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Deep Instinct prevents more advanced threats than any EPP or EDR in the world.

Deep Instinct Blog: Breaking News and Updates

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Deep Instinctによるデータセキュリティ

ディープラーニングによる予防ファーストのサイバーセキュリティ

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99%以上の脅威を検知

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ストレージ、アプリケーション、エンドポイントを保護するディープラーニングフレームワーク上に構築されたエンドツーエンドの予測防御プラットフォーム

予防プラットフォーム

NASやクラウドストレージのリポジトリに存在するゼロデイエクスプロイト、ランサムウェア、未知の脅威の99%以上を防止

お客様、従業員、第三者によるアプリケーションのアップロードを通じて、悪意のあるファイルがストレージ環境に侵入するのを未然に防止

既知および未知のマルウェア、ゼロデイ・エクスプロイト、ランサムウェア、スクリプトベースの攻撃を、エンドポイント上で実行される前に自動的に防御

高度な予測的予防技術により、環境全体のデータを保護します

データセキュリティ : POWERED BY DEEP INSTINCT

Deep Instinctは、サイバーセキュリティのためにゼロから自社開発した世界唯一のディープラーニングフレームワークです

ディープラーニング : 予防ファーストのサイバーセキュリティ

比類なき予防

ディープラーニングの活用で、急速に進化する脅威に対しても高精度の検知を実現し、誤検知を軽減


堅牢で効率的なセキュリティ運用を実現するために、リアルタイムでの脅威を判定して感染を自動的に予防

比類のない検知率の高さと最小限の誤検知で、ゼロデイ脅威を20ミリ秒未満で発見してプロアクティブに阻止

EDRのみでは不十分 - ディープラーニングを用いた高度なリアルタイム脅威防御で既存のサイバーセキュリティ・ツールを強化し、深層防御を実現

Deep Instinctの高度な脅威対策で、Microsoft Defender を補完し、脅威が環境に侵入する前に阻止

従来型AV製品を、サイバーセキュリティのために構築した予防ファースト型のディープラーニングベースの保護に置き換え

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DarkBeatC2: MuddyWater最新攻撃フレームワーク

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<h2>有効性、拡張性、スピード、総所有コストでDeep Instinctが勝利</h2>エンタープライズ・データ・ストレージは、サイバー犯罪者にとって有利な攻撃のベクトルとなっています。データの爆発的な増加、特に機密資料を多く保存している大手金融機関にとっては、魅力的な標的となっています。銀行は、ストレージ環境のセキュリティを確保する上で、以下のような数多くの課題に直面しています：<ol><li>進化し続ける脅威の状況： サイバー犯罪者は、特に生成AIやLLMを利用したマルウェアツールの出現により、ストレージシステムに侵入するための、より洗練された新しい手法を常に開発している </li><li>パフォーマンスとレイテンシーの問題： 従来型のセキュリティ・ソリューションでは、システムのパフォーマンスに影響を与えたり、許容できないレイテンシーを発生させたりすることなく、大量のデータを効率的にスキャンするのが難しい場合が多い </li><li>高いインフラコスト： ストレージデータのスキャンには膨大な数のサーバーが必要なため、インフラコストが高額になる可能性がある</li><li>導入と管理の複雑さ：ストレージ・セキュリティ・ソリューションの導入と管理は、特にこのタスク用に設計されていない製品を使用する場合、煩雑になる可能性がある </li></ol><a href="https://www.deepinstinct.com/ja/why-deep-instinct" target="_blank">ディープラーニングベースのサイバーセキュリティ・ソリューション</a>のリーディングカンパニーであるDeep Instinctは、最近、このような課題に直面している世界で5本の指に入るの大手銀行において、ストレージセキュリティ製品の製品評価（PoV）を行う機会を得ました。この銀行は、ランサムウェアやマルウェアの脅威の高まりから、ネットワーク接続ストレージ（NAS）を保護するソリューションを必要としていました。そこでDeep Instinctの予防ファースト アプローチに興味を持っていただきました。<h5>大手銀行がDeep InstinctとTrellixを比較評価</h5>この銀行は、<a href="https://www.deepinstinct.com/ja/prevention-for-storage" target="_blank">Deep Instinct Prevention for Storage (DPS)</a> を既存のTrellix ENS (Endpoint Security)と比較評価を実施しました。Trellixは、指定されたメンテナンス期限内にスキャンを完了させるのに苦労しており、銀行は、ストレージ全体のセキュリティを強化しながら、3,200台以上のスキャンサーバーを稼動させていることから、インフラの総費用を削減したいと考えていました。<blockquote>DPSとTrellixは、有効性、スケーラビリティ、スキャンスピード、導入と運用の容易さ、TCOなど、いくつかの重要な基準で比較されました。評価には両製品の最新バージョンを使用し、ハードウェア、ネットワーク速度、データセットも同じ条件で行われました。</blockquote>以下はその比較結果です。 検知性能： 評価では、Deep Instinctは、複数のファイルタイプおよびサイズにわたって、既知および未知の脅威の99%以上を防止しました。一方、Trellixの有効性は大幅に低くなりました。さらに、Deep Instinctは誤検知率が非常に低く、銀行のセキュリティチームは誤検知対応に追われることなく、真の脅威アラートだけに集中することができました。 スケーラビリティ／スピード：DPSは、パフォーマンスとスキャン速度の点でTrellixを上回り、平均して10倍速くファイルをスキャンしました。DPSのローカル ディープラーニングモデルはクラウドへの問い合わせを必要としないため、非常に効率的です。DPSの驚異的なスピードは、Trellixでは実現不可能だったフルボリュームのスキャンを可能にしました。 導入の容易さ： DPSはストレージ・セキュリティに特化した製品であるため、導入と運用が容易であるという点で、同行はDPSに高い評価を与えました。これには、合理化された導入と管理、直感的なポリシー設定、スキャン統計データ、可視性などが含まれます。これに対し、Trellix ENSは基本的にエンドポイントセキュリティ製品をストレージ用に再利用したもので、導入や管理操作が煩雑でした。 総所有コスト： パフォーマンスデータに基づき、この銀行では、Trellixが必要としていた約3,200台のスキャンサーバーに対し、DPSでは約500台のサーバーだけで同等以上のストレージ保護できると判断しました。この削減は、インフラとライセンス費用で数百万ドルの価値があり、ROIが大幅に向上します。 <h5>Deep Instinctへの切り替え</h5>こうした評価結果から、この銀行はTrellixソリューションを置き換える決断をし、NASインフラ全体でDeep Instinct Prevention for Storageを標準化することを決定しました。その理由は前述の通りです。 DPSは、パフォーマンスを低下させたりコストを押し上げたりすることなく、既知および未知の脅威からストレージシステムとデータを保護することができます。 ストレージ専用に設計され、 <a href="https://www.deepinstinct.com/ja/why-deep-instinct" target="_blank">ディープラーニングに基づく静的分析エンジンを搭載しているため</a>、比類のない有効性、スピード、効率性、使いやすさを実現します。ディープインスティンクトが提供するサイバーストレージソリューションは業界でも大きな注目を集めており、現在、グローバルで最も要求の厳しいエンタープライズ環境でも同じような評価検証が進められています。<a href="https://info.deepinstinct.com/ja-jp/request-a-demo" target="_blank">こちらからデモをリクエスト</a> して、ぜひご自身の目でお確かめください。

Deep Instinct vs. Trellix:： 大手銀行におけるサイバーストレージ製品の比較テスト

Blog Image - Not All AI is Equal

<h2>サイバー脅威を防ぐにはAIだけでなくディープラーニングが必要</h2>人工知能（AI）の急速な進歩は、サイバーセキュリティの状況を根本的に変えつつあります。AIを搭載したツールは、脅威の検知を自動化し、セキュリティ・チームをより効率的にする上で大きな可能性を秘めています。しかし一方で、このようなテクノロジーは攻撃者がますます巧妙で検知が困難な攻撃を仕掛ける力を与えることにもなります。企業は今、「良い」AIを活用すると同時に、この新しい種類の「悪い」AIからの攻撃を防御するという重大な課題に直面しています。良い面では、AIは脅威の監視を自動化し、人的ミスを減らし、日常的にアラートを追っているセキュリティ・オペレーション（SOC）チームに時間を取り戻し、予防と検知をより効果的かつ効率的にすることができます。最近の報告によると、従来型のサイバーセキュリティツールによる誤検知は、SOCチームメンバーの時間を著しく圧迫し、 <a href="https://www.deepinstinct.com/voice-of-secops-reports" target="_blank">1週間あたり2営業日以上の生産性の損失をもたらしています。</a>逆に攻撃者にとっても、AIは <a href="https://www.deepinstinct.com/ja/deep-instinct-vs-competitors" target="_blank">従来のアンチウイルス（AV）</a> – のような従来のサイバーツールからの検出を回避しながら機密データを盗み、継続的に形を変えるマルウェアを作成・操作することをはるかに容易にしています。 <a href="https://www.verizon.com/business/resources/reports/dbir/#industry-reports">Verizon 2023 Data Breach Investigation Report</a> によると、脅威アクターによるAIの利用により、攻撃の成功率は30%以上にまで上昇しています。こうした攻撃手法の進化とAIが突きつける厳しい現実は、従来のセキュリティ対策を時代遅れにしつつあります。競争上の優位性を解き放つ可能性があることから、昨年は <a href="https://www.deepinstinct.com/voice-of-secops-reports" target="_blank">69％の組織</a> lがジェネレーティブAIツールの採用に踏み切った。しかし、多くのことが危ぶまれる中、組織はAIのリスクと限界を理解し、敵に先んじ、高度なサイバー脅威を予測するために何が必要かを理解する必要がある。<h5>AIの課題に対する評価と限界</h5>生成AIの普及に伴い、新たなサイバー脅威が日々、しかも以前よりもはるかに速いスピードで出現しています。最近の例としては、とてもリアルなディープフェイクやフィッシング攻撃があります。脅威グループはChatGPTのようなツールを使って、スパムフィルターや読者・視聴者が引っかかりにくい、文法的に正しい電子メール、動画、画像を作成しています。私たちは、 <a href="https://streaklinks.com/BwzsOuG8vB-hEI-DrQZ7iCcv/https%3A%2F%2Fapnews.com%2Farticle%2Ffact-check-kelly-clarkson-weight-loss-gummies-702026826728%23%3A~%3Atext%3DCLAIM%253A%2520A%2520video%2520on%2520Kelly%2Cpromotions%2520for%2520the%2520diet%2520product.?email=kjohnson%40inkhouse.com" target="_blank">ケリー・クラークソン</a>、 <a href="https://fortune.com/2019/06/12/deepfake-mark-zuckerberg/" target="_blank">マーク・ザッカーバーグ</a>、<a href="https://fortune.com/2024/01/30/ai-policing-taylor-swift-porn-deepfakes-porn/" target="_blank">テイラー・スウィフト</a>といった知名度の高い人物を使ったディープフェイクの報告をよく目にします。また、 <a href="https://www.cnn.com/2024/02/04/asia/deepfake-cfo-scam-hong-kong-intl-hnk/index.html" target="_blank">CFOを装ったハッカー</a> が、多国籍企業の財務担当者を騙して2,500万ドルを送金させた例もあります。大規模な言語モデルの使用に関する懸念は、フィッシングやソーシャル・エンジニアリングの領域だけにとどまりません。企業が典型的なビジネス活動の中でこのような生成AIツールを使用することで、予期せぬ結果を招くことへの懸念が広がっています。例えば、最近起こったサムスンの情報漏えい事件後、同社はChatGPTやその他のAIベースのツールを従業員に禁止し、テクノロジーやこれらのプラットフォームで共有される機密データが悪用された場合の潜在的なセキュリティリスクを減らしています。 <a href="https://www.forbes.com/sites/siladityaray/2023/05/02/samsung-bans-chatgpt-and-other-chatbots-for-employees-after-sensitive-code-leak/?sh=73e2b17f6078" target="_blank">サムソン</a> のケースでは、社内の機密ソースコードがエンジニアによって誤ってChatGPTにアップロードされ、流出した後に取り締まりが行われました。私たちは、攻撃者がFraudGPT、WormGPT、EvilGPTのようなツールを使用して高度なテクニックを洗練されていないユーザーに対して使って攻撃することで、対応がより困難になりつつあるのを目の当たりにしています。これらのツールを使用することで、サイバー犯罪者は、新しいマルウェア・コードを作成したり、既存のコードをリバース・エンジニアリングしたり、新しい攻撃ベクトルを生成するための脆弱性を特定したりするさまざまなタスクをより簡単に実行することができます。脅威者がAIを利用して攻撃をより賢く、よりステルスに、より迅速に行うようになるにつれ、AI機能を謳う新しいソリューションを導入する組織がますます増えています。しかし、 <a href="https://www.deepinstinct.com/ja/blog/are-your-cybersecurity-vendors-really-fighting-ai-with-ai-" target="_blank">すべてのAIが同じように作られているわけではなく、</a>AIを搭載していると主張する多くのソリューションには限界があります。高度な敵対的AIに対して、基本的な機械学習（ML）だけのAIでは到底立ち向かうことはできません。サイバーセキュリティ・コミュニティは、「侵入を前提とする」消極的なアプローチから、予防に重点を置いたアプローチに転換する必要があります。さらに、近年注目を集めてきた <a href="https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US49349323" target="_blank">エンドポイント検出と対応（EDR）のブーム</a> は、終焉を迎えています。EDRはあまりにも時代遅れで、受動的であり、今日の高度で敵対的なAI主導のサイバー脅威に対しては効果がありません。ほとんどのサイバーセキュリティツールはMLモデルを活用していますが、これにはいくつかの欠点があります。例えば、利用可能なデータのごく限られたサブセット（通常2～5％）だけでトレーニングされ、それでも未知の脅威に対しても50～70％の検知精度を提供するすることはできますが、同時に嵐のような誤検知を引き起こします。また、MLモデルの作成には人間の介入が必要となり、小規模なデータセットで訓練されるため、人間のバイアスやエラーに大きく影響を受けます。今日、サイバーセキュリティはその進化において極めて重要な局面を迎えており、より優れた、より高度なAIでAIと戦うことでしか生き残る道はありません。<blockquote>「生成AIの新時代において、新たなAIの脅威に対抗する唯一の方法は、未知の脅威を予防・予測できる高度なAI技術を使用することです。EDRのような時代遅れのツールに頼ることは、自宅で火事が起こって警報が鳴り響いていてから庭のホースで消火しようとすることに等しいです。EDRが脅威の先手を打って防御できるという考え方は誤りです。まだ発見されていない脆弱性を突いた攻撃に備え、誤検知を抑え、セキュリティチームのストレスを軽減するためには、セキュリティの予測的予防へのシフトが必要不可欠です。 -- <a href="https://www.deepinstinct.com/voice-of-secops-reports" target="_blank">2023年第4版「Voice of SecOps」ディープラーニングの威力</a></blockquote><h5>ディープラーニングの威力</h5>AIの進歩により、ランサムウェアやその他のサイバー攻撃を検知して事後対応するのではなく、未然に防ぐことができるようになりました。ディープラーニング（DL）はAIの中でも最先端の技術であり、真の予防を実現する唯一の方法です。これをサイバーセキュリティに適用し、ディープニューラルネットワークを活用して脅威を学習させることで、自律的に予測し、既知および未知のマルウェア、ランサムウェア、ゼロデイ攻撃を防ぐことができるようになります。従来型のMLでは、学習に必要なデータの一部しか活用できていません。DLを使えば、データの処理精度が格段に向上し、既知・未知の脅威を迅速に予測・防止できるようになります。世界には有名なDLフレームワークがいくつか存在しますが、サイバーセキュリティに完全に特化したものは1つしかありません：それが <a href="/ja/platform" target="_blank">Deep Instinct Prevention Platform</a>は、 <a href="https://www.deepinstinct.com/blog/congratulations-now-smarter-than-ever-we-got-a-new-brain" target="_blank">何百万もの生データ</a>を継続的に学習しており、<a href="https://www.deepinstinct.com/blog/congratulations-now-smarter-than-ever-we-got-a-new-brain" target="_blank">時間の経過とともに</a>、非常に正確でインテリジェントなモデルとなっています。DLモデルは悪意のあるファイルの構造を理解しており、予測による予防を実現するセキュリティ・ソリューションとしてさまざまな環境に実装と導入が可能になっています。これにより、サイバーセキュリティチームは、時代遅れの「侵入を前提とする」という考え方から、新しい予測的予防アプローチに移行することができます。これからの攻撃側のAIのスピードと敏捷性に対抗できる力を持つのは、ディープラーニングだけです。

ディープラーニングの解説ビデオを見る

AI、機械学習、ディープラーニング： AIと機械学習、そしてディープラーニングとは？

Deep Instinct Provides Broad Protection Without Human Intervention

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<h5>AIと「侵入を前提とする」メンタリティの終焉</h5>2023年は、生成AIが注目を集めた年でした。2024年は、このAIを要因としたサイバー攻撃の変化が起こり、組織が予防を重視せざるを得なくなる年になるでしょう。Deep Instinctでは、「侵入を前提とする」という考え方は効果がなく、組織にとっては極めて危険な結果を引き起こすと考えています。企業は、ディープラーニングのような、より洗練された形態のAIを活用してAI駆動型の脅威と戦うことではじめて、高度な攻撃から身を守ることができます。<a href="https://www.deepinstinct.com/ja/blog/mit-explores-how-deep-learning-is-transforming-cybersecurity" target="_blank">ディープラーニングがサイバーセキュリティにどのような変革をもたらすか</a>についての詳細は、このブログ記事をご覧ください。

すべてのAIがサイバーセキュリティにおいて同じではない理由

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過去12ヶ月間、サイバーセキュリティの状況には急速な変化が見られ、2024年もその勢いが衰える兆しはありません。実際、 <a href="https://info.deepinstinct.com/ja-jp/2023-mid-year-cyber-threat-landscape-report" target="_blank">Deep Instinctの最新のサイバー脅威レポート</a>では、2023年のランサムウェア被害者総数は大幅に増加し、2023年上半期の被害者数は2022年の全期間を上回りました。MOVEitデータ流出事件では最大1,100万人分の個人情報が流出し、MGMとシーザーズ・エンターテインメントへの攻撃の背後にいたサイバーギャングをFBIが阻止するのに苦労しました。 <a href="https://www.deepinstinct.com/ja/ransomware-protection-solution" target="_blank">ランサムウェア</a>、<a href="https://www.deepinstinct.com/ja/zero-day-attacks" target="_blank">ゼロデイ・エクスプロイト</a>その他のかつてない脅威や洗練されたサイバー攻撃や手法が増加する中、2024年には、現在企業がもっている「侵入されることを前提にする」という考え方を改める必要があります。2024年の幕開けにあたり、CEOのLane Bess、CPOのYariv Fishman、CIOのCarl Froggettらエグゼクティブ・リーダーシップ・チームのメンバーが、新年の展望と注視すべき関連テーマを語ります。これには、「予防ファースト」という考え方へのシフト、AIがセキュリティに与える影響、脆弱な攻撃ベクトルに対する意識の高まりなどが含まれます。<h5>「予防ファースト」にマインドセットする年</h5><figure style="text-align: center"><div data-img-caption-container="true" style="display: inline-block; text-align: center;"><img asset_uid="bltd8be43204da080cd" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/blt1ec077b6b53d6b3e/bltd8be43204da080cd/65a0613c0e30da2e4f24c963/Quote-headshot-bess.png" alt="Year-of-prevention-first-mindset-bess.png" height="auto" style="text-align: center;" /></div></figure><a href="https://www.computerweekly.com/microscope/opinion/How-can-security-vendors-react-to-the-growing-AI-threat">TechTarget</a> はFishmanの見解を紹介し、今年は「侵入されることを前提にする」という考え方を予防ファーストにシフトすることになるだろうと述べました。「サイバーセキュリティの黎明期から、組織は侵害を防ぐことはできないとして『検知して対応する』考え方が広まってきました。これは組織が 『侵入を前提』という考え方を持っていたことを意味しています。AIの急速な進歩は、組織にとって転機となり、EDR（エンドポイント検知と対応）の蜜月時代が終わりを告げ、予防に重点を置くようになりました。『検知して対応する』というアプローチの限界が見えて来たのです。2024年、組織は予防ファーストの考え方にシフトし始め、予防能力の向上、総所有コスト（TCO）の削減、将来の敵対的AIサイバー攻撃を阻止・防止するツールを可能にするAIの最先端形態であるディープラーニング（DL）を活用するようになるでしょう」。Bessは、予防こそが取締役会レベルの優先事項になると予測しています。「2024年にサイバーセキュリティがCレベルの間で重要なトピックとなるにつれ、取締役会は脅威の予防を最優先に考えるようになるでしょう。現在、組織にはセキュリティ計画やポートフォリオの中に検知・対応能力を持つことが取締役会レベルで義務付けられていますが、今後数年間は予防戦略も義務付けられるでしょう」。Bessは、サイバー攻撃に対する予防は可能であると強く信じており、そのためには、あまりにも長い間業界を悩ませてきた現状維持の「侵入を前提」という考え方からのシフトが必要であるというFishmanの意見に同意しています。<h5>AIがセキュリティ業界に与える影響</h5><figure style="text-align: center"><div data-img-caption-container="true" style="display: inline-block; text-align: center;"><img asset_uid="blt494b8f6a4a2022c9" alt="impacts-of-ai-cybersecurity-fishman.png" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/blt1ec077b6b53d6b3e/blt494b8f6a4a2022c9/65a0613cd6dbc068fa7bfbd6/Quote-headshot-fishman.png" height="auto" style="text-align: center;" /></div></figure><a href="https://www.computerweekly.com/microscope/opinion/How-can-security-vendors-react-to-the-growing-AI-threat">Fishman</a> は、敵対的AIが新しい年に急増すると予測しています。「Large Language Models（LLM）は多くの可能性を秘めていますが、その可能性はまだ十分ではありません。2024年、公共のLLMがより正確で強力になるにつれて、同時に敵対的AIが急増するでしょう。LLMはすでにスタンドアロンで脆弱性調査、エクスプロイトの実装、カスタム難読化やマルウェアビルダーを含む攻撃の実行をかつてないスピードとボリュームで行うことができます。既存のツールではゼロデイ脅威に対処できないことが証明されており、攻撃側のAIに対してAIで戦う必要性が生じています。AIの最も洗練された形態であるDLのみが、こうしたゼロデイ型のAIの脅威に対抗する上で最適なのです」。さらに、サイバーセキュリティ市場は今後も統合が進み、AIがM&amp;A投資やイノベーションを促進するきっかけになるとBessは予測しています。「サイバーセキュリティ市場はポイントソリューションで過密状態です。2024年には、大規模なプラットフォーム・プレーヤーが買収によってその機能を拡張していくことになるでしょう。理想的なターゲットは、優れた技術、特に高度なAIやMLの機能を持ち、年々規模が拡大していない中小のセキュリティ企業です。業界の重要な問題を解決する技術を持ったサイバーセキュリティ企業は、今後も成長し続けるでしょう」。最後に、量子コンピューティングはAIと衝突し続け、破壊を引き起こすだろうと、Froggettは <a href="https://betanews.com/2023/12/21/faster-problem-solving-more-investment-and-time-travel-attacks-quantum-predictions-for-2024/">BetaNews</a>との会話で述べています。「まだ未知の部分が多いですが、量子コンピューティングとAIの交差は、サイバーセキュリティとハイテク業界に嵐を巻き起こし、従来のコンピューティング能力を吹き飛ばすでしょう。量子コンピューティングは、AIと統合され、悪質なアクターの手に渡れば渡るほど、実際に破壊するとまではいかなくても、破壊的なものになる可能性が高い。最近、サイバーセキュリティ・インフラストラクチャ・セキュリティ局、国家安全保障局、米国標準技術研究所は、私たちが考えているよりも早くやってくる避けられない未来に備え、産業界が今すぐ準備できるよう、量子の ‘<a href="https://www.cisa.gov/news-events/news/cisa-nsa-and-nist-publish-new-resource-migrating-post-quantum-cryptography" target="_blank">ファクトシート</a>’ を発表しました」。<h5>脆弱な攻撃ベクトルに対する意識の高まり</h5><figure style="text-align: center"><div data-img-caption-container="true" style="display: inline-block; text-align: center;"><img asset_uid="blt99fe4ab999593b81" alt="heightened-awareness-vulnerable-attack-froggett.png" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/blt1ec077b6b53d6b3e/blt99fe4ab999593b81/65a0613ce4d0aa1dba2dc930/Quote-headshot-frogett.png" height="auto" style="text-align: center;" /></div></figure>Bessによると、脆弱な攻撃ベクトルとして、移動中および静止中のデータに対する意識の高まりが現れるといいます。「ストレージやクラウド・ソリューションのベンダーは、自社のソリューションが十分な保護を提供できるよう、より意欲的に取り組むようになるでしょう。これまでは、企業内のCISOが中心となっていましたが、今後は、ストレージを重視する意思決定者がセキュリティ担当者と手を組み、企業がデータ侵害から安全に保護されるようにし、ストレージ・プロバイダはセキュリティ・ソリューションの提供に重点を置くようになるでしょう」。さらにFroggettは、悪質なアクターは超リアルなディープフェイクを活用して組織に侵入するだろうと予測しています。「2023年、脅威者はAIを操り、より巧妙なマルウェアやランサムウェア、超リアルなディープフェイクやフィッシング・キャンペーンを展開しはじめました。私たちは、ソーシャル・エンジニアリングに関与したMGMの侵害や、ディープフェイク技術によって模倣された著名人 <a href="https://streaklinks.com/Bu2xRowFxfM3G2cTvw32Thxw/https%3A%2F%2Fapnews.com%2Farticle%2Ffact-check-kelly-clarkson-weight-loss-gummies-702026826728%23%3A~%3Atext%3DCLAIM%253A%2520A%2520video%2520on%2520Kelly%2Cpromotions%2520for%2520the%2520diet%2520product.?email=pditoppa%40inkhouse.com">Kelly Clarkson</a> など、これらを実際に目にしました。2024年、悪質なアクターはこれらの攻撃手法を新たなレベルに引き上げ、AIと自動化によってより包括的なエンド・ツー・エンドのキャンペーンを実施するでしょう。その結果、情報セキュリティのトレーニングや意識向上など、こうしたキャンペーンを防御するための従来のサイバーセキュリティ・アプローチは、大幅な更新、刷新、あるいは全面的な見直しが必要になるでしょう」。最適なセキュリティ態勢への道は、今後1年間の課題を提示する一方で、企業の最大の資産を守るための解決策も明らかにします。これらの課題に真正面から向き合い、サイバーセキュリティに対する予防ファーストのアプローチに取り組むことで、企業は悪意ある攻撃者から身を守り、新年を安全かつセキュアに過ごすことができます。Deep Instinctのブログでは、脅威リサーチチームが取り上げる新たな脅威や、それ対抗するためのソリューションに関する情報、その他レポートなどをご紹介しています。

新年、新しい予防ファーストのセキュリティ・マインドセット： 2024年の予測

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ウクライナを狙い続ける脅威者「UAC-0099」

サイバーセキュリティ業界が新しい脅威に対抗するためには、ディープラーニングは高度なAIの脅威を予測・防止できる唯一の手段です。

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生成AIの普及に伴い、新たなサイバー脅威が日々出現しています。 <a href="https://thehackernews.com/2023/07/new-ai-tool-fraudgpt-emerges-tailored.html" target="_blank">FraudGPT</a>や<a href="https://thehackernews.com/2023/07/wormgpt-new-ai-tool-allows.html" target="_blank">WormGPT</a> のようなダークAIツールは、高度な攻撃手法を、技術的に洗練されていない攻撃者にも広く提供されています。脅威の状況は根本から変化しています。その結果、従来のサイバーセキュリティ対策はもはや機能しなくなっています。組織は、サイバー犯罪者の一歩先を行き、彼らが次の手を打つ前にそれを予測し、ランサムウェア、未知の脅威、ゼロデイ脅威の上陸を未然に防ぐために、より強力で高度なものを必要としています。ディープラーニングだけが、この次世代の攻撃側のAIのスピードと敏捷性に対抗できる力を持っている他のサイバーセキュリティ・ベンダーが、AIによって脅威から組織を保護すると豪語しているにもかかわらず、ディープラーニング・フレームワークの数は世界で10もありません。そして、 <a href="https://www.deepinstinct.com/ja/why-deep-instinct" target="_blank">サイバーセキュリティに特化したディープラーニング・モデル</a>はDeep Instinct、我々が持つ1つしかありません：Deep Instinctの威力は、攻撃のDNAを理解し識別する能力にあります。その自己学習能力は並外れたものです。脅威を自律的に予測、検出、防止するスピードと精度において、他に類を見ません。私たちはディープラーニングでダークAIと戦っているのです。これとは対照的に、従来のサイバーセキュリティ・ベンダーの多くは、AIベースの新たな脅威に対抗するため、従来の機械学習モデルを進化させようとしています。しかし、すべてのAIが同じように作られているわけではありません。基本的な機械学習では、高度な敵のAIと戦うことはできません。機械学習はAIの最も基本的な形態であり、このタスクには適していないのです。<a href="https://www.cnbc.com/2023/11/29/crowdstrike-ceo-says-ai-can-help-prevent-ransomware-attacks.html" target="_blank">CrowdStikeのCEOであるGeorge Kurtzは、最近のMad Moneyのコーナー</a> で、高度なランサムウェア攻撃と戦うためにAIを使用することは、ダークAIの脅威と戦うために非常に重要であるとJim Cramerに語りました。これに対処するため、Kurtz氏は従来のシグネチャに頼らない予防ファーストのテクノロジーの必要性を指摘しました。そして、CrowdStrikeが何年も前から自社製品にAIを組み込んでいることを視聴者に思い出させました。しかし、CrowdStrikeのようなITセキュリティ・ベンダーが提供するAIの進歩は、基本的な機械学習モデルに基づいているため、急速に進化するAIを搭載した野生のサイバー脅威を阻止することはできません。今日の高度な攻撃側AIに対抗するには、機械学習ではなく、AIの最も高度な形態であるディープラーニングが必要です。チェスのゲームに、他のベンダーはチェッカーのソフトで勝負を挑んでいるようなものなのです。詳しくは、ぜひ以下をご覧ください：<ol><li> <a href="https://www.deepinstinct.com/ja/glossary/deep-learning" target="_blank">ディープラーニングのパワー</a>と、なぜそれがDeep Instinvtの差別化要因なのかについて </li><li>ディープインスティンクトのCEOであるLane Bessが、 <a href="https://www.deepinstinct.com/videos?wchannelid=ysjgh8jbc8&wmediaid=miqn8ruai3" target="_blank">ウォール・ストリート・ジャーナル紙のCIOネットワーク・サミットでSteven Rosenbush aと行った対談のビデオ（英語）</a>.</li><li>LLMの脅威の増大に関する予測を含む、<a href="https://info.deepinstinct.com/ja-jp/2023-mid-year-cyber-threat-landscape-report" target="_blank">最新の2023年中間脅威レポート</a></li></ol>間違った認識をもっていたり、まだ「技術習得中」モードにある従来のベンダーに組織のセキュリティを依存してはいけません。ディープラーニングを活用した予測防御が、最も必要とされるこの時期に、敵対的なAIに先んじるためにどのように役立つのか、弊社に<a href="https://www.deepinstinct.com/ja/contact-us" target="_blank">お問い合わせください</a>。

サイバーセキュリティ・ベンダーは本当にAIの脅威との戦いに必要な AIを持っているか？

Contiは最も注目され、よく報告されている脅威のグループのひとつです。彼らが何者であったのか、どのように始まったのか、彼らの顕著な成功、そして最終的にどのように解散したのかを学びます。

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ランサムウェアはいまや一大ビジネスです。2023年、データ侵害の平均的な被害額は445万ドルで、ランサムウェアの平均的な被害額は454万ドルでした。脅威アクターグループにとっては、おおきな儲けが見込めるビジネスです。最も成功しているランサムウェアグループは、洗練された運営構造を特徴としており、人事、財務、そして通常の企業で見られるようなすべてのサポートチームを備えたビジネスのように運営されています。最も注目を集め、またよく知られた脅威グループの1つは、2010年代後半に結成されたロシア系の組織である<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/Conti" target="_blank">Conti</a>です。活動中の数多くの脅威グループのひとつに過ぎませんが、その規模、被害総額（数十億ドルという推定もある）、構造においてユニークな存在でした。2022年2月、ロシアのウクライナ侵攻後、不満を抱いたウクライナの関連組織から流出した、今でこそ有名なContiリークによって、その組織構造と手法が暴露され、消滅のきっかけとなりました。&nbsp;Contiグループはどのようにして誕生し、どのようにしてあれだけの成功をもたらしたのか？このブログ記事では、Contiとは何者なのか、どのように始まったのか、注目すべき活動は何だったのか、そして最終的にはどのように解散したのか、Contiの内部を簡単に紹介していきます。&nbsp;&nbsp;<h5>Contiとは何者か？&nbsp;</h5>直接的なつながりは明言されませんでしたが、Contiはロシアと明確なつながりを持っていました。グループのメンバーはロシア語で連絡を取り合い、特に最初のウクライナ侵攻以降はロシアの地政学的利益を公に支持していました。米国務省によると、このグループは米国や国際的な重要インフラに対する1000件以上の攻撃に関与していました。台湾のチップメーカーであるアドバンテック、 <a href="https://threatpost.com/conti-iot-chip-advantech-ransom-demand/161691/" target="_blank">Advantech</a>, <a href="https://www.sepa.org.uk/about-us/cyber-attack/" target="_blank">スコットランドの環境保護庁</a>、<a href="https://cisomag.com/bank-indonesia-suffers-ransomware-attack-suspects-conti-involvement/#:~:text=According%20to%20a%20report%2C%20the,adding%20mitigation%20measures%20were%20undertaken." target="_blank">インドネシア銀行</a>など、世界中の組織や政府が標的とされました。Contiの初期ビルドは2019年後半に観測されました。しかし、Contiのランサムウェアが初めて公に報告されたのは、2020年半ばになってからでした。このグループは、「TrickBotグループ」（別名、ITG23、WizardSpider、FIN12、GOLD BLACKBURN、DEV-0193）の「大物狩り」の手法を自然な形で発展させたところから生まれたと考えられています。&nbsp;<figure style = "float: left;display: inline-block;margin:0;width: null;max-width:auto;"><img asset_uid="bltc3f7ff5fff872fd8" alt="Figure 1-Conti_Timeline.png" inline="true" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/blt1ec077b6b53d6b3e/bltc3f7ff5fff872fd8/65778d62f0a6886eee4b35d5/fig1-Conti_Timeline.png" width="null" height="auto" style="float: left;display: inline-block;margin: 0;width: null;max-width: null;text-align: left;" /><figcaption style="text-align: center;" style="text-align: center;">図1- Conti年表</figcaption></figure>&nbsp;<h5>Contiのツールとテクニック</h5>ほとんどのランサムウェアは、完全自動型と半自動型に分類されます。完全に自動化されたランサムウェアは、感染、横移動、暗号化、および流出を自律的に実行します。対照的に、半自動ランサムウェアは、オペレーターが様々なツールを使ってこれらのステップの一部を実行する必要があります。Contiグループは後者のカテゴリーに属します。Contiグループのオペレーターは、TrickBot、BazarLoader、Emotet、IcedIDなど、Contiと「友好的な」関係にある他のグループが運営するマルウェアを通じて、感染後に被害者のネットワークにアクセスすることがほとんどでした。Contiグループのオペレーターは、ITスタッフ、システム管理者、セキュリティ専門家、経営幹部など、高い権限を持つターゲットを探し、優先順位をつけていました。ネットワークの奥まで侵害し、アクセスが可能になると、Contiのオペレーターはデータの収集と流出に重点を移します。データの流出後、Contiは独自のマルウェアを配信・実行し、被害者のネットワークを暗号化します。<h5>Contiの最終的な失脚につながるリーク情報</h5>2022年2月、ウクライナとの戦争でロシアへの支持を公言したとき、Contiの問題が始まりました。両国間の敵対関係が勃発した後、Contiの内部チャットログとソースコードがウクライナの元関連メンバーによってリークされたのです。&nbsp;公開された文書は、Contiの日常業務に光を当てていました。ランサムウェアの攻撃グループが完全に運営された企業のような組織であるとは、ほとんど考えられていませんでしたが、Contiリークはまさにそれを示していました。ディープインスティンクトの調査によると、Contiは強固な組織構造を特徴としており、人事、財務、リバースエンジニアリング、リサーチ、OSINTの各チームに約80～105人の従業員がいました。平均月給は1,800ドルから2,500ドルです。全体的な支出は、取引手数料やプラットフォーム管理（サーバー、プロキシ、リクルート）を含め、月給と経費で14万ドルから16万5000ドルに上りました。その証拠に、Contiは巨額の収益を上げていたにもかかわらず、小規模なハイテク新興企業で見られるようなキャッシュフローの問題に苦しんでいました。リーク情報は、財務状況やチームの状態を明らかにしただけでなく、成文化された従業員ガイドや作業方針など、グループの「運営哲学」についての見解も提供しました。<h5>圧力、追求、そして解散 &nbsp;</h5>リークにもかかわらず、Contiはロシア・ウクライナ戦争勃発後も「知名度が高く、インパクトのある数々の事件」を指揮し続けました。Contiにとって不運だったのは、リークによって彼らの背後組織に標的が置かれ、世界の法執行機関がそのメンバーを追跡するようになりました。2022年4月のコスタリカ政府に対するContiの攻撃が転機となりました。国の指導者の交代からおよそ2週間後に起きたこの攻撃は、コスタリカ政府を機能不全に陥れ、非常事態宣言を出させました。2022年8月11日、米国務省はContiの主要メンバー5人の身元と居場所の特定につながる情報に対して1000万米ドルの報奨金を出すと発表しました。&nbsp;2022年2月の内部チャットとマルウェアのソースコードの流出、注目を集めたコスタリカ政府への攻撃、そして法執行機関からの巨額の「懸賞金」によって、グループのリーダーは彼らの「ブランド」が「有害」になったと宣言し、活動を停止しました。<h5>Contiからの教訓</h5>Contiは解散しましたが、グループの背後にいる悪質なアクターやオペレーターは、脆弱な標的を攻撃するためにますます洗練されたツールやテクニックを使用して、相変わらず活発に活動しています。同グループの元リーダーや関連会社の多くは、HIVE、BlackBasta、BlackByte、AlphV/BlackCat、AvosLocker、Quantum、Zeon/Royal Ransomwareなど、新たな名前で新しいグループを立ち上げています。彼らが成功を収めるにつれて、新たに結成された脅威グループは成長し、将来的な情報や人材の流出を防止し、世界中の法執行当局から監視されないようにするために、独自でセキュリティポリシーを改善していく可能性が高いです。儲けがある限り、攻撃グループは利益を最大化できるよう洗練された作戦体制を構築し続けるでしょう。競合する脅威グループは、Contiから流失した、実証済みのテクニックと方法論を使って、組織的に、大規模に活動する方法を学びました。最大の教訓は明確です。次のContiとなりうるグループはすでに出現しています。メンバーのプロフィールや詳細な内部情報など、Contiについてより詳しく知りたい方は、 <a href="https://info.deepinstinct.com/ja-jp/conti-leaks-cyber-threat-reports" target="_blank">「脅威情勢レポート 特別編： Contiランサムウェアグループ」</a>をご覧ください。このレポートでは、Contiの台頭と最終的な解散、主要人物、主要な攻撃についての調査に加え、Contiが台頭を促進するために使用した正確なツールとテクニックについても検証しています。

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脅威情勢レポート 特別編： Contiランサムウェアグループ

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Conti Group: インサイド・ルック

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MuddyC2Go - イスラエルで発見されたイランの APT MuddyWater が使用する最新の C2 フレームワーク

MuddyWaterがイスラエル・ハマス戦争中にイスラエルに対する新たなソーシャル・エンジニアリング・キャンペーンを展開しました。

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<h5>要旨：</h5><ul><li>Deep Instinctの脅威リサーチチームは、「MuddyWater」グループによる新たなキャンペーンを確認しました</li><li>このキャンペーンはイスラエルの2つの標的を攻撃していることが確認されています</li><li>このキャンペーンでは、以前に報告された MuddyWater の活動からさらに新しい TTP が確認されています</li></ul><figure style = "margin: auto; text-align: center;width: auto;"><img alt="Figure 1: Campaign overview " src="https://images.contentstack.io/v3/assets/blt1ec077b6b53d6b3e/blt6790e59d9363b777/65426ffc4ed3b2001a90c710/fig1-muddywater-campaign-overview.png" height="auto" style="margin: auto;text-align: center;width: auto;" /><figcaption style = "text-align: center;" style="text-align: center;">図1：キャンペーン概要</figcaption></figure><h5>はじめに</h5><a href="https://www.deepinstinct.com/ja/blog/new-muddywater-threat-old-kitten-new-tricks" target="_blank">以前</a>の調査によると、MuddyWaterは2020年から、さまざまなファイル共有プラットフォームでホストされているアーカイブへのリンクを含むPDF、RTF、HTMLの添付ファイルやダイレクトリンクを含むスピアフィッシングメールを送信していました。これらのアーカイブには、様々な合法的リモート管理ツールのインストーラーが含まれていました。イスラエルとハマスの戦争中に新しいキャンペーンを開始する前、MuddyWaterは、「<a href="https://www.storyblok.com/" target="_blank">Storyblok</a>」と呼ばれる新しいファイル共有サービスを利用して、以前に知られていたリモート管理ツールを<a href="https://twitter.com/k3yp0d/status/1719269176101990574" target="_blank">再利用</a>しました。10月30日、Deep Instinctは、「Storyblok 」上でホストされている2つのアーカイブに、新しいマルチステージの感染ベクターが含まれていることを確認しました。このファイルには、隠しファイル、感染を開始するLNKファイル、およびリモート管理ツールである <a href="https://www.n-able.com/features/advanced-monitoring-agent" target="_blank">Advanced Monitoring Agent</a> を実行しながらおとり文書を解除するように設計された実行ファイルが含まれています。これは、MuddyWater がこのリモート管理ツールを使用することに関する最初の公のレポートになります。<h5>マルチステージ・ソーシャル・エンジニアリング・キャンペーン</h5>Deep Instinctは、この新しいキャンペーンの拡散メカニズムを確認することはできませんでしたが、これまでのキャンペーンと同様に、スピアフィッシングメールから始まる可能性が高いです電子メールのコンテンツは、被害者をおびき寄せ、"a.storyblok[.]com "でホストされているアーカイブをダウンロードさせます。ここでは、まず”defense-video.zip”ファイルを分析します。アーカイブが解凍されると”Attachments”という名前の別のフォルダのように見えるLNKショートカットを見つけるまで、いくつかのフォルダを移動する必要があります：<figure style = "margin: auto; text-align: center;width: auto;"><img alt="Figure 2: LNK Shortcut" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/blt1ec077b6b53d6b3e/blte46c4bf1b082e1d5/65427050a67ffd001b94e1c9/fig2-muddywater-hidden-lnk-shortcut.png" height="auto" style="margin: auto;text-align: center;width: auto;" /><figcaption style = "text-align: center;" style="text-align: center;">図2：LNKショートカット</figcaption></figure>しかし、アーカイブから抽出された追加の隠しフォルダとファイルがあります：<figure style = "margin: auto; text-align: center;width: auto;"><img alt="Figure 3: Hidden folders" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/blt1ec077b6b53d6b3e/bltad15ce5115cba266/654270aa2149b10407ad84f5/fig3-muddywater-hidden-folders.png" height="auto" style="margin: auto;text-align: center;width: auto;" /><figcaption style = "text-align: center;" style="text-align: center;">図3：隠しフォルダ</figcaption></figure>被害者がLNKファイルを開くと、感染動作が始まります。LNKファイルを調べると、隠しディレクトリの1つから実行ファイルが実行されることがわかります：<figure style = "margin: auto; text-align: center;width: auto;"><img alt="Figure 4: LNK command line arguments" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/blt1ec077b6b53d6b3e/blt64dfe55de3f736ef/654270df7265fb04074f77da/fig4-muddywater-lnk-command-line-arguments.png" height="auto" style="margin: auto;text-align: center;width: auto;" /><figcaption style = "text-align: center;" style="text-align: center;">図4：LNKコマンドライン引数</figcaption></figure>“Diagnostic.exe”というファイルは、我々が確認した両方のアーカイブで使用されています。このファイルの目的は、”Windows.Diagnostic.Document.EXE”という別の実行可能ファイルを実行することです。この実行可能ファイルは、”Windows.Diagnostic.Document”という隠しディレクトリの下の”.end”という名前の隠しディレクトリにあります。“Windows.Diagnostic.Document.EXE "という名前のファイルは、"Advanced Monitoring Agent "の電子署名された正規のインストーラーです。リモート管理ツールを実行するだけでなく、”Diagnostic.exe”は隠し”Document”フォルダの新しいWindowsエクスプローラウィンドウを開きます。これは、LNKファイルを開いた被害者を、それが本当にフォルダであるかのように騙すために行われます。おとり文書はイスラエル公務員委員会の公式メモで、ウェブサイトから誰でもダウンロードできるものです。このメモには、政府職員がソーシャル・ネットワーク上でイスラエル国家に反対する意見を表明した場合の対処法が書かれています：<figure style = "margin: auto; text-align: center;width: auto;"><img alt="Figure 5: Decoy document" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/blt1ec077b6b53d6b3e/bltc8cf7596101ee9db/654270fca184e7001b4f934b/fig5-muddywater-csc-decoy-document.png" height="auto" style="margin: auto;text-align: center;width: auto;" /><figcaption style = "text-align: center;" style="text-align: center;">図5：おとり文書</figcaption></figure><h5>結論</h5>MuddyWaterは、現在進行中のさまざまなキャンペーンでイスラエルを標的として攻撃し続けています。今回のキャンペーンでは、MuddyWaterが最新のTTPを採用していることが判明しました。これには、新しいパブリックホスティングサービス、感染を開始するためのLNKファイルの採用、新しいリモート管理ツールを実行しながらディレクトリのオープンを模倣する中間マルウェアの利用などが含まれています。被害者が感染した後、MuddyWaterのオペレーターは正規のリモート管理ツールを使って感染したホストに接続し、標的に対する偵察活動を開始します。偵察活動の段階が終わると、オペレーターはおそらくPowerShellコードを実行し、感染したホストをカスタムC2サーバーにビーコンさせます。MuddyWaterは過去に <a href="https://www.deepinstinct.com/ja/blog/phonyc2-revealing-a-new-malicious-command-control-framework-by-muddywater" target="_blank">PhonyC2</a> を使用していました。しかし、我々は最近、MuddyWaterがMuddyC2Goという新しいC2フレームワークを使用していることを確認しています。<h5>IOCs:</h5>ファイル<table style="width: 100%;"><thead class="bg-grey"><tr><th>MD5</th><th>概要</th></tr></thead><tbody><tr><td>37c3f5b3c814e2c014abc1210e8e69a2</td><td>Atera Agent を含むアーカイブ</td></tr><tr><td>16923d827a440161217fb66a04e8b40a</td><td>Atera Agent インストーラ</td></tr><tr><td>7568062ad4b22963f3930205d1a14df7</td><td>Atera Agent を含むアーカイブ</td></tr><tr><td>39eea24572c14910b67242a16e24b768</td><td>Atera Agent を含むアーカイブ</td></tr><tr><td>2e09e53135376258a03b7d793706b70f</td><td>Atera Agent インストーラ</td></tr><tr><td>1f0b9aed4b2c8d958a9b396852a62c9d</td><td> SimpleHelpを含むアーカイブ</td></tr><tr><td>065f0871b6025b8e61f35a188bca1d5c</td><td>SimpleHelp インストーラ</td></tr><tr><td>146cc3a1a68be349e70b79f9115c496b</td><td>defense-video.zip</td></tr><tr><td>dd247ccd7cc3a13e1c72bb01cf3a816d</td><td>Attachments.lnk</td></tr><tr><td>8d2199fa11c6a8d95c1c2b4add70373a</td><td>Diagnostic.exe</td></tr><tr><td>04afff1465a223a806774104b652a4f0</td><td>高度な監視エージェントインストーラ</td></tr><tr><td>6167f03c8b2734c20eb02d406d3ba651</td><td>おとり文書 (defense-video.zip)</td></tr><tr><td>e8f3ecc0456fcbbb029b1c27dc1faad0</td><td>attachments.zip</td></tr><tr><td>952cc4e278051e349e870aa80babc755</td><td>おとり文書 (attachments.zip)</td></tr></tbody></table><table style="width: 100%;"><thead class="bg-grey"><tr><th>IP or URL</th><th>概要</th></tr></thead><tbody><tr><td>ws.onehub[.]com/files/7f9dxtt6</td><td>Aterea AgentのアーカイブへのURL</td></tr><tr><td>a.storyblok[.]com/f/253959/x/b92ea48421/form.zip</td><td>Aterea AgentのアーカイブへのURL</td></tr><tr><td>a.storyblok[.]com/f/255988/x/5e0186f61d/questionnaire.zip</td><td>Aterea AgentのアーカイブへのURL</td></tr><tr><td>a.storyblok[.]com/f/259791/x/94f59e378f/questionnaire.zip</td><td>URL to Archive of SimpleHelpのアーカイブへのURL</td></tr><tr><td>146.70.149[.]61</td><td>MuddyWaterのSimpleHelpサーバ</td></tr><tr><td>146.70.124[.]102</td><td><a href="https://twitter.com/MichalKoczwara/status/1719294254206288001" target="_blank">MuddyWaterのSimpleHelpサーバの疑い</a></td></tr><tr><td>37.120.237[.]204</td><td>MuddyWaterのSimpleHelpサーバの疑い</td></tr><tr><td>37.120.237[.]248</td><td>MuddyWaterのSimpleHelpサーバの疑い</td></tr><tr><td>a.storyblok[.]com/f/259837/x/21e6a04837/defense-video.zip</td><td>高度な監視エージェントのアーカイブへのURL</td></tr><tr><td>a.storyblok[.]com/f/259791/x/91e2f5fa2f/attachments.zip</td><td>高度なモニタリングエージェントのアーカイブへのURL</td></tr></tbody></table>MuddyWaterに関するその他のIOCはGitHubページにあります： <a href="https://github.com/deepinstinct/Israel-Cyber-Warfare-Threat-Actors" target="_blank">https://github.com/deepinstinct/Israel-Cyber-Warfare-Threat-Actors</a>

MuddyWater eN-Able 新しいTTPによるスピアフィッシング

組織の最も貴重な資産をいかに守るか

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人工知能（AI）がほぼすべての産業を変革するにつれ、サイバー犯罪者にも変化が訪れています。脅威は着実に高度化し、一般化し、組織的なサイバー犯罪にとって新たな攻撃の手段がより身近になっています。AIは、ハッカー、国家が支援する攻撃者、犯罪者を高度に武装化し、複雑で計算された攻撃を、かつてないほど迅速かつ効率的に、そして容易に実行できる手段を提供しています。これらすべてが現在進行形で発生する中、企業にとってはかつてないほど多くのデータもやってきています。大企業は、平均的に7～17ペタバイトのデータをハイブリッド、クラウド、またはオンプレミスのデータベースに保存しています。利用可能なデータレポジトリが増え、サイバー犯罪者がマルウェアや悪質なコードを作成するのに役立つAI対応ツールも登場しているため、企業にとって保存されたデータの安全性を担保することがこれまで以上に重要になっています。情報漏えいは、修復に数億円以上の費用がかかり、企業のブランド価値を落とし、株価を暴落させ、顧客を怒らせる可能性があります。企業が重要なデータを効果的に保護するためには、悪意のあるファイルがストレージに侵入したり、保存されたりするのを防ぐことが不可欠です。進化し続けるAI主導のデジタル環境において、Deep Instinctは組織とデータの完全性を保護することができます。<h5>Deep Instinct Prevention for Storage（DPS）のご紹介</h5>従来のストレージ・ソリューションは、クラウド環境であれ、ネットワーク・アタッチド・ストレージ（NAS）ベンダーであれ、データ自体の安全性というよりは単に保管することだけに焦点を当てています。このようなソリューションは、大容量のデータを格納することはできますが、高度化する脅威が絶え間なくやってくる状況下で、データの安全性を維持するための十分な保護機能を備えていません。このような機能不足を補うために多くの組織が導入している従来型のスキャンツールは、他で確認された既知の脅威ファイルだけに対応したり、拡張性や処理スピードの問題があったりと、実環境での利用には課題があります。また、AIや機械学習（ML）を謳っているツールでも、未知の攻撃を <a href="https://info.deepinstinct.com/ja-jp/deep-learning-vs-machine-learning" target="_blank">60％しか</a> 検知できないうえに、実行ファイルだけにしか対応できていなかったり、実際にマルウェアが動き出して悪質な挙動を示してからしか検知できなかったりしています。また、セキュリティチームやITチームによる人的なチューニングを必要とする運用は、より多くの時間やリソースが必要です。データ保護に真剣に取り組む組織は、実際にデータの安全性を確認してくれるツールを活用する必要があります。ディープラーニング（DL）は、まさにそのソリューションとなります。Deep Instinct Prevention Platformの一部である<a href="https://www.deepinstinct.com/ja/prevention-for-storage" target="_blank">Deep Instinct Prevention for Storage</a> (DPS) は、ストレージ保護に予防ファーストのアプローチを適用し、データが保存されている場所を問わず、ランサムウェア、既知および未知の脅威、マルウェアがデータレポジトリ内に到達して環境内で実行されるのを阻止します。Deep Instinct独自のDLフレームワークを搭載したDPSは、NAS、ハイブリッド、またはパブリッククラウド環境にシームレスに統合し、比類のない有効性、正確性、そして高いパフォーマンスと拡張性を実現します。DPSは、時間やリソースを節約し、規制やガイドラインに準拠するための高いセキュリティを実現し、サイバー脅威が企業の収益に影響を与える前に迅速に阻止するプロアクティブな予防を提供します。DPSの導入により、企業は以下を実現できます<ul><li>SOCの運用改善とTCO削減： DPSにより、1日あたり数百万件のドキュメントを確実かつ迅速にスキャンして、その安全性を確認できるようになります。1ファイルあたりのスキャン時間は20ミリ秒未満というスピードです。また、誤検知率0.1%未満、未知の脅威を防ぐ有効性99%以上という実績で、潜在的な脅威が環境内に侵入すること防ぐため、インシデントなどを未然に防ぐことでコストを大幅に削減できます </li></ul><ul><li>ソリューションの管理とコンプライアンスの維持： DPSは、Dell CAVAやNetApp Vscanなどのストレージインフラストラクチャとネイティブに統合し、SIEMやSOARと統合することができます</li><li>脅威分析の合理化： DPS はすべてのファイルスキャンを自動的にログに記録し、悪意のあるファイルごとに詳細なイベントを生成して管理コンソールで確認できます。チームは、悪意のあるファイルの隔離や削除、必要に応じて隔離からの復元など、ストレージ内での修復アクションをポリシーベースで制御・管理できます。また、Deep Instinctの全製品を単一のコンソールで管理できるため、組織全体のセキュリティ状態が一目で把握できます </li><li>データプライバシーの確保： ファイルデータは組織の環境から外部に出ることがなく、データのプライバシーが確保され、すべてのファイルのスキャンログが取得されるため、コンプライアンスを維持できます</li></ul>攻撃の量とスピードが増加し、AIのような新たなテクノロジーが脅威を取り巻く状況を大きく変化させる中、データ・セキュリティに対する従来のアプローチだけではもはや十分ではありません。組織は、最先端のフィッシング、マルウェア、ランサムウェア攻撃を考慮し、継続的にデータをスキャンする必要があります。これを実現できるのはDLだけです。この革新的な新しいソリューションについての詳細は、11月9日（木）の「Deep Instinct Prevention for Storageご紹介ウェビナー」にご参加ください。 <a href="	https://deepinstinct.zoom.us/webinar/register/WN_xjDv-0PQR6Gi9FtJTmWOsg#/registration" target="_blank">ご登録はこちらから</a>。

クラウドストレージおよびNAS環境向けDeep Instinct prevention for Storage を発表