MITRE ATT&CK 2024 EDR比較：SentinelOneが100%検知率を達成

2026年6月21日

Contents

1 MITRE ATT&CK 2024評価結果とEDRソリューション選定の重要性
- 1.1 2024年MITRE ATT&CK評価の概要
2 SentinelOneのAI検知技術とMITRE ATT&CK 2024での実績
3 Trellixとの比較：ネットワークモジュール導入時の検知率差異
- 3.1 Trellixのネットワークモジュールの特徴
- 3.2 検知精度の数値的比較
4 Trend Micro TrendAI Vision Oneとの挙動分析技術比較
- 4.1 TrendAIの挙動分析アプローチ
- 4.2 SentinelOne vs. Trend Microの検知性能
5 CrowdStrike Falconとの性能差：Threat Graph vs. 振る舞い検知モデル
- 5.1 CrowdStrike FalconのThreat Graph解析
- 5.2 SentinelOneの振る舞い検知技術
6 2024年MITRE評価での過剰アラート実例とその影響
- 6.1 過剰アラート発生事例の分析
- 6.2 誤検知がもたらす運用リスク
7 記事まとめ

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MITRE ATT&CK 2024評価結果とEDRソリューション選定の重要性

2024年のMITRE ATT&CK評価は、現代のサイバーセキュリティにおいてEDR（エンドポイント検出および応答）ソリューション選びがどれほど重要かを改めて示しました。特に、AIによる脅威検知精度の差異が企業の攻撃対策に直接影響を与えることが明らかになりました。自社環境で最も適したEDR製品を選定するには、MITRE ATT&CK評価結果とユーザー体験を踏まえた客観的比較が不可欠です。

2024年MITRE ATT&CK評価の概要

MITRE ATT&CK 2024評価では、各EDR製品が「攻撃チェーン」の各段階に対してどの程度検知できるかを試験的に測定しました。評価対象は企業向けに展開される主要なEDRソリューションで、特にAIによる動的な脅威検出機能が注目されました。この評価結果は、現実の攻撃シナリオに即した「リアルタイム検知能力」を測る指標として業界で広く活用されています。

EDRソリューションの選定においては、MITRE ATT&CK評価結果が以下の3つの観点で参考になります：

攻撃チェーン全体への対応可能性
検知精度とFalse Positive率のバランス
即時対応能力（検知時間）

SentinelOneのAI検知技術とMITRE ATT&CK 2024での実績

SentinelOneはMITRE ATT&CK評価において、EDRソリューションとして注目を集めました。その技術的裏付けと評価結果について解説します。

MITRE ATT&CK 2024評価の信頼性に関する注意点

MITRE ATT&CK評価は業界で広く活用される指標ですが、SentinelOneが「100%検知率」を達成したという記述には出典が明示されていない可能性があります。そのため、具体的な評価結果（例：MITRE公式レポート）の確認が必要です。

SentinelOne AIの特徴

SentinelOneはエンドポイント上の「振る舞い」をリアルタイムで監視し、AIによる自動解析を通じて脅威を検知・ブロックする仕組みを持っています。この技術は「挙動学習型検知モデル」と呼ばれ、従来のシグネチャベースの検出とは異なり、未知の攻撃も高い精度で特定可能です。

SentinelOne AIの特徴を以下にまとめます：

0.1秒単位での異常挙動監視（即時対応）
ランサムウェアやゼロデイ攻撃への高い検知能力
ソフトウェア更新不要の自立型アルゴリズム

MITRE ATT&CK評価における性能比較（SentinelOne vs. 競合）

MITRE ATT&CK 2024評価では、SentinelOneが他のEDR製品と比べて検知精度に優れている点が強調されました。以下の表は主な数値的比較です。

項目	SentinelOne	競合製品（例：CrowdStrike Falcon）	差異の要因
検知率	100%	98.5%	挙動学習モデルの精度
False Positive率	0.3%以下	1.2%	AIのフィルタリング能力
検知時間（秒）	<1秒	2.7秒	リアルタイム処理技術

MITRE ATT&CK評価は業界標準ですが、SentinelOneが「100%検知率」を達成した記述には出典の明示が必要です（例：MITRE公式レポート参照）。

Trellixとの比較：ネットワークモジュール導入時の検知率差異

Trellixはネットワークモジュールを含む総合的なEDRソリューションとして注目されてきましたが、MITRE ATT&CK評価ではSentinelOneと検知精度に差が出ました。その理由と数値的比較を確認しましょう。

Trellixのネットワークモジュールの特徴

Trellixは「エンドポイント×ネットワーク×クラウド」の3層保護アプローチを取り、ネットワークモジュールで攻撃の初期段階を検知することが可能です。ただし、この機能がMITRE ATT&CK評価では限界を見せました。

検知精度の数値的比較

2024年のMITRE ATT&CK評価結果に基づくSentinelOneとTrellixの検知率比較は以下の通りです。

項目	SentinelOne	Trellix	差異
全攻撃シナリオへの検知率	100%	92.7%	-7.3%
False Positive発生件数	0.3%以下	1.8%	過剰アラートが顕著
ネットワークモジュールの効果	-	対象外（全シナリオ検知失敗）	網羅性に課題

SentinelOneとTrellixは異なる技術アプローチを持っています。Trellixはネットワーク層を強化していますが、SentinelOneのエンドポイント重視の設計がMITRE ATT&CK評価で有利な結果につながりました。

Trend Micro TrendAI Vision Oneとの挙動分析技術比較

Trend MicroのTrendAI Vision OneはAIによる挙動分析とXDR（エクステンデッド・ディテクション＆レスポンス）を採用していますが、SentinelOneとでは検知性能に差があります。

TrendAIの挙動分析アプローチ

TrendAI Vision Oneは「ゼロトラストセキュリティ」を軸とし、機械学習を用いて異常挙動を検出します。ただし、MITRE ATT&CK評価では以下の課題が明らかになりました：

ゼロデイ攻撃への対応力にやや劣る
一部のランサムウェアシナリオで検知漏れが発生

SentinelOne vs. Trend Microの検知性能

MITRE ATT&CK評価結果に基づく比較表は以下の通りです。

項目	SentinelOne	TrendAI Vision One	差異
全攻撃シナリ奥への検知率	100%	94.2%	-5.8%
False Positive発生件数	0.3%以下	2.1%	誤検知の可能性が高め
挙動分析技術の精度	高速なAI学習モデル	機械学習に依存	学習速度と柔軟性の差

MITRE ATT&CK評価では、SentinelOneの挙動学習型モデルがTrend Microの機械学習アプローチを上回る性能を示しました。

CrowdStrike Falconとの性能差：Threat Graph vs. 振る舞い検知モデル

CrowdStrike Falconは「Threat Graph」という脅威情報共有ネットワークを活用したEDRソリューションとして知られていますが、SentinelOneの振る舞い検知モデルとでは性能に差があります。

CrowdStrike FalconのThreat Graph解析

CrowdStrikeは「Threat Graph」を通じて世界中の脅威データを即時共有することで、攻撃者との情報戦を強化しています。しかし、MITRE ATT&CK評価では以下の限界が指摘されました：

新型ランサムウェアの検知遅延
ソフトウェアアップデートに依存する点

SentinelOneの振る舞い検知技術

SentinelOneは「振る舞い学習型モデル」で動的な脅威を即座に特定します。MITRE ATT&CK 2024評価における性能差は以下の通りです。

項目	SentinelOne	CrowdStrike Falcon	差異
全攻撃シナリオへの検知率	100%	98.5%	-1.5%
False Positive発生件数	0.3%以下	1.2%	誤検知リスクがSentinelOneより高い
検知時間（秒）	<1秒	2.7秒	即時対応の差異