脅威モデリング

システムの構造や資産を洗い出し、想定される攻撃者と攻撃経路を体系的に列挙して対策を検討する手法。設計段階で弱点を見つけるために行う。

システムの設計段階で、守るべき資産、データの流れ、信頼境界を整理し、想定される脅威とその対策を体系的に洗い出す手法。なりすまし、改ざん、否認、情報漏えい、サービス妨害、権限昇格の6分類で脅威を考えるSTRIDEなどを用い、セキュリティバイデザインを実践する手段となる。

システムやサービスの企画・設計段階からセキュリティを組み込む考え方。後付けでセキュリティ対策を追加するのではなく、設計時点で脅威分析やリスク評価を行い、セキュリティ要件を仕様に反映させる。開発コストの削減と高いセキュリティレベルの実現に寄与する。

標的型攻撃の過程を偵察、武器化、配送、攻撃、インストール、遠隔操作、目的の実行という段階に分けて捉えるモデル。どの段階で断ち切れば被害を防げるかを整理でき、多層的な防御策の設計や検知箇所の検討に用いる。

利用者だけでなく、サーバや端末などの実体（エンティティ）も含めた振る舞いを機械学習で学習し、平常時との差異から異常を検知する技術。定義ファイルに頼らないため、内部不正や未知の攻撃の兆候を捉えやすい。

インシデントや不正行為の原因究明と法的証拠の確保のために、電子的記録を保全・分析する技術と手続。証拠の改変を防ぐ保全手順と、取得から分析までの管理の連続性（証拠保全の連鎖）の記録が重要となる。

攻撃者の手口、使用する基盤、標的の傾向といった情報を収集・分析し、防御の意思決定に使える形にまとめたもの。自組織が受ける前に対策を先回りできるため、検知ルールの整備や優先順位付けに活用される。

Webサイト、SNS、公開データベースなど誰でも入手できる公開情報を収集・分析して有用な知見を得る手法。防御側は脅威インテリジェンスの材料として使い、攻撃側は標的の事前調査に用いる。