GreyNoise
GreyNoiseとは何ですか？
GreyNoiseは、インターネット全体のスキャン活動を収集、分析、分類することで脅威インテリジェンスを提供するサイバーセキュリティ会社です。2017年にAndrew Morris氏によって設立され、同社の核となる使命はシンプルでありながら強力です：
GreyNoiseは、サイバーセキュリティにおける根本的な問題に取り組んでいます。それは、大量のインターネットスキャンによって生成される膨大な「ノイズ」が、セキュリティチームを誤検知アラートで溢れさせ、真の脅威を特定することを困難にしているという問題です。同社は、リアルタイムで検証可能な脅威インテリジェンスを提供するため、世界最大かつ最も高度なインターネットセンサーネットワークを運用しています。
GreyNoiseが解決する核心的問題
インターネットノイズの過負荷
現代のインターネットは非常にノイズが多いです。数千の自動スキャナーが毎時間継続的にインターネットを調査しています。一部は合法的なビジネス目的（検索エンジン、セキュリティ研究者、脆弱性スキャナー）で、その他は悪意のある意図を持っています。これにより、セキュリティチームにとっていくつかの課題が生じます。
- アラート疲れ: セキュリティチームが毎日数千のアラートに圧倒され、その多くが誤検知である
- リソースの浪費: アナリストが真の脅威ではなく無害な活動の調査に貴重な時間を費やす
- 対応の遅れ: 重要な脅威がノイズに埋もれ、インシデント対応時間が遅くなる
- 非効率な優先順位付け: チームが緊急の脅威とバックグラウンドノイズを区別するのに苦労する
GreyNoiseのソリューション
GreyNoiseは、インターネットをスキャンするIPアドレスに関するコンテキストを提供することでこれを解決します。インターネットトラフィックを主に3つのカテゴリに分類します。
良性/ノイズ
合法的なビジネススキャン（検索エンジン、脆弱性スキャナーなど）
悪意のある
確認された悪意のある活動およびエクスプロイトの試み
不明
まだ分類されていない活動
技術インフラストラクチャ
グローバル観測グリッド
GreyNoiseはグローバル観測グリッドと呼ばれるものを運用しています。これは80か国以上に展開された5,000を超えるセンサーのネットワークです。これは、サイバーセキュリティ業界で最大のインターネットセンサーネットワークを表しています。
主要な特徴
- 規模: 毎日数十万のIPアドレスからの相互作用を監視
- カバレッジ: グローバル展開により、世界中のスキャン活動への包括的な可視性を確保
- リアルタイム: 新興脅威に関するほぼ瞬時のインテリジェンスを提供
- 検証: すべてのセンサーのやり取りを完全にパケットキャプチャすることで、悪意のある活動の検証可能な証拠を提供
データ収集方法論
センサーはハニーポットおよび欺瞞技術として機能し、以下に関するデータを受動的に収集します：
- ポートスキャンの試み
- 脆弱性悪用の試み
- ブルートフォース攻撃
- 偵察活動
- プロトコルのやり取り
- 攻撃の地理的分布
分類システム
GreyNoiseは、高度な分析を使用して観測された活動を分類します。
悪意のある分類
- 既知の脆弱性に対するエクスプロイトの試み
- ブルートフォース認証攻撃
- ボットネットのコマンドアンドコントロールトラフィック
- 悪意のある目的での偵察
良性分類（RIOTデータセット）
- 検索エンジンクローラー（Google、Bingなど）
- 研究を行うセキュリティベンダー
- 合法的な脆弱性スキャナー
- CDNおよびクラウドプロバイダーの活動
- 学術研究スキャン
核となる製品とサービス
主要機能
- IPコンテキスト: 任意のIPアドレスのスキャン行動に関する詳細情報
- リアルタイムフィード: 悪意のある活動に関する継続的な更新
- 履歴データ: IPの行動パターンの長期追跡
- タグシステム: Activity、Tool、Actor、Search Engine、Wormカテゴリをカバーするシグネチャベースの検出
良性のインターネットノイズを識別する専門的なデータセット。ほぼ確実に攻撃していない一般的なビジネスサービスで使用されるIPアドレスを含みます。
- 主要な検索エンジン
- セキュリティスキャンサービス
- CDNプロバイダー
- クラウドサービスプロバイダー
- 学術機関
GreyNoiseは、組織が以下を行うのを支援するため、アクティブな「In-the-Wild」（ITW）エクスプロイトデータを提供します：
- 実際の悪用に基づくパッチの優先順位付け
- CVE開示前のゼロデイ悪用の検出
- さまざまな技術における悪用傾向の追跡
- 新興脆弱性の早期警告信号の特定
- コミュニティAPI: 基本的なIP検索機能を持つ無料版
- エンタープライズAPI: より高いレート制限と高度な機能を持つフル機能アクセス
- SDK: サポートされたPython SDKと複数の統合オプション
対象となる使用ケースとアプリケーション
1. セキュリティオペレーションセンター（SOC）
課題: 毎日数千のアラートによるアラート疲れ
ソリューション: GreyNoiseは、良性のスキャン活動をフィルタリングすることで、SOCのアラートボリュームを25%以上削減するのに役立ちます。
実装
- GreyNoiseコンテキストでセキュリティアラートを強化
- 良性ソースからのアラートを自動的に優先度下げ
- 確認された悪意のある活動にアナリストの注意を集中
2. ネットワークセキュリティ
課題: 現代の攻撃のスピードに対する防御
ソリューション: リアルタイム脅威ブロッキングと自動化された防御
実装
- GreyNoiseインテリジェンスに基づいてリアルタイムで悪意のあるIPをブロック
- 既知の悪質な行為者からの偵察とスキャンを防止
- 脅威対応ワークフローの自動化
3. 脆弱性管理
課題: どの脆弱性を最初にパッチするかの優先順位付け
ソリューション: 実際の悪用に基づくインテリジェンス
実装
- 確認された悪用のある脆弱性にパッチ作業を集中
- 特定の技術の悪用傾向を追跡
- 新興脆弱性悪用の早期警告を受信
4. 脅威ハンティング
課題: セキュリティデータの山から針を見つける
ソリューション: 包括的なタグ付けとコンテキストインテリジェンス
実装
- 数百の行動タグに対してクエリを実行
- 異常な活動パターンの特定
- さまざまな攻撃ベクトル間での活動の相関
- 特定の脅威行為者の行動を追跡
統合エコシステム
GreyNoiseは150を超えるセキュリティツールと統合します：
SIEMプラットフォーム
- Splunk: アラート強化のためのネイティブ統合
- Microsoft Sentinel: Azure Marketplaceソリューション
- QRadar: 組み込みコネクタ
- Elastic Security: 公式統合
SOARプラットフォーム
- Phantom/SOAR: 自動化されたプレイブック統合
- Demisto: リアルタイム強化機能
脅威インテリジェンスプラットフォーム
- ThreatConnect: ネイティブマーケットプレイス統合
- Anomali: 脅威フィード統合
- OpenCTI: オープンソースTIP統合
- Recorded Future: パートナーシップ統合
セキュリティツール
- Cortex XSOAR: 自動化された強化
- IBM QRadar: ネイティブ統合
- FireEye: 脅威インテリジェンスフィード
価格設定とアクセスモデル
コミュニティエディション（無料）
- 基本的なIP検索機能
- 限定されたAPIリクエスト
- コアデータセットへのアクセス
- 個人研究者および小規模使用に適している
エンタープライズプラン
- より高いレート制限でのフルAPIアクセス
- リアルタイム脅威フィード
- 履歴データアクセス
- 優先サポート
- 高度な統合機能
- 使用と要件に基づくカスタム価格設定
研究コミュニティプログラム
GreyNoiseは、資格のあるセキュリティ研究者および学者にプレミアム機能への無料アクセスを提供しています。
研究とイノベーション
最近の注目すべき研究
- 早期警告信号: 攻撃者の活動がCVE開示に80%のケースで6週間先行するという発見
- 再燃する脆弱性: 攻撃者がパッチされたとされる古い脆弱性をどのように悪用するかの分析
- ゼロデイ発見: AIを使用してIoTデバイスの未知の脆弱性を特定
- ボットネット分析: グローバルボットネットキャンペーンの追跡と破壊
- APTキャンペーン検出: 高度な国家支援活動の特定
GreyNoise Labs
同社の研究部門は継続的に以下を行います：
- グローバル脅威傾向の分析
- 新しい検出方法論の開発
- 脅威インテリジェンスレポートの公開
- 広範なサイバーセキュリティコミュニティへの貢献
競争上の優位性
1. 規模とカバレッジ
- 業界最大のインターネットセンサーネットワーク
- 80か国以上にわたるグローバルカバレッジ
- リアルタイムデータ収集と分析
2. ノイズ削減への焦点
より多くのデータを追加する従来の脅威インテリジェンスプロバイダーとは異なり、GreyNoiseは特にノイズと誤検知の削減に焦点を当てています。
3. 検証可能なインテリジェンス
完全なパケットキャプチャは、単なる評判ベースのスコアリングではなく、悪意のある活動の具体的な証拠を提供します。
4. 検出の速度
GreyNoiseは、公式の脆弱性データベースよりも悪用を速く検出することがよくあります。
- CISA KEV（既知の悪用された脆弱性）カタログより80%速い
- 従来のソースでは数日から数週間かかるのに対してリアルタイム検出
5. コンテキスト分類
悪意のあるスキャン活動と良性のスキャン活動の違いを理解する高度な分類システム。
成長と評価
技術実装
APIアーキテクチャ
- コミュニティAPI: 基本的なIP検索、レート制限あり
- エンタープライズAPI: 全機能、より高い制限
- Webhookサポート: リアルタイムプッシュ通知
- REST API: 標準的なHTTPベースアクセス
- Python SDK: 公式サポートライブラリ
データ形式
- JSON: APIレスポンスの主要データ形式
- CSV: 一括データエクスポート
- STIX/TAXII: 脅威インテリジェンス標準形式
- フィード統合: 特定のツール用のカスタム形式
クエリ言語（GNQL）
GreyNoiseは、高度な検索のための独自のクエリ言語を提供します：
- 分類（良性、悪意のある、不明）でフィルタリング
- タグ、ポート、プロトコルで検索
- 地理的および時間的フィルタリング
- 高度な相関機能
使用ケースの例
実世界の実装：Hurricane Labs
課題: セキュリティアラートの大量発生によりSOCチームが圧倒される
ソリューション: アラート強化のためのGreyNoise統合
結果: アラート量の25%削減、より満足度が高く効果的なSOCチームに
エンタープライズインシデント対応
シナリオ: IPアドレスが複数のセキュリティアラートをトリガー
GreyNoise分析: IPが合法的なセキュリティスキャナー（RIOT分類）であることを明らかに
結果: インシデントが重要から情報提供にダウングレードされ、数時間の調査時間を節約
プロアクティブ脅威ブロッキング
実装: ファイアウォールシステムとのリアルタイムフィード統合
プロセス: GreyNoiseセンサーによって悪意があると識別されたIPを自動的にブロック
利益: 内部システムに到達する前に偵察と攻撃の試みを防止
将来の方向性とイノベーション
AIと機械学習の統合
GreyNoiseは以下のためにAIをますます活用しています：
- 自動化されたパターン認識: 新しい攻撃パターンの特定
- ゼロデイ検出: 未知の脆弱性の発見
- 行動分析: 攻撃者の手法の理解
- 予測インテリジェンス: 新興脅威の予測
拡張領域
- IoTセキュリティ: モノのインターネットデバイスの専門監視
- クラウドセキュリティ: クラウドベース攻撃への強化された可視性
- モバイル脅威: モバイルおよびワイヤレス脅威検出への拡張
- サプライチェーンセキュリティ: ソフトウェアサプライチェーン攻撃の監視
業界への影響と重要性
パラダイムシフト
GreyNoiseは、脅威インテリジェンス哲学における根本的なシフトを表しています：
従来のアプローチ: より多くのデータがより良いセキュリティを意味する
GreyNoiseアプローチ: より良い分類とノイズ削減がより効果的なセキュリティを意味する
コミュニティへの貢献
- オープンソース統合: FOSSセキュリティツールのサポート
- 研究公開: コミュニティとの脅威インテリジェンスの共有
- 標準開発: 脅威インテリジェンス標準への貢献
- 教育: セキュリティ専門家のためのトレーニングとリソース
結論
GreyNoiseは、サイバーセキュリティ脅威インテリジェンス市場において、ユニークで価値のあるプレーヤーとしての地位を確立しています。単により多くの脅威データを提供するのではなく、インターネットノイズと誤検知の問題に特に焦点を当てることで、同社は世界中のセキュリティチームにとって重要な痛点に対処しています。
主要な価値提案
- ノイズ削減: 誤検知アラートを劇的に削減
- リアルタイムインテリジェンス: 従来のソースより高速な脅威検出
- 検証可能なデータ: 完全なパケットキャプチャが具体的な証拠を提供
- 包括的なカバレッジ: 業界最大のセンサーネットワーク
- 簡単な統合: 既存のセキュリティツールエコシステムとの連携
戦略的重要性
GreyNoiseの悪意のあるインターネット活動と良性のインターネット活動を区別するアプローチは、以下の理由でますます重要になっています：
- 攻撃ボリュームが増加し続けている
- セキュリティチームが増大するアラート疲れに直面している
- 新しい脆弱性の悪用までの時間が短縮し続けている
- 組織がより効率的なセキュリティオペレーションを必要としている
新興脆弱性の早期警告信号に関する同社の研究は、組織が脆弱性管理と脅威への備えにアプローチする方法を変革する可能性のある特に革新的なアプローチを表しています。
サイバー脅威が進化し続け、インターネットがさらにノイジーになるにつれて、「同じ攻撃を二度と成功させない」というGreyNoiseの使命は、限られたセキュリティリソースを効率的に管理しながら効果的なサイバーセキュリティ防御を維持しようとする組織にとってますます価値のあるものになります。