標的型攻撃（ひょうてきがたこうげき、英:Targeted Attack）は、IT/ネットワークセキュリティの分野で使用される用語です。この攻撃は、特定の個人、組織、あるいは産業部門を狙い、慎重に計画された手法で実行されます。以下では、標的型攻撃の特徴、手法、対策について説明します。

攻撃者は特定のターゲットを選び、その組織や個人に関する情報を収集します。攻撃者はターゲットのセキュリティ弱点や機密情報を把握し、攻撃を最適化します。

標的型攻撃は通常、標準的な攻撃手法を超える高度な手法が使用されます。例えば、フィッシング、スピアフィッシング、マルウェアの使用、ゼロデイ攻撃などが一般的です。

標的型攻撃は長期間にわたって行われることがあります。攻撃者はターゲットのネットワークに潜伏し、情報を窃取したり、システムを乗っ取ったりするための行動を継続的に実行します。

攻撃者はメールや偽ウェブサイトを通じて、ターゲットに偽の情報を提供することで個人情報や認証情報を入手しようとします。

スピアフィッシングはフィッシングの一種であり、特定の個人や組織を狙ったメールやコンテンツを使用して、ターゲットの信頼を得ようとします。

ゼロデイ攻撃は、ソフトウェアの脆弱性を利用する攻撃です。攻撃者は既知のセキュリティパッチが存在せず、まだ修正されていない脆弱性を悪用します。

標的型攻撃への対策

ターゲットとなる組織や個人はセキュリティ意識を高めることが重要です。フィッシング詐欺などの攻撃に対する警戒心を持ち、偽の情報に引っかかることを避ける必要があります。

アンチウイルス、ファイアウォール、侵入検知システムなどのセキュリティソフトウェアを使用して、異常な活動やマルウェアの検出を行います。

システムやソフトウェアのパッチを定期的に適用することで、既知の脆弱性を修正し、攻撃のリスクを減らすことができます。

ネットワークトラフィックの監視、ログの分析、不審な活動の検出などのセキュリティ監視を実施し、インシデント発生時には迅速かつ効果的な対応を行う必要があります。

標的型攻撃は、ウイルスやワームといった既存のマルウェアに比べてまだ珍しい存在でした。この時期には、一般的なマルウェアがインターネット上で拡散し、大規模な被害をもたらすことが主流でした。

2005年、アメリカ合衆国は中国のハッカーグループによる攻撃を受け、この事件が初めて公に報じられました。この攻撃は、政府機関や国防請負業者などのアメリカの組織に対して行われたものでした。

2010年、イランの核施設に対するサイバー攻撃として有名なStuxnetが発見されました。Stuxnetは、高度な攻撃手法と複数の脆弱性を悪用して制御システムに侵入し、物理的な損害を与える可能性がある攻撃でした。

2011年以降、Advanced Persistent Threat（APT、高度で持続的な脅威）と呼ばれる標的型攻撃が増加しました。これらの攻撃は、政府機関、軍事組織、エネルギー企業、金融機関などの重要な組織を標的としていました。

2013年には、米国の大手小売業者Targetが大規模なデータ侵害を受けました。攻撃者はPOS（Point of Sale）システムに侵入し、数千万人の顧客のクレジットカード情報を盗み出しました。この事件は、標的型攻撃が企業や一般の個人にも影響を与える可能性があることを示しました。

近年、標的型攻撃は政治的な影響力や金銭的な利益を追求するために活用されるケースが増えています。政府や選挙システムへの攻撃、金融機関へのサイバー犯罪、知的財産の窃取などが顕著な例です。

標的型攻撃はしばしばサイバー諜報活動と関連付けられます。組織や国家が他の組織や国家の機密情報を入手するために行われるサイバー攻撃です。

APTは、高度で持続的な脅威を指す用語です。標的型攻撃はしばしばAPTとも呼ばれます。APTは、長期間にわたって目標を監視し、情報を収集するために進んだ手法や攻撃ベクトルを使用します。

標的型攻撃では、攻撃者がターゲットの信頼を悪用し、人間の弱点をついて攻撃を行うことがあります。ソーシャルエンジニアリングは、人々の心理や社会的な手法を利用して情報を入手する技術です。

ランダム攻撃は、特定の組織や個人を狙ったものではなく、ランダムに選ばれたターゲットに対して行われる攻撃です。攻撃者は特定の目的や情報を持っているわけではなく、一般的な脆弱性を悪用して広範囲に攻撃を行います。

マルウェア攻撃は、悪意のあるソフトウェア（マルウェア）を使用して行われる攻撃です。マルウェアはランダムに広まることもありますが、標的型攻撃では特定の組織や個人を標的にして攻撃を行います。

ドス攻撃は、目標システムやネットワークに対して過剰なトラフィックやリクエストを送信することで、正当なユーザーのアクセスを妨害する攻撃です。ドス攻撃は特定の組織や個人を狙ったものではなく、一般的にはサービスの停止や可用性の低下を引き起こすことを目的としています。

PSIRT（Product Security Incident Response Team）は、製品やサービスのセキュリティに関するインシデントへの対応を担当する専門チームです。PSIRTは、セキュリティ上の脆弱性や脅威に対処するために組織内に設置されることが一般的です。以下にPSIRTの詳細な解説を提供します。

製品やサービスのセキュリティに関連する情報の収集、分析、共有を行います。セキュリティ上の脆弱性や脅威に対処するための対策や修正の開発・配布を行います。セキュリティインシデントへの対応プロセスを策定し、適切な対応を実施します。セキュリティ情報の公表や顧客への通知を行い、適切な対策を促します。

新たな脆弱性情報を収集し、その影響範囲や重要度を評価します。

脆弱性への対応策や修正プログラムの開発を行い、顧客や利用者に提供します。

セキュリティインシデントが発生した場合には、迅速かつ効果的に対応します。インシデントの原因分析や修復作業、被害の最小化などを行います。

他の組織やセキュリティコミュニティとの情報共有を通じて、セキュリティ対策の強化や協力関係の構築を図ります。

PSIRTはセキュリティインシデントに迅速かつ組織的に対応するための専門知識とプロセスを持っています。これにより、被害の最小化やリスクの軽減が可能となります。

PSIRTはセキュリティ上の問題や脆弱性に関する情報を適切に顧客や利用者に提供することで、被害の拡大や攻撃のリスクを軽減します。

PSIRTは脆弱性や脅威の情報を収集・分析し、製品やサービスのセキュリティ対策の改善に役立てます。これにより、継続的なセキュリティ向上が図られます。

セキュリティインシデントへの対応は、コンピューターやネットワークの普及とともに重要性を増してきました。最初期のセキュリティインシデント対応組織の一つとしては、1988年に設立された"Computer Emergency Response Team"（CERT）があります。CERTは、アメリカのカーネギーメロン大学のソフトウェアエンジニアリング研究所（SEI）によって設立され、セキュリティインシデントの対応と情報共有を行いました。

その後、さまざまな組織やベンダーが独自のPSIRTを設立しました。例えば、マイクロソフトは1999年に"Microsoft Security Response Center"（MSRC）を設立し、セキュリティ情報の共有やパッチの配布を行っています。同様に、他の大手テクノロジーカンパニーやセキュリティベンダーも独自のPSIRTを設置し、製品やサービスのセキュリティに対応しています。

PSIRTの概念は、セキュリティコミュニティの共通認識となり、業界標準として広まっています。また、セキュリティに関連する規制や法律の改正により、多くの組織がセキュリティインシデントへの対応体制を整える必要性が高まりました。その結果、PSIRTの設置や運営が一般的となっています。

CSIRTは、広範な情報セキュリティインシデントに対応する専門チームを指します。CSIRTは、組織全体のセキュリティポリシーや手順を策定し、セキュリティインシデントへの対応を行います。PSIRTはCSIRTの一部として機能することもあります。

CERTは、セキュリティインシデントへの対応や情報共有を行う専門チームです。CERTは、組織や国家レベルで設立され、セキュリティインシデントに関する情報やアドバイスを提供します。CERT/CC（Computer Emergency Response Team/Coordination Center）は、1988年に設立された初期のCERTの一つです。

SOCは、組織内でセキュリティ監視、インシデント対応、脅威インテリジェンスなどの業務を行うチームや施設を指します。SOCは、セキュリティイベントの監視・検出、インシデントの対応・復旧、セキュリティ情報の収集・分析などを担当します。

ビッグデータ（Big Data）は、膨大な量のデータを指すIT/ネットワーク用語です。このデータは、通常のデータベースやデータ処理ツールでは効果的に管理・分析できないほど大容量で、高い速度で生成・収集される特徴があります。

ビッグデータは非常に大量のデータを含んでいます。これには、センサーデータ、Webログ、ソーシャルメディアの投稿、トランザクションデータなどさまざまな情報が含まれます。

ビッグデータは、構造化データ（テーブル形式）、半構造化データ（XML、JSONなど）、非構造化データ（テキスト、画像、音声など）のさまざまな形式のデータを含んでいます。

ビッグデータは高速に生成される傾向があります。これには、リアルタイムデータストリーム、センサーデータの連続的な生成、オンライントランザクションなどが含まれます。

ビッグデータを処理・分析するためには、特殊なツールや技術が必要です。以下にいくつかの主要なビッグデータ技術を挙げます

ビッグデータは通常、複数のノードやサーバーに分散して保存されます。分散データ処理フレームワーク（例：Apache Hadoop）を使用することで、膨大なデータセットを複数のノードで並列処理することができます。

ビッグデータの一部はリアルタイムで生成されるため、データストリーム処理技術（例：Apache Kafka）を使用して、高速かつリアルタイムにデータを処理できます。

ビッグデータを効率的に保存・検索するために、分散データベースシステム（例：Apache Cassandra）を使用することがあります。これにより、大量のデータを複数のノードに分散して保存し、高いスケーラビリティと可用性を実現できます。

ビッグデータの活用は、企業や組織にさまざまな利益をもたらします。データの分析やパターンの抽出により、マーケティング戦略の最適化、顧客行動の理解、製品の改善、予測分析などが可能になります。

また、ビッグデータのプライバシーやセキュリティにも注意が必要です。個人情報や機密データが含まれる場合、適切なデータ保護措置を講じる必要があります。

ビッグデータは現代のデジタル時代において重要な概念であり、データ駆動型の意思決定やイノベーションを促進するために広く活用されています。

インターネットの普及とデジタル技術の進歩により、データの生成と保存が急速に増加しました。Webサイトの登場、オンラインショッピング、ソーシャルメディアなどがデータの急増を引き起こしました。

2001年、アナリストのダグ・レーニングは、ビッグデータの特性を「3V」として提唱しました。それは、ボリューム（大量のデータ）、バラエティ（多様なデータ形式）、速度（高速なデータ生成と処理）を指しています。

Googleはビッグデータの処理と分析において画期的な技術を開発しました。2003年、GoogleはGoogle File System（GFS）という分散ファイルシステムを発表し、大規模なデータの保存と処理を実現しました。また、2004年にはMapReduceという分散データ処理フレームワークを発表し、大規模なデータセットの並列処理を可能にしました。

Googleの技術をもとにしたオープンソースのビッグデータ処理フレームワークであるApache Hadoopが2006年に誕生しました。Hadoopは、分散データ処理と分散ファイルシステムを提供し、ビッグデータの処理と分析を効率的に行うことができます。

ビッグデータの概念と技術が広まるにつれて、ビッグデータの処理・分析に関連するさまざまな技術やツールが開発されました。NoSQLデータベース、データストリーム処理、機械学習、人工知能などの分野がビッグデータの活用に貢献しました。

ビッグデータは現代のデジタル時代において重要な概念となり、データ駆動型の意思決定やイノベーションを推進するための基盤となっています。ビッグデータの発展により、企業や組織は大量のデータを収集し、分析することで新たなビジネスの展開や競争優位の確保を図ることが可能となりました。

データウェアハウスは、異なるデータソースからのデータを一元化し、分析や意思決定のために最適化された形式で格納するサービスです。ビッグデータと同様に大量のデータを処理しますが、ビッグデータは通常、より大規模で多様なデータセットを対象とします。

ビッグデータは通常、バッチ処理によるデータ処理と分析を行いますが、リアルタイムデータ処理はデータの発生時に即座に処理することを重視します。リアルタイムデータ処理はビッグデータ分析の一部として使用されることがありますが、より迅速なデータ処理とリアルタイムの意思決定を可能にします。

データマイニングは大量のデータから有用な情報やパターンを抽出する技術です。ビッグデータはデータマイニングの対象となることが多く、統計分析や機械学習などの手法を使用してデータから洞察を得ることができます。

スモールデータはビッグデータの対義語であり、比較的小規模なデータセットを指します。スモールデータは通常、個別のマシンやデバイスから生成され、容易に処理および分析することができます。

トランザクションデータはビッグデータの対義語であり、特定の取引やイベントに関連するデータを指します。トランザクションデータは通常、個々の取引やイベントの詳細を表す構造化データです。