* 脅威インテリジェンスの役割: 脅威インテリジェンス チームは、高度なサイバーセキュリティの脅威を検出、理解、回避するための方法論とテクノロジーの調査に特化しています1。
* 根本原因分析: セキュリティ イベントを分析し、高度な脅威を発見し、サイバー攻撃の根本原因に関する洞察を提供する専門知識を備えています1。
* ソリューション提案: 脅威インテリジェンス チームは、分析に基づいて、特定された脆弱性に対処し、A .RTIE1 のセキュリティ体制を強化するためのソリューションを提案できます。
* 予防策: セキュリティ環境の最新の動向に関する知識により、将来の攻撃を防ぐための予防策を推奨できます1。
* Dell セキュリティ基盤の達成:Dell セキュリティ基盤の達成に関するドキュメントでは、サイバーセキュリティ インシデントの理解と対応における脅威インテリジェンスの重要性が強調されています1。
脅威インテリジェンス チームの能力は、サイバーセキュリティの課題に効果的に対処するための A.RTIE の要件と一致しています1。

* 二重恐喝型ランサムウェア: このタイプのランサムウェアは、ファイルを暗号化するだけでなく、バ​​ックアップや共有、ネットワーク、クラウド ドライブの暗号化も試みます1。
* 攻撃方法: 攻撃者はまず機密データを盗み出してから暗号化し、身代金を支払わない場合はデータを公開すると脅します。そのため、「二重恐喝」と呼ばれます1。
* 組織への影響: この方法では、被害者の機密データが公開されたり販売されたりするリスクがあるため、身代金を支払うよう被害者に圧力をかけることが強まります1。
* 予防と対応: 組織は、オフサイトおよびオフライン バックアップを含む堅牢なバックアップ戦略を実装し、ランサムウェアやデータ侵害への対処を含むインシデント対応計画を用意する必要があります1。
二重恐喝型ランサムウェア攻撃は、データ暗号化の脅威とデータ漏洩の脅威が組み合わさり、被害組織への潜在的な損害を大幅に増大させるため、特に危険です1。

* 多要素認証 (MFA) 定義:MFA では、ユーザーはリソースにアクセスする前に複数の形式の ID を提示する必要があります1。
* セキュリティ強化:MFA は、ユーザーが知っている情報 (パスワードなど)、ユーザーが所有している情報 (スマートフォンなど)、ユーザー自身に関する情報 (指紋など) を組み合わせることで、セキュリティを強化します1。
* 不正アクセスに対する保護: この方法は、1 つの要素 (パスワードなど) が侵害された場合でも、攻撃者がアクセスするには他の要素が必要であることを保証することで、不正アクセスから保護します1。
* 規制への準拠:MFA は、組織がパブリック クラウドに移行する際に不可欠な、さまざまな規制やクラウド セキュリティ制御に準拠するのに役立ちます1。
* Dell の MFA への取り組み: Dell 独自のセキュリティ ガイドラインでは、MFA の重要性を強調しており、データの整合性を保護し、サインイン プロセス中にセキュリティをさらに強化するという Dell の取り組みを反映しています1。
MFA は、機密性の高いリソースやデータにアクセスするための強力なセキュリティを提供するため、特に .RTIE のシナリオに適しています。これは、安全な内部ネットワーク内にいない可能性のある外部ユーザーにとって非常に重要です。

RTIE が主にさらされるエッジ セキュリティ リスクの種類に関する質問については、次のオプションを分析してみましょう。
* データリスク: データの保存、処理、送信に関連するリスクを指します。
.RTIE は、コンテンツを共有したりアプリ内購入を行うプラットフォームを備えたソーシャル メディア企業であるため、大量のデータが取り扱われており、適切に保護されていない場合は危険にさらされる可能性があります。
* モノのインターネット (IoT) リスク: これには IoT デバイスに関連するリスクが含まれますが、RTI は IoT デバイスを専門とする企業ではなくソーシャル メディア企業として説明されているため、このコンテキストには当てはまらない可能性があります。
* 保護リスク: これは、会社の資産を保護するために実施されている全体的なセキュリティ対策を指す場合があります。A.RTIE は一部のアプリケーションをパブリック クラウドに移行し、VPN 経由でアクセス可能な内部ネットワークを運用しているため、これらの資産の保護は非常に重要です。
* ハードウェア リスク: これは、ネットワークの物理コンポーネントに関連するリスクです。ケース スタディではハードウェアの脆弱性に関する具体的な詳細は提供されていないため、これが主な懸念事項ではない可能性があります。
ケース スタディでは、データの処理、クラウドへの移行、安全なソリューションの必要性に重点を置いていることから、データ リスクは .RTIE がさらされる最も関連性の高いエッジ セキュリティ リスクであると考えられます。コンピューティングとデータ作成の分散化、およびデータ センターのようにエッジを物理的に保護できないことにより、エッジで処理および保存されるデータに対するリスクが増大します。
Dell Security Foundations Achievement のような評価試験の準備をする際には、提供された学習教材を徹底的に確認し、主要な概念を理解し、それをケース スタディで提示されたシナリオに適用することが重要です。準備がうまくいくことを祈っています。

* ユーザー分析: UEBA システムは、ユーザーの行動を分析して、通常のアクティビティのベースラインを確立し、異常を検出します12。
* 脅威の検出: ベースラインからの逸脱を監視することで、UEBA は侵害されたアカウントや内部脅威などの潜在的なセキュリティ脅威を検出できます12。
* データ分析: UEBA ソリューションは、組織内のさまざまなソースから大量のデータを取り込んで分析し、疑わしいアクティビティを特定します12。
* 行動分析: UEBA は行動分析を使用して、ユーザーが通常組織のシステムやデータとどのようにやり取りするかを理解します12。
* 機械学習と自動化: 高度な機械学習アルゴリズムと自動化を採用して、分析を洗練し、時間の経過とともに異常検出の精度を向上させます12。
UEBA は、セキュリティ監視に対する包括的なアプローチを提供するため、A.RTIE にとって不可欠です。これは、ユーザー ベースの多様で動的な性質と IT 環境の複雑さを考えると非常に重要です12。