ビジネスデータ活用事例集

データ分析が実現するサイバーセキュリティリスクの早期検知と被害額抑制事例

はじめに

サイバー攻撃は高度化・巧妙化の一途を辿り、企業にとって事業継続を脅かす深刻なリスクとなっています。従来の静的なセキュリティ対策やルールベースの検知システムでは、未知の脅威や潜伏期間の長い攻撃への対応に限界が見られています。このような背景から、膨大なデータを収集・分析し、異常や潜在的なリスクを早期に発見するデータドリブンなアプローチがサイバーセキュリティ対策において重要視されています。

本記事では、ある大手金融サービス企業が、データ分析を駆使してサイバーセキュリティリスクの早期検知体制を構築し、実際に被害額の抑制という定量的な成果を上げた事例をご紹介します。この事例は、データ活用がいかにしてリスク管理の有効性を高め、企業のレジリエンス強化に貢献できるかを示す好例となるでしょう。

事例概要：大手金融サービス企業における課題

本事例の主体は、個人向け・法人向けに多岐にわたる金融商品・サービスを提供する大手金融サービス企業です。数千万規模の顧客基盤と、多様なオンラインチャネルを有しており、日々膨大な量のトランザクションデータやシステムログが発生しています。金融業界はサイバー攻撃の主要なターゲットの一つであり、常に高度な脅威に晒されています。

直面していた課題

この企業がデータ活用に取り組む以前、サイバーセキュリティに関して主に以下の課題に直面していました。

• 未知の脅威への対応遅延: 既知の攻撃パターンに基づく検知システムでは、ゼロデイ攻撃や巧妙なソーシャルエンジニアリングを組み合わせた攻撃など、未知の脅威を早期に発見することが困難でした。
• 膨大なアラートノイズと見逃し: システムが出力する大量のアラートの中に、重要なインシデントの兆候が埋もれてしまい、セキュリティ担当者が迅速かつ正確に脅威を特定することが難しい状況でした。これは、過検知による「アラート疲れ」を引き起こし、真の脅威の見逃しにつながるリスクを高めていました。
• インシデント発生時の影響拡大: 脅威の検知が遅れることで、攻撃がシステム内部で拡散し、データ漏洩やサービス停止といった深刻な被害に発展するリスクが高まっていました。被害発生時の復旧コストや事業影響も無視できない規模でした。
• 限定的なリスク評価: 特定のセキュリティイベント単体での評価に留まり、複数のイベントを関連付けて全体的なリスクレベルを判断する仕組みが不十分でした。

これらの課題は、企業の信頼性低下、顧客離れ、 regulatorからの指摘、そして直接的な金銭的損失に直結するものであり、抜本的な対策が求められていました。

データドリブンなアプローチと具体的な取り組み

企業は、これらの課題を解決するために、データドリブンなサイバーセキュリティリスク管理体制の構築に着手しました。具体的なアプローチと取り組みは以下の通りです。

1. 包括的なデータ収集と統合:

   • ネットワークトラフィックログ（ファイアウォール、IDS/IPS）、サーバー・OSログ、認証ログ（Active Directoryなど）、アプリケーションログ（Webサーバー、DB）、セキュリティデバイスログ（EDR, WAFなど）、外部脅威インテリジェンスフィードなど、社内外の多様なセキュリティ関連データを一元的に収集する基盤を構築しました。
   • これらはリアルタイムに近い形でデータレイクに集約され、分析可能な形式に前処理されました。

2. 異常検知モデルの開発と適用:

   • 過去の正常なシステム挙動やユーザーアクティビティのパターンを機械学習モデルに学習させ、そこから逸脱する「異常」を検知する仕組みを開発しました。
   • 具体的には、ユーザーのログイン頻度や時間帯、アクセス元IPアドレス、アクセスしたシステムやデータ、送受信データ量などの行動パターンを分析し、通常と異なる振る舞いをスコアリングするUEBA（User and Entity Behavior Analytics）モデルや、ネットワークトラフィックにおける予期しない通信パターンを検出するモデルを適用しました。

3. リスクスコアリングと優先順位付け:

   • 個々の異常検知アラートやセキュリティイベントに対し、発生源の重要度（クリティカルなサーバーか、一般ユーザー端末か）、過去のインシデントとの類似性、脅威インテリジェンスとの照合結果などを加味し、データ分析に基づいたリスクスコアを付与しました。
   • このスコアを用いてアラートの優先順位を自動的に付け、セキュリティアナリストが対応すべきアラートを絞り込めるようにしました。

4. インシデント対応の自動化・効率化:

   • 高リスクと判断されたアラートに対して、特定の情報収集（関連ログの自動抽出）や、一時的な通信遮断といった初動対応を自動化するSOAR（Security Orchestration, Automation and Response）プラットフォームと連携しました。
   • これにより、セキュリティアナリストはトリアージ（優先順位付け）や単純な初動対応に費やす時間を削減し、高度な分析や封じ込め、復旧といったより重要な業務に集中できるようになりました。

導入したデータ技術や分析手法

この取り組みでは、以下のようなデータ技術や分析手法が活用されました。

• データ収集・処理基盤: ストリーミング処理（Kafkaなど）、分散処理フレームワーク（Apache Spark）、データレイク（クラウドストレージなど）
• データベース: 時系列データベース、分散データベース
• 分析ツール・プラットフォーム: SIEM（Security Information and Event Management）、UEBAツール、SOARプラットフォーム、Notebook環境（Jupyterなど）
• 分析手法: 機械学習（クラスタリング、分類、異常検知アルゴリズム、主成分分析）、統計分析、ルールベース分析との組み合わせ
• 技術要素: Python, R, SQL, 各種クラウドベンダのAI/MLサービス

データ活用によって得られた具体的な成果・効果

データドリブンなアプローチの導入により、企業はサイバーセキュリティリスク管理において以下のような目覚ましい成果を上げることができました。

• 未知の脅威検知率の向上: 機械学習を用いた異常検知モデルにより、従来のルールベースでは検知できなかった未知の攻撃パターンや内部不正の兆候を約40%多く発見できるようになりました。
• 平均検知時間の劇的な短縮: 脅威発生から検知までの平均時間が、従来の約90分から約15分へと短縮されました。これは、被害が拡大する前に対応を開始できる可能性を大幅に高めました。
• インシデント対応リードタイムの短縮: アラートの優先順位付けと初動対応の自動化により、インシデントのトリアージから封じ込め・復旧までにかかる平均リードタイムが約30%短縮されました。
• サイバー攻撃による平均被害額の抑制: 早期検知と迅速な対応の結果、サイバー攻撃が発生した場合の平均被害額がデータ活用導入前に比べて約25%抑制されました。これにより、年間数億円規模の潜在的な損害コスト削減に寄与しました。
• セキュリティ担当者の負荷軽減と効率向上: アラートノイズが削減され、対応すべき重要なアラートに集中できるようになったことで、セキュリティオペレーションセンター（SOC）担当者の業務効率が約20%向上し、より高度な分析やプロアクティブな脅威ハンティングに時間を割けるようになりました。
• ROIの実現: これらの成果を総合的に評価した結果、データ分析基盤構築および関連ツール導入への投資対効果（ROI）は、導入後2年で約180%に達する見込みとなりました（主に潜在的な被害額削減と運用効率化による）。

成功の要因分析

この事例が成功に至った主な要因は以下の通りです。

• 経営層の強力なリーダーシップと投資: サイバーセキュリティリスクを経営課題として捉え、データ活用への投資を惜しまなかった経営層のコミットメントが推進力となりました。
• 部門横断的な連携: ITインフラ部門、アプリケーション開発部門、セキュリティ部門、リスク管理部門が密接に連携し、必要なデータの共有や分析結果の活用をスムーズに行いました。
• 明確なユースケース設定: 漠然としたデータ分析ではなく、「未知の脅威の早期検知」「アラートノイズの削減」といった具体的なビジネス課題にフォーカスし、それらを解決するためのデータ活用戦略を立案しました。
• 専門人材の活用: データサイエンスの専門知識を持つ人材と、サイバーセキュリティの専門知識を持つ人材が協力し、実践的な分析モデルや運用プロセスを構築しました。
• 継続的な改善プロセス: 分析モデルは一度構築して終わりではなく、常に新しい脅威情報やインシデント対応のフィードバックを取り入れながら、継続的に改善・再学習させています。

結論・教訓

この金融サービス企業の事例は、サイバーセキュリティ対策においてデータドリブンな意思決定がいかに強力な武器となるかを明確に示しています。単なるセキュリティツールの導入に留まらず、データを収集・分析し、リスクを定量的に評価・対応する能力を組織として構築することが、増大するサイバー脅威に対抗し、事業を保護する上で不可欠です。特に、早期検知による被害額の抑制という定量的な成果は、データ活用が単なるコストではなく、事業継続とリスクマネジメントにおける重要な投資であることを裏付けています。

今後の展望

この企業では、今後さらにAIを活用した脅威ハンティングの自動化や、セキュリティ対策の有効性をデータに基づいて評価する仕組みの強化を進める計画です。また、業界全体としては、組織間での匿名化された脅威データの共有や、AIモデルの共同開発といった取り組みも進む可能性があります。データドリブンなアプローチは、サイバーセキュリティの分野においても、今後ますますその重要性を増していくでしょう。