リスクベースの脆弱性管理(RBVM)は、脆弱性への比較的新しいアプローチです。RVBMは、利害関係者固有の脆弱性データを人工知能および機械学習機能と組み合わせることで、3つの重要な方法で脆弱性管理を強化します。
より多くのコンテキストでより効果的な優先順位付けを実現。従来の脆弱性管理ソリューションでは、CVSSやNIST NVDなどの業界標準のリソースを使用して重要度を判断します。これらのリソースは、すべての組織で脆弱性の平均的な重要度を判断できる一般性を利用しています。しかし、利害関係者別の脆弱性データがないため、特定の企業での脆弱性の重要度の優先順位が過大評価または過小評価される危険性があります。
例えば、どのようなセキュリティー・チームでも、ネットワーク上のすべての脆弱性に対処する時間やリソースはないため、多くの場合、CVSSスコアが「高」(7.0-8.9)または「重大」(9.0-10.0)の脆弱性を優先します。しかし、機密情報の保管や処理を行わない資産、あるいはネットワークの高価値セグメントへの経路を提供していない資産に「重大」な脆弱性が存在する場合、それらの修復に無駄な時間が使われる可能性があります。
CVSSスコアの低い脆弱性であっても、ある組織にとっては他の組織よりも大きな脅威となることがあります。2014年に発見されたHeartbleedのバグは、CVSSスケールで「中」(5.0)と評価されました。それにもかかわらず、ハッカーはこの脆弱性を利用して大規模な攻撃を実行し、米国大手の病院チェーンの1つから450万人分の患者データを盗み出すという被害をもたらしました。
RBVMは、利害関係者固有の脆弱性データ(影響を受ける資産の数や重要度、資産が他の資産とどのように接続されているか、悪用された場合の損害の可能性など)と、サイバー犯罪者が現実世界でどのように脆弱性を利用しているかについてのデータによってスコアリングを補完しています。また、機械学習を使用して、各脆弱性が組織に及ぼすリスクをより正確に反映したリスク・スコアを策定します。これにより、ITセキュリティー・チームは、ネットワーク・セキュリティーを犠牲にすることなく、優先すべき重大な脆弱性の数を減らすことができます。
リアルタイムの発見。 RBVMでは、多くの場合、脆弱性スキャンを定期的なスケジュールではなくリアルタイムで実施します。さらに、RBVMソリューションでは、より広範な資産を監視することができます。通常、従来型の脆弱性スキャナーの対象はネットワークに直接接続された既知の資産に限定されていますが、RBVMツールでは、オンプレミスやリモート・モバイル・デバイス、クラウド資産、サードパーティー・アプリケーション、その他のリソースをスキャンできます。
自動再評価。RBVMプロセスでは、継続的な脆弱性スキャンによって自動的に再評価が行われる場合があります。従来型の脆弱性管理では、再評価を行うために意図的なネットワーク・スキャンやペネトレーション・テストが必要になることがあります。