今年の Black Hat USA カンファレンスでは、セキュリティ チームが組織をより適切に保護できるように、ベンダーからの最新の攻撃手法やニュースが紹介されました。
1. AI関連リスクの出現
最近の人工知能の人気により、企業はビジネスにおける潜在的な競争優位性を得るために、機械学習や生成AI（GenAI）を含むAIを積極的に検討または導入しています。実際、 最近の研究 TechTarget のエンタープライズ戦略グループの調査では、GenAI イニシアチブが 2024 年のトップ IT 投資の 1 つであることが示されました。クラウド コンピューティングと同様に、この新しいテクノロジーの波は急速に到来しており、組織に広く受け入れられています。
数年前のクラウド環境の混乱と同様に、GenAI の採用と LLM の使用はイノベーションを促進する態勢が整っています。ただし、これにより新たな攻撃対象領域が生まれ、不正使用、改ざん、攻撃に対する保護を提供するには継続的な可視性とセキュリティ制御が必要になります。この保護がなければ、この新たな攻撃対象領域は急速に拡大し、組織が攻撃にさらされる可能性があります。
新しいテクノロジーを導入する場合、セキュリティ チームは、これらの追加の攻撃対象領域がもたらす潜在的なリスク露出の影響を考慮する必要があります。すべての攻撃対象領域が安全で準拠していることを保証することは当然のことですが、特に金融サービスやヘルスケアなどの業界では最優先事項です。
- 環境内の GenAI および LLM ワークロードの可視性を提供する検出機能。
- 開発者が組織によって承認され、検証された LLM を使用するようにすることで、ガードレールとして機能します。
- LLM がコンプライアンスとデータ保護の標準に準拠していることを保証する姿勢の強制。
- プロンプトインジェクション、機密情報の漏洩、モデル盗難などの攻撃に対する LLM モデルの評価。
2. セキュリティチームがセキュリティの基礎をより簡単に対処できるようにする進歩
セキュリティ チームは、多くの場合、多数のセキュリティ ツールとプロセスを導入しているにもかかわらず、セキュリティの基本に苦戦し続けています。当社の調査によると、セキュリティ チームは、資産と攻撃対象領域の正確な把握、継続的な脆弱性評価、より頻繁なペンテスト/レッド チーム演習、サイバー リスク態勢の効果的な管理といった課題に直面しています。調査では、組織のほぼ 3 分の 2 (62%) が、過去 2 年間で攻撃対象領域が拡大したと回答しています。この拡大は、クラウド ネイティブ環境などの新しいテクノロジの採用によって促進され、組織全体での資産の拡散につながっています。
調査によると、セキュリティ チームは依然として、複数のサイロ化されたシステムに保存されたスプレッドシートとデータを組み合わせて使用しています。ほとんどの組織では、資産インベントリ データ、攻撃対象領域の可視性、脆弱性スキャンの結果、悪用可能な脆弱性、資産とアプリケーションのビジネス コンテキストが最新ではないというデータの問題が原因となっています。また、データに一貫性がなく、重複が排除されておらず、統合されていない可能性もあります。このため、セキュリティ チームは、どの資産に最初にパッチを適用し、どの脆弱性を優先すべきかについて、不完全で古い見解しか得られません。
幸いなことに、GreyNoise Intelligence、Orca Security、Rapid7、Sevco Security、Splunk などのセキュリティ ベンダーが最近、これらの問題点に対処する新しい機能と統合を発表しました。
セキュリティとコンプライアンスの更新には次のようなものがあります。
- リアルタイムの脆弱性エクスプロイトの洞察により、脆弱性の優先順位付けをより効果的に行うことができます。
- リスクの優先順位付けを含む、強化されたクラウド検出および対応機能。
- 統合された資産および攻撃対象領域の管理機能。
このアップデートは、セキュリティの基礎をより効果的に実現し、組織全体のリスクへの対応に努めているセキュリティ チームにとって、朗報となるはずです。
David Vance 氏は、TechTarget のエンタープライズ戦略グループでリスクと脆弱性の管理を担当する上級アナリストです。IT とサイバーセキュリティの分野で 25 年以上の経験があり、クライアントが市場でより成功できるよう支援しています。
Enterprise Strategy Group は TechTarget の一部門です。同社のアナリストはテクノロジーベンダーとビジネス関係を持っています。
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