リスクベースのアラートは、組織のシステムやデータのセキュリティ状態に基づいてアラートと対応を優先するアプローチであり、効率的なリソース配分やアラート疲労の軽減、意思決定の改善などの利点がある。ネットワーク検出と対応（NDR）は、ネットワークトラフィックの分析を通じてセキュリティリスクを示す異常を検出し、リスクベースのアラートの実装を容易にする。NDRソリューションは脅威インテリジェンスと統合され、リスクスコアを通じてイベントの重要性を評価する。
自動化は、高リスクアラートへの応答を強化し、リスクスコアの調整を可能にする。機械学習の統合により、NDRはネットワークの振る舞いから逸脱する活動を特定し、新しい脅威パターンに適応する。NDRはリアルタイムのネットワークトラフィック分析に焦点を当て、SIEMよりも即座に異常と潜在的な脅威を検出する。また、機械学習と脅威インテリジェンスの組み合わせにより、従来のSIEMアプローチよりも正確でタイムリーなリスク評価を提供する。
【ニュース解説】
ネットワーク検出と対応（NDR）が、サイバーセキュリティの分野で最も効果的な技術として注目されています。これは、従来のセキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）システムと比較して、リアルタイムでのネットワークトラフィックの分析を通じて、サイバー脅威を即座に検出し、偽陽性のアラートを減少させ、効率的な脅威対応を実現するためです。
リスクベースのアラートは、組織のシステムやデータに対する潜在的なリスクに基づいて、セキュリティアラートと対応を優先順位付けするアプローチです。この方法により、組織はリソースをより効率的に配分し、最も重要な脅威に迅速に対応することができます。リスクベースのアラートは、アラート疲労の軽減や意思決定の改善にも寄与します。
NDRは、ネットワークトラフィックのパターンや振る舞いを分析し、セキュリティリスクを示す異常を検出することで、リスクベースのアラートの実装を容易にします。また、脅威インテリジェンスフィードとの統合により、リスク評価を強化し、自動化によって高リスクアラートへの応答を迅速化します。
機械学習の統合により、NDRはネットワークの振る舞いから逸脱する活動を特定し、新しい脅威パターンに適応する能力を持ちます。これにより、セキュリティシステムは進化するリスクに対してより適応的で、精度の高いリスク評価を提供することが可能になります。
NDRの利用により、組織は不正アクセスの試みやソフトウェア更新など、様々なイベントに対してリスクスコアを割り当て、その重要性に基づいて対応を決定することができます。これにより、重要な脅威に迅速に対応し、リソースをより効果的に使用することが可能になります。
NDRは、リアルタイムのネットワークトラフィック分析に焦点を当て、SIEMよりも即座に異常と潜在的な脅威を検出することができるため、SIEMに比べて優れていると考えられます。また、機械学習と脅威インテリジェンスの組み合わせにより、従来のSIEMアプローチよりも正確でタイムリーなリスク評価を提供します。
この技術の進化は、サイバーセキュリティの分野において、より効率的で効果的な脅威対応の実現を可能にし、組織のセキュリティポスチャを強化することに寄与します。しかし、新しい技術の導入には、適切な知識と訓練が必要であり、組織はこれらの技術を最大限に活用するために、継続的な教育とプロセスの改善に取り組む必要があります。
from How to Achieve the Best Risk-Based Alerting (Bye-Bye SIEM).
