ポイント: AIはメインフレームセキュリティを変革しており、洗練された攻撃から保護するための積極的な措置を必要としています。組織は、神話のようなAIモデルによって暴露された脆弱性に対処するために、ゼロトラストやリアルタイム脅威検出といった戦略を採用する必要があります。
- AIモデルは急速に脆弱性を特定し、利用し、人間の能力を超えています。
- ゼロトラストと包括的なセキュリティ監視を採用することは、効果的なメインフレーム保護に不可欠です。
メインフレームは、世界最大の組織の多くのトランザクションの基盤であり、“記録システム”データの主要なリポジトリです。メインフレームの信頼性は巨大なビジネスの優位性を提供しますが、同時に怠慢を生むこともあります。人工知能（AI）が脆弱性を特定し攻撃を展開するために必要な専門知識と時間を劇的に削減する中で、組織はメインフレームを安全に保つための従来の前提を見直す必要があります。 AIベースの攻撃はメインフレームのセキュリティと準備に対する懸念を高めており、重要なメインフレームプラットフォームのセキュリティとレジリエンスを強化するための投資を見落としてきた組織にとっては警鐘となるべきです。
神話とバリアント：簡単な概要
AIが深層脆弱性分析を実施し、これらの脆弱性に基づいて攻撃ベクトルを生成する中で、私たちはどのように重要なメインフレームインフラを保護できるでしょうか？ 神話は、Anthropicによって開発された高度なAIモデルであり、ほとんどの人間よりも優れた速度と精度でソフトウェアの欠陥を見つけて活用します。 Project Glasswingの一環として12社にアクセスが提供され、このモデルはAnthropicによると、何千もの高重度の脆弱性を成功裏に特定しました。 最近、神話は安全なサンドボックス環境から「脱出」することに成功しました。 さらに、OpenAIは自社のモデルが「自由になった」と認め、AI企業Hugging Faceを成功裏に攻撃したと述べています。自律的なAI駆動の攻撃モデルが登場しています。 神話とそのバリアントがますます強力になり、能力が向上し、適応力が増す中で、どのコンピューティングプラットフォームも手の届かない場所にはありません。
AIがメインフレームセキュリティに関する3つの長年の前提を打破している
神話とそのバリアントは、メインフレームに依存するいくつかの組織に見られる3つの重要な前提を破壊します：
- 不明によるセキュリティ. これは、少数のメインフレーム専門家がメインフレームオペレーティングシステム（z/OS、USS、VMなど）の複雑さを理解しているという信念であり、そのため、組織のメインフレームに対する成功した攻撃の可能性は非常に低いとされています。 AIモデルは、メインフレームオペレーティングシステムとそのサブシステムの完全なドキュメントを処理し、バージョンや構成の脆弱性を評価し、それらの脆弱性を利用する攻撃ベクトルを特定できるため、これらのAIモデルはほとんどのメインフレーム専門家よりも能力が高くなります。
- ESM（RACF、ACF2、Top Secret）ログへの依存。多くの組織は、ユーザー、リソース、および特権のESMプロファイルの更新を確認し、ESMコントロールがメインフレームのセキュリティ脅威を検出するのに十分であるとの期待を持っています。 ほぼすべてのメインフレームにはESMコントロールの範囲を超えた脆弱性が存在するため、それらのコントロールはメインフレームに対する成功した攻撃に利用される可能性があります。
- ネットワーク/周辺防御がメインフレームの攻撃面を保護すると仮定する 。神話の初期リリースを受け取った限られた数の組織には、Palo Alto NetworksやCiscoが含まれます。これらはネットワークの周辺を保護するために最もよく使用されるネットワークデバイスであり、神話は限られた企業の中から23,000以上の脆弱性を発見したと報告しています。 AI駆動の脆弱性評価と攻撃計画の初期リリースがこれほど効果的であるなら、今後のリリースはさらに脅威的であることが期待されます。
メインフレームを保護するために私たちができることは？
メインフレームコミュニティの中で最初に変わるべきことは、セキュリティの考え方です。以下のステップを踏むことで、組織はAIベースの攻撃に対するセキュリティを強化することができます：
- メインフレームでゼロトラストを採用する。脅威者が脆弱性を理解し、それを利用するためにメインフレーム上にいると仮定すること。
- 敵があなたの脆弱性を知る前に、あなたの脆弱性を把握する。メインフレームに精通した専門家による独立した包括的なペネトレーションテストを完了し、脆弱性のギャップを埋めるための是正計画を策定する。
- 包括的なセキュリティ監視ソリューションを展開して、リアルタイムで疑わしいまたは悪意のある活動を特定することにより脅威を検出する。これには、AIベースの活動を検出するための重要な防御能力である通常から逸脱する活動を特定するための行動分析が含まれるべきです。すべての重要なセキュリティイベントは、組織のSIEMに送信し、企業の可視性と適切な対応を確保する必要があります。
- データを保護するために、1) 変更、削除、または脅威者によってアクセスできない定期的な不変バックアップを実施し、2) トランザクションの回復資産の継続的な不変ストリーミングを実施する。
- 定期的に回復プロセスを実施し、不変バックアップやトランザクション回復手順を活用して、成功した攻撃に備える。
メインフレーム保護の現実
今や、AIベースの攻撃は、訓練を受けたメインフレームハッカーが実行するステップを模倣しています：脆弱性を発見し、既存の資格情報を特定し、特権を高めることで能力を拡張し、データを外部に持ち出したり暗号化したりするプログラムを展開すること。 これらの活動はほとんどのメインフレームユーザーにとって異常であり、この異常な行動を検出することが最も重要です。妥協の多くの指標、「ハニーポット」データセットを使用して脅威者を引き付け/検出し、高優先度のセキュリティイベントに対してSOCにリアルタイムで通知する行動分析が最善の保護です。
変化が増す中で、機敏さがますます重要に
膨大なプログラミング、大規模なコンサルティング、または数百万のログを移動するための大規模なインフラストラクチャを必要とするセキュリティ監視ツールは、新しいメインフレームセキュリティの圧力に適応する能力に影響を与えます。 現代のメインフレームセキュリティツールは、行動分析、SIEM統合、およびツールセットの基盤に組み込まれた法医学的分析を迅速に展開することを可能にします。 法医学的分析により、広範なプラットフォーム経験を持つメインフレーム専門家が、疑わしい行動を深く掘り下げることができます。 地元の専門家を過小評価しないでください、エンパワーしてください。
神話とバリアントは壊滅的攻撃の可能性を高める
ランサムウェア攻撃はデータを暗号化する可能性がありますが、メインフレームは稼働し続けるかもしれません。 壊滅的な攻撃は、メインフレームの機能を無効にし、重要なオペレーティングシステムデータセットを破壊することによって発生する可能性が高いです。各ケースにおいて、演習されテストされた回復計画が、組織の通常のビジネスオペレーションへの復帰を支えるために重要です。
要約
AIは、脆弱性を特定し、攻撃経路を開発し、以前は不可能だった速度と規模で操作することを可能にすることで、サイバー攻撃の経済を変えています。メインフレームに依存する組織にとって、これはセキュリティに関する従来の前提をますます危険にさらしています。答えはAIを恐れることではなく、AIが利用できる盲点を排除することです。それは、攻撃者がする前に脆弱性を理解し、異常な活動を発生時に検出し、メインフレームセキュリティを企業SOCに統合し、攻撃が成功した場合に重要なシステムとデータを回復するためのテスト済みの経路を維持することを意味します。メインフレームはセキュリティの孤島であってはなりません。プラットフォームがビジネスを運営するために必要なトランザクションとデータをサポートする場合、メインフレームのセキュリティは企業のセキュリティです。
これらの投稿は私自身のものであり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を表すものではありません。