比較します。観察された動作がモデルから大幅に逸脱している場合 (定義されたしきい値を超えている場合)、潜在的な異常を示すアラートがトリガーされます。
異常検出の主な特徴
- プロアクティブ検出: 未知の脅威やゼロデイ攻撃を識別できます。
- 行動分析: ユーザー、ネットワーク、システムの動作を調べて脅威を検出します。
- 適応性: 時間の経過とともにシステムの動作の変化に適応し、誤検知を減らします。
- 全体的アプローチ: 既知の脅威シグネチャだけに焦点を当てるのではなく、より広範な保護を提供します。
異常検出の種類
異常ベースの検出方法には、主に次の 3 種類があります。
| 方法 | 説明 |
|---|---|
| 統計的異常検出 | 統計モデルを使用して、予想される動作からの大きな逸脱を識別します。 |
| 機械学習ベースの検出 | AI および ML アルゴリズムを利用して、標準からの逸脱を識別します。 |
| ネットワーク動作異常検出 (NBAD) | 特にネットワーク トラフィックに焦点を当てて、異常なパターンやアクティビティを識別します。 |
異常検出の使用: 課題と解決策
異常ベースの検出はサイバーセキュリティに対する高度なアプローチを提供しますが、主に「正常な」動作を定義し、誤検知を処理することの難しさにより、課題も生じます。
正常の定義: 「正常」の定義は、ユーザーの行動の変化、システムの更新、ネットワークの変更などにより、時間の経過とともに変化する可能性があります。これを克服するには、システムを定期的に再トレーニングして、これらの変化に適応する必要があります。
誤検知の処理: 異常ベースのシステムでは、異常検出のしきい値が敏感すぎると誤報が発生する可能性があります。この問題は、システムの感度を微調整し、過去の検出から学習するフィードバック メカニズムを組み込むことで軽減できます。
類似のアプローチとの比較
| アプローチ | 特徴 |
|---|---|
| シグネチャベースの検出 | 既知の脅威のシグネチャに依存し、既知の脅威に限定され、誤検知が少ない |
| 異常検出 | 正常からの逸脱を検出し、未知の脅威や誤検知率の高さを検出できる |
異常検出の未来
異常ベースの検出の将来は、高度な AI と ML 技術を活用して検出機能を向上させ、誤検知を最小限に抑え、進化し続けるサイバー脅威に適応することにあります。ディープラーニングやニューラル ネットワークなどの概念は、異常ベースの検出システムを改良する上で有望です。
プロキシサーバーと異常検出
OneProxy が提供するようなプロキシ サーバーは、異常ベースの検出を実装することでメリットを得ることができます。トラフィック パターンと動作を監視することで、異常なトラフィックの急増、奇妙なログイン パターン、異常なデータ要求などの異常を特定し、DDoS 攻撃、ブルート フォース攻撃、データ侵害などの脅威を示唆する可能性があります。
