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公開状態のIaaSに対する侵害を防止

SOC向けAIは、脅威を検出し、誤検知を削減し、マルチクラウド環境の複雑さの中でもSOCに明確な可視性を提供するよう設計されています。

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データソース別に分類した脅威の検出結果ダッシュボード。誤検知率の推移をグラフ化し、AWS・Okta・ExtraHopの重大な検出結果を一覧表示している

IaaS の脅威に関する課題

  1. 増大するログ量

    クラウド環境では毎日数百万件のログが生成され、膨大なデータにより重要なセキュリティシグナルがノイズに埋もれてしまいます。その結果、手動での分析は不可能となり、ストレージコストも持続不可能になります。

  2. アラートの過多

    日常的な管理タスクやパブリッククラウド上での通常のエンジニアリング活動によって大量のアラートが発生し、本当に重要なアラートが埋もれてしまいます。

  3. カバレッジの盲点

    開発チームは新しいIaaSサービスを、ルールや従来の異常検知が追随できない速度で活用しているため、継続的にカバレッジのギャップが生じています。

  4. 調査の複雑さ

    クラウド攻撃の調査には、分散したログ、アイデンティティ、構成情報から攻撃経路を再構築する必要があり、すでに不足している高度なクラウド専門知識を持つ人材が求められます。

エクサフォースは膨大なクラウドデータの中からノイズを取り除き、実際の脅威だけを完全な調査結果とともに浮かび上がらせます。

データ概要のチャート

クラウド規模に対応

エクサフォースは、クラウドデータをインテリジェントに重複排除・変換することで、ストレージコストを大幅に削減すると同時に、Exabotsとアナリストが迅速なトリアージ、調査、対応に必要な情報を的確に提示します。

誤検知率のチャート

誤検知アラートを削減

日常的なクラウド活動によって大量に発生するアラートを整理し、誤検知を自動的に除外すると同時に、重要な実脅威をエスカレーションします。

攻撃チェーンのチャート

他では見逃される脅威を検出

エクサフォースは、AWS、GCP、GitHub などにまたがるアイデンティティ、イベント、リソース構成(ワークロード、リポジトリなど)を関連付けることで、分断されたルールでは見落とされがちな複合的な攻撃経路を明らかにします。

誤検知のチャート

調査を簡素化

Exabotsは、分散したログ、アイデンティティ、構成情報から攻撃経路を自動的に再構築し、専門人材を新たに必要とすることなく、チームに必要な高度なクラウド専門知識を提供します。

Accton

エクサフォースは、AIによってAWSとAzureの脅威検出・対応を強化し、当社のSOCの有効性を大幅に向上させました。サードパーティアラートの自動トリアージとルール不要の検出により、対応が効率化され、数十時間を削減できています。その結果、チームは脅威の軽減に集中できるようになり、探索機能によってすべてのクラウドサービスに対する可視性も高まりました。

Paul Kim

Accton CISO兼CIO

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よくある質問

エクサフォースは、クラウドに関する高度な専門知識を持たないチームの調査をどのように簡素化しますか?
従来、クラウド攻撃の調査には、IAMポリシー、VPCネットワーク、コンテナオーケストレーション、ならびにAWS、GCP、Azureにまたがるクラウド固有APIに関する専門知識が必要でした。Exabotsは、分散したログ、アイデンティティ、構成情報から攻撃経路を自動的に再構築し、どのアイデンティティがどのリソースに対してどの操作を実行したのか、そしてその重要性を相関付けて明らかにします。さらに、複雑なポリシー階層における実効権限を解決し、引き受けロールやクロスアカウントアクセスを通じたラテラルムーブメントの経路を可視化し、完全なコンテキストを伴う調査結果を自然言語で提示します。これにより、専門的な解釈を要する生のCloudTrailログではなく、明確な証拠と推奨事項を備えた分析済みの結果をジュニアアナリストでも活用できます。この仕組みにより、SOCチーム全体にクラウドセキュリティの専門知識を展開できます。
エクサフォースは、クラウド環境の膨大なログ量をコストを抑えつつどのように処理しますか?
クラウド環境では毎日数百万件のイベントが生成されるため、従来のSIEMではストレージコストが極めて高額になります。エクサフォースは、セキュリティ主導の最適化を適用し、検知に重要な微細な差異を保持しつつ、真に冗長なイベントのみをインテリジェントに重複排除します。また、低ボリュームでも異常なシグナルを保持しながらベースラインノイズを削減し、権限昇格の試行など重要な低頻度イベントを維持するコンテキスト認識型フィルタリングを実施します。その後、プラットフォームがデータを変換・正規化し、迅速な分析を可能にします。このアプローチにより、従来のSIEMに生ログを取り込む場合と比較して60〜80%のコスト削減を実現しながら、検知カバレッジを拡大できます。これにより、従来はコスト制約により監視が困難だったIaaSサービスも対象に含めることが可能になります。
エクサフォースは、従来のツールでは見逃されるどのようなクラウド脅威を検出しますか?
従来のクラウドセキュリティツールは、単一のデータソースに基づく検知ルールに依存しているため、アイデンティティ、リソース、構成にまたがる多段階攻撃を見逃しがちです。エクサフォースは、フィッシングによる認証情報の窃取から攻撃者インフラ経由のコンソールログイン、一見無害に見えるポリシー変更による権限昇格、引き受けロールを用いたAWSアカウント間のラテラルムーブメント、通常のS3操作を装ったデータ流出、Lambda関数や変更されたセキュリティグループによる永続化など、複合的な攻撃経路を検出します。セマンティックモデルは、AWS、GCP、Azure、GitHub、アイデンティティプロバイダーにまたがるこれらのアクティビティを相関分析し、ログや構成を個別に評価する従来ツールでは特定できない攻撃チェーン全体を再構築します。