サイバーアタックサーフェスのリスク優先順位付けガイド
セキュリティチームのリーダーは、各運用環境で想定される脆弱性のリスクを理解した上で、データに基づいた作業の優先順位を決定する必要があります。しかし、ここ 2 年間で脆弱性は 3 倍に増加し、各チームで分析できる量をはるかに超えています。 Download this whitepaper to learn: CVSS がリスク指標として不十分、優先順位付けのツールとして不合格な理由 最も悪用されやすい脆弱性の予測に機械学習が役立つしくみ 資産の重要度が脆弱性修正の優先順位付けに不可欠な理由 「サイバーアタックサーフェスのリスク優先順位付けガイド」のダウンロードは右のフォームからどうぞ。
リスクベースの脆弱性管理 : 最大のリスクをもたらす脆弱性に集中...
脆弱性が多すぎて管理できていない ? 新しいアプローチを試してみてはいかがですか。 セキュリティチームは、チームの処理能力を超えた脆弱性に対処しています。限られた、しかも価値あるリソースを無理してでもすべての業務に対応させようとすると、業務は非効率になり、担当者は手に負えない量の作業量で過労状態に陥ることになりかねません。全くリスクのないような脆弱性を修復することに貴重な時間を浪費するのは是非とも避けたいことです。 リスクベースの脆弱性管理を導入することで、優先順位付けプロセスを自動化することができます。実際に悪用されるリスクの高い脆弱性、つまりビジネスにとって最も大きな被害を与える脆弱性を特定することができます。e ブック「最大リスクをもたらす脆弱性に集中する」は、次の内容について解説しています。ダウンロードして、ご一読ください。 リスクベースの脆弱性管理の導入で、「何を最初に修復すべきか?」がどのように解決できるか 従来の脆弱性管理では、今日のデジタル世界に対応できない理由 CVSS が優先度付けツールとして不十分である理由。脆弱性データ、脅威インテリジェンスや資産重要度などのビジネスコンテキストを考慮することが必須である理由
リスクベースの脆弱性管理実装ガイド
セキュリティチームは脆弱性の対応で先手を打つことに苦戦して、大きな負担を強いられています。従来のアプローチに依存しているとエクスプロイトの可能性の低い脆弱性の修正に時間をとられ、危険な脆弱性をネットワーク上に放置し、対処していれば取り除けるはずのリスクに不必要にさらされる結果になります。 リスクベースの脆弱性管理は、機械学習によって作成されたリスクモデルに基づく、よりスマートな保護体制を実現します。セキュリティチームは、ビジネスにとって短期的に最も高いリスクと予測される脆弱性に焦点をあてることができます。 今こそ、リスクベースの脆弱性管理に移行するときです。リスクベースの脆弱性管理実装ガイド eブックをダウンロードして次の項目についてご一読ください。 RBVM 導入に向けた具体的なアクション 最大限のリスクを最小限の努力で削減できる機械学習 RBVM の 5 段階ライフサイクル