「インサイダー脅威」

インサイダー脅威

インサイダー脅威の定義

インサイダー脅威とは、従業員、契約者、またはサードパーティのパートナーなど、組織内の個人によって組織のセキュリティやデータに脅威が生じるリスクを指します。これらのインサイダーは、故意または無意識に、許可されたアクセスを悪用して機密データの機密性、完全性、または可用性を損なう可能性があります。組織内の者は重要なシステムや情報に広範なアクセスを持っていることが多いため、これは重要なサイバーセキュリティ上の懸念です。

インサイダー脅威はさまざまな形で現れ、その動作のさまざまな側面を理解することで、組織が自己防衛をより一層強化することができます。

インサイダー脅威の動作方法

1. 悪意ある意図: 一部のインサイダーは故意に機密データを盗み、漏洩させ、または損傷し、組織を害するか、個人的な利益を得るために行動します。これは、競合他社に専有情報を販売したり、企業スパイ活動を行ったり、業務を混乱させたりすることを含む可能性があります。

   • 例: 2015年、Teslaの従業員Guangzhi Caoは、Autopilot技術のソースコードを盗み、中国のスタートアップ企業と共有したとして告発されました。盗まれた情報は数百万ドルの価値があり、Teslaの競争優位性を危険にさらす可能性がありました。

2. 過失: 意図しないインサイダー脅威は、従業員が無意識のうちにセキュリティを妥協するときに発生します。たとえば、パスワードの誤った公開、フィッシング詐欺の被害に遭う、または未保護のネットワークを使用するなどです。過失による行動も深刻なセキュリティ侵害につながる可能性があります。

   • 例: 2014年、JPMorgan Chaseはフィッシングメールをクリックした従業員により大規模なデータ侵害を受けました。攻撃者は銀行のネットワークにアクセスし、7,600万人以上の顧客の個人データを侵害しました。これは史上最大のデータ侵害の1つです。

3. アカウントの侵害: インサイダーのアカウントが外部の攻撃者によって侵害され、盗まれた資格情報を使用して機密データやシステムへのアクセスを獲得することがあります。これらの攻撃者は、セキュリティプラクティスの脆弱性を悪用したり、インサイダーを巧みに操作してログイン資格情報を公開させる社会工学を使用したりします。

   • 例: 2013年のTargetデータ侵害は、第三者のHVAC請負業者から盗まれた資格情報を使用して攻撃者が企業のネットワークにアクセスしたことで発生しました。ネットワーク内に侵入した攻撃者は、マルウェアをインストールし、何百万ものTarget顧客からクレジットカード情報を盗みました。

これらの異なる動作モードを理解することは、組織が適切な対抗策を実施してインサイダー脅威を効果的に防止および検出するのに役立ちます。

予防のヒント

インサイダー脅威によるリスクを軽減するために、組織は以下の予防策を実施できます:

1. アクセス制御: 厳格なアクセス制御と最小特権の原則を実施して、重要なシステムとデータへのアクセスを制限します。必要に応じて、ユーザーアクセスを原則に基づいて定期的に見直し、更新します。

2. 従業員トレーニングと意識向上: 従業員に対して包括的なサイバーセキュリティトレーニングを提供し、インサイダー脅威のリスクについて理解を深めさせます。このトレーニングは、フィッシング、社会工学、機密情報の取扱いのベストプラクティスを含むべきです。

3. 監視と監査: ユーザー活動、特に特権アカウントの監視システムを実装します。これにより、潜在的なインサイダー脅威を示す異常または不正な行動を検出するのに役立ちます。不審な活動を特定するために、定期的に監査ログを見直します。

4. インシデント対応計画: 定期的に更新されるインシデント対応計画を作成し、インサイダー脅威を迅速に対処し、軽減できるようにします。インサイデントの検出、報告、処理に関する明確な手続きを含めるべきです。よく定義された計画があれば、インサイダー脅威による被害を最小限に抑えることができます。

これらの予防策を実施することにより、組織はインサイダー脅威に対する脆弱性を大幅に減らし、機密データとシステムを保護することができます。

関連用語

インサイダー脅威の概念をさらに理解するために、関連用語を探求することが有益です:

• Data Loss Prevention (DLP): 敏感なデータの喪失、妥協、または露出を防ぐための戦略とツール。DLPソリューションは、データアクセス、使用法、および移動を監視し、制御することにより、組織がインサイダー脅威から機密データを特定し、保護するのに役立ちます。

• Privileged Access Management (PAM): 組織内の特権アカウントの使用を管理し、保護する実践。PAMは、特権アカウントの活動を監視し、厳格な管理を実施し、最小特権原則を徹底することにより、重要なシステムとデータを保護します。

• User Behavior Analytics (UBA): 正常な活動からの逸脱に基づいて潜在的なインサイダー脅威を特定するためのユーザー行動パターンの分析。UBAソリューションは、機械学習アルゴリズムとデータ分析技術を使用して、異常を検出し、更なる調査のためのアラートを発します。

これらの関連用語を探求することで、サイバーセキュリティ全体の状況に関する追加の洞察を得ることができ、組織がインサイダー脅威予防への総合的なアプローチを開発するのに役立ちます。