AWS WAF：静的防御からデータ駆動型・動的防御への進化
1. WAF運用におけるデータ活用の欠如と潜在リスクの可視化
AWS WAFは導入そのものが目的ではなく、生成されるログデータをいかに分析し、防御能力を継続的に最適化するかが本質的な価値となります。しかし、「導入後に適切な分析・運用がされていない」状態は、セキュリティログという貴重なデータ資産が活用されていないことを意味します。
データ分析の観点から見ると、この状態は以下のリスクを内包しています。
静的ルール設定の限界：
初期設定のまま、あるいはテンプレート的なルールのみで運用されているWAFは、日々変化する攻撃の戦術や手法に対応できません。攻撃対象の脆弱性や正常な通信パターンといったデータに基づいてルールが最適化されていないため、未知の攻撃に対する検知漏れ（False Negative）や、正常なアクセスを誤検知（False Positive）するリスクが増大します。
運用コストの非効率性：
検知ログの分析やルールのチューニングを手動で行うプロセスは、多大な工数を要します。この運用コストを定量的に評価することなく継続すると、セキュリティ投資対効果（ROI）は著しく低下します。「面倒」「自動化したい」という現場の声は、この非効率性に対する当然の帰結と言えます。
WAFの真価は、収集される脅威データを基に、防御体制を動的に進化させることで発揮されます。
2. 運用自動化によるデータ駆動型セキュリティの実現
WAF運用の課題は、データ分析と自動化の導入によって解決することが可能です。ここで言う「自動化」とは、単なる省力化を指すものではありません。検知ログデータをリアルタイムで分析し、その結果に基づいて防御ルールを動的に最適化する、データ駆動型の運用モデルを構築することです。
本件でご提案するのは、まさにこの運用モデルを実現するためのアプローチです。
世界屈指の技術力を持つセキュリティアナリストの知見や独自開発の検知ルール（シグネチャ）は、「高度な分析モデル」や「外部脅威インテリジェンス」として機能します。これらを自社のWAF運用に組み込むことで、攻撃パターンの予測精度が向上し、セキュリティエンジニアの経験値に依存しない、客観的なデータに基づいた高精度な運用が可能となります。
AWS WAFの導入を検討している、あるいは導入後のデータ活用に課題を感じている場合、このデータ駆動型のアプローチは、運用の最適化に向けた具体的な指針となるはずです。
セクション2：OCI環境：構成データ分析に基づくセキュリティガバナンスの確立
1. クラウド構成におけるデータサイロ化とガバナンス欠如のリスク
AWSに限らず、OCI（Oracle Cloud Infrastructure）をはじめとするマルチクラウド活用が加速する中で、管理すべきIT資産の構成情報は爆発的に増加しています。しかし、これらの構成情報がデータとして一元的に管理・分析されていない場合、深刻なリスク要因となります。
構成データの逸脱と潜在的脅威：
IAM権限の過剰付与やリソースの不適切な公開設定といった「設定不備」は、本来あるべき構成のベースラインからの「逸脱データ」として捉えるべきです。これらの逸脱を継続的に監視・検知する仕組みがなければ、大規模な情報漏洩や事業停止に繋がる潜在的リスクを見過ごすことになります。
属人運用による監査証跡の欠如：
「誰が」「どの設定を」といった基準がデータとして定義されず、属人的に運用されている環境では、構成データの一貫性や標準性が損なわれます。結果として、設定変更に関する監査証跡（ログ）の追跡が困難となり、インシデント発生時の原因究明や、経営層・監査法人に対する定量的・定性的なリスク説明が不可能になります。
2. 構成データの一元管理と継続的モニタリングによるリスク統制
OCI市場の最新動向が示すように、クラウドセキュリティの焦点は、従来の境界型防御から、内部の構成情報をいかに正確に把握し、統制するかというデータガバナンスへとシフトしています。
本件では、OCIにおける構成リスクに対し、データライフサイクルの観点からアプローチする解決策を提示します。
予防（Prevent）： 適切な構成情報のベースラインをデータとして定義します。
検知（Detect）： ベースラインからの逸脱を自動で継続的に検知・可視化します。
復旧（Remediate）： 逸脱を自動修正し、そのすべてを証跡データとして記録します。
この「予防・検知・復旧」のサイクルを実装することで、OCI利用の初期段階から、データに基づき継続的にリスクを可視化・管理できる「安心できるセキュリティ基盤」を短期で構築する道筋を明確に示します。
クラウド活用とセキュリティリスク：データが示す実態
中小企業のクラウドサービス利用率は年々増加しており、業務効率化や多様な働き方の基盤となっています。この傾向は、ITインフラの整備が急速に進んでいることを示すデータポイントです。
しかし、この利便性の向上と裏腹に、セキュリティインシデントのデータも増加傾向にあります。特に、攻撃手法は巧妙化し、従来のパターンマッチング（境界型セキュリティ）では検知が困難な未知の脅威や脆弱性を突く攻撃が増えています。
これにより、「脅威の検知から対応までの平均時間（MTTD/MTTR）」が長期化し、企業がインシデントを認識しないまま被害が拡大するリスクが高まっています。リモートワークや多拠点での業務が常態化した現在、アクセスログやトラフィックデータを分析し、通常とは異なる振る舞い（異常検知）を即座に察知できるデータ監視体制の構築が急務です。
データ分析なきセキュリティ対策の限界
セキュリティの重要性は認識しつつも、多くの中小企業ではリソースの課題に直面しています。セキュリティ専門人材の不足や、IT予算全体に占めるセキュリティ投資割合の制約は、多くの調査データで示されている通りです。
その結果、「日々発生する膨大なアラートログ」や「システムから報告される脆弱性データ」を分析・評価し、優先順位付けを行う体制が整わず、「リスクの可視化」はできても「実効性のある対策」が追いつかない状況に陥りがちです。
この「未対応のアラート」や「放置された脆弱性」が、攻撃者にとっては侵入の足がかりとなります。リスクデータを分析し、経営インパクトに基づいた対策の優先度を決定できないことが、結果として情報漏洩や事業停止といった深刻な経営ダメージに直結する最大の要因となっています。
データを活用した「ゼロトラスト」による常時監視
こうした課題を解決するために、データ分析を基盤とした「クラウド型ゼロトラスト」によるセキュリティ運用が求められます。
InfiniProtectは、Web、DNS、クラウドアプリなど、分散する各ポイントからログデータをリアルタイムに収集・相関分析します。これにより、単一のデータでは見過ごされがちな「見えない攻撃の予兆」や「脆弱性へのアクセス試行」を高い精度で検知・可視化します。
導入もクライアントソフトの展開のみで、データ収集基盤が稼働します。さらに、収集された膨大なセキュリティデータの分析、運用、保守は専門エンジニアが一貫して支援します。これにより、自社に高度なデータ分析基”盤や知見が不足していても、データドリブンなセキュリティ体制を構築することが可能です。
本セミナーでは、自社のリスクデータを基に、低コストで実効性のあるセキュリティ体制を構築する具体的な手法と事例を解説します。
SASE導入におけるデータ分析の重要性
クラウド移行とリモートワークの拡大は、ネットワークとセキュリティのデータを統合的に扱う「SASE（Secure Access Service Edge）」への関心を高めています。この傾向は、大企業だけでなく、中堅・中小企業においても顕著です。
背景には、セキュリティレベルの向上と、IT運用に関するデータ（トラフィック、ログ、ポリシー）を一元管理したいという運用効率化のニーズがあります。
一方で、中堅・中小企業が直面する現実的な課題は、「自社の運用実態データ」に基づかないソリューション選定です。限られた人員やコストの中で、多機能で高価格な大企業向けSASEを導入しても、その投資対効果（ROI）をデータで証明することは困難です。今求められているのは、自社のリスクレベルと運用実態データに基づいた「最適な（等身大の）SASE」です。
「理想の構成」と「現場の運用データ」の乖離
既存のSASEソリューションの多くは高機能ですが、そのライセンス費用や設定の複雑さが導入の障壁となります。
特に中堅・中小企業の「実際の運用データ」（例：既存VPNのトラフィック量、現場業務でやむを得ず使用されている共用アカウントのアクセスログ、拠点間や特定システム間の通信パターン）を分析すると、理想的なSASEの構成だけでは対応しきれない要件が数多く見受けられます。
この「理想的なセキュリティポリシー（構想）」と「現場の生きた運用データ（現実）」との間に生じるギャップを認識せずソリューションを導入すると、現場の運用が破綻するか、セキュリティホールが残る結果となります。自社のデータを正しく分析し、現実的な運用要件を満たす仕組みを定義することが、SASE導入成功の鍵となります。
SASE導入における「運用実態データ」の重要性
SASE（サシー）やゼロトラストへの移行は、理想論だけでは進みません。特に中堅・中小企業の現場では、既存VPNや共用アカウントの運用実態を示すデータ（ログや設定情報）を無視したセキュリティ導入は非現実的です。
重要なのは、現在のアクセスログや資産データを正確に分析し、リスクが顕在化している領域を特定した上で、段階的にゼロトラスト化を進めるデータドリブンなアプローチです。
本セッションでは、まず「KAMOME SASE」が、現状の運用データと理想のセキュリティモデルとのギャップをどのように埋めるのか、その具体的な構成例を提示します。拠点間・システム間通信のトラフィックデータをどう制御するかなど、現場が“今日から取り組めるSASE運用”を、データ分析の観点から具体的に解説します。
クラウド移行で直面する「データ（ログ）」の壁
「Microsoft 365」「Box」「Google Workspace」など、クラウドサービスの利用が加速する一方で、多くのユーザーがオンプレミス時代の感覚、すなわち「データ（ログ）に基づかない」性善説的な運用を続けている現状があります。
しかし、クラウドは安全という根拠のない思い込み（バイアス）は、重大なリスクの見落としに直結します。「認証情報の搾取」「外部公開設定ミスによる情報流出」「アカウント乗っ取り」「ランサムウェア感染」など、設定や運用の隙を突かれるインシデントが増加しており、これらの予兆はすべて「データ（ログ）」として記録されています。
オンプレミス時代の「境界」で守る感覚は、もはや通用しません。クラウド特有のリスクに即した、データ（ログ）を監視・分析する運用体制への変革が求められています。
「膨大」で「難解」なログデータをどう活用するか
Microsoft 365の監査ログに代表されるように、クラウドサービスはオンプレミス時代とは比較にならない膨大かつ複雑なログデータを生成します。
しかし、多くの現場では「記録が膨大すぎる」「データの見方が難しい」といった理由から、これらの貴重なデータ資産を活用しきれていません。データを「ただ記録するだけ」で「分析・活用できていない」状態は、インシデントの予兆検知を不可能にし、セキュリティ運用上の深刻な負債となります。
「設定データ」の不備が招く重大インシデント
セキュリティインシデントの多くは、「設定」という「静的なデータ」の不備、すなわち「設定ミス」から発生します。SIベンダーにとっては「当然」の知識でも、ユーザー企業側でその設定データが持つリスクが認識されていないケースが多数存在します。
クラウド環境では、この「設定データ」のわずかな異常値が、即座に重大インシデントに発展します。
権限設定データの不備: 「anonymouslink（匿名リンク）」の不適切な設定により、機密ファイルが「不特定多数にアクセス可能」な状態になっていた。
ID管理データの不備: 「退職者のメール確認」を理由にアカウント削除を遅らせた（＝IDデータが実態と乖離した）結果、不正ログインの侵入口となった。
アクセス制御データの不整合: Teamsで共有したファイルの実体（SharePoint）の権限データを把握せず、アクセス管理が不十分であった。
これらは「小さなミス」ではなく、監視すべき「データ（設定値）」の異常として、システム的に検知・対処すべき課題です。
トラブル事例から学ぶ「データドリブン・セキュリティ」
コラボレーションツールの利便性の裏で発生するトラブルは、突き詰めると**「設定データ」と「ログデータ」という2種類のデータを、インシデントの観点で監視・分析できていない**点に集約されます。
本セッションでは、実際に発生した5つのトラブル事例をデータ分析コンサルタントの視点で詳細に分析します。「どのデータ（設定/ログ）に注目すべきだったか」「インシデントの予兆をデータからどう検知し、どう防ぐべきだったか」を具体的に解説します。
さらに、管理者が気づきにくいクラウド運用上のリスクをデータに基づき可視化し、データドリブンなセキュリティ運用へ移行するための実践的な対策ソリューションを紹介します。
「Microsoft 365を導入したが、どのデータを監視すべきか分からない」「膨大なログデータをどう分析すればよいか悩んでいる」といったセキュリティ担当者、管理者の方々にとって、日々の運用を見直す具体的なヒントが得られる内容です。