不正なアクティビティの検出は、ネットワークセキュリティの重要な側面です。以下に一般的な不正なアクティビティの検出手法をいくつか紹介します。
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ログ分析: システムやアプリケーションのログを分析して不正なアクティビティを検出する方法です。ログにはユーザーのアクセス履歴やイベントの情報が含まれており、異常なパターンや不審な活動を見つけることができます。
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イントラusion Detection System（IDS）/イントラusion Prevention System（IPS）: IDSやIPSはネットワーク上のトラフィックを監視し、不正なアクティビティを検出するためのツールです。不正なパケットや攻撃パターンを検知して、適切な対策を講じることができます。
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セキュリティインシデントおよびイベント管理（SIEM）: SIEMは、異なるソースからのセキュリティイベントを収集し、それらを関連付けて継続的な監視と分析を行うシステムです。異常な振る舞いや不審なパターンを検知することができます。
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ビヘイビア分析: ユーザーやシステムの通常の行動パターンを学習し、それとのずれを検出することで不正なアクティビティを検知します。異常なアクセスパターンや操作の頻度、ファイルの変更などが検出対象となります。
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ハニーポット: ハニーポットは、誘導用の仮想環境やシステムであり、攻撃者を引き寄せてその行動を監視するために使用されます。不正なアクセスや攻撃の試行があると、それを検知して対策を講じることができます。
これらの手法は単体で使用される場合もありますが、一般的には複数の手法を組み合わせることで効果的な不正検出が行われます。また、機械学習や人工知能を活用した高度な不正検出手法も開発されており、常に進化しています。
