データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、デジタル化の進展に伴うセキュリティリスクの増大と、データに基づいた脆弱性の現状把握について分析します。
デジタル化とデータリスクの増大
クラウドやモバイル技術がビジネスや生活に深く浸透したことで、組織が扱うデータの種類、量、所在、そしてアクセス経路は劇的に多様化・分散しました。これにより、データに関連するサイバーセキュリティのリスクも増大しています。デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進やテレワークの普及により、オンラインでのビジネス取引は急速に拡大し、ウェブ上のトランザクションデータは増大、機密情報や個人情報といった重要なデータがインターネットを介して頻繁にやり取りされるようになりました。これは、保護すべきデータの量と重要度がかつてないほど高まっている状況を示しています。
サイバー攻撃の多様化・複雑化とデータ分析による現状把握
こうした状況のなか、組織を狙ったサイバー攻撃も多様化・複雑化を続けており、ランサムウェアをはじめとした金銭目的の攻撃手法が急増しています。データによると、自社ネットワーク内に侵入され、データを暗号化されて膨大な身代金を支払ったという被害報告は後を絶ちません。これは、データ可用性の侵害と、データ復旧を取引材料とする攻撃が横行していることを示しています。このため多くの組織がセキュリティ対策の強化に取り組んでいますが、昨今では、一社のマルウェア感染がサプライチェーンを構成する企業すべてにデータ被害を及ぼすサプライチェーンリスクも顕在化しており、「自社はウェブ上で情報資産を扱っていないので対策は不要」と考える中小企業にとっても対岸の火事ではありません。セキュリティを担保できない組織は、サプライチェーンから除外されるといったビジネスデータ（取引データなど）喪失リスクに直面する可能性もあり、ビジネスを継続できなくなる事態を防ぐためにも、データに基づいた迅速かつ適切なセキュリティ対策は急務といえます。
とはいえ、デジタル化が進んだことでサイバー犯罪者が狙うアタックサーフェス（攻撃対象領域）は拡大し、これは攻撃者が利用可能なデータポイント（公開IT資産、クラウドサービスのエンドポイント、IoTデバイスなど）が増加している状況を意味します。それにともないセキュリティ対策ソリューションも多様化し、セキュリティ強化の重要性を理解していても、「何をどう守ればよいのかわからない」と悩む組織も少なくありません。これは、管理すべきデータポイントが増え、それらに関するリスクデータを網羅的に把握できていない状況に起因しています。
そこで注目したいのが、「セキュリティ診断」を実施することで、セキュリティリスクの現状をデータとして把握するというアプローチです。
セキュリティ診断によるリスクデータ収集と評価
適切なセキュリティ対策を講じるためには、まず組織のITインフラに潜む脆弱性というリスクに関する「データ」を正確に収集・分析することが不可欠です。セキュリティ診断は、システムやアプリケーションの構成情報、設定データ、応答データなどを分析し、既知または未知の脆弱性データを発見・特定するプロセスです。
特に、クラウド型の自動診断ツールを活用することは、脆弱性データ収集・分析プロセスを効率化し、定性的かつ定期的な診断データを取得することを可能にします。これにより、システムやアプリケーションの脆弱性データを継続的にモニタリングし、リスクの変動をデータに基づいて把握することができます。
データに基づいたセキュリティリスクの現状把握は、限られたリソースの中で最も効果的な対策を講じるための基盤となります。クラウド型ツールなどを活用し、効率的に脆弱性データを収集・分析することで、ビジネスの安全性を担保するためのデータ戦略をより強固なものにすることができます。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、セキュリティ診断におけるデータ収集・分析手法と、モバイル脅威対策におけるデータ活用について分析します。
セキュリティ診断におけるデータ収集手法とその課題
セキュリティ診断による現状把握は、組織のITインフラに潜む脆弱性というリスクに関する「データ」を収集・分析するための重要な手法として以前より実施されてきました。かつては、Slerやセキュリティベンダーに所属するセキュリティ専門家、いわゆるホワイトハッカーが手動で診断を行うサービスが主流でした。これは、ネットワーク機器やウェブアプリケーションの詳細な設定情報、応答データなどを専門家の知見に基づいて収集・分析し、脆弱性データとして検出する手法です。企業のITインフラに潜むサイバーリスクに関するデータを検出することで、現状をデータに基づいて把握し、適切なセキュリティ対策を講じることが可能となります。セキュリティを担保し、企業の信頼性を高めるために不可欠なサービスと言えますが、1回の診断にある程度のコストや時間が必要となる点が、データ収集効率の課題となり、導入に踏み切れない組織も少なくありませんでした。
このため近年では、ネットワークやウェブアプリケーションを対象とした脆弱性データの自動収集・分析を可能にする、クラウド型の診断ツールも増加傾向にあります。クラウド型診断ツールは、データ収集・分析基盤をクラウド上に構築・運用することで、導入ハードルや運用コスト（データ管理コスト）を低減できるメリットがあります。
SCT SECURE クラウドスキャンにおける診断データ活用
2000年代前半からセキュリティ診断サービスを日本市場に展開してきた三和コムテックの「SCT SECURE クラウドスキャン」も、こうしたクラウド型診断ツールの一つです。このサービスは、ウェブサイトの脆弱性データを定性的かつ高頻度で自動収集・診断できる年間契約型のサービスとなります。高頻度で診断データを取得できる点は、変化し続けるIT環境における脆弱性データをタイムリーに把握し、継続的なセキュリティ対策（データに基づいた改善活動）に繋がるため重要です。手動型の診断サービスと比べて低コストで利用できるのは、脆弱性データ収集・分析の自動化によるコスト効率の向上を示しています。定性的な診断で脆弱性を迅速に検出を可能にする機能は、収集したデータからリスクの高い脆弱性データを早期に特定できるデータ分析効率のメリットを提供します。診断したウェブサイトに安全証明マークを表示させられることは、セキュリティ対策の実施状況というデータを外部に示すこととなり、サプライチェーンリスクに対処したい組織の、データ連携における信頼性向上へのニーズにも対応します。継続的に適切なセキュリティ対策を講じるために現状把握をデータに基づいて行いたい組織にとって有効なツール診断サービスと言えます。
モバイル脅威防御（MTD）におけるデータ分析と制御
モバイルデバイスの普及に伴い、モバイル環境におけるセキュリティリスクも増大しています。MTDソリューションは、SSLストリッピング、中間者攻撃（MiTM）、フィッシング、不正なネットワーク接続、マルウェアといった、モバイルデバイスを介した多様なモバイル脅威データを収集・分析します。デバイス上でのデータ収集・分析機能と、収集したデータを機械学習モデルで分析する機能を組み合わせることで、モバイルデバイスに対する包括的なセキュリティソリューションが導入されます。
MTDソリューションを使用することで、セキュリティチームはモバイル脅威データ分析結果に基づき、厳格なセキュリティとコンプライアンス義務を満たすためのポリシーを適用するといった、より多くのデータに基づいた制御を行うことができます。さらに、MTDプロバイダーは、収集・分析するデータに関するプライバシーポリシーを含めることで、従業員がプライバシーを損なうことなくデータを取り扱う方法を理解しやすくする必要があります。これは、セキュリティ対策におけるデータ収集・分析と、従業員の個人データ保護とのバランスというデータガバナンス上の重要な課題です。
MTDとMDM連携によるデータ活用メリット
MTDとMDMツールを組み合わせて活用することで、いくつかのデータ連携による効率化の利点が得られます。たとえば、MDMがモバイルデバイスの登録やポリシー適用、企業リソースへのアクセス許可といったデータ管理を行い、MTDがリアルタイムなモバイル脅威データを提供するこの連携により、従業員にとって日々の生産性を妨げるセキュリティ制限は限定的となります。セキュリティチームはデバイスをリアルタイムでデータ監視でき、MTDアプリをデバイスに容易に導入できるため、データ収集体制の迅速な構築が可能となります。これにより、従業員のプライバシーを守りながら組織でのデータ収集・分析体制の採用率が大幅に向上します。
セキュリティ対策には、脆弱性診断によるリスクデータ収集・分析から、モバイル環境における脅威データ分析まで、データに基づいたアプローチが不可欠です。自動化やクラウドサービスの活用、そしてソリューション連携によるデータ収集・分析・管理の効率化が、進化する脅威に対抗するための重要な戦略となります。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、クライアント証明書による認証データ保護、サイバー攻撃の現状と対策、そしてネットワーク分離におけるデータ運用効率について分析します。
クライアント証明書データ管理の要素とサービス選択
クライアント証明書サービスの選択においては、単に技術的なスペックだけでなく、証明書データの発行元の信頼性データ、証明書データライフサイクル管理に伴うコストデータ、および証明書データ管理プロセスの運用効率データといった多角的なデータ評価が必要です。これらの課題をクリアし、組織のニーズに合った証明書サービスを選ぶことは、データに基づいた要件定義とソリューション評価のプロセスとして重要です。
GMOグローバルサイン社のクライアント証明書サービス「マネージドPKI Lite byGMO」は、安心の実績を持つサービスとして、データに基づいたセキュリティ強化と利便性向上というトレードオフになりがちな要素の両立を目指しています。このサービスは、クライアント証明書データの発行・管理をマネージドサービスとして提供することで、証明書データ管理に伴う組織側の運用負荷を軽減します。導入事例や成功企業のデータは、サービスの有効性を示す証拠データとして参照可能です。グローバルサインで導入することのメリットと運用方法を具体的に分析することで、認証データ保護の強化と認証プロセス効率化の可能性が見えてきます。
個人情報を取り扱うシステムを運用・開発しており、そのシステムに関する機密性の高いデータ資産のセキュリティ強化が必要と考えている組織にとって、パスワード認証のみでシステムアクセスを管理している現状は、認証データが侵害されやすいデータセキュリティ上の脆弱性があることを意味します。セキュリティ強化の上で、クライアント証明書のような追加的な認証データを活用するパスワードレス認証や多要素認証は、認証データ保護と利便性のバランスをとる上で有効な選択肢となり得ます。クライアント証明書の具体的な活用について知りたい組織は、データに基づいた導入効果と運用方法の分析が不可欠です。
サイバー攻撃データトレンドとリスク把握の課題
昨今、サイバー攻撃が急速に拡大しており、特にデータによると中小企業が「踏み台」にされて、取引先やグループ企業といったサプライチェーン全体が狙われるケースが増えています。IPAが毎年公表する「情報セキュリティ10大脅威 2024」（組織編）でも「ランサムウェアによる被害」や「VPNを狙った攻撃」が取り上げられており、これらはリスクの高い攻撃手法データとして認識されています。このような背景から、ネットワーク境界における通信データやアクセスデータの監視・制御といった入口・出口対策の強化が求められています。規模を問わず、自社の防御力を再評価することは、組織が持つデータ資産とそのリスクを再評価することであり、データコンサルタントの重要な役割です。
サイバー攻撃対策において、何から始めれば良いのか分からないという組織が直面している課題は、自社の情報資産データ、脆弱性データ、脅威データといったリスク関連データを網羅的に把握・分析し、対策の優先順位を明確にするプロセスが確立されていないことです。特に、脆弱性のあるポイントを見逃している場合は、リスクデータの収集不足や分析漏れによる潜在的なリスク拡大に繋がり、思わぬ被害を招く可能性があります。しかし、セキュリティ人材が不足している中小企業においては、どのようにリスクを把握すればよいのでしょうか？これは、リスク関連データの収集・分析に必要なリソースが不足しているというデータ分析上の課題です。
ランサムウェア攻撃、不正アクセスなどのサイバー攻撃の手口や被害事例に関するデータを分析することは、攻撃に利用されるデータや攻撃によって失われる・侵害されるデータに関する情報を提供し、リスクを理解するためのデータ分析情報として有効です。加えて、インターネットの入口・出口対策をコストを抑えながら安全性を強化する実践方法は、ネットワーク通信データやアクセスログデータの効率的な監視・制御によるリスク低減と、投資対効果（ROI）というデータに着目した対策選択として重要です。
ネットワーク分離とデータ運用効率のトレードオフ
サイバー攻撃対策に有効な手段の一つに、ネットワーク分離があります。一般にセキュリティレベルを高めるために、インターネットを利用できるネットワークと顧客情報などの重要な情報という機密性の高いデータ資産を管理する基幹ネットワークを物理的または論理的に分離する場合、当然、安全性は高くなります。しかし、その反面、データ転送やデータアクセスに制約が生じることで業務の運用効率が低下したり、運用効率の低下を防ぐために多大なコスト（データ転送システム導入コストなど）が発生してしまうなど、データ運用に関するトレードオフが生じる場合も多く見られます。セキュリティ対策としてネットワーク分離を選択する場合、リスク低減効果というデータと、運用効率、コストというデータの間で最適なバランスを分析・検討する必要があります。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、ネットワーク分離環境におけるデータの安全な受け渡しと、そのためのデータセキュリティ対策について分析します。
ネットワーク分離におけるデータフロー制御と連携ニーズ
ネットワーク分離は、機密性の高いデータ（個人情報、顧客情報、基幹系データなど）を管理するネットワークと、インターネット接続ネットワークとの間でデータフローを厳格に制御し、不正アクセスや情報漏洩のリスクをデータに基づいて低減するためのセキュリティ戦略です。ネットワークが物理的または論理的に分離されていれば、内部端末などを踏み台として、基幹系システムや顧客情報システムなどに不正アクセスされ、情報漏洩を引き起こすリスクは低減されます。個人情報や顧客情報などを扱う業界では、サイバー攻撃からの情報漏洩対策として、ネットワーク分離が進められています。
しかし、基幹システムなどをインターネット接続端末から分離していても、業務上どうしてもデータの受け渡しが必要な場合があります。その場合、異なるセキュリティレベルのネットワーク境界を超えてデータを転送しなければなりません。一般的によく用いられるデータの受け渡し方法は、USBメモリなどのリムーバブル機器を利用した運用です。
USBメモリのデータリスクと管理課題
USBメモリは簡単に利用できる反面、データを容易に持ち出し可能であることや、利用後にデータを消去し忘れるなど、データ管理上のリスクが高く、情報漏洩を引き起こす可能性が高いデバイスです。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の調査によると、「情報の持ち出し手段は「USBメモリ」 (内部不正経験者すべて : 43.6%、故意の内部不正経験者 : 53.0%) の利用が最も多い」と公表されており、これはUSBメモリが内部不正によるデータ流出のリスクと関連性が高いことを示すデータです。もちろんUSBメモリの利用規定を厳格化し、高いセキュリティを保ちつつ利用している組織もありますが、データ管理ルールの整備と遵守には運用が煩雑になり、管理者並びに利用者の負担が増大するというデータ管理プロセスの非効率性が伴います。
中間サーバによるデータ連携とコスト
また、中間サーバを設置し、異なるネットワーク間でのデータの受け渡しを行う組織もあります。これは、セキュリティレベルの異なるネットワーク間でデータを一時的にバッファリングし、セキュリティチェックを行うデータ連携アーキテクチャです。しかし、導入設計や日々のセキュリティパッチ適用といったデータ管理・メンテナンスが必要であり、構築・運用コストも多額になることが多いという課題があります。大企業や拠点が分散している組織では有効な場合もありますが、一部の部署だけで利用したい場合など、データ連携基盤のスケーラビリティやコスト構造に関するハードルが高くなります。
データブリッジによるセキュアなデータ転送戦略
そこで注目したいのが、物理的に分離されたネットワーク間でデータを安全に転送するためのセキュリティ機器「データブリッジ」です。異なるネットワークに接続している端末同士をUSBケーブルでデータブリッジに接続するだけで、データ転送設定の簡便性と物理的なデータ経路制御によるセキュアなデータの受け渡しを実現します。USBメモリと異なり、利用終了後、データは機器から自動で消去される機能は、転送途中データのデバイス上への滞留を防ぎ、持ち運びによるデータ流出リスクを低減するデータセキュリティ機能として重要です。中間サーバのように複雑な設計などを行う必要もなく、機器が届いたらソフトウェアをインストールしてすぐに利用が可能な点は、データ転送デバイス導入における運用負荷軽減のメリットとなります。
データブリッジによるデータフロー制御機能
データブリッジは、送信側端末から受け取ったデータを一方通行で安全に受信側端末に送る機器です。この一方通行というデータ流れの厳格な制御は、受信端末から送信端末へのデータの流れを制限できるため、セキュリティポリシーの異なるデータの混入や、マルウェアデータなどの逆流を防ぐデータフロー制御機能として機能します。これにより、異なるセキュリティゾーン間のデータ整合性と安全性を保つ点を強調できます。
データブリッジの使用方法とデータ転送自動化
データブリッジの使い方は非常に簡単です。USBケーブルを介して、データブリッジを送信側端末と受信側端末に接続します。接続後、送信用のアイコンに送りたいデータをドラッグ&ドロップすれば、転送対象データの指定は完了です。データは一時的にデータブリッジ内部に保存され、もう片方の受信側端末からはリムーバブルディスク領域としてデータが閲覧でき、そこからデータを保存すればデータ転送が完了します。
データブリッジには、この手動タイプのほかに、自動送信タイプもあります。自動送信タイプは、定常的なデータの受け渡しや複数の端末でのデータのやり取りが必要な際に利用されます。あらかじめデータを送信、受信するフォルダを設定しておくことで、利用時には専用ソフトを送信側、受信側の両方で起動するだけでデータ転送が開始されます。送信用フォルダにデータが置かれると、それをデータブリッジが検知し、受信側のフォルダにデータが自動送信され、送信側のデータは削除されます。自動でデータが送信できるため、データ転送プロセスにおける作業の手間を軽減すると同時に、人が介在することによる人的ミスといったセキュリティリスクを低減することができます。これは、データ転送プロセスにおけるデータ処理の自動化と運用効率化のメリットを示しています。
ネットワーク分離環境におけるデータ連携には、USBメモリや中間サーバといった従来手法のデータリスク・管理課題を踏まえ、データセキュリティ、データガバナンス、データ運用効率に優れたデータブリッジのようなソリューションが有効な選択肢となりうることを、データコンサルタントとして提言します。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、サイバー攻撃の現状と、Webアプリケーションおよびエンドポイントにおけるデータに基づくセキュリティ対策について分析します。
サイバー攻撃の被害はデータとして増加の一途をたどり、攻撃者が圧倒的に有利な状況が続いています。特に、組織が扱うデータにアクセスするための主要な経路となるエンドポイントやWebアプリケーションといったデータポイントが、攻撃の標的として急増しており、業界・業種を問わずセキュリティ・インシデントが発生しています。被害に遭えば、事業継続に深刻な影響を及ぼすことは避けられません。
Webアプリケーション攻撃データ分析と次世代WAF
より高度な対策が求められるDDoS攻撃やBot攻撃など、Webアプリケーションの脆弱性を狙うサイバー攻撃は、特定のデータパターン（トラフィック量、リクエスト特性など）を持つ攻撃として分析されます。サイバー攻撃への最適な対応策の一つとして、Fastlyが提供する次世代WAF「Fastly Next-Gen WAF」が挙げられます。このソリューションは、大量のWebトラフィックデータをリアルタイムで分析し、異常なデータパターンを検出・防御する「DDoS自動防御」機能などを特徴としています。オンプレミス環境／クラウド環境を問わず統一したセキュリティ運用を容易に実現できる点は、異なる環境から収集されるWebトラフィックデータの統合的な収集・分析・管理を効率化できる可能性を示唆します。従来のWAF導入組織が抱える運用や機能面の不満は、従来のWAFが分析できるデータ範囲や分析精度、収集したデータの運用管理負荷といったデータ分析プロセスの課題に起因する場合が多く、これらの課題を解決し、今後のビジネス展開を見据えたWebアプリケーション対策を改善するためには、データに基づいた評価と、高度なデータ分析機能を備えたソリューションの検討が必要です。DDoS攻撃やBot攻撃などによるセキュリティインシデントを防ぐためには、これらの攻撃が生成するトラフィックデータを正確に分析し、適切な防御策を講じることが不可欠です。
エンドポイントデータ分析の限界と新たな脅威
エンドポイントは、ユーザー活動データ、プロセス実行データ、ファイルアクセスデータなどが発生する、組織内の主要なデータポイントの一つです。ランサムウェアをはじめとするエンドポイントを標的とした攻撃が急増していることは、特定のデータポイントへの攻撃が集中しているというデータトレンドとして分析されます。そのため、多くの組織がアンチウイルスソフトや「EDR（Endpoint Detection and Response）」を導入し、エンドポイントから収集されるデータ分析に基づいたセキュリティ対策を強化しています。
ただ、従来のエンドポイント・セキュリティソリューションは、生成AIを悪用した新たな攻撃手法や未知のマルウェア、OSの脆弱性を狙ったゼロデイ攻撃といった、従来想定されていなかった複雑な攻撃データに対しては、検知することが困難であったり、分析精度に限界があったりします。従来の対策は「検知」を前提としたデータ分析が主流でしたが、ランサムウェアをはじめとする高度なサイバー攻撃は、そうした検知をすり抜ける攻撃手法を用いてきます。近年は、検知によるデータ分析だけでは対処しきれない状況となっています。
セキュリティ運用におけるデータ分析課題と脅威把握
組織のセキュリティ運用担当者は、サイバー攻撃の巧妙化が進む中で多くのデータ分析関連の課題を抱えています。「自社の現状のセキュリティ対策で十分なのか、不足している点はないか」を判断するのは容易ではありません。これは、組織が持つデータ資産、リスクデータ、対策状況データなどを統合的に収集・分析・評価するプロセスの不在に起因します。また、「従来のアンチウイルスソフトのみで防御が可能なのか、それとも追加の対策が必要なのでは？」といった不安は、限られた種類のデータ分析に基づく対策で、多様化する攻撃データに対応できるかという懸念を示しています。
最近では、ランサムウェアがビジネス化し「RaaS（Ransomware as a Service）」という形で攻撃手法がデータとして提供され、攻撃の手口がより多様化しています。そうした最新の脅威データ（攻撃手法、脆弱性悪用パターンなど）を自組織だけで継続的に把握し続けることは非常に困難です。こうした現状を踏まえると、検知に依存しない多層防御、すなわち異なるデータソースや分析手法を組み合わせることで単一の検知データに依存しない総合的なデータ分析に基づく防御体制の導入や、セキュリティ関連データをリアルタイムで監視し、検出された異常データに迅速に対応するデータ処理パイプラインの構築などが求められています。
高度化・多様化するサイバー攻撃に対し、エンドポイントやWebアプリケーションといったデータポイントにおける分析の限界を認識し、非検知依存の多層防御やリアルタイムデータ分析といったアプローチを取り入れた、データに基づいた継続的なセキュリティ対策の見直しが不可欠です。事業継続に影響を及ぼす前に、データに基づいて自社の防御力を再評価し、必要な対策を講じる必要があります。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、Webアプリケーションセキュリティおよびエンドポイントセキュリティにおけるデータ活用と運用課題について分析します。
AWS WAF運用におけるデータ管理・分析課題
AWS WAFは、Webアプリケーションへのアクセスに関するデータ（リクエスト情報、IPアドレス、ヘッダー情報、HTTPメソッドなど）を収集・分析し、悪意のあるトラフィックを検出・ブロックするための強力なセキュリティサービスです。しかし、多くの組織では「専門の人材がいない」「リソースが限られていて手探りで運用している」といった理由から、このサービスを十分に活用できていないのが現状です。
例えば、AWS WAFの設定やルール調整には、大量のWebトラフィックデータやセキュリティイベントデータを分析し、自社環境のデータ特性やリスク状況に合わせた適切な判断が求められますが、これには専門知識が必要です。このデータ分析プロセスに手間がかかり、運用負荷が高いと感じている組織は少なくありません。試行錯誤しながら運用を続けることは、本来の業務に集中できないだけでなく、収集したWebトラフィックデータを効果的に分析できないまま運用が後回しになってしまう状況を生み出します。
これらの課題を放置すると、Webトラフィックデータに基づいた適切なセキュリティ対策ができずに攻撃リスクが高まるだけでなく、エンジニアのデータ分析や設定調整といった負担が増え、業務効率の低下にもつながります。特に、AWS WAFのログを読み解くのに苦労している場合は、収集されたログデータの分析スキルやツールの不足がボトルネックとなり、セキュリティインシデント発生時の対応が後回しになるリスクも伴います。自社の環境に合ったAWS WAF運用方法がわからないという課題は、組織固有のWebトラフィックデータ特性やリスクデータに基づいた最適なルール設定・運用戦略の策定に関するデータコンサルティングが必要であることを示唆しています。
AWS WAF運用におけるよくある課題を整理し、月30時間の運用工数削減を実現するAWS WAF自動運用サービス「WafCharm」は、データに基づいたAWS WAF運用を効率化するソリューションとして注目されます。「月30時間の運用工数削減」というデータは、データ分析（誤検知対応、ルールカスタマイズ）や設定調整といったデータ管理・分析タスクの自動化・効率化による運用コスト削減の可能性を示唆しています。誤検知対応やルールカスタマイズを手探りで行っている状況に対し、WafCharmはデータに基づいた自動化や専門的なデータ分析支援を提供できる可能性があります。
ランサムウェア被害のデータ分析と医療機関のリスク
アクロニス脅威リサーチユニット（TRU）の最新レポートによると、日本におけるランサムウェアの検出率は16.5%に達し、ドイツ（13.4%）、米国（5.4%）を大きく上回っています。この検出率データは、特定の脅威がシステム上で検出された頻度を示す重要なセキュリティ指標であり、データが示す日本のリスク状況の高さを浮き彫りにしています。
特に医療機関は、患者の診療情報といった「機密性の高い個人情報」という重要データ資産を扱い、システム停止が人命に直結するというデータ可用性への影響が非常に大きいため、サイバー攻撃の標的となりやすい状況にあります。ランサムウェア感染により診療予約や手術のキャンセルを余儀なくされる事例も出ており、これはデータ可用性の侵害が直接的なビジネスインパクト（医療提供への影響）につながることを示すデータポイントです。
特権アカウントのデータアクセスリスクとActive Directoryの限界
サイバー攻撃者の最終目標は、システム全体への広範なデータアクセス権限を持つ特権アカウントの乗っ取りです。攻撃者はまず一般アカウントを侵害し、その後、特権アカウントに「昇格」してシステム全体を支配しようとします。このプロセスは、アクセス権限データの不正な変更・利用を含みます。IPAの「情報セキュリティ10大脅威」にも挙げられるランサムウェア被害の多くは、特権アカウントの悪用が引き金となっていますが、これは特権アカウントが持つデータ操作権限が悪用されることによるデータ暗号化や窃取といったデータ操作リスクの高さを物語っています。
しかし、Active Directory単体では、特権アカウントのログイン履歴や操作ログといったアクセス関連データのリアルタイム監視や、不正なアクセスに対する制御が困難です。これは、ログデータやアクセス履歴データのリアルタイム分析機能が不足しているためです。適切なデータアクセス管理が行われない場合、特権アカウントが侵害されることで、データ漏洩やシステム破壊といった潜在的なビジネスインパクトにつながるリスクが極めて高くなります。
Webアプリケーションやエンドポイントといったデータポイントに対する攻撃の高度化に対し、データに基づいたセキュリティ対策の運用効率化と、データ分析に基づくリスク評価・対策強化が不可欠です。ランサムウェアの検出率データや医療機関への影響事例は、データに基づいたリスク認識を高め、対策の必要性を再確認するための重要な情報となります。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、特権アカウント管理およびMicrosoft 365環境におけるデータ保護戦略について分析します。
特権アカウント管理（PAM）におけるデータ管理コストと代替手段
企業の特権アカウントを狙ったサイバー攻撃が急増する中、システム全体への広範なデータアクセス権限を持つ特権アカウントの保護は喫緊の課題です。特権アカウント管理製品（PAM）の導入を検討する組織も増えていますが、高額な導入コストや、高度な特権アカウント関連データ（アクセスログ、操作履歴など）の収集・管理・分析機能を提供するソリューションを十分に使いこなせないといった課題から、導入を躊躇したり、導入後に代替製品を検討するケースも多く見られます。これは、データ管理・分析機能の導入・運用に伴うコストと、その機能を最大限に活用するためのデータ分析スキル・リソースの必要性がハードルとなっている状況を示しています。しかし、特権アカウントを無防備に放置することは、広範なデータアクセス権限が不正に利用されるリスクが極めて高く、データセキュリティの観点から危険です。適切なアクセス制御と多要素認証による強固なセキュリティを実現する方法が急務となっており、低コストかつシンプルな管理で導入できる代替手段が求められています。
特権アカウントを狙うサイバー攻撃の脅威に対し、PAMなしでも低コストで効果的にアクセス制御を実現する方法として、「UserLock」のようなソリューションが挙げられます。UserLockは、特権アカウントの保護において特に費用対効果の高い多要素認証や各種ログインルールを、Windowsログインといった特定の重要な認証およびアクセス関連データに対して簡単に実装することを可能にします。これにより、データ収集・制御を効率化し、特権アカウントへの不正なデータアクセスリスクを低減しつつ、日々進化するランサムウェアや不正アクセスの脅威から機密情報を守る運用負荷を最小限に抑えることが期待できます。
Microsoft 365を狙う脅威と曖昧なデータ管理責任の実態
ランサムウェア攻撃などの手口が高度化し、クラウド上のデータが狙われるケースが急増しています。その中でも、Microsoft 365は業務に不可欠なツールとなっているため、攻撃の対象となりやすく、データ保護対策が欠かせません。クラウドサービスは柔軟で利便性が高い一方、従来のオンプレミス環境では明確であった「データ管理責任」が曖昧になりがちです。この責任範囲の不明確さが、データ消失やセキュリティ侵害といったデータに関するインシデントの原因となっています。
Microsoft 365で見落とされる新たなデータ保護の盲点
Microsoft 365は堅牢なクラウドサービスですが、その基盤のセキュリティとは別に、個々のデータの管理や保護は利用者責任範囲に含まれることを十分に認識する必要があります。これは、SaaSモデルにおける「責任共有モデル」におけるデータ保護に関する責任範囲のデータ分類と明確化の重要性を示唆しています。これにより、誤操作やランサムウェア攻撃、退職者によるデータ削除といったデータ喪失要因に対し、Microsoft 365の標準機能では十分に対応できないことが問題視されています。その結果として、重要なビジネスデータの喪失や、バックアップデータ不足による復旧困難な状況に陥る組織が現在増加しています。
セキュリティとバックアップを統合した統合型ソリューションによる課題解決策
サイバー攻撃の複雑化に対抗するには、セキュリティ（脅威データ分析、アクセス制御など）とバックアップ（データ保護、リカバリ）の統合が不可欠です。Acronis Cyber Protectのような統合型ソリューションは、脅威データ分析結果に基づいたバックアップの保護機能や、バックアップデータからの迅速な復旧機能など、セキュリティとバックアップに関するデータ連携・データ活用を可能にします。これにより、Microsoft 365環境における利用者責任範囲のデータ保護の盲点を解消し、企業のビジネス継続性（データ可用性の確保）を確保する方法を提供します。万が一のデータ喪失や攻撃に対して、バックアップデータから迅速かつ効果的に復旧できる方法は、データ可用性を高める上で重要です。データの安全性を保つための最適なアプローチは、データ保護とセキュリティ対策を統合し、データに基づいた効率的かつ効果的な対策を講じることです。
高度化するサイバー攻撃に対し、特権アカウントのデータアクセス管理強化や、Microsoft 365のようなクラウド環境における利用者責任範囲のデータ保護を、統合的なデータ保護・バックアップ戦略として捉え、データに基づいた効率的かつ効果的な対策を講じることの重要性を再強調します。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、セキュリティソリューションの統合、DDoS攻撃の社会的な影響、およびハイブリッド環境におけるセキュリティ課題について分析します。
複数ベンダーソリューション導入によるデータ管理・運用課題
多くの組織が、バックアップ、EDR（Endpoint Detection and Response）、アーカイブといったセキュリティ関連領域で、複数のベンダーの製品・サービスを個別に導入しています。この状況は、各ソリューションが収集するセキュリティ関連データ（バックアップデータ、エンドポイント活動データ、アーカイブデータなど）が分散し、データ収集、管理、分析、リカバリといったプロセスがサイロ化している状態を生み出しています。その結果、異なるデータソース間の統合的な分析が困難となりセキュリティの「死角」が生まれ、データに基づいたインシデントの統合管理や迅速な復旧対応に遅れが生じます。これは、データ管理・運用における非効率性であり、運用負担の増大という新たな「脆弱性」（データ管理体制そのものがリスク要因となる）にもつながっています。
Acronis Ultimate 365によるデータ保護の統合
このような課題に対処し、Microsoft 365環境を取り巻くサイバーリスクに包括的に立ち向かうため、データ保護に関する複数の領域を統合したソリューションが有効です。Acronis Ultimate 365は、バックアップ、Eメールセキュリティ、アーカイブ、XDR（Extended Detection and Response）、アプリケーション保護、セキュリティ意識向上トレーニング、態勢管理といった、これまで別々のソリューションで対応していた領域で発生する多様なデータ（バックアップデータ、メールデータ、ログデータ、アプリケーション挙動データなど）を、一つのパッケージで管理・分析できるデータ統合プラットフォームとして機能します。これにより、複雑なデータ管理を大幅に簡素化しながら、運用コストの削減、コンプライアンス対応（データ保持ポリシー遵守など）、および迅速な復旧力（バックアップデータからの効率的なリカバリ）の向上を同時に実現できるデータ管理・運用効率化のメリットを提供します。これは、データに基づいた統合的なセキュリティ戦略の実践を支援するものです。
DDoS攻撃の社会的な影響とデータ
DDoS攻撃は、もはや個別の組織だけでなく、社会全体の安全性と機能を揺るがす深刻な脅威へと進化しています。サービス停止や情報漏洩といった直接的なデータ被害に留まらず、基幹システムの障害による経済活動の停滞や社会機能の混乱といった、広範なデータ（経済データ、社会インフラ稼働データなど）への影響を及ぼす可能性があります。こうした攻撃は企業の枠を超え、国家や地域、さらには世界全体に波及するため、より包括的かつ迅速な対応が求められます。大規模なDDoS攻撃が社会に与える影響に関する国内事例をデータとして分析することは、その影響や課題を深堀りし、対策の必要性をデータに基づいて認識するために重要です。
防御技術と実践的な対策方法におけるデータ活用
DDoS攻撃に対する防御技術も進化しています。Cloudflareが提供する革新的な防御技術（例: Magic Transit, Spectrum, Turnstile）やその他のソリューションは、大量のネットワークトラフィックデータをリアルタイムで分析し、悪意のあるトラフィックパターンを検出・防御することに特化しています。これらの技術を活用した実践的な対策は、データに基づいた防御技術の理解と適用を通じて、企業のみならず社会全体のセキュリティを強化する方法を示します。
DDoS攻撃への包括的な対策とデータ予測
サイバー攻撃の進化を見据え、組織や社会が取るべき包括的なセキュリティ対策は、多様化・複雑化する攻撃データパターンに対応するためのデータ分析戦略に基づいています。今後ますます複雑化するDDoS攻撃に備えるための準備と、最新技術を活用した攻撃予測や先制的な対応策の重要性は高まっています。これは、過去の攻撃データや最新の脅威情報データを分析し、将来的な攻撃発生を予測し、データに基づいた先制的な防御措置を講じることを意味します。
ハイブリッド環境でのDDoSリスクとデータ管理課題
近年、大規模化・巧妙化するDDoS攻撃が急増し、ビジネスに深刻な影響を及ぼしています。大規模DDoS攻撃が2025年に6年ぶりに情報セキュリティ10大脅威にランクインし、内閣サイバーセキュリティセンターからも注意喚起が発表されるなど、データが示すリスクの高まりは顕著です。その中で、クラウドとオンプレミスとを組み合わせた「ハイブリッド」環境は、異なる環境に分散したデータやシステムに対するセキュリティポリシー、ログデータ、トラフィックデータなどを統合的に管理・分析することの難しさ、すなわちデータ管理・分析のサイロ化が脆弱性を生み、攻撃者にとって標的となっています。企業はハイブリッド環境におけるデータ管理・分析の課題を克服し、早急な対策を迫られています。
サイバー攻撃の高度化とデータ管理の複雑化に対し、データに基づいた統合的なセキュリティ対策と、データ分析・予測、および効率的なデータ管理体制の構築が不可欠です。複数のソリューションによるデータ管理のサイロ化を避け、統合的なプラットフォームを活用することで、データに基づいた迅速かつ効果的な脅威対応が可能となります。