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ランサムウェア侵入、発見はデータ窃取の後に——シンガポール企業の調査
シンガポールのランサムウェア被害組織のうち、データ窃取後に侵害を検知した割合は47％。前年の15％から上昇しました。 攻撃者がネットワーク内にとどまっていた期間は、検知まで平均約2.5週間でした。 攻撃の試行件数やAI関連のリスク調査は、侵害の検知遅れとは別の指標です。
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研究の答え
重要なポイント
- シンガポールのランサムウェア被害組織のうち、データ窃取後に侵害を検知した割合は47％。前年の15％から上昇しました。
- 攻撃者がネットワーク内にとどまっていた期間は、検知まで平均約2.5週間でした。
- 攻撃の試行件数やAI関連のリスク調査は、侵害の検知遅れとは別の指標です。
AI プロンプト
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What do ExtraHop’s findings reveal about Singapore enterprises’ ransomware detection failures—including the rise from 15% to 47% detecting b. Article summary: ExtraHop’s findings point to a failure to detect intrusions before attackers achieve their objectives—not simply a failure to prevent entry. The reported jump in detection only after data theft, together with roughly 2.5. Topic tags: general, education, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, cha
シンガポールのランサムウェア被害では、侵入を防げなかったことだけでなく、侵入後の発見が遅れている実態が浮かびました。ExtraHopの調査を伝えた報道によると、被害組織の47％は、社内データが盗まれた後になって初めて侵害に気づきました。攻撃者がネットワーク内にいた期間も、検知まで平均約2.5週間に及んでいます。6
被害の発覚がデータ窃取後に
データを盗まれた後に侵害を検知したシンガポールのランサムウェア被害組織の割合は、前年の15％から47％へ上昇しました。差は32ポイントです。攻撃者の平均潜伏期間、つまりネットワーク内に侵入してから発見されるまでの時間は、約2.5週間と報告されています。6
この2つの数字は、別々の側面を示しています。47％はデータ窃取と発見の前後関係、約2.5週間は検知までに攻撃者がネットワーク内にいた時間です。合わせて見ると、被害が深刻化する前に異常を調べ、侵入を封じ込める機会を逃している可能性がうかがえます。ただし、これだけで検知が遅れた原因や、すべての組織で同じ経過をたどったかどうかまでは分かりません。
攻撃の試行と侵害の確認は別の数字
カスペルスキーによると、2025年にシンガポールの企業を狙ったエクスプロイト攻撃を7万件以上ブロックしました。東南アジア全体では、同種の攻撃が200万件以上に上ったとされています。37
これは攻撃の試みの多さを示す数字ですが、侵入が確認された件数や被害企業数、ランサムウェア被害の件数とは異なります。攻撃の圧力を示す背景情報としては参考になりますが、ExtraHopが報告した検知の遅れの原因を説明したり、個々の攻撃と被害を結びつけたりするものではありません。
AI関連の数字は何を測っているのか
別の調査を紹介したシンガポールの報道では、回答者の32％が、AIエージェント、自律型AIの基盤、生成AIアプリケーションを自社最大のサイバーセキュリティリスクとして挙げました。37 また、QBEの別調査では、シンガポール企業の39％が過去1年間に少なくとも1件のAI関連サイバー事象を経験したと回答し、調査対象市場の中で最も高い割合でした。
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ただし、前者は企業が認識するリスク、後者は報告された事象についての数字です。AI関連の事象が、必ずしも確認済みの情報漏えいや侵害を意味するわけではありません。
ExtraHopは、組織の85％がAIに起因するセキュリティインシデント、データ露出、またはニアミスを経験したとも報告しています。2 これは組織単位の数字であり、シンガポールだけの調査結果として扱ったり、QBEの割合と直接比較したりすることはできません。シンガポールのサイバーセキュリティ庁も、AIの影響を受けた脅威環境が複雑化していると述べています。
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一方、暗号化通信の可視性、アラート疲れ、正規の業務に見える活動、強い権限の不正利用に関するシンガポール固有の割合や、身代金要求を受けて初めて攻撃に気づいた割合の上昇については、ここで参照できる資料から裏付けを確認できません。別の報告には身代金要求の段階で発覚した割合に関する異なる数字がありますが、提示された抜粋からはシンガポール固有の結果とは確認できません。8 また、特定の脅威グループがシンガポールでどの順位にあるかという情報も、参照資料では確認できません。これらを、ExtraHopの検知結果を説明する確定情報として扱うことはできません。
防御側にとっての課題
確認できる範囲で最も明確なのは、報告されたシンガポールのランサムウェア事例では、データが盗まれた後に発覚することが少なくなく、攻撃者が発見までネットワーク内にとどまっていたという点です。6 この数字だけでは、どの防御策が機能しなかったのか、あるいはAI、特定の攻撃グループ、特定の侵入経路が遅れを引き起こしたのかは判断できません。
企業にとっての実務上の課題は、不審な動きを見つけてから、調査・確認し、対応するまでの時間を短くすることです。ネットワークやアカウントの異常な動きをどれだけ早く調べられるか、何が起きたかを特定できるか、侵入を封じ込められるかを見直す必要があります。攻撃を入口で防ぐ対策も重要ですが、カスペルスキーのブロック件数を成功した侵入の証拠と取り違えてはいけません。ExtraHopの調査が示すのは、侵入を許した後の検知と対応力も評価する必要があるということです。
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シンガポールのランサムウェア被害組織のうち、データ窃取後に侵害を検知した割合は47％。前年の15％から上昇しました。
最初に検証する重要なポイントは何ですか?
シンガポールのランサムウェア被害組織のうち、データ窃取後に侵害を検知した割合は47％。前年の15％から上昇しました。 攻撃者がネットワーク内にとどまっていた期間は、検知まで平均約2.5週間でした。
次の実践では何をすればいいでしょうか？
攻撃の試行件数やAI関連のリスク調査は、侵害の検知遅れとは別の指標です。