コンテンツ情報
公開日 |
2020/11/25 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
製品資料 |
ページ数・視聴時間 |
23ページ |
ファイルサイズ |
1.85MB
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要約
マルウェアの件数は、2009年からの10年で約25倍に増加した。攻撃手段も巧妙化し、アンチウイルス製品のようなEPP(Endpoint Protection Platform)で防げない“未知”の攻撃手段に対抗しようと、感染を前提とした対策を打つEDR(Endpoint Detection & Response)を導入した企業も多いだろう。だが、「EDRの導入イコール安心」ではない。
EDRは、調査・解析などに高度なスキルを要する他、そもそもEPPの検知率が低いと、EDRで対処すべき脅威が増大し、運用負荷が増すという問題もある。重要なことは、既知・未知にかかわらず脅威の感染被害を低減することだ。そこで検知率の高いEPPとEDRの連携が重要になる。
本資料では、ファイルの特徴をAIが学習することで脅威の99%以上検知できるというEPPと、感染後の対応自動化や企業全体での脅威の調査を行えるEDRを組み合わせることで、安全性を高めつつ、運用負荷を軽減するアプローチを提案している。マルウェアの侵入経路を時系列順で可視化、再発防止を支援する他、セキュリティ運用をアウトソーシングできるサービスもあり、さまざまな課題を解決できるという。