ディープ&ダークウェブ
モニタリング
隠れたシグナルをインテリジェンスへ
ヒドゥンチャネルに散在するシグナルをつなぎ、見えなかった脅威のコンテキストを読み解きます
公開情報だけでは見えない脅威まで可視化
ディープ・ダークウェブモニタリングは、多様なヒドゥンチャネルから収集したデータを一つのインテリジェンスとしてつなぎ、断片的な情報だけでは見えない脅威の関係性や背景を分析することで、より迅速かつ正確な対応を支援します。
見えないチャネル、
見極めにくい脅威
可視化されないチャネルに潜む、判断の難しい脅威の兆候
ヒドゥンチャネルの可視性不足
- ダークウェブやTelegramなどのヒドゥンチャネルで、自組織に関連する情報が流通しているかを確認することは容易ではありません。
- 企業や機関には、外部から発信される脅威シグナルを早期に特定し、先制的に対応するためのモニタリング体制が求められています。
流出データ、見えない脅威
- 役職員アカウントや機密データが外部チャネルで流通していても、それが実際の侵害兆候なのか、単なる投稿情報なのかを迅速に判断することは困難です。
- 外部に露出した情報は、フィッシング・アカウント侵害・ランサムウェア・金融詐欺など、二次的な犯罪につながる初期兆候として悪用される可能性があります。
脅威アクターのコンテキスト把握の限界
- キーワードによって関連投稿を発見できても、投稿者が誰なのか、他の犯罪ネットワークとどのようにつながっているのかまで把握するには限界があります。
- 脅威アクターの販売履歴・データサンプル・攻撃ツールなどのコンテキスト的インテリジェンスを活用し、実際に対応が必要な脅威を正確に特定することが重要です。
見えない兆候を
行動につながる脅威インテリジェンスへ
潜在する脅威シグナルを、実行可能なインテリジェンスに変える
ディープ・ダークウェブ モニタリングとは？
ディープ・ダークウェブモニタリングとは、一般的な検索エンジンでは確認が困難なディープウェブ・ダークウェブ・Telegramなどのヒドゥンチャネルに存在する脅威シグナルを検知・分析する活動です。これにより、流出情報・不正取引の兆候・犯罪シグナル・脅威アクターの活動を可視化し、継続的に特定することができます。
影響が発生する前に隠れたシグナルを検知
組織名・ドメイン・アカウント・主要人物・ブランド名・事件関連キーワードなどを基に、秘匿チャネル内の流出情報や脅威兆候を先制的に検知し、外部に露出した情報が犯罪に悪用される前の迅速な対応を支援します。
脅威アクターを追跡し、
犯罪のコンテキストを理解
脅威アクターの投稿履歴・不正取引の兆候・データサンプルを有機的に関連付けて分析し、検知された脅威の実質的な意味や組織への影響との関連性を横断的に検証します。
対応・捜査・予防につながる
意思決定を支援
多角的に分析された脅威情報をもとに、企業のインシデント対応や捜査機関による犯罪の手掛かり把握を支援します。流出資産の機密度と脅威アクターのリスク度を総合的に評価し、組織に適した対応方針を提示します。
脅威データをつなぎ
重大なリスクを可視化
断片化されたデータとコンテキストをつなぐインテリジェンス
ヒドゥンチャネル脅威データのカバレッジ
ヒドゥンチャネルに分散する流出情報や脅威アクターの活動は、個別に収集するだけではその背景やコンテキストを把握することが困難です。S2Wは、広範なデータ収集基盤とDarkBERT基盤のAI分析を活用し、分散したデータと活動履歴を関連付けることで、脅威の流れを可視化します。
広範な脅威データカバレッジ
ディープウェブ、ダークウェブ、Telegramなどヒドゥンチャネル全般の脅威データを確保
クロスコネクション分析基盤
組織名・ドメイン・アカウント・ブランド・流出データ・脅威アクターの活動を横断分析
DarkBERT基盤のAI分析
流出の兆候や犯罪活動のコンテキスト化
インテリジェンスに基づくリスク評価
外部脅威モニタリングにおいて重要なのは、大量のデータの中から実際に対応が必要なシグナルを選別することです。S2Wは、CTI領域における専門分析能力を基に、流出兆候の信頼性・機密度・拡散可能性を評価し、高リスクな脅威を優先的に特定します。
多角的なリスク評価
検知された脅威の信頼性、機密度、拡散可能性に基づくリスク評価
実質的な影響度分析
脅威アクターの活動コンテキストや流出データサンプルに基づく分析
高リスク兆候の選別
即時のインシデント対応（IR）とテイクダウン対象の特定
ヒドゥンチャネル脅威データのカバレッジ
ヒドゥンチャネルに分散する流出情報や脅威アクターの活動は、個別に収集するだけではその背景やコンテキストを把握することが困難です。S2Wは、広範なデータ収集基盤とDarkBERT基盤のAI分析を活用し、分散したデータと活動履歴を関連付けることで、脅威の流れを可視化します。
広範な脅威データカバレッジ
ディープウェブ、ダークウェブ、Telegramなどヒドゥンチャネル全般の脅威データを確保
クロスコネクション分析基盤
組織名・ドメイン・アカウント・ブランド・流出データ・脅威アクターの活動を横断分析
DarkBERT基盤のAI分析
流出の兆候や犯罪活動のコンテキスト化
インテリジェンスに基づくリスク評価
外部脅威モニタリングにおいて重要なのは、大量のデータの中から実際に対応が必要なシグナルを選別することです。S2Wは、CTI領域における専門分析能力を基に、流出兆候の信頼性・機密度・拡散可能性を評価し、高リスクな脅威を優先的に特定します。
多角的なリスク評価
検知された脅威の信頼性、機密度、拡散可能性に基づくリスク評価
実質的な影響度分析
脅威アクターの活動コンテキストや流出データサンプルに基づく分析
高リスク兆候の選別
即時のインシデント対応（IR）とテイクダウン対象の特定
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