近年、サイバー攻撃、ハッキング、データ侵害は日常茶飯事となっています。大規模企業であれスタートアップ企業であれ、拡大し続けるサイバー脅威から逃れられる者は誰もいません。企業がすべてのサイバー攻撃を追跡することは不可能ですが、攻撃履歴を常に把握し、自社や他者の失敗から学ぶことは重要です。
機密性はあらゆる組織にとって望ましい特性であり、侵害は容易にそれを損ないかねません。EquifaxやCeXのデータ侵害のような事例は、実効的な法整備とより良い改革を迫る一方で、企業が包括的なサイバーセキュリティソリューションを策定する上で役立つ教訓もいくつかあります。最近発表されたVerizonのデータ侵害レポートから、重要なポイントをいくつかご紹介します。それでは見ていきましょう。
ポイント1：フィッシングは増加し続けている
ほとんどのデータ侵害において、フィッシングは「定番」のハッキング手法として既に定着しています。この手法により、ハッカーは悪意のあるメールやその他の様々な手法を用いて機密データにアクセスすることができます。マルウェアのインストールの約66%はこの方法で行われ、世界のデータ侵害の約43%はフィッシングを前兆として利用しています。
したがって、企業は従業員に対し、疑わしいリンクやその他のクリックベイトについて教育を行う必要があります。また、フィッシング対策に関する積極的なキャンペーンを実施することも重要です。企業が金銭目的の攻撃を目撃していることから、こうした悪質なデータ侵害に対するセキュリティ意識の向上が求められます。
詳しくはこちら：ランサムウェアの仕組み：サイバー攻撃の背後にある戦略を理解する
ポイント2：ランサムウェアはすぐには消えない
近年、ランサムウェアはサイバー攻撃の顔となり、2017年には圧倒的な脅威へと進化を遂げました。ソーシャルエンジニアリング攻撃であれ、フィッシングメールであれ、データ窃盗は非常に一般的であり、既存のランサムウェアインシデントの21%を占めています。これらの数字は、8年に発表されたDBIRレポートと比較して少なくとも2016%増加しています。
ランサムウェアの蔓延を食い止めることは困難ですが、警戒を怠らないことでマルウェアやその他の悪意ある侵入者をシステムから排除することができます。従業員を教育するために、ランサムウェアに関する意識向上トレーニングプログラムを実施している組織もあります。世界的な危機を緩和するには、動的なプログラムが最も効果的かもしれません。
ポイント3：ヘルスケアは脆弱なセクターである
DBIRレポートによると、最近のデータ侵害の約15%が医療業界を標的としており、これは憂慮すべき兆候です。医療分野に関するサイバー脅威を分析すると、DBIRデータは80つの問題点を明らかにしています。XNUMXつ目の懸念は、従業員が機密情報の漏洩において重要な役割を果たしているという不注意です。医療分野特有の侵害の約XNUMX%が、雑多なエラーと権限の不正使用を主な原因としていることは、憂慮すべき事態です。
この二重問題のもう一方の側面は、医療・ヘルスケア分野に特に悪影響を及ぼすランサムウェアの増加です。信じられないかもしれませんが、この分野に関連するマルウェア事件のほぼ72%がランサムウェア攻撃です。
ポイント4：パスワードの怠慢が蔓延している
2017年のDBIRデータによると、ハッキングによるデータ侵害の80%は、盗難されたパスワードを使用しています。この結果、パスワードの不注意が蔓延し、一種のセキュリティ疲れが生じています。組織は、パスワードとその選択の背後にある戦略を評価する必要があります。セキュリティ意識向上キャンペーンは、パスワード中心のトレーニングを強化するための優れたアイデアです。さらに、パスワードの強度は繰り返し発生する問題であり、細心の注意を払って対処する必要があることを理解する必要があります。
ポイント5：プリテキスティングを無視するのは危険
マルウェア、悪意のあるメール、フィッシング攻撃、ランサムウェアの脅威は確かに存在しますが、サイバー空間に悪影響を及ぼすプリテキスティングは、いわばゆっくりと進行する毒のようなものです。プリテキスティングとは、ハッカーが標的に影響を及ぼすために作り出す、説得力のあるシナリオです。金銭的な不足に関するプリテキスティング事件の約88%は、メールを利用しています。メールは、プリテキスティングを送るための一般的な手段です。とはいえ、リスクベースのアプローチについて従業員を教育することで、プリテキスティングと本来の要求を区別できるようになります。この手法には、脅威を特定し、軽減する上で非常に重要な知識評価の実施が不可欠です。
データ侵害は頻繁に発生しており、今後も私たちを悩ませ続けるでしょう。しかし、脅威、リスク、そして損害を最小限に抑えるためには、そこから得られる情報や推論を可能な限り最適な方法で処理することが重要です。
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