【データで読み解く】VPN/PAMの限界と、ゼロトラストに基づく次世代リモートアクセスセキュリティへの移行戦略
はじめに：WAF/WaaS選定の前に問うべき、本質的なセキュリティ課題
Web Application Firewall（WAF）やWaaS（WAF as a Service）の選定は、多様化・高度化するサイバー攻撃への対抗策として不可欠です。しかし、その選定基準は、個別の機能比較に留まるべきではありません。
本稿では、まずリモートアクセス環境における脅威の実態をデータに基づき分析し、多くの企業が抱える構造的な課題を可視化します。その上で、VPN（Virtual Private Network）やPAM（Privileged Access Management）といった従来型ソリューションの限界点を指摘し、データ主導で実現する現実的かつ効果的な多層防御アーキテクチャへの移行戦略を解説します。
データが示す、境界防御モデルの形骸化と内在するリスク
リモートワークへの移行に伴い、VPN導入は標準的な対策となりました。しかし、近年の侵害事例を分析すると、以下の傾向が顕著です。
VPN機器の脆弱性が主要な侵入経路に： 脆弱性情報データベース（JVN等）で公開されるVPN機器の脆弱性を突いた攻撃は、前年比でXX%増加しています。パッチ未適用期間における侵害リスクは、攻撃の自動化により、もはや看過できないレベルに達しています。
リスクの入り口と化すVPN： 侵入後のログ分析から、VPNを通過したアクセスが、 lateral movement（横展開）の起点となっているケースが多数報告されています。これは、一度認証を通過したアクセスを過度に信頼する「境界防御モデル」の限界を示唆しています。
PAM導入のROI（投資対効果）における課題： 特権アクセス管理（PAM）は内部対策として有効ですが、その導入・運用コストは高額になりがちです。ある調査では、中規模企業におけるPAMのTCO（総所有コスト）は年間XXX万円に上り、専門人材の確保も相まって導入の障壁となっています。結果として、多くの企業で特権アカウントの監視・統制が不十分なまま放置されているのが実情です。
ログ分析が暴く、内部の無防備な状態
VPNは「社内へのトンネル」を提供するに過ぎません。問題は、そのトンネルを通過した後のアクティビティが十分に監視・分析されていない点にあります。
認証ログやアクセスログの分析が不十分な環境では、以下のような異常な挙動を検知できません。
深夜や休日など、通常業務時間外での特権アカウントによるアクセス
単一アカウントによる短時間での複数サーバーへのログイン試行
普段とは異なる地域やIPアドレスからの認証要求
これらのログは、侵害の予兆や痕跡を示す貴重なデータソースです。しかし、分析体制の不備により、インシデント発生後に初めてその価値に気づくケースが後を絶ちません。重要な情報資産は、検知されないリスクに日常的に晒され続けているのです。
ゼロトラスト原則に基づく、データ主導の多層防御アーキテクチャ
VPNや高コストなPAMへの依存から脱却し、セキュリティと利便性を両立させるには、「決して信頼せず、常に検証する（Never Trust, Always Verify）」というゼロトラストの原則に基づいたアプローチが不可欠です。
本セミナーでは、具体的なソリューションを例に、実践的かつデータ主導の多層防御を構築する方法を解説します。
アクセス経路の再定義（VPNからの脱却）：
ソリューション例： ISL Online
アプローチ： ユーザーと特定のリソースを直接接続するVPN不要のセキュアなアクセス環境を構築。これにより、VPN機器の脆弱性リスクを排除し、ネットワーク全体へのアクセス権限を与えない「最小権限の原則」を適用します。
動的なアクセス制御と認証強化（接続後の対策）：
ソリューション例： UserLock
アプローチ： 既存のActive Directory環境と連携し、アクセスコンテキスト（誰が、どこから、いつ、どのデバイスで）に応じた多要素認証（MFA）と動的なアクセスポリシーを適用。リアルタイムでのログ監視と異常検知により、不正なアクティビティを即座にブロックします。
この組み合わせにより、専門知識を持つ人材や膨大なコストを投じることなく、リモート接続の「前」と「後」の両方で、ログに基づいた継続的な監視と制御を実現します。
本セミナーで提供する分析とインサイト
国内侵害事例の定量的分析： 成功した攻撃と失敗した攻撃の分岐点を、具体的なデータと共に解説します。
脅威インテリジェンスとログデータを活用した防御戦略： DDoS攻撃のトラフィック分析、攻撃ベクトルの特定、そして緩和策の効果測定など、データに基づいた実践的な対策を詳説します。
次世代セキュリティモデルの導入効果測定： 提案するアーキテクチャが、インシデント対応コストやセキュリティ運用工数をどの程度削減可能か、具体的な試算モデルを提示します。
獲得可能な意思決定能力
DDoS攻撃の最新トレンドと費用対効果の高い緩和策を評価・選定する能力。
自社の環境におけるセキュリティリスクを定量的に評価し、対策の優先順位を判断する基準。
ゼロトラスト・セキュリティへの移行に向けた、現実的なロードマップと投資計画を策定する知見。
【データで検証】金融機関における認証脆弱性の損失額と、パスキー導入による事業価値（UX・コスト・セキュリティ）最大化のアプローチ
1. 定量的リスク分析：形骸化する既存認証と、それに伴う事業損失
2025年初頭に顕在化した大規模な証券口座不正利用インシデントは、氷山の一角に過ぎません。金融庁の報告によれば、フィッシングを起点とした不正送金被害額は前年比XX%増のYY億円に達しており、従来の認証基盤が限界を迎えていることはデータが明確に示しています。
この背景には、攻撃手法の構造的変化があります。
攻撃のコモディティ化： 「Phishing-as-a-Service（PaaS）」の市場規模は年間Z億円と推定され、攻撃コストを劇的に低下させています。
攻撃成功率の向上： 生成AIを活用したフィッシングメールは、人間が作成したものと比較して開封率が平均15%高いという調査結果もあり、従来のセキュリティ教育だけでは防御が困難です。
認証方式の脆弱性： SMS認証はSIMスワップ攻撃に対して無力であり、認証突破に要する平均時間はわずか10分というレポートも存在します。
これらの要因は、インシデント発生確率と、それに伴う直接的・間接的な損失（補填費用、顧客離反、ブランド価値の毀損）をかつてないレベルにまで押し上げています。もはや、認証セキュリティは単なるITの問題ではなく、経営リスクそのものです。
2. 新たな認証標準「パスキー」の有効性：データによる証明
こうした状況下で、従来の認証方式の脆弱性を原理的に克服する技術として「パスキー（FIDO認証）」への移行が加速しています。
パスキーの有効性は、以下のデータによって裏付けられています。
フィッシング耐性の実証： パスキーは、認証情報が生成されたWebサイトのオリジン（ドメイン）と紐づく「オリジンバインディング」を実装しています。これにより、偽サイトに認証情報を誤って送信しても機能しないため、フィッシング攻撃を原理的に無効化します。2024年時点で150億を超えるアカウントで利用されていますが、この仕組みを突破されたことによる大規模な侵害事例は報告されていません。
政府・規制当局の推奨： 金融庁が公表した「金融分野におけるサイバーセキュリティ強化に向けた取組方針」においても、フィッシング耐性のある認証方式としてFIDOが名指しで推奨されており、デファクトスタンダードとしての地位を確立しつつあります。
3. パスキー導入のROI分析：セキュリティ強化を超えた事業価値の創出
パスキー導入の意思決定は、セキュリティ投資という観点だけでは不十分です。顧客体験（UX）の向上とオペレーションコストの削減という、事業成長に直結する効果を定量的に評価する必要があります。
実際の導入事例から得られたKPI（重要業績評価指標）の変化を基に、パスキーがもたらす複合的な価値を解説します。
顧客体験（UX）とコンバージョンレート（CVR）の向上
事例データ： ある金融サービスでは、パスキー導入後、ログインプロセスにおける離脱率が30%改善し、最終的なコンバージョンレートが5%向上しました。
分析： パスワードの記憶や入力、SMSの受信といった手間を排除することで、ログイン成功率は**99%**に達し、顧客満足度（NPS）の向上にも寄与します。
オペレーションコストの削減
事例データ： 別の金融機関では、「パスワードを忘れた」という問い合わせが80%減少し、コールセンターの対応工数を年間XXX時間削減することに成功しました。
分析： SMS認証の送信コスト（年間平均YYY万円）も不要となり、直接的なコスト削減効果が期待できます。
これらの分析に加え、低コストでパスキーを導入・運用するための具体的なソリューションと、自社の状況に合わせたROI試算フレームワークも提供します。
金融サービスのセキュリティ責任者、デジタル戦略担当者、および経営層にとって、データに基づいた最適な認証戦略を策定するための、またとない機会です。
【データに基づく準拠戦略】「防衛産業サイバーセキュリティ基準」の要求項目分析と、低TCOで実現するサプライチェーンリスク対策
1. サプライチェーンリスクの定量的評価と「新基準」の背景
サプライチェーンを標的としたサイバー攻撃は、もはや単なる脅威ではなく、定量化可能な経営リスクです。IPA「情報セキュリティ10大脅威 2023」において、この攻撃が前年の3位から2位へと順位を上げた事実は、その深刻度と発生頻度の増加を物語っています。近年のインシデント分析によれば、サプライチェーン攻撃による1件あたりの平均損害額はXXX万円に達し、その侵入経路の約60%は、セキュリティ対策が相対的に脆弱な取引先の認証情報窃取に起因しています。
この状況を受け、2023年度から適用が開始された「防衛産業サイバーセキュリティ基準」は、サプライチェーン全体でのセキュリティレベルの均質化を目的としています。本基準の核心は、従来の境界防御モデルからの脱却と、NISTサイバーセキュリティフレームワーク（CSF）における「検知(Detect)」「対応(Respond)」能力の抜本的な強化要求にあります。
2. 新基準が要求する「検知・対応」能力の具体的要件
従来基準との最も重要な差分（ギャップ）は、インシデント発生後の対応能力にあります。新基準は、攻撃の兆候をいかに迅速に検知し（MTTD: 平均検知時間）、被害を最小限に抑え込むか（MTTR: 平均復旧時間）を重視しています。
これを実現するには、以下の具体的なデータ分析能力が不可欠です。
リアルタイムの認証ログ監視： Active Directory等における不審なログイン試行（例：短時間での大量の失敗、業務時間外・海外からのアクセス）の即時検知。
内部活動の可視化： 正規の認証情報が窃取された後の、内部での不審な権限昇格や横展開（Lateral Movement）の兆候の追跡。
自動化されたインシデント対応： ポリシー違反のアクセスを検知した際の、リアルタイムでのアカウントロックやセッション切断。
これらの要件に対し、SIEM（Security Information and Event Management）等の大規模なシステム導入は、高額なライセンス費用、専門人材による複雑な運用、既存環境への大きな変更を伴い、投資対効果（ROI）の観点から導入のハードルが高いのが実情です。
3. 低TCOで実現する、Active Directory基盤のセキュリティ強化策
本稿では、既存のIT資産であるActive Directory（AD）を最大限に活用し、最小限の投資で新基準の「検知・対応」要件に準拠する方法を解説します。
ソリューション提案：UserLockによるAD認証データのリアルタイム分析と制御
UserLockは、ADのドメインコントローラーと連携し、全ての認証イベントデータをリアルタイムで収集・分析します。これにより、以下の対策を低コストかつ低負荷で実現します。
既存環境への影響を最小化： ADのスキーマ変更やエージェントの展開は不要。既存の運用フローを大きく変えることなく、高度なログイン制御と監査証跡の取得が可能です。
新基準への準拠： リアルタイムのユーザーアクティビティ監視と自動応答機能により、MTTDとMTTRの短縮に直接的に貢献します。どのユーザーが・いつ・どこから・どの端末にアクセスしたかのログは、インシデント発生時の追跡調査においても極めて重要なデータとなります。
多層防御の実現： UserLockを導入することで、アイデンティティレイヤーにおける防御・検知・対応能力を強化し、他のセキュリティソリューションと連携した多層防御体制を効率的に構築します。
4. 提供する価値
防衛産業の情報システム担当者、および関連SIerを対象に、新基準への準拠状況を評価するためのアセスメント手法と、投資対効果を最大化する実装ロードマップの策定を支援します。データに基づき、自社の現状と基準要求とのギャップを定量的に把握し、最もコスト効率の高い対策の優先順位を決定するための判断材料を提供します。
データで解き明かす、現代IT環境におけるセキュリティの”死角”と、AI(NDR)を活用した包括的脅威検知へのシフト
1. 序論：複雑化するIT環境と、それに伴うリスクの定量的評価
マルチクラウド、分散アーキテクチャ、IoT/OTデバイスの普及は、ビジネスに俊敏性をもたらす一方、ITシステムの監視対象領域を指数関数的に増大させています。この複雑化は、従来のセキュリティ対策ではカバーしきれない「監視の死角」を生み出しており、これがサイバーインシデントの発生確率を押し上げる主要因です。
ある調査では、企業の約70%が自社のIT資産を完全に把握できておらず、これがランサムウェアやゼロデイ攻撃の温床となっています。インシデント発生時の平均被害額は年々増加しており、事業停止による機会損失を含めると、そのインパクトはもはや無視できない経営課題です。本稿では、この「監視の死角」から生じる脅威の実態をデータに基づき分析し、その本質的な解決策を提示します。
2. 既存ソリューションの有効範囲と、検知できない脅威
多くの企業では、EDR（Endpoint Detection and Response）やSIEM（Security Information and Event Management）、WAF（Web Application Firewall）、PAM（Privileged Access Management）といったソリューションを導入し、多層防御を構築しています。しかし、これらのアプローチは特定の領域を守る「点」の対策であり、それぞれに検知の限界が存在します。
EDRの限界： エージェントを導入できないIoT/OTデバイスや、管理外のSaaS環境は監視対象外となります。
SIEMの限界： 膨大なログの中から真の脅威を特定するには高度な分析スキルが必要であり、ログ化されない通信や未知の攻撃手法の検知は困難です。
WAF/PAMの限界： Web層や特権IDという特定の侵入・攻撃ベクトルには有効ですが、一度内部ネットワークへの侵入を許した後の横展開（Lateral Movement）や、正規の権限を悪用した内部不正の検知は専門外です。
問題の本質は、これらの「点の対策」の隙間を縫って行われる、一見正常に見えるが悪意のある通信活動です。人間の目や静的なルールベースのシステムでは、この巧妙な「なりすまし」行為を見抜くことは極めて困難です。
3. 解決策：ネットワーク全体を俯瞰するNDR（Network Detection and Response）というアプローチ
これらの課題を解決するために、ネットワーク全体の通信トラフィックそのものを分析対象とする「NDR」というアプローチが不可欠となります。NDRは、個々のエンドポイントやログではなく、システム間の「関係性」と「振る舞い」に着目します。
NDRソリューション Darktraceによる自己学習型AIアプローチ
そのNDR分野を牽引するのが、独自の自己学習AI技術を持つDarktraceです。
仕組み： Darktraceは、ネットワーク全体の通信をリアルタイムで分析し、組織固有の正常な状態（Pattern of Life）を自動で学習します。そして、そのベースラインから逸脱する「いつもと違う」振る舞いを、未知の脅威や内部不正の兆候として即座に検知します。
データに基づく有効性： Darktrace導入企業では、脅威の平均検知時間（MTTD）が従来比で平均XX%短縮されたというデータがあります。また、検知から対処までのプロセスを自動化することで、インシデント対応の属人化を排除し、セキュリティ運用コストをYY%削減した事例も報告されています。
包括的なカバレッジ： エージェントレスで導入できるため、EDRではカバーできないIoT/OTデバイスやサーバー、クラウド環境（IaaS/SaaS）を含むあらゆるIT資産を横断的に監視し、組織全体の「監視の死角」を解消します。
4. 結論：データ主導のセキュリティ運用への移行
脅威の高度化とIT環境の複雑化が進む中、断片的な情報に基づくセキュリティ対策は限界に達しています。今求められているのは、ネットワーク全体の網羅的なデータを基に、AIを活用して脅威をリアルタイムに検知・対処する、データ主導のセキュリティ運用へのパラダイムシフトです。DarktraceのようなNDRソリューションは、その移行を実現するための、現実的かつ効果的な選択肢と言えるでしょう。