
ネットワーク内のダークウェブ脅威を暴く:NDR による高度な検知と対策
ダークウェブの活動は、日常的なネットワークトラフィックの中に潜み、見過ごされがちです。しかし、ネットワーク検出・応答(NDR)プラットフォームを活用することで、これらの隠された脅威を可視化し、AI による検知と行動分析を通じて、ネットワーク全体に及ぶリスクを明らかにすることができます。本記事では、NDR を用いてダークウェブの脅威を検知し、調査するための具体的なステップを探ります。
ダークウェブへの入り口を理解し、NDR を駆使する
ネットワークトラフィックに潜むダークウェブの痕跡
ダークウェブは、Tor ブラウザ、Invisible Internet Project (I2P)、Freenet といった匿名化ツールに依存しており、これらのツールは通信の出所を隠蔽し、トラフィックを暗号化します。しかし、これらの匿名化技術を用いても、ネットワークデータには通信の痕跡が残ります。具体的には、通常とは異なるポートの使用、暗号化されたトラフィックのパターン、Tor のエントリーノードやエグジットノードとの通信などが、ダークウェブへの関与を示す兆候となり得ます。
NDR による包括的な可視性の確保
NDR システムは、ネットワークトラフィックをリアルタイムで監視し、AI、機械学習、行動分析を駆使して疑わしい活動を特定します。さらに、ネットワークアクティビティの包括的な記録を保持することで、過去の状況や文脈を提供します。これらの機能により、NDR は SOC(Security Operations Center)のインフラストラクチャとプロセスに統合され、ダークウェブ関連の脅威を含むサイバー脅威の検知・応答時間(MTTD および MTTR)を大幅に短縮することが可能です。
NDR を活用したダークウェブ脅威の検知と追跡
NDR プラットフォームの導入初期には、通常 30 日間のネットワークベースライン期間が設けられます。この期間中に、プラットフォームは組織の通常のトラフィックパターンを学習します。ベースラインが確立されると、NDR はダークウェブ活動の兆候を自動的にフラグ付けできるようになります。これには、これまで接続実績のない外部 IP アドレスとの新規通信、過剰なピア接続、疑わしいファイル転送プロトコルや異常なドメインへのトラフィック、そしてデータ送信の可能性を示す異常なアウトバウンドトラフィックなどが含まれます。
さらに、Tor の活動を自動検出するように設定することも可能です。デフォルトの Tor ポート(9001、9030、9050)で通信しているデバイスに対する動的なアラートを設定し、トンネルログの異常なパターン(圧縮された TLS ヘッダー、ユニークなネゴシエーション動作、異常に長いセッション、高帯域幅の使用など)を監視します。また、Tor トラフィックのシグネチャ(特徴的なパケット長やハンドシェイクなど)をスキャンし、既知の Tor エントリーノード、リレー、ブリッジ、または難読化ノード(obfs4)への接続を追跡することで、匿名化サービスの使用や頻繁な IP アドレスの切り替えといった兆候を捉えることができます。
I2P および P2P 接続の監視も重要です。I2P ポート(7650–7659)および BitTorrent/P2P ポート(6881–6889)でのトラフィックに対する動的なアラートを設定し、I2P トンネルを示す可能性のある、ランダムまたは外部 IP への高アウトバウンド UDP トラフィックを監視します。また、I2P のピア発見で一般的に使用される、見慣れない IP や不明瞭な UDP ポートへの周期的なスパイクに注意し、Freenet 活動を示す可能性のある、分散された IP アドレス間での長期間にわたる持続的な P2P セッションを検出します。Freenet やその他の匿名化ツールで典型的に見られる自己署名証明書にも注目すべきです。
さらに、疑わしい DNS アクティビティの監視は、.onion アドレスへのクエリ、異常なサブドメイン、匿名化ツールに関連するドメインへのアクセス試行を特定するのに役立ちます。低評価のドメイン、ほとんど使用されないドメイン、または悪意のあるドメインへのクエリ、特に VPN やプロキシに関連するものにフラグを立てます。また、内部 DNS を回避し、代わりに外部 DNS サーバーを使用するデバイスを特定することも、匿名化ツールの使用を示唆する可能性があります。
VPN 接続の監視も不可欠です。既知のコンシューマー VPN プロバイダーへの接続を検出し、非標準の VPN ポート(OpenVPN: 1194、L2TP: 1701)や、OpenVPN、IPSec、WireGuard を介してルーティングされるトラフィックを警告します。
「不可能な移動」(Impossible Travel)や地理位置情報の異常を監視することで、ユーザーやデバイスの IP ジオロケーションデータを使用して、オフィスにいるはずのユーザーが遠隔地からログインしているといった状況を特定できます。また、組織の通常の運用範囲外の疑わしい地域や国からの接続を検出することも重要です。
最終的に、ネットワーク内での「不可能移動」や、検知された地理位置情報や類似の異常を特定することも、ダークウェブ活動の兆候を捉える上で有効です。これは、IP ジオロケーションデータを使用して、ユーザーやデバイスからのログインが、オフィスにいるはずの場所から遠く離れた国から行われている場合などを検出することで実現できます。
NDR によるサイバーセキュリティ体制の強化
脅威インテリジェンスの統合と相関分析
既知のダークウェブ活動と相関させるために、脅威インテリジェンスフィードを統合することが不可欠です。フィードを統合して、ハッシュ、IP アドレス、C2 ドメインなどの侵害指標(IOC)をフラグ付けします。さらに、第三者の脅威インテリジェンスサービスを利用して、組織に関するダークウェブ上の会話やデータ漏洩を監視することも有効です。外部認証情報の監視を通じて、疑わしい場所や侵害された可能性のある場所からのログイン試行を追跡します。
NDR がもたらす検知能力の向上
適切に調整された NDR ソリューションは、組織のダークウェブ活動を検知する能力を大幅に向上させ、全体的なサイバーセキュリティ体制を強化します。Corelight の Open NDR Platform は、統合されたマルチレイヤー検知、ファイル分析、高度なプロトコル監視、包括的な長期ネットワークメタデータ収集といった機能を備えており、これらのダークウェブ検知機能をネットワーク内で有効化する方法について、さらに詳しい情報を得たい場合は、corelight.com を参照してください。
考察:可視化の強化がもたらす将来性と課題
ダークウェブの脅威はますます巧妙化しており、従来のセキュリティ対策だけでは対応が困難になっています。NDR は、ネットワークトラフィックの深層的な可視性を提供することで、これまで見過ごされてきた脅威を可視化する強力なツールとなります。特に、AI と行動分析を組み合わせることで、未知の脅威やゼロデイ攻撃の兆候を早期に捉えることが期待されます。
しかし、NDR の効果を最大限に引き出すには、組織のネットワーク環境に関する深い理解と、継続的なチューニングが不可欠です。ベースライン期間中のアクティブな分析や、脅威インテリジェンスとの連携強化も重要となります。今後は、NDR ソリューションがさらに進化し、より高度な脅威検知能力と自動化された対応機能を提供していくことが予想されます。組織は、これらの技術を積極的に導入し、変化し続けるサイバー脅威ランドスケープに対応していく必要があります。