Endpoint_Protection_Platform

デジタル大辞泉

イー‐ピー‐ピー【EPP】

読み方：いーぴーぴー

《endpoint protection platform》エンドポイントの端末をサイバー攻撃から守るためのソフトウエアの総称。一般的なウイルス対策ソフトなどを指す。エンドポイント保護プラットホーム。

ウィキペディア

Endpoint Protection Platform

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/09/10 10:40 UTC 版)

Endpoint Protection Platform（エンドポイントプロテクションプラットフォーム、または、エンドポイント保護プラットフォーム、略称：EPP）は、エンドポイント（PC、サーバー、スマートフォンなど）をサイバー攻撃から保護するために設計された、セキュリティ製品の包括的なプラットフォームである。その主要な機能は、マルウェアが実行される前に感染を防止することである。 EPPは、従来型のアンチウイルスソフトウェア、パーソナルファイアウォール、侵入検知・防止システム（IDS/IPS）など、複数のセキュリティ機能を単一の一元管理ソリューションに統合したものである。単機能のセキュリティツール（例：スタンドアロンのアンチウイルス、個別のファイアウォール）を個別に導入するとコンソールを管理する複雑さとコストがかかるため、一元管理ソリューションが好まれるようになった。したがって、EPPを評価する際には、個々のモジュールの品質だけでなく、それらの機能がどれほど効果的に統合されているかが、セキュリティギャップや運用上の摩擦を生まないための重要な判断基準となる。

概要

EPPの核となる思想は、「事前防御（preventive defense）」または「予防（prevention）」にある。その設計は、脅威がエンドポイントを侵害する前に検知し、ブロックすることに特化している。 具体的には、EPPは悪意のあるファイルやプロセスを特定し、それらの実行を阻止するために、自動的に隔離、駆除、またはブロックする。その目的は、脅威を入り口で阻止することにより、エンドポイントをクリーンな状態に維持することである。この予防的なアプローチにより、EPPは組織のセキュリティ体制における最初の、そして最も基本的な防御層としての役割を果たす。特にゼロトラスト・セキュリティ・モデルにおいて、エンドポイントはセキュリティポリシーを適用するための極めて重要な制御点となる。

シグネチャベース検知

EPPの基礎的な構成要素である従来型アンチウイルス（AV）は、「シグネチャベース検知」（パターンマッチングとも呼ばれる）に依存している。この手法は、ファイルを既知のマルウェアの特徴を記録したデータベース（シグネチャファイル）と比較し、一致するものがないか照合する。 このアプローチは既知の脅威に対しては高い効果を発揮するものの、その性質上、根本的に事後対応的である。シグネチャが存在しない未知のマルウェア、自己を改変するポリモーフィック型マルウェア、そして脆弱性が公表される前に行われるゼロデイ攻撃に対しては無力である。さらに、日々新たに生成されるマルウェアの膨大な量を考慮すると、シグネチャデータベースの更新が追いつかないという現実的な課題も存在する。

次世代アンチウイルス（NGAV）

次世代アンチウイルス（NGAV）は、マルウェア対策の進化形であり、現代のEPPにおける中核技術となっている。NGAVは、従来のシグネチャベースの手法を超え、高度な分析技術を用いて脅威をプロアクティブ（事前能動的）に特定する。この進化は、セキュリティツールが問いかける根本的な質問の変化を意味する。「シグネチャベース検知」である従来型AVに対し、NGAVは「以前に見たことがあるかどうかにかかわらず、この振る舞いは悪意のあるものか？」（インテント、すなわち意図の問い）と尋ねる。攻撃者はファイルのシグネチャ（アイデンティティ）を容易に変更できるが、その悪意ある目的（例：データの暗号化）を達成するためには、悪意のある振る舞い（意図）を示さざるを得ない。したがって、意図を分析するNGAVは、進化し続ける脅威に対してより強固で持続的な防御を提供する。

振る舞い検知

この技術は、プログラムの動作（レジストリキーの変更、ファイルの暗号化、異常なネットワーク通信など）をリアルタイムで監視する。ファイルの構造ではなく、その振る舞いに基づいて悪意のある「意図」を検知するため、実行ファイルを伴わないファイルレス攻撃や未知のマルウェアに対して特に効果的である。

AI・機械学習

AI（人工知能）および機械学習（ML）モデルは、膨大な数の悪意のあるファイルと正常なファイルのデータセットを用いて訓練され、マルウェア特有の特徴を学習する。これにより、EPPは過去に遭遇したことのない新しいファイルに対しても予測的な判断を下し、マルウェアの亜種や新規の脅威を高い精度で識別することが可能となる。

サンドボックス

サンドボックス技術は、疑わしいファイルを安全な隔離された仮想環境（「砂場」）で実行し、実システムにリスクを及ぼすことなくその挙動を観察する手法である。この動的解析により、巧妙に隠されたマルウェアの真の性質を明らかにすることができる。しかし、解析に時間がかかる点や、自身がサンドボックス環境内にいることを検知して活動を停止する回避技術を持つマルウェアには無力であるという限界も存在する。

統合制御機能

現代のEPPは、エンドポイントにおいて多層的な防御（Defense-in-Depth）を構築するため、一連の統合された制御機能を提供する。これらの機能が単一のエージェントに集約されることで、管理が簡素化される一方、技術的な課題も生じる。

• パーソナルファイアウォール: エンドポイントへの、またエンドポイントからのネットワークトラフィックを制御し、ポートやアプリケーションのポリシーに基づいてアクセスを制限する。
• デバイス制御: USBメモリなどの周辺機器の使用を管理し、データの不正な持ち出しやマルウェアの侵入経路を遮断する。
• アプリケーション制御（ホワイトリスト）: 承認されたアプリケーションのみ実行を許可し、不正なソフトウェアの動作を根本的に防ぐ。
• Webフィルタリング: 悪意のあるウェブサイトやフィッシングサイトへのアクセスをブロックし、ドライブバイダウンロードや詐欺被害を未然に防ぐ。
• データ暗号化: デバイスの盗難や紛失時に備え、エンドポイントのディスク上のデータを暗号化して保護する。

EPP導入の課題

過検知・誤検知

EPPの振る舞い検知は、正常なアプリケーションの挙動を悪意のあるものと誤って判断し、「過検知」または「誤検知（False Positive）」を引き起こすことがある。これは、基幹業務アプリケーションをブロックするなど、事業運営に直接的な支障をきたす可能性がある。 したがって、高い検知率を維持しつつ誤検知を最小限に抑えるためのシステムのチューニング、そして誤検知発生時に迅速に問題を解決するためのベンダーのサポート品質は、見過ごされがちだが極めて重要な選定基準となる。

検知できない攻撃

いかなるEPPも100%の防御を保証することはできない。EPPは、特に以下のような攻撃ベクトルに対して依然として課題を抱えている。

• ゼロデイ攻撃: 新たに発見され、まだ修正パッチが提供されていない脆弱性を悪用する攻撃。
• 持続的標的型攻撃（APT）: 正規のツールや窃取した認証情報を利用してシステム内に長期間潜伏し、活動を悟られないようにするステルス性の高い攻撃（Living off the Land）。
• 認証情報ベースの攻撃: 窃取されたパスワードを利用した不正アクセス。EPPはこれを正当なユーザー活動とみなし、悪意のある行為として検知できない場合がある。
• ソーシャル・エンジニアリング: ユーザーを騙して悪意のある操作を自発的に行わせることで、技術的な制御を回避する攻撃。

このEPPが持つ本質的な限界こそが、EPPをEDRで補完し、「侵入されることを前提とする（Assume Breach）」というセキュリティ思想を採用する最も強力な論拠となる。

関連項目

• EDR（Endpoint Detection and Response）
• ゼロトラスト・セキュリティ・モデル
• IDS
• IPS
• アンチウイルスソフトウェア
• パーソナルファイアウォール