QUAXAR
AI活用のサイバー脅威インテリジェンス（CTI）プラットフォーム
実行可能なインテリジェンスを実現するシグナル統合
QUAXARは、AI基盤のサイバー脅威インテリジェンス（CTI）プラットフォームです。
攻撃対象領域管理（ASM）、デジタルリスクプロテクション（DRP）、脅威インテリジェンス（TI）を1つのプラットフォームで運用し、資産露出、情報流出、攻撃インフラ、脆弱性、脅威アクターの活動など、分散した外部脅威シグナルを結び付けます。シグナルスティッチング基盤の分析を通じて、組織に関連する攻撃の流れと悪用可能な経路を把握し、実際の攻撃可能性と組織への影響を反映した対応の優先順位を提供します。
あらゆるエクスポージャーと脅威を、明確な優先順位へ
全ての露出と脅威をつなぎ、対応すべき優先順位を導き出す
企業を狙った攻撃は、露出資産、流出アカウント、脆弱性、脅威アクティビティが連鎖しながら進行します。しかし、それらのシグナルが分散しているため、実際の攻撃につながるリスクを迅速に見極めることは容易ではありません。
QUAXARは、分散した脅威シグナルを関連付けることで、実際の攻撃リスクを評価し、対応の優先順位を判断します。
脅威の統合可視化
組織外の脅威シグナルを一目で把握できる統合可視化
ASM、DRP、TIで確認される資産露出、情報流出、脆弱性、脅威活動を一つのプラットフォームで統合管理し、組織との関連性を中心に分析します。
露出資産、流出情報、脆弱性、脅威データを個別のソリューションで分散管理
組織に関連する中核的な脅威シグナルを一つのプラットフォームで統合管理
シグナル・スティッチング解析
分散した脅威シグナルを攻撃シナリオとして関連付け
露出資産、流出アカウント、攻撃インフラ、脆弱性、脅威アクターの活動間の関係を分析し、個別イベントだけでは見えない攻撃の流れと悪用可能な経路を把握します。
個別イベント中心の分析では、攻撃の流れと関連関係の把握に限界
つながった脅威シグナルに基づいて高リスクの攻撃シナリオを分析
リスク基盤の優先順位付け
実際の攻撃可能性を反映した対応の優先順位
TALONの専門的な分析データと実際の悪用事例、攻撃コードの存在有無、攻撃者の活動、組織への影響度をあわせて分析し、対応の優先順位を提示します。
CVSS、EPSSなど技術指標中心の対応優先順位設定
実際の攻撃可能性と組織への影響を反映した対応順序の決定
実行可能なインテリジェンス
運営と意思決定にすぐ使えるインテリジェンス
AIアシスタントと自動化レポートを通じて、脅威の現状、優先確認事項、推奨対応措置を提供し、セキュリティ運用と意思決定にすぐ活用できるよう支援します。
分析結果を手動で解釈し、対応計画を別途策定
運用フローに合わせた対応措置と意思決定インテリジェンスの確保
3つのインテリジェンス領域を、一つの脅威コンテキストへ
QUAXAR主要機能
攻撃対象領域管理（ASM）
- ドメイン、IP、サーバー、証明書などの外部公開資産を特定
- 新規資産、脆弱性、証明書の有効期限切れなどの変化を継続的にモニタリング
- 流出アカウントと外部公開資産の関連分析により、優先的に対応すべき対象を特定
- CARTによる自動攻撃シミュレーション、セキュリティ検証、および証明書の有効期限・有効性をモニタリング
デジタルリスクプロテクション（DRP）
- 役職員アカウントの流出とアクセス情報の露出のモニタリング
- ブランド詐称・悪用やフィッシングの兆候の検知
- ランサムウェアやデータ流出、ヒドゥンチャネルに基づく脅威シグナルの検知
脅威インテリジェンス（TI）
- IoC、YARA などの検知ルールを提供
- 脅威グループ・キャンペーン・攻撃インフラ・TTPsの関連関係分析
- TALONスコアに基づく脆弱性リスク評価と対応優先順位の提供
エンドツーエンドのインテリジェンス運用
情報収集から対応優先順位の設定、実行支援までを一貫してつなぐインテリジェンス運用プロセス
01
データ収集
- 外部公開資産、流出情報、侵害指標（IoC）、脆弱性、脅威アクターの活動など、多様な出所の脅威データを収集
- 資産・アカウント・インフラ・投稿・脆弱性など、異種データの構造化と蓄積
02
検知とモニタリング
- 公開された資産、新たな脆弱性、アカウント・カード情報流出、 ブランド侵害、ランサムウェアなどの外部脅威の兆候を継続的に検知
- 組織との関連性、リスクレベル、発生時点などを基準に、優先的に確認が必要な脅威シグナルを識別
03
シグナル・スティッチング分析
- 資産、アカウント、攻撃インフラ、脆弱性、脅威アクターなど、分散した脅威シグナルのクロス分析
- ナレッジグラフとマルチドメイン分析を通じて、攻撃の流れ、関連性、悪用可能な経路を把握
04
リスクの優先順位付け
- 実際の悪用事例、エクスプロイトコードの有無、攻撃者の活動状況、組織への影響などを総合的に評価し、リスクを可視化
- TSS（Talon Severity Score）に基づき、脆弱性のリスク評価と対応優先順位を提示
05
実行可能なインテリジェンス
- AIアシスタントと自動レポート機能により、実行可能なプレイブックを自動生成
- SIEM/SOARとの連携により、ワンクリックでの自動対応と主要なセキュリティ運用プラットフォームとの連携を実現
製造
海外の生産施設とグローバル資産の攻撃対象領域の統合管理
海外法人、生産施設、パートナー企業、オンラインサービスが増えるほど、外部への公開資産はさまざまな環境に分散し、管理の死角が拡大します。
分散したグローバルな外部公開資産の識別、未管理資産と脆弱性の優先確認、流出アカウントと公開資産の連携分析、実際の悪用可能性を反映した対応優先順位の設定
世界中に分散した外部公開資産、シャドーIT、証明書、関連脆弱性情報を統合モニタリング
ダークウェブ上で流出したアカウントと露出資産を関連付けて分析し、悪用リスクの高い露出ポイントを優先的に特定するとともに、資産の整理や脆弱性対策の優先順位付けを支援
IT・技術
ダークウェブ・Telegram基盤の攻撃準備の兆候を早期に検知
ダークウェブとTelegramでは攻撃情報が急速に流通していますが、実際に組織の露出資産につながる脅威を見極める必要があります。
企業関連の攻撃情報とアクセス権限販売の 検知や露出資産と脅威情報の連携分析、 攻撃者の活動と組織への影響度の分析、 優先確認対象と対応措置の導出
ダークウェブ・Telegramで流布される脆弱性悪用情報、攻撃ツール、スキャン結果、企業関連情報の流出兆候を継続的にモニタリング
検知された脅威情報を組織の外部露出資産や脆弱性情報と連携分析し、実際の悪用可能性が高い項目と優先対応措置を提示
金融
カード・アカウント流出情報に基づく金融詐欺対応の強化
外部チャネルで流通するカード・アカウント情報は、最新性、重複の有無、組織との関連性によって、実際の対応価値が異なります。
カード・アカウント流出情報のモニタリング、流出データの最新性・重複の有無・組織との関連性の分析、実際の悪用可能性が高い情報の優先分類、FDSなど内部検知体制の対応判断支援
ダークウェブ・Telegramなどで流通するカードやアカウント流出情報を継続的に検知し、流出データの特性と組織との関連性を分析して、優先確認対象を選別
実際の悪用可能性が高い流出情報をFDSなど既存の検知体制の判断根拠として活用できるよう支援し、金融詐欺対応と顧客アカウント保護を強化
