XDR（Extended Detection and Response）テレメトリとは、メール、エンドポイント、サーバ、クラウドワークロード、ネットワークなど、複数のセキュリティレイヤーやソリューションから収集されるデータを指します。XDRプラットフォームは、アクティビティに関するデータを統合・相関分析することで、既知および未知の脅威の検知・特定を支援し、根本原因の分析を可能にします。
目次
XDRテレメトリを理解する
XDRテレメトリとは XDRテレメトリは、SOC（セキュリティオペレーションセンター）チームに対して、デジタル環境全体から収集されるリアルタイムデータを統合し、実用的なインサイトを提供します。これは、アタックサーフェス（攻撃対象領域）の縮小とプロアクティブなリスク管理を支える重要な要素であり、SOCがデータを集約・相関分析して脅威の可視化、優先順位付け、リスク軽減を支援します。また、データサイロを解消し、より迅速かつ的確なリスクの特定と対応を可能にします。
XDRテレメトリは、時代とともに、単純なイベントログから高度なリアルタイム分析へと進化してきました。初期のアプローチでは基本的なアラート情報しか取得できませんでしたが、それだけでは高度化する脅威への対応には不十分でした。その後、テレメトリの対象範囲は拡大し、行動データ、トラフィックパターン、構成変更、さらにはJA3を活用したTLS（Transport Layer Security）クライアントのフィンガープリンティングまで含めて分析できるようになりました。
AI（人工知能）、ML（機械学習）、および自動化は、XDRテレメトリを活用したプロアクティブなセキュリティ運用において重要な役割を果たし、SOCチームの迅速な対応に必要なコンテキストを提供します。
セキュリティレイヤー別のテレメトリの種類
サイバーセキュリティプラットフォームやソリューション、各種機能は、さまざまなイベントに関するデータを収集します。これらのイベントの量と複雑さは組織によって異なるため、統合された集中型プラットフォームを活用することで、それらを迅速に分析し、優先順位付けすることができます。XDRテレメトリを統合し、安全なハブに集約することで、SOCチームは個別のソリューションごとに情報を確認する負担を軽減できます。これにより、セキュリティイベントを緊急度順に整理して対処できるため、アラートの過負荷を軽減し、セキュリティ運用の負荷を軽減できます。
イベントデータには、ユーザがアクセスしたファイル情報からデバイスのレジストリ変更まで、さまざまな情報が含まれます。主な例は以下のとおりです。
ネットワークイベント
- トラフィックフローのパターン
- ペリメーター（境界）およびラテラル（水平）通信
- 不審な通信トラフィック
- JA3を活用したTLS（旧称SSL（Secure Sockets Layer））のフィンガープリンティング
クラウドワークロード
- 構成変更
- 新規または変更されたインスタンス
- ユーザアカウントのアクティビティ
- プロセス
- 実行されたコマンド
- ネットワーク接続
- 作成またはアクセスされたファイル
- レジストリの変更
メール
- 外部および内部メールのメッセージメタデータ
- 添付ファイルのメタデータ
- 外部リンク
- ユーザアクティビティ（ログインなど）
エンドポイント
- プロセス
- 実行されたコマンド
- ネットワーク接続
- 作成またはアクセスされたファイル
- レジストリの変更
XDRにおけるテレメトリの役割
XDRプラットフォームの有効性を左右する要素の一つは、収集するデータの種類と、そのデータの活用方法です。
独自のネイティブセキュリティスタックを基盤として構築されたXDRプラットフォームは、収集したデータをより深く理解できるという強みがあります。これにより、相関分析、詳細な脅威調査、脅威ハンティングのための分析モデルを最適化するために必要なデータを正確に収集することが可能になります。
主にサードパーティ製品からデータを収集する場合、十分なコンテキストを取得できず、限定的な情報しか得られないことがあります。その結果、組織が直面するリスクや脅威を正確に把握するために必要なテレメトリの種類や詳細度が不足する可能性があります。テレメトリ、メタデータ、NetFlowなどは広く活用されていますが、アラートデータだけでは効果的な分析やインサイトの獲得に必要なアクティビティの詳細が不足する場合があります。テレメトリの構造や保存方法を理解することは、データの取得や検索、アクティビティ分析への活用方法に影響を与えるため、非常に重要です。
ネットワークデータを例にとると、グラフデータベースは非常に効率的ですが、エンドポイントデータにはElasticsearchのようなオープンソースの検索・分析エンジンが適しています。さまざまなデータレイク構造を導入することで、検知、相関分析、検索の高度化に役立ちますが、そのためには、それらが統合型のXDRプラットフォームを介して相互に連携できることが前提となります。
効果的なXDRテレメトリの主な特徴とメリット
環境全体にわたる包括的なデータ分析
XDRプラットフォームは、デジタル環境全体からテレメトリデータを収集し、SOCチームにセキュリティイベントの包括的な全体像を提供します。前述のとおり、最新のXDRテレメトリには、従来のログやアラートにとどまらず、アクティビティデータ、ネットワークフロー、プロセス実行、行動指標なども含まれます。
自動データ相関分析
高度な検出モデルは、さまざまなデータソースをリアルタイムで分析し、相関分析を行うことで、すべてのセキュリティレイヤーにわたる攻撃パターン、不審な挙動、その他のリスク要因を特定できます。これらの知見を活用することで、最新のデータ分析に基づいて優先順位付けされた、より適切な対処につなげることができます。
相互運用性と柔軟なアーキテクチャ
XDRテレメトリを効果的に活用するためには、既存のデータベース、データレイク、および分析エンジンとシームレスに統合できることが重要です。また、さまざまな種類のアクティビティデータに合わせて最適化された、効率的なデータ保存、検索、分析をサポートします。
AIとMLの統合
最新のXDRは、AIとMLの力を活用して、テレメトリストリームをリアルタイムで分析します。モデルは最新の脅威、攻撃手法、リスクの種類に継続的に適応し、高度化する脅威への対応を支援します。予測分析は、サイバー攻撃による侵害が発生する前に不審な行動を検出し、対処するのに役立ちます。これにより、よりプロアクティブなセキュリティ運用が可能になります。これらの高度な統合テクノロジーは、継続的に学習し、変化する脅威に適応します。
XDRテレメトリとSIEMの比較
従来のSIEM（セキュリティ情報およびイベント管理）は、ログやアラートを集約するのに効果的ですが、同じインシデントに関連する複数のアラートを相関分析する際には限界があります。そのため、セキュリティレイヤー全体にわたるテレメトリレベルでの分析が重要となります。
XDRはテレメトリを活用し、アラート情報だけでなく、疑わしい、または悪意のあるアクティビティを特定するための関連するアクティビティも分析します。例えば、Microsoft PowerShellのアクティビティだけではSIEMでアラートが生成されない場合でも、XDRはエンドポイントを含む複数のセキュリティレイヤーにわたるアクティビティを評価し、相関分析することができます。
XDRプラットフォームは、収集したテレメトリデータに対して検出モデルを実行することで、信頼性の高いアラートを生成し、SIEMと連携することで、セキュリティアナリストによるトリアージにかかる負担の軽減につながります。
XDRテレメトリはAIやMLとどのように連携するのですか？
AIを活用したXDRプラットフォームは、膨大なテレメトリデータをリアルタイムで分析し、従来の手法では見落とされがちな微細なパターンや異常を識別できます。この迅速なパターン認識能力により、ゼロデイ脆弱性やネットワーク内でのラテラルムーブメントなど、高度な脅威や潜在的なリスクをより正確に検出できるようになります。
MLは、最新の脅威情報から継続的に学習し、進化する攻撃手法に適応します。これにより脅威の特定精度が向上し、SOCチームは誤検知を減らし、過負荷や混乱に陥ることなく、優先度の高い対応に集中できるようになります。エンドポイント、ネットワーク、クラウド環境全体にわたるデータの相関分析を自動化することで、AIとMLの組み合わせは、ボトルネックの解消、セキュリティ運用の効率化、インシデント対応の迅速化を支援します。
XDRテレメトリの課題は何ですか？
エンドポイント、ネットワーク、クラウド環境、アプリケーションから収集されるテレメトリデータの膨大な量と多様性は、適切に統合および優先順位付けされない場合、情報過多を招く可能性があります。セキュリティチームは、この絶え間なく流入するデータの分析と優先順位付けに苦労し、脅威の見落とし、リソース不足、アラート疲労などのリスクが高まる可能性があります。また、異なるシステム間でテレメトリを統合するには堅牢な相互運用性が求められますが、技術的なサイロ化や独自フォーマットがシームレスな集約の妨げとなることがあります。
正確でリアルタイムかつ関連性の高いデータへ安定的にアクセスすることも課題の一つです。不完全または一貫性のないテレメトリデータは検出モデルの精度を低下させ、誤検知を引き起こしたり、SOCチームが潜在的な攻撃パターンや巧妙な攻撃を見落としたりする原因となります。また、特に政府、金融、医療などの分野では、プライバシーおよびセキュリティに関するコンプライアンス要件への対応も必要です。
さらに、XDRプラットフォームにおけるAI駆動型分析を効果的に展開するためには、十分に訓練されたモデルが必要ですが、その精度は進化する脅威や攻撃手法の影響を受ける可能性があります。加えて、XDRソリューションの運用、調整、拡張に伴う負荷は、特に専門知識や予算が限られている組織にとって負担となる場合があります。
トレンドマイクロのXDRテレメトリへのアプローチとは？
トレンドマイクロのXDRテレメトリへのアプローチは、次世代SOC向けに設計されています。エンドポイント、ネットワーク、メール、クラウドワークロードから収集したテレメトリを統合し、異なるセキュリティレイヤー間のデータを相関分析することで、データサイロを解消し、実用的なインサイトへとつなげながら対応を迅速化します。AI、ML、自動化技術を活用することで、従来のツールでは見逃される可能性のあるゼロデイ脆弱性やラテラルムーブメントなどの脅威をリアルタイムで検出できます。自動化された相関分析とコンテキストに基づくリスク評価により、優先的に対応すべき脅威を特定し、セキュリティチームがより迅速かつ正確に対応できるよう支援します。このアプローチは、相互運用性を重視し、多様な環境やサードパーティ製ソリューションとの円滑な統合を実現することにも役立ちます。
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Joe Leeはトレンドマイクロのプロダクトマネジメント担当バイスプレジデントとして、エンタープライズ向けEメールおよびネットワークセキュリティソリューションのグローバル戦略と製品開発を統括しています。
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