NSM vs AV vs IPS vs IDS vs EDR:あなたのセキュリティ対策に不足しているものは何か?
多くの企業は「ファイアウォールとアンチウイルスを導入しているから安全だ」と考えています。
しかし実際に情報漏えい(Breach)が発生すると、既存の対策だけでは不十分であることが判明します。
その主な原因は、NSM・AV・IPS・IDS・EDRの違いを正しく理解していないこと、そしてそれらをどのように連携させるべきかが整理されていないことにあります。
本記事では、それぞれの役割を明確にし、現代のセキュリティアーキテクチャの全体像を解説します。
なぜ単一のセキュリティ製品では不十分なのか
現在のサイバー攻撃は次のような特徴を持っています。
- 暗号化通信(Encrypted Traffic)を利用
- ファイルレス攻撃
- 振る舞いベース(Behavior-based)
- Living-off-the-land手法
- シグネチャ検知を回避する設計
1つの製品だけでこれら全てを検知することはできません。
そのため、現代のセキュリティには Layered Visibility(多層的な可視化)とLayered Control(多層的な制御) が不可欠です。
それぞれのレイヤーを見ていきましょう。
1. NSM(Network Security Monitoring)
可視化レイヤー
NSMは、ネットワークトラフィックを詳細に分析し、長期的にデータを保存することで、検知およびインシデント調査を支援する仕組みです。
IPSとは異なり、主目的はブロックではなく、監視・記録・分析・フォレンジック支援にあります。
例えるなら、NSMは企業ネットワークの「監視カメラ」です。
NSMが収集するデータ
- フルパケットキャプチャ(PCAP)
- NetFlow / トラフィックメタデータ
- DNSログ
- HTTPログ
- SSL/TLSメタデータ
- Firewallログ
- IDSアラート
NSMの強み
- 社内横展開(Lateral Movement)の検知
- データ持ち出し(Data Exfiltration)の検知
- DNSトンネリングの分析
- デジタルフォレンジック支援
- 過去トラフィックの可視化
攻撃者がFirewallやAVを回避した場合でも、NSMが「何が起きたのか」を明らかにします。
2. AV(Antivirus)
エンドポイントの基本防御
AVは以下のエンドポイントに導入されます。
- Windows
- macOS
- Linux
- サーバー
- 業務端末
既知のマルウェアをシグネチャベースで検知します。
AVの強み
- 既知マルウェアの検知
- 基本的なランサムウェア対策
- 感染ファイルの隔離
AVの限界
- ファイルレス攻撃への対応が弱い
- PowerShell悪用の検知が困難
- Credential Dumpingの可視化が困難
- 高度標的型攻撃(APT)への対応不足
AVは必要ですが、単体では不十分です。
3. IPS(Intrusion Prevention System)
リアルタイム防御レイヤー
IPSはネットワーク経路上にインライン配置されます。
Internet → Firewall → IPS → Internal Network
リアルタイムでトラフィックを検査し、悪意ある通信を遮断します。
IPSの役割
- 悪意あるIPのブロック
- 脆弱性攻撃の防止
- 不審パケットの破棄
- C2通信の遮断
IPSは「入口の守衛」です。
ただし、詳細なフォレンジック分析には向いていません。
4. IDS(Intrusion Detection System)
アラートレイヤー
IDSはトラフィックを監視し、疑わしい挙動を検知するとアラートを生成します。
ブロックは行いません。
誤検知による業務影響を避けたい環境で利用されることが多い仕組みです。
5. EDR(Endpoint Detection & Response)
エンドポイント高度分析レイヤー
EDRはAVの進化形です。
ファイルだけでなく、プロセスの振る舞いを監視します。
EDRが検知できるもの
- 不審なPowerShell実行
- Credential Dumping
- 異常なプロセスチェーン
- Lateral Movement手法
EDRの機能
- 検知
- ブロック
- 調査
- 感染端末の隔離
AVが「警備員」なら、EDRは「調査官」です。
比較表
| システム | 配置 | Detect | Block | 調査能力 | 主な目的 |
|---|---|---|---|---|---|
| AV | Endpoint | Yes | Yes | 低 | 既知マルウェア |
| EDR | Endpoint | Yes | Yes | 高 | 振る舞い検知 |
| IDS | Network | Yes | No | 中 | アラート |
| IPS | Network | Yes | Yes | 中 | 侵入防止 |
| NSM | Network | Yes | 通常No | 非常に高い | 可視化 |
| SIEM | Log Layer | Yes | No | 相関分析 | 統合分析 |
現代のセキュリティアーキテクチャ
多層構造で設計されます。
Endpoints → AV / EDR
Network → IDS / IPS
Traffic Visibility → NSM
Central Log Correlation → SIEM
Automation & Orchestration → SOAR
各レイヤーが互いの弱点を補完します。
System Diagram
flowchart TB
Internet["Internet"] --> FW["Firewall"]
FW --> IPS["IPS (Inline Blocking)"]
IPS --> LAN["Internal Network (LAN)"]
LAN --> EP["Endpoints / Servers"]
EP --> AV["AV (File/Signature Protection)"]
EP --> EDR["EDR (Behavior + Response)"]
LAN --> IDS["IDS (Alerting)"]
LAN --> NSM["NSM (Zeek/PCAP/Flow Visibility)"]
FW --> SIEM["SIEM (Correlation)"]
IPS --> SIEM
IDS --> SIEM
NSM --> SIEM
AV --> SIEM
EDR --> SIEM
SIEM --> SOAR["SOAR (Automation/Orchestration)"]
SOAR --> RESP["Response Actions
- Block IP / isolate host
- Create ticket
- Notify SOC
- Run playbook"]
classDef layer fill:#fff,stroke:#999,stroke-width:1px;
class Internet,FW,IPS,LAN,EP,AV,EDR,IDS,NSM,SIEM,SOAR,RESP layer;
経営層視点:なぜ重要なのか
「FirewallとAntivirusは導入済みです」
その場合、次の問いを投げかけるべきです。
- Lateral Movementは誰が検知するのか?
- 暗号化DNSトンネリングは誰が見るのか?
- 攻撃タイムラインを再構築できるのは誰か?
- EndpointとNetworkの相関分析は可能か?
NSM、EDR、SIEM、SOARはこれらを実現するための基盤です。
まとめ
- AVはファイルを守る
- EDRは振る舞いを守る
- IPSは既知の脅威を遮断する
- IDSは異常を通知する
- NSMは深い可視化を提供する
- SIEMは全体を統合しインテリジェンス化する
現代のセキュリティは単一製品では成立しません。
多層防御と統合的な可視化・対応体制こそが、企業のサイバーレジリエンスを支える基盤です。
Get in Touch with us
Related Posts
- AI搭載 Network Security Monitoring(NSM)
- オープンソース + AIで構築するエンタープライズシステム
- AIは2026年にソフトウェア開発会社を置き換えるのか?経営層が知るべき本当の話
- オープンソース + AIで構築するエンタープライズシステム(2026年 実践ガイド)
- AI活用型ソフトウェア開発 — コードを書くためではなく、ビジネスのために
- Agentic Commerce:自律型購買システムの未来(2026年完全ガイド)
- 現代 SOC における Automated Decision Logic の構築方法(Shuffle + SOC Integrator 編)
- なぜ私たちは Tool-to-Tool ではなく SOC Integrator を設計したのか
- OCPP 1.6によるEV充電プラットフォーム構築 ダッシュボード・API・実機対応の実践デモガイド
- ソフトウェア開発におけるスキル進化(2026年)
- Retro Tech Revival:クラシックな思想から実装可能なプロダクトアイデアへ
- OffGridOps — 現場のためのオフライン・フィールドオペレーション
- SmartFarm Lite — オフラインで使える、シンプルな農業記録アプリ
- ヒューリスティクスとニュースセンチメントによる短期価格方向の評価(Python)
- Rust vs Python:AI・大規模システム時代における言語選択
- ソフトウェア技術はどのようにしてチャンタブリー県の果物農家が価格主導権を取り戻すのか
- AIはどのように金融機会を発見するのか
- React Native およびモバイルアプリで ONNX モデルを活用する方法
- 葉の病害検出アルゴリズムはどのように動作するのか:カメラから意思決定まで
- Smart Farming Lite:センサーに依存しない実践的デジタル農業













