新しくなった AhnLab MDS が E メールを用いた最新攻撃を強力防御
本レポートは、アンラボコリアより発表された内容を翻訳したものです。
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この頃、産業分野や企業の規模に関わらず、E メールを用いた脅威に対する関心が高まっている。
E メールを利用する方法は最もオーソドックスな攻撃手法である。大抵の標的型攻撃が E メールを通じて行われており、ユーザーを騙す方法も政府機関や有名な企業を装ったり、メールのタイトルに履歴書、請求書、著作権といった業務に関連するワードを入れるなど巧妙化している。
添付ファイルの形式 (フォーマット) も変化しつつある。ユーザーに疑われないように、実行ファイルではなく、業務によく使用される Word や Excel、PDF ファイルを添付することが多く、最近では HTML ファイルも増えている。
このような状況から、アンラボは、E メール攻撃への対応力を強化した標的型攻撃対策ソリューション 「AhnLab MDS (以下 MDS)」 の新バージョンをリリースした。
MDS の脆弱性攻撃に対する検知性能の強化および分析情報の共有による脅威対応の効率化を図っている。
E メールを用いた最新攻撃に対応するためのコンテンツフィルタリングを強化
アンラボは E メールを用いた脅威の最新動向を綿密に分析してその結果を MDS の E メール脅威対策機能に反映させた。
企業環境に合わせて疑わしいメールの検知・遮断を柔軟に行えるようにコンテンツフィルターを強化することで、セキュリティ管理者が E メールのヘッダー、タイトル、本文、添付ファイルなどに関して細かくフィルタリング設定できるようにした。YARA ルールの作成オプションも拡大し、企業環境に合った E メールの検知条件と措置方法を設定することができる。
また、さまざまなフォーマットの添付ファイルを用いる最新の E メール攻撃に対応するため、ファイル拡張子の検知・分析対象を拡大して、検知された圧縮ファイルおよび添付ファイルが含まれた E メールファイル (eml) の危険度の表示方法も改善した。
メールタイトルの暗号化キーワードの分析および本文の暗号化フィッシング検知条件を強化して、セキュリティ対策ソリューションを回避するための暗号が設定されているファイルを正確に検知する。
この他にも、新バージョンの MDS は、E メールの除外処理オプションの拡大などセキュリティ管理者がより便利にそして能動的に E メールを管理し脅威に対応できるようにサポートする。
新しい分析エンジンフレームワークを適用し、脆弱性攻撃に対する検知率向上
アンラボ独自の動的コンテンツ分析技術 (DICA、Dynamic Intelligent Content Analysis) が適用された MDS は、サンドボックスによりさまざまなフォーマットの文書ファイル、すなわち非実行 (Non-PE) ファイルを動的分析する。
MDS の新バージョンでは、非実行ファイルの検知性能がさらに強化され、サンドボックスの効率化を図るために新しい非実行ファイル分析エンジンフレームワークが適用された。
この非実行ファイル分析フレームワークを通じて、サンドボックス (仮想マシン) では検知しにくい脆弱性を狙う悪性文書ファイルへの高度な静的分析ができ、文書ファイル内部に含まれた悪性ファイル検知率の向上および文書ファイル内のリンククリックを誘導するフィッシング攻撃などへの効果的な対応を図れるようになる。
内部脅威情報およびクラウド基盤 TI の活用による効率的な対応
アンラボは今年の1月、脅威対応の効率化を図るため MDS デバイスを統合管理する MDS マネージャー (MDS Manager) にビヘイビア (行為) 分析情報の共有機能を追加した。ネットワークをはじめ、E メール区間、ネットワークコネクション区間などに導入された多数の MDS デバイスによるビヘイビア分析結果をネットワーク上で共有する機能である。この機能により、組織内部に設置された MDS デバイスの1つで新しい脅威を検知すると、そのファイルの情報とビヘイビア分析結果を MDS マネージャを通じて共有し、その後別の MDS デバイスで同じファイルを検知しても分析なしに即時対応することができる。
また、最新バージョンの MDS を利用する顧客は、MDS クラウドにより脅威分析の最新情報を活用することができる。
この他にも、別デバイスとの連動機能の改善や企業環境によって MDS をサンドボックス分析専用デバイスとして活用するなど、さらに効率的に脅威に対応することが可能になった。
