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情報戦のサイバー攻撃にどう挑むのか？

アルゴリズムによるハンティング手法のご紹介

2017年08月24日

日商エレクトロニクス株式会社

ネットワーク＆セキュリティ事業本部

坂口武生,CISSP

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サイバー攻撃ソリューションのトレンド

ビックデータの限界

本当のインテリジェンスとは？

Vectra Networksのご紹介

何ができるのか？

どこに設置するのか？

何がインテリジェンスなのか？

日本での導入事例

今後の展開

目次



DDoS IoT Bot

Malware Ransomware

SSL/TLS Encryption

Cloud

Risk CASB


アクティブディフェンス/侵入させない

ダメージコントロール/侵入されても早期封じ込め

サイバーレジリエンス/自動回復




サイバーセキュリティはビックデータ化（情報爆発）

脆弱性/脅威、セキュリティ情報が有象無象

アラート/インシデントが乱発

政府

研究

機関

ベンダー専門家

海外



ベンダーによっての得手不得手がある

カテゴリ（Web、Mail、Endpoit etc）

情報ソース（国・地域 etc）

脅威の重み付け（独自ルール）

既知から未知を類推の手法

情報量に依存

全ての脆弱性に対応することは不可能

脅威インテリジェンスの限界



脅威インテリジェンスでいいのか？

情報量とそれを分析する能力に依存（Big Data/AI）

ベンダーへの傾倒になってしまう

そもそも何が知りたいのか？

攻撃名（WannaCry、Petya etc） No！！

攻撃内容、世の中の被害状況 No！！

インテリジェンスの再定義



イタチごっこからの脱却

脆弱性や攻撃ツールはあまたあるが攻撃手法は？

何が重要なのか？

５W１Hは？

いつ？（when）、どこで/どのホストが？（Where）、

だれが/どこから？（Who）、なにを/トリガーは？（What）

なぜ/発症原因は？（Why）、どのように/状態は？（How）

インテリジェンスの再定義

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Vectra Networksのご紹介

Automated Threat Management in Real Time

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Automation Simplicity

Continuous Monitoring

Real-time Detection

Easy Deployment

Prioritized Contextual

Results

All packets

N-S, E-W traffic

Any OS, app, device

No signatures

No rules

No configuration

Behavioral

Machine learning

Data Science

Prioritized by risk

Correlated by host

Insight into attack


どこに設置するのか？



攻撃を受けているデバイスを特定

感染拡大を防ぐ

縦方向・横方向の両通信を捕獲（デバイス間通信を捕獲）

全てのパケットを対象（Any OS, App, Device）

アルゴリズムで自動検出

Machine learning

Data Science



攻撃テクニックの特徴点を捉まえる

（e.g. Ransomware）

Outbound Port Sweep

Port Sweep

Internal Darknet Scan

Automated Replication

File activity

File Share enumeration

Suspicious Remote Execution


Threat Certainty Index


Host Details view


Exfiltration detection – Data smuggler


Dashboard View


日本での導入事例

インシデントハンドリングの時短化

インシデントが爆発的に増加し、トリアージが難しい

※SIEMの限界

新しい脅威に関してセンサー追加？エンドレス

※SIEMの限界

SIEM基盤の有効活用＆強化

CEFでトラフィックベースの脅威情報を相関対象

初動のサジェスションをVectra Networksで行う

※共存共栄


今後の展開

サイバー攻撃への

効果的な対処方法を

開発

日本独自の

脅威情報を広く共有

メイドインジャパンの

サイバーセキュリティ

対策製品提供

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ご清聴頂きまして有難うございます。

ブース出展しておりますのでお立ち寄り下さい。

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