サイバー攻撃（１７）

AI時代のWebパフォーマンス分析：セキュリティ対策とCX（顧客体験）の相関性

多くの企業ではWAF（Web Application Firewall）等のセキュリティログを監視し、既知の脅威を防御できていると判断しています。 しかし、それと同時に、Webサイトのパフォーマンスデータ（例：ページ表示速度、コンバージョンレート(CVR)）が低下傾向を示すケースが観測されています。

この「セキュリティ指標」と「ビジネスKPI」の乖離こそが、AI時代特有の課題です。

要因として、従来のWAFでは検知・分類が困難な、AIを活用した高度なBOTトラフィックが影響している可能性が指摘されています。例えば、転売BOTによる在庫の自動買い占めや、高頻度アクセスによるサーバーリソースの逼迫は、直接的な機会損失や顧客体験(CX)の低下、ひいては顧客離脱率の上昇という経営指標の悪化に直結します。

これらの現象は、一見すると「セキュリティインシデント」として顕在化しにくいため、CX劣化の根本原因が見過ごされがちです。データに基づき、この”検知できていないリスク”を特定・定量化することが急務となっています。

データが示す「異常」：パフォーマンス低下とBOTトラフィックの関連性
キャンペーンや新商品リリース時に観測される、突発的なページ表示遅延や、コンバージョン（例：購入）プロセスにおける異常なトラフィックパターン（例：短時間での完売）は、データ分析上の重要なシグナルです。

その背後には、WAFのシグネチャを回避するよう設計されたBOTや、サービスを意図的に遅延させる高負荷アクセスが潜んでいる可能性があります。これらは、従来のアクセスログ分析だけでは「正常な高負荷」なのか「悪意あるトラフィック」なのかを識別することが困難です。

この識別を怠ると、Web体験の質の低下が放置され、結果としてCVRの低下やブランドロイヤルティの毀損といった、測定可能なビジネスダメージにつながります。顧客からのフィードバック（不満）は、単なる定性データではなく、特定の攻撃パターンを示す定量的なシグナルとして捉え直す必要があります。

トラフィックの可視化とデータ駆動型セキュリティ対策
本セミナーでは、Fastlyが提供するCDNおよびWAFのデータを活用し、トラフィックの振る舞いを詳細に分析・可視化するアプローチを解説します。

巧妙化・自動化されたAI/BOTによるトラフィックが、Webパフォーマンス（応答速度、可用性）やビジネスKPI（CVR、売上）に与える影響を定量的に把握します。

従来の「脅威シグネチャに基づく防御」という視点に加え、「トラフィックの振る舞いと顧客体験の相関」というデータ分析の視点から、パフォーマンスとセキュリティを両立させる具体的な対策と、その評価方法について最新の実例を交えてご紹介します。

データで見るIT資産・脆弱性管理：WSUS廃止に伴う運用プロセスの再設計
サイバー攻撃、特にランサムウェアによる事業影響は、依然として高いリスクとして観測されています。AI技術の悪用は、攻撃パターンの予測をさらに困難にしています。

同時に、DX推進やクラウド移行は、管理対象となるIT資産（エンドポイント、アプリケーション）の棚卸しと、その構成情報の維持を複雑化させています。この資産管理データの不備が、セキュリティ対策の基盤を揺るがしています。

こうした状況下で、「WSUS」の段階的廃止が発表され、パッチ管理プロセスの見直しが迫られています。「Microsoft Intune」等への移行が推奨されていますが、特にオンプレミス環境や多拠点にまたがる複雑なネットワーク構成下では、パッチの配布状況や適用率を正確に把握・集計することが困難な場合があります。

数千台規模の端末において、パッチ適用状況の可視化（データ化）が遅れることは、「脆弱性発見から修正までの時間（Time to Remediate）」の長期化を意味し、これはランサムウェア感染リスクと直接的な相関があります。IT資産データとパッチ適用データを統合し、管理プロセスを再設計することが不可欠です。

運用KPIとセキュリティKPIのジレンマをデータで解決する
多くの企業において、IT運用リソースの不足は継続的な課題です。その結果、サポート終了（EOL）ソフトウェアの資産台帳からの削除漏れや、パッチ適用率の低い端末の放置といった「データギャップ」が発生しがちです。これらのデータ不備が、インシデント対応の遅延を引き起こします。

現場では、「セキュリティKPI（例：脆弱性修正率）の向上」と「運用工数（OpEx）の削減」という、相反するように見える指標の同時達成が求められています。

エンドポイント防御（EDR等）の多層化はリスク低減に寄与しますが、管理ツールがサイロ化（分断）すると、運用負荷は増大します。特に数千台規模の環境で、異なるベンダーのソフトウェア・パッチ適用状況を一元的に可視化し、レポーティングすることは極めて困難です。

WSUSからの移行計画がデータに基づいて策定されない場合、脆弱性対応の遅延が常態化し、ランサムウェア感染の潜在的リスクが定量的に高まることになります。

データ統合による「予防型セキュリティ」と「資産管理の効率化」
WSUSの代替プロセスを検討する上で、IT資産管理ツールは、パッチ管理の基盤となる正確な「資産インベントリデータ」を提供する有力な選択肢です。

しかし、IT資産管理データだけでは、ランサムウェアのような高度な脅威の「検知・防御」はできません。そのため、エンドポイントセキュリティ（EPP/EDR）のデータと連携させ、統合的に分析する仕組みが不可欠です。

WSUS廃止後の運用モデルとして、IT資産・パッチ管理のデータを一元化するツールと、脅威を”実行前”に予防するデータを組み合わせたアプローチがあります。

これらのツールを組み合わせることで、どの脆弱性が最もリスクが高いかを即座に特定し、優先順位付けが可能になります。

これにより、「予防的セキュリティの強化」と「資産管理の運用効率化」という2つの指標を、データに基づいて両立させる具体的な方法を解説します。