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ThreatVisionで脅嚁むンテリゞェンスを実践的なセキュリティ刀断ぞ
補品及びサヌビス
ThreatVisionで脅嚁むンテリゞェンスを実践的なセキュリティ刀断ぞ

セキュリティチヌムは日々、倚くのアラヌトや脅嚁情報を扱っおいたす。しかし本圓に重芁なのは、それぞれの情報をどのように刀断し、次の察応に぀なげるかです。特にAPAC地域で事業を展開する組織では、地域特有の脅嚁を螏たえた刀断が求められたす。耇雑な地政孊的情勢に加え、囜家支揎型の攻撃グルヌプが継続的に掻動しおいるこずから、この地域では脅嚁の芋極めがより難しくなっおいるからです。 ThreatVisionは、APACに特化した脅嚁むンテリゞェンスを提䟛し、セキュリティチヌムによっお埗られた情報を珟圚の地域における脅嚁動向ず照らし合わせながら刀断できるように支揎したす。たた、チヌムが盎面する課題や刀断すべき内容に応じお、掻甚すべき脅嚁むンテリゞェンスも異なりたす。 ThreatVisionが次の意思決定を支揎する方法 必芁ずなる脅嚁むンテリゞェンスは、意思決定の堎面によっお異なりたす。脆匱性管理では、どの脆匱性から修正すべきかを客芳的な根拠に基づいお刀断するこずが求められたす。たた、SOCやIRでは、アラヌトの劥圓性を怜蚌し、調査をどこから開始すべきかを刀断するための十分な情報が必芁です。 ThreatVisionは、それぞれの刀断に必芁な脅嚁むンテリゞェンスを提䟛し、状況に応じた意思決定を支揎したす。 経営局ぞ優先的に察応すべきリスクを共有する ThreatVisionは、最近掻発に掻動しおいる攻撃グルヌプや暙的ずなっおいる業皮を可芖化し、それらを最新の攻撃動向ず関連付けお把握できたす。その情報を基に、幅広い脅嚁情報を敎理し、盎近で優先的に察応すべきリスクに焊点を圓おた経営局向けの報告資料を䜜成できたす。 限られた時間で脆匱性の優先順䜍を刀断する Patch Management ReportPMRは、CVSSに加え、TeamT5独自の脅嚁レベル評䟡や、実際に悪甚が確認されおいるかどうかの情報も提䟛したす。これにより、CVSSスコアが高い脆匱性ず、優先的に察凊すべき脆匱性を芋極めるこずができたす。 アラヌトに远加調査が必芁かを刀断する IoC䟵害指暙は、分析担圓者がアラヌトを既知の悪意ある掻動ず照合するために利甚できたす。脅嚁ハンティングツヌルやログ盞関分析は远加の蚌拠を提䟛し、SOCIRチヌムがより詳现な調査が必芁かどうかを刀断するための根拠ずなりたす。こうした情報を組み合わせお怜蚌するこずで、アラヌトに远加察応が必芁かどうかを刀断でき、初動察応をどこから開始すべきかを明確にできたす。 初期調査の仮説を立おる 䟵害の可胜性が疑われる堎合、ThreatVisionは、芳枬された挙動ず関連する攻撃グルヌプや類䌌の攻撃キャンペヌンを関連付けお分析できたす。この脅嚁むンテリゞェンスを基に、䟵害がどのように進行した可胜性があるのか、たた、どこたで圱響が及んでいる可胜性があるのかに぀いお初期仮説を立おるこずができたす。その結果、調査範囲を絞り蟌み、より迅速に封じ蟌めの刀断を行えたす。 ThreatVisionは、さたざたな意思決定の堎面を通じお、組織党䜓が珟圚の脅嚁状況に぀いお共通の認識を持おるよう支揎したす。経営局による戊略的なリスク評䟡から、SOCやIRチヌムによる珟堎での察応たで、各チヌムは党䜓の脅嚁動向ずの぀ながりを保ちながら、それぞれの刀断に必芁な脅嚁むンテリゞェンスを掻甚できたす。 これにより、脅嚁の把握から具䜓的な察応たで、䞀貫した刀断軞に基づいお行動できるようになりたす。

Understanding Modern Cyber Operations in APAC [Podcast Series]
補品及びサヌビス
Understanding Modern Cyber Operations in APAC [Podcast Series]

Cyber threats in APAC are evolving rapidly, shaped by geopolitical tensions, expanding digital infrastructure, and increasingly sophisticated threat actors. This podcast series explains how modern cyber operations actually unfold—from long-term adversary campaigns to real-world incidents across the region. Through these briefings, we explore what recent APAC cases reveal about attacker behavior, how cyber risk varies across industries, and what CISOs must rethink when building intelligence-led defense strategies. Explore the episodes below to better understand the forces shaping today’s cyber threat landscape. Why APAC Has Become the Center of Cyber Conflict APAC has become one of the most contested regions in global cyber operations. This briefing examines how geopolitical tension, economic positioning, and regional infrastructure have made APAC a strategic focal point for advanced threat actors. Listen Now: https://youtu.be/-8SrpuiyHCU How Adversaries Operate Beyond Individual Attacks Modern adversaries do not operate through isolated attacks—they execute long-term campaigns built on persistence, positioning, and adaptation. This briefing explores how understanding attacker behavior provides stronger defensive advantage than focusing on alerts alone. Listen Now: https://youtu.be/2vzVMU-Y2Kc What Recent APAC Incidents Reveal About Modern Cyber Operations Recent APAC incidents, including state-linked activity and ransomware evolution, reveal how adversaries combine operational patience with strategic targeting. This briefing analyzes what real-world cases teach us about modern cyber campaigns. Listen Now: https://youtu.be/a00vHAbfhus How Cyber Risk Manifests Across Regions and Industries Cyber risk does not affect all sectors equally. This briefing explains how regional dynamics and industry exposure shape threat impact—and why intelligence context matters in evaluating provider capability. Listen Now: https://youtu.be/lPrhaiy4CU4 What CISOs Need to Rethink About Threat Intelligence Threat intelligence is no longer about volume—it is about decision support. This briefing outlines what security leaders must reconsider when building resilient, intelligence-led defense strategies in APAC. Listen Now: https://youtu.be/OpTpn7MZjpA Subscribe TeamT5 on YouTube to catch latest threat trend and defense strategy: TeamT5 YouTube Channel

TeamT5 Global Speaking Engagements [2025]
TeamT5 Global Speaking Engagements [2025]

TeamT5 actively shares its latest research findings and threat intelligence at international cybersecurity conferences, industry forums, and technical communities. This page provides a year-by-year archive of our public speaking engagements, highlighting TeamT5's research contributions and ongoing collaboration with the global cybersecurity community. Date Event Topic Speaker Jan. 21-22 JSAC (Japan) Evolution of Huapi Malware: Growing Focus on Edge Devices Yi-Chin Chuang (CTI Researcher), Yu-Tung Chang (CTI Researcher) Apr. 15-17 CYBERSEC (Taiwan) Kimsuky's Ongoing Evolution: Adapting Attack Strategies in Modern Environments Neo Chen (CTI Researcher) No Hunt, No Insight: Threat Hunting Techniques Based on MDR Experience LiYu (Project Manager), Kai (Security Engineer) OffSec Certfrom 0 to 0.5 Jason3e7 (Cyber Security Researcher) The Art of EDR Detection: Strengthening Detection Capabilities Through Evasion Techniques Zeze (Research Engineer), LiYu (Project Manager) How to Enhance Cybersecurity Incident Response Capabilities and Improve Incident Handling Maturity DM Wang (Product Manager) From Boot to Breach: Analyzing UEFI Bootkit Attack Techniques Zeze (Research Engineer) Exploring Network Device Vulnerabilities and Their Link to Attackers Jill Liu (Project Manager), Jason3e7 (Cyber Security Researcher) Jun. 10 The Hague Threat Intelligence Exchange (HagueTIX2025) (Netherlands) KnockHuoDuo Unmasked: The Fruit of China's Evolving Zero-Day Exploitation Strategy Greg Chen (Vulnerability Researcher), Yi-Chin Chuang (Cyber Threat Researcher), Charles Li (Chief Analyst) Sept. 24 Virus Bulletin (Germany) Google Calendar as C2 infrastructure: a China-nexus campaign with stealthy tactics Tim Chen (Cyber Threat Researcher), Still Hsu (Cyber Threat Researcher) Oct. 15~17 CyberCon Melbourne (Australia) Fraud and exploitation in China's global e-commerce boom Li-an Huang (CTI Analyst), Linda Kuo (Senior Threat Intelligence Analyst) Nov. 18~19 Code Blue (Japan) Bypassing Anti-Debugging: A Hybrid Real-Simulated Approach to Rootkit Analysis Yong-Xu Yang, Heng-Ming Fan, Yu Xuan Luo

TeamT5 Global Speaking Engagements [2026]
TeamT5 Global Speaking Engagements [2026]

TeamT5 actively shares its latest research findings and threat intelligence at international cybersecurity conferences, industry forums, and technical communities. This page provides a year-by-year archive of our public speaking engagements, highlighting TeamT5's research contributions and ongoing collaboration with the global cybersecurity community. Date Event Topic Speaker Jan. 21-23 JSAC (Japan) Incident Response at the Edge: Unmasking the Massive Exploitation of Ivanti Greg Chen (Vulnerability Researcher) Sharon Liu (Incident Response Engineer) May 5-7 CYBERSEC (Taiwan) Operation TradeBait: A Phantom Deal, A Real Cyber Trap Tay Cheng, Jessica FangTay Cheng (CTI Researcher) Jessica Fang (CTI Analyst) Practical Implementation of SEMI E187/E188 Standards:Consistent Security Assessment and Application for the Semiconductor Supply Chain DM Wang (Product Manager) Clean Redirects, Dirty SYSTEM: Bug Hunting by Abusing File Operations for Silent Privilege Escalation Sharkkcode (Research Engineer) May 6-8 PIVOTcon (Spain) Know Thy Network, Because They Already Do: A Case Study of SLIME27's Campaign against Telecoms Silvia Yeh (Cyber Threat Intelligence Analyst) Rax Chuang (Cyber Threat Researcher) May 19-20 CyberSec MY (Malaysia) The Evolving Cybersecurity Landscape in APAC: Real-World Threat Cases from Malaysia John Lu (Assistant Vice President,Global Engagement) June 15-19 FIRST Annual Conference (USA) Short Videos, Crypto, and Crime: Inside the Chinese-Speaking Malware Ecosystem Linda Kuo (Senior Threat Intelligence Analyst), Li-an Huang (CTI Analyst)

限られたリ゜ヌスで増倧する脅嚁にどう向き合うか脅嚁むンテリゞェンスが支えるセキュリティ刀断
補品及びサヌビス
限られたリ゜ヌスで増倧する脅嚁にどう向き合うか脅嚁むンテリゞェンスが支えるセキュリティ刀断

サむバヌリスクは、もはや単発の脆匱性や堎圓たり的な攻撃だけで生じるものではありたせん。囜家支揎型の攻撃掻動、ランサムりェア、倖郚に露出したむンフラの悪甚、信頌されたサプラむチェヌン経路の䟵害が重なり合い、脅嚁環境は䞀段ず耇雑になっおいたす。 この傟向は APAC で特に顕著です。政府機関、重芁むンフラ、IT・テクノロゞヌ関連事業者など、瀟䌚や経枈を支える領域が継続的に狙われおいたす。同時に、攻撃者は既存の防埡をすり抜けるため、手口を絶えず倉化させおいたす。 CISO やセキュリティ責任者にずっお、課題は単に「脅嚁が増えおいる」こずではありたせん。より難しいのは、自組織に関係する脅嚁は䜕か、今すぐ察応すべきリスクはどれか、限られたセキュリティ投資をどこに振り向ければ露出を最も効果的に䞋げられるのかを刀断するこずです。 サむバヌ防埡における刀断の壁 倚くの組織は、すでにセキュリティツヌル、脆匱性情報、アラヌトや監芖の仕組みを持っおいたす。しかし、それだけでは刀断に十分ずは限りたせん。珟堎で䞍足しがちなのは、攻撃者の文脈です。なぜ自組織が狙われる可胜性があるのか、攻撃者はどのような手口を䜿うのか、どの領域が悪甚されやすいのかを理解できなければ、攻撃の党䜓像は芋えにくくなりたす。 こうした刀断の壁は、䞻に四぀の圢で衚れたす。 リスク評䟡が曖昧になりたす。 なぜ自組織が狙われるのかが芋えなければ、どのリスクが自瀟にずっお重芁なのか、どれを優先すべきなのかを刀断しにくくなりたす。 投資や察策が分散したす。 本圓に守るべき資産が明確でなければ、防埡リ゜ヌスは広く薄く配分され、重芁な察象に集䞭しにくくなりたす。 初動察応が空回りしやすくなりたす。 攻撃手口や挙動が分からなければ、珟堎は䜕を調査し、䜕を封じ蟌めるべきかを刀断するたでに時間を芁したす。 攻撃の兆候を芋逃しやすくなりたす。 実際の攻撃で珟れやすい痕跡や挙動を螏たえお監芖できおいなければ、初期の掻動に気づきにくくなり、怜知や察応の遅れに぀ながりたす。 ぀たり、問題は情報が足りないこずだけではありたせん。脅嚁の文脈を、タむムリヌな刀断に倉えられないこずが問題です。その刀断がなければ、防埡は埌手に回り続けたす。 攻撃を理解し、防埡の優先順䜍を決める 先手を打぀には、攻撃者がどのように攻撃を進め、どの段階で防埡偎が介入できるのかを理解する必芁がありたす。脅嚁むンテリゞェンスは、単なる静的な IoC リストではありたせん。攻撃がどのように準備され、䟵入に䜿われ、継続的なアクセスに぀ながり、最終的に事業圱響ぞ発展するのかを理解するための刀断材料です。 攻撃者の芖点で防埡を芋盎すこずで、察策はより具䜓的になりたす。特定の業界や環境が探玢されおいる堎合、むンテリゞェンスは自組織の露出を芋盎す手掛かりになりたす。特定の配信手法、マルりェアファミリヌ、悪甚枈み脆匱性が繰り返し確認される堎合、セキュリティチヌムは想定される攻撃経路に優先的に目を向けるこずができたす。C2 通信や関連する䟵害の痕跡が芳枬された堎合には、SOC が監芖や怜知ルヌルを芋盎す刀断にも぀ながりたす。 重芁なのは、被害が出おからむンテリゞェンスを振り返るこずではありたせん。むンシデントが深刻化する前に、刀断ず行動の根拠ずしお掻甚するこずです。 脅嚁むンテリゞェンスは、セキュリティ刀断をどう支えるか 脅嚁むンテリゞェンスの䟡倀は、単に「脅嚁を知る」こずではなく、そこから「䜕を優先しお動くべきか」を刀断できるようにするこずにありたす。以䞋のナヌスケヌスは、異なる階局のセキュリティ業務においお、むンテリゞェンスがどのように刀断を支えるかを瀺しおいたす。 1. 経営報告 地政孊リスク、攻撃者の動向、業界の露出状況を、経営局が理解しやすい優先課題に敎理したす。監芖、投資、リスク蚈画の刀断材料ずしお掻甚できたす。 セキュリティ改善ず脆匱性優先順䜍付け 深刻床スコアだけでなく、実際の悪甚状況、脅嚁掻動、事業圱響を螏たえお、どの脆匱性を先に察応すべきかを刀断したす。 SOCIR 連携 IoC、TTP、ハンティング仮説、怜知ロゞックを掻甚し、SIEM 監芖、アラヌトのトリアヌゞ、初動察応を匷化したす。 むンシデント初動の仮説立お 調査の初期段階で、攻撃者の背景や関連キャンペヌンの情報を䜿い、䟵入経路、圱響範囲、封じ蟌めの優先察象を絞り蟌みたす。 ThreatVision は、脅嚁ランドスケヌプ、攻撃者の挙動、技術的な痕跡、監芖に䜿える知芋を結び付け、実務刀断の土台ずしお掻甚できる圢に敎理したす。これにより、分散したむンテリゞェンスを、経営報告、優先順䜍付け、怜知、調査、初動察応に結び付く具䜓的な行動ぞ倉えるこずができたす。 先手の防埡は、焊点を絞るこずから始たる すべおの脅嚁に同じ緊急床で察応できる組織はありたせん。先手の防埡は、焊点を絞るこずから始たりたす。自組織に最も関係する脅嚁は䜕か、どの資産を優先しお守るべきか、どの行動がリスク䜎枛に぀ながるのかを芋極める必芁がありたす。 脅嚁むンテリゞェンスは、その刀断を支えるものです。攻撃者がどのように動くのかを理解し、自組織に関係するリスクを早い段階で捉え、限られたリ゜ヌスを重芁な刀断ず察策に集䞭させる。これにより、防埡は被害発生埌の察応にずどたらず、より早い段階で䞻導暩を取り戻すための取り組みぞず倉わりたす。

AI゚ヌゞェントがコマンドを実行する時䌁業ぱンドポむント䞊の挙動を把握できおいるか
補品及びサヌビス
AI゚ヌゞェントがコマンドを実行する時䌁業ぱンドポむント䞊の挙動を把握できおいるか

生成AIや自動化技術の急速な進化に䌎い、倚くの䌁業が゜フトりェア開発、運甚管理、業務自動化、デヌタ凊理などの分野で様々なAI゚ヌゞェントを導入しおいたす。 AI゚ヌゞェントは自埋的にタスクを実行する胜力を備えおおり、䟋えば次のような䜜業を行うこずができたす。 システムコマンドの実行 ロヌカルファむルや瀟内デヌタぞのアクセス APIの呌び出しや倖郚サヌビスずの連携 ナヌザヌ指瀺に基づき、耇数ステップのタスクを蚈画・実行 このように、AIが実際のシステム運甚に盎接関䞎するようになる䞭、新たな課題も浮䞊しおいたす。 䌁業は、AI゚ヌゞェントが゚ンドポむント䞊で匕き起こすセキュリティリスクを十分に把握できおいるのでしょうか。 AI゚ヌゞェントがもたらす可芖化の課題 埓来の゚ンドポむント監芖では、セキュリティ担圓者は通垞次のような情報を把握できたす。 システム䞊でどのようなプロセスが実行されおいるか 䞍審なプログラムや異垞な挙動が存圚しないか ファむルやネットワヌク通信にどのような倉化が生じおいるか しかし、AI゚ヌゞェントには埓来のアプリケヌションずは異なる特性があり、゚ンドポむントの可芖化に新たな課題をもたらしおいたす。 AI゚ヌゞェントの動䜜は自然蚀語によるプロンプトを起点ずしおいる ぀の指瀺が耇数のシステム操䜜ぞず倉換される可胜性がある 䞀連の動䜜が継続的か぀高床に自動化されおいる こうした状況を螏たえ、䌁業は次のような問いに向き合う必芁がありたす。 「珟圚、゚ンドポむント䞊でどれだけのAI゚ヌゞェントが皌働しおいるのか」 「AI゚ヌゞェントは機密デヌタぞアクセスしおいないか」 「異垞な動䜜や想定倖の操䜜が発生しおいないか」 システムの挙動からAIの挙動ぞ求められる゚ンドポむント監芖の進化 AI゚ヌゞェントの掻甚が広がるに぀れ、゚ンドポむント監芖の察象も埓来のシステムの挙動から、AIによる操䜜やアクションぞず広がり぀぀ありたす。 これは既存のセキュリティ察策を眮き換えるものではありたせん。むしろ、「AIが䜕を行っおいるのか」「どのようにシステムを操䜜しおいるのか」を理解するための新たな芖点を加えるものです。 その鍵ずなるのが、プロセス単䜍の監芖から、コマンド単䜍での可芖化ず制埡ぞの拡匵です。 これにより䌁業は AI゚ヌゞェントが実際に実行しおいるコマンドを把握できる 行動パタヌンに異垞がないか分析できる AI゚ヌゞェントごずの行動プロファむルを構築できる ようになりたす。 AI゚ヌゞェントの可芖化を実珟するための぀の胜力 AI゚ヌゞェントが皌働する環境を効果的に管理するためには、䌁業は次の぀の胜力を備える必芁がありたす。 1. 可芖化 ゚ンドポむント䞊に存圚するAI゚ヌゞェントずその掻動状況を把握する 環境内にシャドヌAIが存圚するこずを防ぐ 実行されたコマンドや操䜜フロヌを把握する 2. 挙動分析 異垞なコマンドパタヌンを怜出する 機密デヌタぞの想定倖のアクセスや、朜圚的にリスクの高い挙動を特定する 3. セキュリティ統制 既存のセキュリティ補品や防埡ツヌルず連携し、包括的な防埡態勢を構築する ThreatSonar PlusAI゚ヌゞェントの挙動に察する可芖性ず怜出胜力の匷化 AI゚ヌゞェントの挙動監芖に察するニヌズの高たりを受け、TeamT5はThreatSonar Plus包括的゚ンドポむント評䟡プラットフォヌムを提䟛しおいたす。䌁業が既存の゚ンドポむントの保護基盀を拡匵し、AI゚ヌゞェントの実際の動䜜をより深く可芖化できるように支揎したす。 ThreatSonar Plusの䞻な機胜は以䞋のずおりです。 1. AI゚ヌゞェントの挙動の可芖化 ゚ンドポむント䞊のAI゚ヌゞェントの皌働状況を把握する 実行されたコマンドや操䜜フロヌを远跡する 2. コマンドレベルの怜知 AI゚ヌゞェントが実行したコマンドを分析する 異垞たたは朜圚的なリスクを䌎う操䜜パタヌンを特定する 3. 挙動分析 セキュリティチヌムがむンシデントの状況を迅速に把握できるように支揎する ThreatSonar Plusは䞻に「怜出」ず「分析」に特化しおおり、包括的な可芖性ずリスク刀断に必芁な情報を提䟛したす。 単䞀の蚺断スキャンにより、環境内のAI゚ヌゞェントの導入状況ずリスク状況を包括的に把握できたす。 未承認のAI゚ヌゞェントの導入 未承認のAI゚ヌゞェントによるコマンド実行 リアルタむムの遮断・防埡機胜が必芁な堎合は、「 ThreatSonar Anti-Ransomware ゚ンドポむント怜出・察応EDRプラットフォヌム 」ず連携し、䞡補品を組み合わせお䜿甚するこずで、 「挙動怜出→リスク評䟡→リアルタむム保護」 ずいう包括的な゚ンドポむントセキュリティ䜓制を構築できたす。 AI時代における゚ンドポむントセキュリティの考え方 AI゚ヌゞェントは埐々に䌁業内の重芁な実行䞻䜓ずなり぀぀あり、単なる補助ツヌルから「実際にシステムを操䜜する䞻䜓」ぞず倉化しおいたす。 こうした倉化により、゚ンドポむントセキュリティの重点もさらに広がっおいたす。もはやプログラムやシステムを監芖するだけでなく、AIの挙動そのものを理解し、把握しなければなりたせん。AI゚ヌゞェントの可芖性を高め、振る舞い分析の胜力を匷化するこずで、䌁業はAI技術を掻甚しながらも、環境に察する統制ず安党性を維持するこずができたす。 「 ThreatSonar Plus ゚ンドポむント評䟡プラットフォヌム 」ず、「 ThreatSonar Anti-Ransomware 脅嚁分析・察応プラットフォヌム 」は、AI時代においお、より包括的で継続的に進化する゚ンドポむント防埡基盀の構築を支揎するために蚭蚈されおいたす。 AI時代のサむバヌレゞリ゚ンス匷化に぀いお、ぜひお気軜にお問い合わせください。