クレデンシャルスタッフィング（Credential Stuffing）とは？

クレデンシャルスタッフィング（Credential Stuffing）とパスワードスタッフィング（Password Stuffing）の違いを理解する

クレデンシャル・スタッフィング攻撃は、時にはパスワード・スタッフィング攻撃とも呼ばれ、サイバーセキュリティにおいて大きな懸念となっています。これらの攻撃はサイバー犯罪者にとって比較的実行しやすい一方で、セキュリティチームが検知するのは難しいものです。始める前に、クレデンシャル・スタッフィングとパスワード・スタッフィングの違いを整理しましょう：

• Credential Stuffing：この攻撃は、ハッカーが盗まれたユーザー名とパスワードの組み合わせ（多くの場合、過去のデータ侵害から入手されたもの）を使って、さまざまなWebサイトやサービスにまたがる複数のユーザーアカウントへ不正アクセスすることで発生します。ここでの重要な要素は、再利用されたクレデンシャル（認証情報）の悪用です。
• Password Stuffing：対照的に、パスワード・スタッフィングの意味は、侵害で入手した完全な「ユーザー名＋パスワード」の組み合わせに必ずしも依存せずに、一般的または過去に漏えいしたことのあるパスワードのリストを使って、異なるユーザー名に対して試行することに典型的に焦点が当たります。

Credential Stuffing はどのように機能するか

クレデンシャル・スタッフィングでは、再利用されたユーザー名とパスワードを悪用します。その結果、攻撃者は複数のサイトにまたがるログイン試行を自動化でき、未授权アクセスを獲得しやすくなります。

• データ収集（盗まれた認証情報の入手）
  • 認証情報の出所： 攻撃者は通常、さまざまなWebサイトやサービスにおける過去のデータ侵害から、盗まれたユーザー名とパスワードの大規模なデータセットを入手します。これらのデータセットは、多くの場合、ダークウェブやその他の不正なプラットフォームで入手可能です。
• 自動化された攻撃のセットアップ
  • ボットネットまたはスクリプト： 攻撃者はボット、スクリプト、または自動化ソフトウェアツール（例：Sentry MBA または Snipr）を使用して攻撃します。これらのツールは、盗まれた認証情報をログインフォームに素早く入力することで、大規模なログイン試行を処理できます。
  • プロキシネットワーク： 検知を回避するために、攻撃者はしばしばプロキシサーバーやVPNを使って実際のIPアドレスを隠します。これにより、レート制限の仕組みを回避でき、ログイン失敗が多すぎた後にアカウントがブロックされるのを防ぐことができます。
• 攻撃の実行
  • 大量のログイン試行： 攻撃者のボットは、盗まれたユーザー名とパスワードの組み合わせを1つずつ使って、Webサイトにログイン要求を送信します。多くのユーザーは複数のプラットフォームでパスワードを使い回しているため、攻撃者は有効な組み合わせが別のサービスでも機能することを期待します。
  • 資格情報のバリエーション： 攻撃者は、複数のサイトで成功する可能性を高めるために、資格情報を少しだけ変更することがあります（例：数字や特殊文字を追加するなど）。
  • 量とスピード： これらの攻撃は非常に効率的で、数千回、場合によっては数百万回ものログインを素早く試みるように設計されています。
• 攻撃後の活動
  • 情報の収集： 공격者がアカウントにアクセスできるようになれば、クレジットカード番号、住所、その他の個人情報などの価値ある情報を抽出できます。
  • アクセスの収益化：盗まれた、または侵害された認証情報/アカウントは、ダークウェブで販売されたり、資金の直接窃取に使われたり、さらなる攻撃のために活用されたりします。

Credential Stuffing と Brute Force 攻撃の違い

Credential stuffing と brute force 攻撃の主な違いは、攻撃手法、使用するデータの種類、そしてアカウントへの不正アクセスを得るためのターゲットにあります。

実際の例とケーススタディ

Yahoo（2014-2016）

概要: 2016年に公表されたYahooのデータ侵害は、2013年の攻撃によって30億件のアカウントが侵害され、史上最大の侵害となりました。さらに、2014年の別の侵害では5億件のアカウントに影響が及び、いずれの事案も国家支援の攻撃者と関連していました。

影響: 攻撃者は、過去の侵害で再利用されていた認証情報（クレデンシャル）を悪用することで、ユーザーアカウントにアクセスしました。多くのアカウントは、ユーザーが複数のサイトで同じ認証情報を使い回していたため、資格情報スタッフィング（credential stuffing）手法によって狙われました。

結果: この侵害は現在も史上最大級の一つとして残っており、パスワードの使い回し（再利用）のリスクを浮き彫りにしています。Yahooの評判は大きく損なわれ、最終的にVerizonがYahooを割引価格で買収するという判断にもつながりました。

Amazon（2018）

概要： 2018 年、Amazon がクレデンシャルスタッフィング（credential-stuffing）攻撃の標的になったと報じられました。これらの攻撃では、サイバー犯罪者が、過去の侵害で盗まれたログイン認証情報を使って、顧客アカウントへの不正アクセスを試みました。

影響： 攻撃者は Amazon の顧客アカウントを狙い、不正な購入を行ったり、保存されている支払い情報を利用したりしようとしました。クレデンシャルスタッフィング攻撃は、ダークウェブ上で認証情報が多数漏えいしていたため、特に効果を発揮しました。

結末： Amazon は、より強力な不正検知システムや認証メカニズムの強化など、追加のセキュリティ対策を導入して対応しました。

Shopify（2020）

概要： 2020 年、Shopify はユーザーのストアアカウントを狙ったクレデンシャルスタッフィング（credential stuffing）攻撃を受けました。攻撃者は、過去の侵害で得られたデータを活用し、盗まれた認証情報と非常に多数のユーザーアカウントの範囲を組み合わせて攻撃を行いました。

影響： 攻撃者は加盟店アカウントにアクセスしましたが、Shopifyは不正な活動をすぐに検知しました。場合によっては、攻撃者が取引の詳細や顧客情報のような個人データにアクセスしたこともありました。

結果： Shopifyは、影響を受けたアカウントを直ちに停止し、さらなる攻撃を防ぐために強化された不正検知プロトコルを導入して対応しました。

なぜ Credential Stuffing が増加しているのか

Credential stuffingは、近年ますます大きな懸念となっており、組織や個人がこれらの攻撃の増加に直面しています。この増加を引き起こしている要因を理解することで、リスクをより明確にし、より強力なセキュリティ対策を重視することの重要性を強調できます。以下は、Credential stuffingが深刻化している主な理由の一部です。

大規模なデータ侵害

• 侵害されたデータの指数関数的な増加：長年の間に、データ侵害の頻度と規模は大幅に増加してきました。サイバー犯罪者は、企業、Webサイト、ソーシャルメディア プラットフォームの侵害から、多くの盗難済みユーザー名やパスワードにアクセスできます。これにより、今後のクレデンシャル・スタッフィング攻撃で利用可能な認証情報（クレデンシャル）の母集団が拡大します。

パスワードの脆弱性

• 人間の行動：多くのユーザーは、複数のサイトでパスワードを使い回し続けています。つまり、攻撃者が1つの侵害からログイン情報（認証情報）のセットを入手した場合、その認証情報を別のサービス（例：メール、銀行、ショッピング プラットフォーム）で試すことで、高い成功率が見込めます。
• 弱いパスワード管理：人々は今も、簡単な組み合わせやデフォルトのパスワードなど、推測しやすい弱いパスワードを選びがちです。これにより、アカウントはクレデンシャル・スタッフィング（credential stuffing）に対してより脆弱になります。

自動化ツール

• 実行の容易さ：クレデンシャル スタッフィング攻撃は非常に自動化されています。サイバー犯罪者はボットやスクリプトを使って、さまざまなプラットフォームで盗み出されたログイン認証情報を数千件、あるいは数百万件規模で素早く試します。これらのツールにより、そのような攻撃を大規模化することがはるかに容易になります。
• 高い効率性：自動化により、攻撃者は手作業による介入なしでこれらの攻撃を迅速に開始できます。その結果、アカウントを侵害できる規模とスピードが向上します。
• ボットの開発：サイバー犯罪者は、検知を回避するために人間の行動をシミュレーションできる、ますます高度なボットを開発しています。これらのボットは CAPTCHA の課題を解決でき、ユーザーエージェントを切り替え、場合によっては多要素認証（MFA）を突破することさえあります。

オンラインサービスとリモートワークの利用増加

• 標的となるアカウントが増える：より多くのサービスがオンラインへ移行するにつれて、個人が攻撃対象にできるアカウントの数が増えます。ソーシャルメディアから銀行、電子商取引まで幅広く対象となるため、クレデンシャル スタッフィング攻撃の対象範囲が広がります。
• インターネット接続の増加：インターネットに接続されたデバイス数の増加（IoT、スマートデバイス）に伴い、攻撃者はより多くの侵入口にアクセスできるようになりました。さらに、資格情報の詰め込み（credential stuffing）を使って、これらのデバイス上のアカウントを狙うことができます。

資格情報の詰め込み（credential stuffing）の影響

資格情報の詰め込み（credential stuffing）は、個人と組織の両方に影響を及ぼし、遠い範囲に及ぶ結果につながる可能性があります。これらの攻撃が与える影響を検証することで、なぜそれがセキュリティや信頼に対して非常に大きな脅威となるのかが明らかになります。

経済的損失

• 直接的な金銭的影響：I攻撃者が金融口座にアクセスできてしまうと、詐欺的な購入を行ったり、資金を送金したり、その他の形態の不正を実行したりできます。ECサイトの場合、チャージバック（chargebacks）や売上の損失につながる可能性があります。
• 復旧コスト： 企業は、侵害を調査し、影響を受けたユーザーに補償を行い、攻撃から復旧するために、かなりの費用を負担する可能性があります。これには、弁護士費用、カスタマーサポート、サイバーセキュリティ対策などが含まれる場合があります。

IBMの「2023 Cost of a Data Breach Report（データ侵害のコスト報告書）」では、データ侵害の平均コスト（認証情報の詰め込み攻撃が含まれる可能性あり）が約445万ドルであったことが示されています。認証情報の詰め込み攻撃は、その規模次第で全体の侵害コストに大きく寄与し得ます。

なりすまし（ID窃取）とプライバシー侵害

• 盗まれた個人情報： 攻撃者が個人アカウント（メール、ソーシャルメディアなど）に正常にアクセスできると、氏名、住所、電話番号、支払い情報といった機密情報を盗み取り、なりすまし（ID窃取）や詐欺につながる可能性があります。
• 機密データの露出： 企業にとって、侵害されたアカウントには顧客の個人を特定できる情報（PII）が含まれている可能性があります。その結果、データ侵害、規制当局による罰金、そして世間からの強い反発につながり得ます。

評判への損害

• 信頼の喪失： 顧客は、クレデンシャル・スタッフィング攻撃を受けた企業への信頼を失う可能性があります。特に、機密データが侵害された場合や、企業がユーザー情報を保護できていないと見なされた場合には、その影響は大きくなります。これにより、顧客の解約（離脱）やブランドへの忠誠心の低下につながることがあります。
• パートナーシップへの悪影響： パートナーシップを重視する企業は、セキュリティが侵害された場合、パートナーとの関係がこじれたり、信頼を失ったりする可能性があります。企業への信頼は、ビジネス上の交渉や今後の協力関係にも影響します。

さらなる攻撃に悪用されること

• フィッシングとソーシャルエンジニアリング： 攻撃者はユーザーのアカウントにアクセスした後、それをフィッシングキャンペーンの“発進基地”として利用することがあります。ユーザーになりすまして、連絡先をだまし、個人情報や金融情報を開示させることが可能です。
• クロスサービス攻撃：攻撃者が1つのアカウントにアクセスできた場合、同じ認証情報を使って他のサービスへのログインを試みる可能性があります。ユーザーがパスワードを使い回していると、攻撃者は他のアカウントにもアクセスでき、攻撃の影響をさらに拡大させることになります。
• 認証情報の販売：盗まれた認証情報はダークウェブで売買され、より大きなサイバー犯罪市場の形成に寄与します。攻撃者はこの市場を利用して、さらなるキャンペーンを仕掛けたり、他の悪意ある第三者に認証情報を提供したりする可能性があります。

予防および防御メカニズム

以下は、認証情報の詰め込み（credential stuffing）攻撃を軽減するためのベストプラクティスと方法です。

多要素認証（MFA）

• 追加の認証: MFA では、ユーザーがユーザー名とパスワードを確認することが求められます。この 2 つ目の要素は、ユーザーが知っているもの（例：PIN）、ユーザーが持っているもの（例：スマートフォンやハードウェアトークン）、またはユーザー自身の特徴（例：指紋などの生体データ）である可能性があります。
• パスワードの使い回しを軽減: 資格情報の詰め込み（credential stuffing）攻撃は、多くの場合、ユーザーが複数のサイトでパスワードを使い回していることを悪用します。MFA により、攻撃者が正しいユーザー名とパスワードを持っていたとしても、アクセスを得ることがはるかに難しくなります。

パスワードマネージャー

• 各アカウントごとの個別パスワード： パスワードの使い回しは、多くの場合オンラインサービスで求められるパスワードの複雑さが原因で起こります。そのため、ユーザーは、1つ、またはごく少数の複雑だが暗記したパスワードに頼りがちです。パスワードマネージャーは、複雑なパスワードやパスフレーズを安全なコンテナに保管することで、ユーザーをサポートします。
• 再利用や侵害の自動チェック: 現代のパスワードマネージャーは、保存されたパスワードがユーザーによって再利用されていないかを確認し、既知の侵害済みアカウントの認証情報と照合して、アカウントとパスワードを検証します。

CAPTCHA

人間には簡単な作業を求める一方で、自動化ボットがそのまま再現するのは難しくなっています。

テキストベースの CAPTCHA

• 歪んだ文字：これは、ユーザーに対して画像の中から歪んだ文字や数字を入力させる、伝統的な形式の CAPTCHA です。歪みがあることで、アルゴリズムに頼って単純なパターンを認識し、文字を正しく解読しようとするボットにとっては難しくなります。

画像ベースの CAPTCHA

• オブジェクト認識： CAPTCHAの現代的なバリエーションでは、ユーザーに対して特定の物体が写っている画像を選ばせます（例：「信号機が写っているすべての画像をクリックしてください」または「自転車が写っている画像を選んでください」）。人間なら物体をすぐに認識できますが、このタスクは特に画像の種類が多様だったり背景ノイズがあったりする場合、ボットにとっては依然として難しいものです。

インビジブル CAPTCHA（reCAPTCHA v3）

• 行動シグナル： インビジブル CAPTCHAは、ユーザーがどのようにスクロールしたりクリックしたりするかといったパターンを分析するために、機械学習モデルを使用します。これらは人間の行動に特有であり、ボットが模倣するのが難しいものです。

ボット検出

ボット検出、またはボット管理では、ユーザーが人間かボットかを判断するために、さまざまな行動・ネットワーク・技術的シグナルを監視します。ボットの活動を検知するために、いくつかの方法が用いられており、多くの場合 CAPTCHA システムと併用されます。

• 行動分析. 人間のユーザーは、マウスの動き、タイピングのパターン、ページの操作パターンなど、ボットが一般的に再現できない方法でWebページとやり取りします。また、ボットはフォームの入力やアクションを、人間ユーザーには速すぎる速度で実行しがちなので、入力の遅延を分析することでボットを特定できる場合があります。
• IPアドレスおよび地理位置の分析。ボット検出システムはIPアドレスとその評判を追跡します。ボットが実際の場所を隠すためによく使用することが知られているプロキシやVPNは、不審のきっかけになります。短時間に同じIPアドレスから大量のリクエストが届く場合、ボット攻撃としてフラグが立てられることがあります。ボットはまた、アカウントが存在しない国や通常とは異なる場所からサービスやリソースにアクセスしようとします。たとえば、ある国のユーザーが別の国のアカウントにログインすると、不審としてフラグが立てられる可能性があります。
• ブラウザーとOSの異常。 ボットは、一般的でない、または自動化されたブラウザーのバージョンや、OSの不一致を使うことがあり、これにより不審なアクティビティを特定できます。

デバイス指紋

ブラウザーの種類、OS、画面解像度、インストール済みプラグインなど、ユーザーのデバイス固有の属性を追跡することで、不審または異常なログイン試行を特定するのに役立ちます。ボットは通常、自然な環境で動作せず、現実的なデバイス指紋も提示できないため、この方法によって正規ユーザーと自動化された攻撃の試みを迅速に見分けられます。これらの不審なログインを検出してブロックすることで、デバイス指紋はクレデンシャルスタッフィング（credential stuffing）に対する追加の保護レイヤーを提供します。

IP ブラックリスト

クレデンシャルスタッフィング攻撃では、攻撃者は自動化ボットを使用して、大量の盗み取られたユーザー名とパスワードを試し、無許可のアクセスを得ようとします。これらの攻撃は多くの場合、限られた一部の IP アドレスから発生するため、該当する IP アドレスをブラックリストに登録することは有効な防御策になり得ます。悪意のある活動に関連する IP をブロックすることで、組織はクレデンシャルスタッフィング攻撃が成功する可能性を大幅に抑え、無許可のアクセスが起きる前に防ぐことができます。

レート制限

特定の時間枠内で、IP アドレスまたはユーザーが送信できるリクエスト数を制限することで、レート制限は自動化ボットのブロックに役立ちます。自動化ボットは、しばしば迅速かつ繰り返しのログイン試行を行います。この手法は、ボットが通常リクエスト上限を超えるため、クレデンシャルスタッフィング攻撃を大幅に遅らせたり停止させたりできます。正当なユーザーの活動を妨げることなくセキュリティを強化するために、これらの悪意のある攻撃に対する追加の保護層として、住宅用 IP アドレスにレート制限を適用することが推奨されます。

パスワードレス認証

パスワードレス認証（Passwordless authentication）は、ユーザーが従来のパスワードを入力せずに認証できるようにするセキュリティ機構です。代わりに、生体認証（指紋、顔認識）、ハードウェアトークン（例：セキュリティキー）、ワンタイムパスコード（OTP）、またはプッシュ通知などの方法を用いてユーザーの身元を検証します。このアプローチはセキュリティを大幅に強化し、資格情報スタッフィング（credential stuffing）、フィッシング（phishing）、パスワードベースの攻撃など、さまざまなサイバー攻撃からの防御に役立ちます。

資格情報スタッフィング（credential stuffing）への対策としての高度な戦略

資格情報スタッフィング（credential-stuffing）攻撃がより高度化するにつれて、組織は常に一歩先を行くために高度な戦略を採用する必要があります。AI、機械学習、難読化（obfuscation）技術などを活用することで、より深いレベルの保護を提供でき、攻撃者が成功しにくくなります。

AI と機械学習の活用

最新の AI ツールは、高度な機械学習と行動分析の技術を活用して、資格情報スタッフィング（credential stuffing）の試みを特定し、阻止するうえで重要です。これらのツールは大量のデータを分析し、リアルタイムで不審なパターンを認識することができます。その結果、従来のセキュリティシステムでは見逃してしまう可能性のある悪意のある自動ログイン試行を検知してブロックできます。

• 行動プロファイリング：AI を活用したシステムは、通常のユーザー行動を分析して、正当なログイン試行のベースラインを構築します。これらのシステムは、その後、このベースラインからの逸脱を検知できます。たとえば、同じ IP アドレスからのログイン試行が不自然に多い場合や、ログインの時間や場所に異常なパターンが見られる場合などです。
• 動的 IP モニタリング：AI システムは、IP アドレスの過去の活動履歴に基づいて、その評判（レピュテーション）を追跡・評価できます。もしその IP アドレスが、悪意のある挙動、または既知のボット活動と関連している場合（脅威インテリジェンスのフィードや過去データから判明している場合）、AI はそのアドレスからのリクエストをブロックしたり、追加の確認（チャレンジ）を求めたりできます。
• ジオフェンシング： AI は、地理的なパターンに基づいて不審なログイン試行を特定することもできます。たとえば、アカウントが通常とは異なる、あるいは想定外の場所（特にユーザーの普段の場所から大きく離れている場合）からアクセスされたとします。その場合、システムは、海外の IP アドレスからのクレデンシャルスタッフィングを阻止するために、MFA や CAPTCHA などの追加の検証を用いてログイン試行に対してチャレンジする可能性があります。

難読化テクニック

• 暗号化：これは、平文（読み取り可能なデータ）を、コード化された形式（暗号文）へ変換します。暗号文は、正しいキーがないと元のデータに復号できません。暗号化は、送信中または保存中のパスワードを保護できます。パスワードがユーザーからサーバーへ送信される際、暗号化により、仮にデータが傍受されたとしても攻撃者が内容を読めない状態が保たれます。
• ハッシュ化（Hashing）： この手法は、入力（例：パスワード）を受け取り、固定長の文字列を生成する一方向の暗号学的関数です。通常、この出力は16進数形式で表されます。この出力はハッシュ（hash）と呼ばれ、入力に対して一意です。暗号化とは異なり、ハッシュ化は一方向のため、ハッシュから元のパスワードを取り出すことはできません。これは非常に重要です。なぜなら、攻撃者がハッシュ化されたパスワードにアクセスできたとしても、元のパスワードを復元するプロセスを逆手順でたどることはできないからです。
• ソルト（Salting）： この手法では、ハッシュ化の前に各パスワードへ固有のランダム値（ソルト）を追加します。たとえ2人のユーザーが同じパスワードを使っていても、ソルトがそれぞれ異なるため、生成されるハッシュは異なります。ソルトはハッシュと一緒にデータベースに保存され、一般的なパスワードのハッシュを事前計算して利用するレインボーテーブル攻撃への対策になります。ランダムなソルトを組み込むことで、よくあるパスワードでも一意なハッシュが生成され、攻撃者が悪用することが大幅に難しくなります。

継続的な認証

この高度なセキュリティ手法は、ログイン時だけでなく、ユーザーのセッション全体を通して継続的に本人の身元を検証します。盗まれた、または流出した認証情報が攻撃者によって正常に使われた後であっても、不正アクセスを検知し、防止するのに役立つため、資格情報の詰め込み（credential stuffing）を防ぐ強力な手段です。

インシデント対応の計画

緩和と対応の計画は、組織がサイバー攻撃を効果的に防止し、被害を軽減し、そして復旧するために不可欠です。適切に構成されたインシデント対応計画は、セキュリティインシデントに対応するための明確な手順と役割を示し、組織が攻撃を効率的に検知・封じ込め・復旧できるよう支援します。

ユーザーのベストプラクティス

ユーザーは、クレデンシャル・スタッフィング攻撃から身を守るためにアカウントを保護するうえで重要な役割を担います。主要なベストプラクティスに従うことで、侵害された認証情報が悪用されるリスクを大幅に減らすことができます。

• 複数のサイトや複数のID（identities）で同じパスワードを使い回すことを避け、やめるよう働きかけましょう。 これは、侵害された認証情報データベースをほぼ無価値にしてしまうため、クレデンシャル・スタッフィング攻撃を回避するための最も効果的な方法の一つです。
• パスワードマネージャーを使用しましょう。パスワードマネージャーは、すべてのアカウントのパスワードを安全に保存し、独自で強力なパスワードの生成も支援します。これにより、各パスワードを覚える必要がなくなり、パスワードが独自で複雑であることを確実にできます。可能な限り MFA を有効化することをおすすめします。
• フィッシングの試みに注意してください。 多くの攻撃はフィッシングの試みから始まります。ユーザーは、アカウントへのログインやパスワードの更新を求める、身に覚えのないメールやリンクに注意してください。

Netwrix はどのように支援できますか

Netwrix は、資格情報スタッフィング（credential stuffing）攻撃から組織を守るために設計された複数の製品を提供しています。:

Netwrix Threat Manager. この高度な脅威検知ソフトウェアは、機械学習とユーザーの行動分析を活用して、不審な活動をリアルタイムで特定し、対応することで、潜在的な脅威を迅速に封じ込めることを可能にします。

Netwrix Threat Prevention. このツールは、50万件以上の既知の漏えい（侵害）パスワードを収録した包括的な辞書を活用することで、弱いパスワードや盗まれたパスワードの使用を防ぎ、資格情報に基づく攻撃のリスクを低減します。

Netwrix Password Policy Enforcer. このソリューションにより、組織は Active Directory 全体で強力かつカスタマイズ可能なパスワードポリシーを適用できるため、クレデンシャルスタッフィング（credential stuffing）、辞書攻撃、その他のブルートフォース手法のリスクを軽減します。

Netwrix Password Secure。リアルタイムのアラートと包括的なレポートを提供することで、このツールは組織がパスワードの脆弱性をいち早く特定し、適切に対処できるよう支援し、全体的なパスワードセキュリティを強化します。

Netwrix Directory Manager Password Management. Microsoft Entra ID（旧 Azure AD）および Active Directory でユーザーが自分のパスワードをリセットできるようにすることで、すぐに仕事に戻れるようにし、IT チームはより戦略的なタスクに集中できます。追加のセキュリティとして、パスワードのリセットを許可する前に MFA または管理者の承認をシームレスに要求できます。

Netwrix Access Analyzer for AD/EntraID. 弱いパスワードのような重大なセキュリティ脅威を特定して修復したり、発生している可能性のある不審なログオンイベントを見つけたりできます。