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最近の情報セキュリティ脅威と 今後の対応について ~今後のパロアルトネットワークス戦略~ パロアルトネットワークス株式会社 シニアビジネスデベロップメントコンサルタント 藤生 昌也 2018年 9月
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Dec 28, 2019

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最近の情報セキュリティ脅威と今後の対応について~今後のパロアルトネットワークス戦略~

パロアルトネットワークス株式会社シニアビジネスデベロップメントコンサルタント藤生 昌也

2018年 9月

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PROTECTING OUR DIGITAL WAY OF LIFE

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破れないものはない

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高度な自動化された攻撃

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月次脅威概要

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Global –マルウェアセッション: 2018年4月国別ワースト10

国・地域 セッション

アメリカ 1171456

ブラジル 551099

日本 382545

イタリア 148344

イギリス 105680

韓国 102547

トルコ 74470

カナダ 68674

中国 66006

台湾 58061

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WildFire分析ファイル数の推移

0

50000000

100000000

150000000

200000000

250000000

300000000

350000000

400000000

Japan Global

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全分析ファイル中の未知マルウエアの割合

0,23%0,09%0,03%0,04%0,05%0,04%0,12%0,09%0,02%0,04%0,04%0,06%0,06%

1,94%2,21%

1,98%

2,43%

3,02%

2,20%

1,24%

2,16%2,06%

1,60%1,24%

1,44%1,18%

0

0,005

0,01

0,015

0,02

0,025

0,03

0,035

Japan Global

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WildFire分析セッション数の推移

0

100000000

200000000

300000000

400000000

500000000

600000000

Japan Global

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全分析セッション中の未知マルウエアの割合

0,76%

4,05%

3,37%3,75%

0,23%0,57%

1,04%1,23%

3,34%

1,74%1,32%

0,47%0,47%

2,83%2,44%

3,59%3,71%

4,45%

2,33%

1,47%

2,42%2,39%2,69%

0,62%0,90%

0,58%

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

17-0817-0917-1017-1117-1218-0118-0218-0318-0418-0518-0618-0718-08

Japan Global

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Global : 2018年4月ワースト業界別

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

Hig

h T

ech

Pro

fess

ion

al a

nd

Man

ufa

ctu

rin

g

Edu

cati

on

Wh

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ran

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ance

No

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d…

Fed

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Serv

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Pro

vid

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Ph

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Aer

osp

ace

and

Oth

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Global – 2018年4月マルウェア セッション数: トップ 5 アプリケーション

アプリケーション セッション数 前月のセッション数

smtp 3015021 2499641

web-browsing 1675099 2151851

pop3 640310 536194

confluence-base 165565 166175

imap 110393 32639

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Global –ワースト10 マルウェア

ファイルタイプ マルウェア 数

PDF BoletoMestre 495325

Microsoft Excel 97 - 2003 Document Shiotob 140463

PDF BoletoMestre 63205

Microsoft Word 97 - 2003 Document GandCrab 62240

Microsoft Word 97 - 2003 Document GandCrab 58182

Microsoft Word 97 - 2003 Document GandCrab 52214

Microsoft Word Document TrickBot 50916

Microsoft Excel 97 - 2003 Document Shiotob 50896

Microsoft Excel 97 - 2003 Document Shiotob 49204

Microsoft Word 97 - 2003 Document GandCrab 47010

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BoletoMestre オンライン決算を悪用した例

出展: https://researchcenter.paloaltonetworks.com/2017/12/unit42-master-channel-the-boleto-mestre-campaign-targets-brazil/

Windowsコンピュータに情報を盗むトロイの木馬を感染させるように設計

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17 | © 2018, Palo Alto Networks. All Rights Reserved.

Global まとめ

2018年3月 2018年4月

ブラジルをターゲットにした不正送金マルウェアキャンペーンがあったため大量のドキュメントがメールにて配信。そのため、ブラジルで検出されたセッションが増加。

Emotet不正送金マルウェアが弊社製品で多数検出。Emotetはメールに添付されたリンクのクリック、もしくは添付されたWordドキュメントに埋め込まれたマクロによる端末にPEファイルがダウンロード。

ワースト10に入ったマルウェアはいずれもドキュメントをメールでばらまくもの。しかも最終的なペイロードは実質以下の3種類のみ。特定の国を狙うものと、不特定多数のものがあり。

・ブラジル向け BoletoMestre

・日本向け Shiotob

・不特定多数向け GandGrab

GandGrabは、下火になってきているランサムウェアの中でも、飛び抜けてアグレッシブに感染を広げているものです。バラマキ型メールだけでなく、Rig Exploit Kit を使って感染させようとする活動も観測。

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2018年 脅威予測

• 医療・ヘルスケア: 機械学習が変える医療とサイバーセキュリティ

• ICS/SCADA: 産業用制御システムや監視制御システムに対するサイバー攻撃の自動検出・自動対応が進む

• クラウドサービス: データは次世代の石油 その完全性に注力を

• 脅威の変遷: ソフトウェアサプライチェーンの大侵害時代が始まる

• 小売業: 安全性の低いデバイス、匿名通貨高騰がもたらす未知の脅威が小売業界に影響

• 法律・規制: 物理的破壊を伴うセキュリティ侵害が増加、規制導入相次ぐ

• IoT: IoT で消失する公私の境界

• エンドポイント: ランサムウェアの蔓延は続く

18 | © 2018, Palo Alto Networks. All Rights Reserved.

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2018

PREDICTIONS &RECOMMENDATIONS

産業用制御システムや監視制御システムに対するサイバー攻撃の自動検出・自動対応が進む

◼ 産業用制御システム (ICS)、監視制御システム(SCADA) は高度サイバー攻撃の標的になりやすい

◼ 2018 年は攻撃への自動検出・自動対応導入が進む

◼ 実証実験で手応えを得た組織の増加

◼ 重要インフラへの大規模攻撃頻発、損害の深刻化

◼ SIEM 機器・センサとシームレスに連携可能かつ設定上の柔軟性が高いセキュリティ製品で自動化を

ICS/SCADA

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セキュリティにも100%はない

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プライベートクラウド

インフラストラクチャ ローカルユーザー

本社

Everywhere: ユーザー/データ/アプリケーション

リモートネットワークセキュリティ

SaaS セキュリティクラウド

セキュリティ

モバイル

セキュリティ

プロキシ

URL/IP

サンドボックス

アンチウイルス

IPS

オーケストレーション

多要素認証

アンチフィッシング

脅威インテリジェンス

エンドポイント向けアンチウイルス

EDR

ホストベース侵入防止システム

フォレンジック

ユーザー行動分析

21 | © 2018, Palo Alto Networks. All Rights Reserved.

Factory

工場

セキュリティ

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大量のアラートとログ

孤立したセキュリティシステムと

手動中心の脅威対応

今日のセキュリティは正常に機能しません

不完全な可視化とリアクティブな防御

22 | © 2017, Palo Alto Networks. All Rights Reserved.

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敵を知り

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匿名を条件に米国・英国・ドイツの304人の脅威の”専門家”を対象に調査を実施

• 回答者のうち、21%は実際の攻撃に関与• 79%は脅威コミュニティに積極的に参加• 全員が最新のハッキングメソッドやツールに精通

攻撃者のモチベーション、手口、考え方を知る

攻撃する側に聞いてみた

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69%は経済的な利益がモチベーション

72%は特に理由なく標的の企業を選んでいる

攻撃者のほとんどは特定の企業を狙うよりも手軽にそして簡単に利益 を得られる標的を選んでいる

攻撃者にとってのモチベーション

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強固なセキュリティ

最初の侵入に40時間以上

費やす

新しい標的に移行

69%の攻撃者は強固なセキュリティが導入されていると分かると攻撃を中止して次の標的に移る

攻撃者はより簡単な標的を探す

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セキュリティ対策が不十分

一般的なレベルのセキュリティ対策を導入している企業でデータを入手するまでに掛かる時間は

平均して 3 日 (70 時間) 程度

簡単なターゲット

侵入から検出までの平均は205日

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攻撃で利用できるツール

シンプル & 自動化マルウェア配信

リモートアクセス改ざんされたWebサイト

…その他多数!

攻撃用ツールの進化

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攻撃者にとってより優位な状況に

サイバー攻撃において攻撃者が優位になるロジック

劇的に安いコンピューティング

パワー

有効で自動化されたツール

キット

+ +

入手可能なマルウェア&

エクスプロイト

=

攻撃の成功がより簡単に

$

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進む攻撃者の分業化

https://www.paloaltonetworks.jp/company/in-the-news/2016/160831_unit42-exploring-the-cybercrime-underground-part-2-the-forum-ecosystem.html

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増加・多様化する脅威への対抗

• 攻撃者数の増加と多様化

• 毎月数百万種類見つかる新規のマルウェア

• 様々な動機、リソースそして戦術

• ツール化、自動化、クラウド、サービスが拡充

• ビットコインやダークWeb等、個人を特定される可能性が低い技術が浸透

• 分業化が進み、攻撃者自身の技術レベルが問われなくなってきた

• 攻撃側の参入障壁が低い

• 自助努力で対応可能?

• 膨大なコストとリソース

• 本業へのインパクト

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どうすればいいのか?

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Threats shared with all

脅威情報の共有は攻撃者にとって厄介

39%の攻撃は脅威情報の共有があれば防御されていたと思う

33 | © 2017, Palo Alto Networks. Confidential and Proprietary.

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攻撃者にとって不利な状況を作るために

脅威やリスクについて可視化

手間・コストがかかる攻撃になるようにする

++

新しい脅威に対する防御を自動化

攻撃の成功率を下げる

$= +

脅威

インテリジェンスの共有

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サイバー攻撃ライフサイクル

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攻撃者から見たターゲット

拠点 A 拠点 B 拠点 C

部門 I 部門 II 部門 III

端末 x 端末 y サーバー z

• 内部には多くの端末、サーバ、データがある• 内部に入らないと何もわからない

最初の感染を足がかりにして、内部拡散・移動を行う

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組織のネットワーク構成例

拠点 A 拠点 B 拠点 C

部門 I 部門 II 部門 III

端末 x 端末 y サーバー z

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攻撃ライフサイクルからみた対策

入口対策

出口対策

エンドポイント対策

内部感染対策

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一般的なセキュリティ対策例

拠点 A 拠点 B

部門 I 部門 II 部門 III

端末 y サーバー z端末 x

拠点 C

入口・出口対策

エンドポイント対策

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次世代ファイアウォール - 入口/出口対策 -

• ポート番号やプロトコル・暗号化に関わらず、全てのアプリケーションを識別し、

その中に埋もれる非正常(不明なアプリケーション)通信までもすべて可視化

• IPアドレス、ロケーション、デバイスを問わず、ユーザーを識別および制御

• 全ての通信を利用ユーザ単位で識別して制御&記録

• 脆弱性攻撃、情報漏洩、マルウェア等の既知の脅威に対してリアルタイム防御

• 未知の脅威はクラウド活用でリアルタイム分析して、結果を自動的な防御に

フィードバック

• 従来のネットワーク環境以外に、仮想化環境ならびにモバイル環境に対しても

同様のセキュリティを提供可能

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次世代エンドポイントセキュリティ Traps – エンドポイント対策 -

マルウェア/ランサムウェア阻止

エクスプロイト/ファイルレス攻撃を阻止

標的型攻撃の阻止

正確な阻止:既知と未知の両方の脅威

攻撃テクニック(ふるまい)による保護

高速な検知 & 高度な攻撃に対する対応

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App-ID(アプリ可視化)

URLフィルタ

脆弱性防御

アンチスパイウェア

アンチウイルス(本体/DNS通信)

ファイルブロッキング

WildFire(サンドボックス)

Botnet検知レポート

Traps

マルウェア(ドロッパー)を含む標的型メール

マルウェア本体(バックドア)のダウンロード

C&C通信

マルウェアサイトへの通信をブロック

既知のマルウェアをブロック

Drive-by-downloadを

ブロック

既知のスパイウェア通信

をブロック

C&Cサイトへの通信をブロック

未知プロトコルや非標準ポートでのHTTPをブロック

通信振る舞いから潜伏端末を発見

既知エクスプロイトをブロック

既知マルウェアをブロック

メール添付のEXEファイルをブロック

未知マルウェアを検知・ブロック

未知マルウェアを検知・ブロック

マルウェアが行うDNS通信をブロック

データ持ち出し

既知のスパイウェア通信

をブロック

外部向けに通信可能なアプリ

を制限

マルウェアが行うDNS通信をブロック

特定種別のファイルの持ち出

しをブロック

未知マルウェア&エクスプロイト

をブロック

未知マルウェアをブロック

攻撃の全てのステージに多層的な機能で対応

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己を知れば

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セキュリティ戦略のためのコンパス

完全な可視化可視化は必須

1素早い脅威対応リアルタイム解析アクション自動化

2 3一貫した

セキュリティセキュリティシステムの

基盤化

4

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ANALYTICS

サイバー攻撃の防止

可視化

ネットワーク エンドポイント クラウド

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可視化

攻撃対象領域の縮小

自動化

マニュアルでの分析工数を削減

サイバー攻撃の防止

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サイバー攻撃の防止

可視化

既知の脅威の防止

攻撃対象領域の縮小

自動化

マニュアルでの分析工数を削減

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サイバー攻撃の防止

可視化

未知の脅威への対策

既知の脅威の防止

攻撃対象領域の縮小

未知の脅威を中和

自動化

マニュアルでの分析工数を削減

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自動化&

革新的な技術活用

自動化&

革新的な技術活用

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自動化された、即効性のある阻止の例

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WildFireは未知を解析判定結果を出すとともに、

脅威インテリジェンスを共有

脅威情報を受け取り、ネットワーク、エンドポイント、クラウドが

新たな脅威を防御するよう更新

Static analysis

Bare metalanalysis

Machinelearning

Dynamicanalysis

1

次世代ファイアウォール、Aperture、Trapsが、未知のファイルやリンクを

WildFireへ送付

EndpointNetworkCloud

2

3

WildFire

malware analysis

Third-party

integration

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プラットフォームの活用

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プラットフォームに必要となる優れた基盤

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次世代ファイアウォール 次世代エンドポイントプロテクション

継続的なクラウドセキュリティ

ネットワークセキュリティ

におけるリーダー

効果的なエンドポイントプロテクション

もっとも完全なクラウドセキュリティ

の提供

市場の3倍の成長率 ランサムウェアとマルウェアファイルレス攻撃エクスプロイト

インライン

APIホスト

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Security Operating Platform

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サイバー攻撃への事前防御

本当に重要な業務への注力

最新のテクノロジーを容易に適用

パロアルトネットワークス、サードパーティ、お客様

自身によるアプリケーション

ベストプラクティスによる容易な運用

コンテキストと分析による業務の自動化

自動化の確立

全方位の自動化を実現するSecurity Operating Platform

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パロアルトネットワークスのプラットフォーム

パロアルトネットワークスのアプリケーション 3rd パーティパートナーアプリ エンドユーザーアプリ

クラウドから提供されるセキュリティサービス

APPLICATION FRAMEWORK & LOGGING SERVICE

ネットワークセキュリティ 次世代エンドポイントセキュリティ クラウドセキュリティ

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次世代ファイアウォールエンドポイント向け

ネットワークセキュリティGlobalProtect /

GlobalProtect cloud service

次世代エンドポイントセキュリティ

Traps

仮想次世代ファイアウォール

VM-Series

クラウドセキュリティサービス(CASB)

Aperture

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ネットワーク

エンドポイント

プライベートクラウド

PREVENTION EVERYWHERE

百戦危うからず

IAAS

SAAS

PAAS

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