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はじめに：「知る」だけでは防御力を証明できない
サイバー攻撃への備えとして、脅威インテリジェンスの活用は欠かせません。
攻撃者、攻撃手法、IOC、脆弱性、マルウェア、キャンペーン情報を把握することで、自社にとって注意すべき脅威を見極めやすくなります。
しかし、脅威を「知っている」ことと、その脅威を「防げる」ことは同じではありません。
自社のEDRやSIEMは本当に検知できるのか。既存のルールは有効なのか。アラートが出たあと、担当者は適切に判断し、エスカレーションできるのか。インシデントレスポンスの手順は、実際の状況でも機能するのか。
こうした問いに答えるには、脅威情報を集めるだけでなく、実際の攻撃シナリオに近い形で検証する必要があります。
そこで重要になるのが、Adversarial Exposure Validation（AEV）を担う OpenAEV です。
脅威インテリジェンスを検証シナリオに変える
OpenAEVの大きな価値は、脅威インテリジェンスを実際の検証に活かせる点にあります。
OpenCTIで整理した脅威情報をもとに、自組織にとって優先度の高い攻撃手法やリスクを検証シナリオへ落とし込むことができます。
一般的な攻撃シミュレーションでは、あらかじめ用意されたテストを実行して終わってしまうことがあります。
しかし、本当に重要なのは、自社の業種、システム、運用、リスクに関係する脅威に対して、防御態勢が機能するかを確認することです。
OpenAEVを活用すると、MITRE ATT&CKに基づく攻撃技術や、実際に注意すべき脅威インテリジェンスを起点に、攻撃シナリオを作成できます。
これにより、机上のリスク評価ではなく、現実の防御力を確認するための検証に進めます。
実際の攻撃手法で検知・防御を確認する
セキュリティ対策では、「製品を導入している」ことよりも、「その製品が期待どおりに動く」ことが重要です。
OpenAEVでは、Atomic Testingやシナリオ型シミュレーションを通じて、特定の攻撃技術に対する防御・検知の有効性を確認できます。
たとえば、特定のコマンド実行、DNS解決、メールやSMSを使った通知、エンドポイント上のアクションなど、検証したいアクションをInjectとして組み合わせることができます。
単体の技術を確認するだけでなく、複数のInjectを組み合わせて、攻撃チェーンに近い流れを再現することも可能です。
重要なのは、検証結果を感覚で判断しないことです。
OpenAEVでは、Prevention、Detection、Human Response、Vulnerabilityといった観点で結果を確認し、どこで防げたのか、どこで検知できたのか、どこに改善余地があるのかを整理できます。
人・プロセス・技術をまとめて検証する
サイバーセキュリティは、ツールだけで完結するものではありません。
どれだけ高度なセキュリティ製品を導入していても、通知が見落とされたり、判断が遅れたり、関係者への連携が止まったりすれば、被害拡大につながる可能性があります。
- 技術の検証
EDR、SIEM、XDR、SOARなどが、想定した攻撃を防御・検知できるかを確認します。 - プロセスの検証
インシデントレスポンスの手順、エスカレーション、チケット起票、関係者連携が機能するかを確認します。 - 人の対応の検証
SOC、CSIRT、運用担当者、管理者が、実際の攻撃シナリオに対して適切に判断・行動できるかを確認します。
OpenAEVは、技術的な攻撃シミュレーションだけでなく、テーブルトップ演習にも活用できます。
そのため、セキュリティ製品の有効性だけでなく、危機対応時の意思決定、コミュニケーション、プロセス遵守まで含めて検証できます。
AIで優先順位付け・テスト・改善のサイクルを速める
防御検証で難しいのは、何を優先してテストし、どの改善から進めるべきかを判断することです。
攻撃手法や脆弱性、検知ルール、運用プロセスは多岐にわたるため、すべてを同じ優先度で確認することは現実的ではありません。
OpenAEVでは、脅威インテリジェンスやMITRE ATT&CKに基づいて検証対象を整理し、シナリオ作成や改善活動を効率化できます。
AIを活用したシナリオ生成や改善支援により、優先順位付け、テスト、修正のサイクルを回しやすくなります。
- Prioritize：優先順位付け
自社に関係する脅威、攻撃技術、露出、検証すべき領域を整理します。 - Test：テスト
Atomic Testingやシナリオ型シミュレーションにより、防御・検知・対応を確認します。 - Fix：改善
検証結果をもとに、防御ルール、検知ロジック、対応プロセス、教育・演習内容を見直します。
「検証して終わり」ではなく、検証結果を次の改善につなげることで、防御態勢を継続的に強化できます。
OpenAEVで実現できる防御検証
OpenAEVは、脅威インテリジェンスを実務の検証に変えるための仕組みとして活用できます。
特に、SOC、CSIRT、脅威インテリジェンスチーム、MDR/MSSP事業者、セキュリティ運用を継続的に改善したい組織に適しています。
- 脅威インテリジェンスに基づく攻撃シミュレーション
OpenCTIなどで整理した脅威情報をもとに、優先度の高い攻撃シナリオを検証できます。 - MITRE ATT&CKに沿った検証
攻撃技術を共通言語として整理し、防御カバレッジや検知状況を確認できます。 - Atomic Testing
特定の攻撃技術に絞って、防御製品や検知ルールが有効かを確認できます。 - シナリオ型シミュレーション
複数のInjectを組み合わせ、より現実に近い攻撃の流れを再現できます。 - テーブルトップ演習
技術だけでなく、判断、連携、エスカレーション、プロセス遵守など、人と組織の対応力を確認できます。 - 結果の可視化と改善
Prevention、Detection、Human Response、Vulnerabilityなどの観点から、改善すべきポイントを把握できます。
脅威を知るだけではなく、自社の防御が機能するかを継続的に確認する。
OpenAEVは、そのための実践的な検証基盤として活用できます。
まとめ：「知識」を「防御力」に変える
サイバーセキュリティでは、脅威を知ることが第一歩です。
しかし、脅威インテリジェンスを収集・分析するだけでは、自社の防御態勢が本当に有効かまでは分かりません。
OpenAEVを活用することで、OpenCTIなどで得た脅威インテリジェンスを、攻撃シミュレーション、Atomic Testing、テーブルトップ演習、継続的な改善活動へつなげることができます。
これにより、「知っている」状態から、「防げる・検知できる・対応できる」状態へ近づけます。
当ブログでは今後も、セキュリティと実務運用の両面から役立つ情報を発信してまいります。
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