データ分析の観点から見た、現代のネットワークセキュリティにおける課題と解決策
現状分析:インシデント発見の遅延とデータソースのサイロ化
インシデント発見の遅延は、事業継続性に深刻な影響を及ぼす経営リスクに直結します。この遅延の根本原因は、セキュリティ対策が各領域で分断され、データがサイロ化している点にあります。
例えば、エンドポイントの脅威検知に有効な「EDR(Endpoint Detection and Response)」は、その名の通りエンドポイントから得られるデータに特化しています。しかし、実際のサイバー攻撃はネットワーク、サーバー、クラウドなど複数のドメインを横断して行われるため、エンドポイントのデータだけでは攻撃の全体像を把握できず、分析可能なデータソースの限定が、結果として脅威の早期発見を阻害しています。
同様に、レガシーOSの存在やエージェント管理の煩雑さは、データ収集の網羅性と品質を低下させる要因となり、データに基づいた正確なリスク評価を困難にしています。
核心課題:データ量の爆発と分析効率の低下
IoTやリモートワークの普及に伴うネットワークトラフィックの増大は、分析対象となるデータ量の爆発的な増加を意味します。特に、トラフィックの大部分を占めるTLS暗号化通信は、収集したデータから脅威の兆候(インサイト)を抽出する上での最大の障壁です。
この「データは大量にあるが、有効な分析ができない」という状況は、セキュリティ運用において以下のような非効率性を生み出しています。
低いS/N比(信号対雑音比)のアラート: 過検知(False Positive)の頻発は、インシデント対応チームの貴重なリソースを浪費させ、本当に重要な脅威を見逃す「アラート疲れ」を引き起こします。
分析工数の増大: 専門スキルを持つ人材の不足と相まって、データ分析プロセスがボトルネックとなり、インシデント対応の迅速性を損ないます。
投資対効果(ROI)の不透明性: 導入したセキュリティツールが、どの程度リスクを低減させているのかを定量的に評価できず、データに基づいた合理的な投資判断が困難になります。
解決へのアプローチ:データドリブンな脅威検知・防御の実現
既知の脅威を防ぐ「IPS(Intrusion Prevention System)」と、未知の脅威や異常な振る舞いを検知する「NDR(Network Detection and Response)」の連携は、データ分析の観点からも有効なアプローチです。しかし、その効果を最大化するには、データ収集ポイント(監視ポイント)の最適化が不可欠です。
重複したデータやノイズの多いデータを無秩序に収集することは、IPS/NDRの分析精度を低下させ、システムリソースを浪費させるだけです。真に求められるのは、**「質の高いデータを、いかに効率的に収集・分析し、実用的なアクションに繋げるか」**という、データドリブンなセキュリティ運用体制の構築です。
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特に政府機関や金融、製造業といった、高度なサイバー攻撃の標的となりやすい組織では、暗号化トラフィックを悪用した攻撃への対策が急務です。
本セミナーでは、暗号化という分析困難なデータから脅威を可視化し、誤検知を削減、そしてセキュリティ運用プロセス全体を最適化するための具体的なデータ分析手法を解説します。データに基づいたセキュリティ戦略の策定と実行を担う、ネットワークおよびセキュリティの責任者・ご担当者様を対象としています。
データ分析基盤から見た、DX推進と事業継続における課題
現状分析:データ収集基盤の欠如がもたらす事業リスク
DX(デジタルトランスフォーメーション)やBCP(事業継続計画)の本質は、収集したデータに基づく迅速かつ正確な意思決定にあります。しかし、その前提となるデータ収集基盤の構築が、多くの現場でボトルネックとなっています。
特に、電源供給が不安定、あるいは通信インフラが未整備な環境は「データの空白地帯」となり、リアルタイムな状況把握を不可能にしています。これは、事業機会の損失やインシデント対応の遅延に直結する重大なリスクです。
例えば、災害時の避難所では被災者や物資に関するデータの連携が断絶し、非効率な資源配分を招きます。建設現場では作業員のバイタルデータや建機の稼働データが取得できず、安全性や生産性の向上を阻害します。農業分野においても、環境センサーデータが取得できなければ、データドリブンなスマート農業は実現しません。これらの問題の根源は、「データが取得できない」という一点に集約されます。
技術的課題:従来型アプローチの限界
従来型のネットワーク構築は、既存の電源と通信インフラへの依存度が極めて高く、オフグリッド環境への展開には多大なコストと時間を要しました。これは、データ活用に不可欠な「データ収集の網羅性」と「即時性」という要件を満たせないことを意味します。結果として、多くのデータ活用シナリオが実現不可能な計画に終わるケースは少なくありません。
この課題を解決するには、インフラの制約を受けずに、迅速かつ広範囲にデータ収集網を構築できる、新たな技術的アプローチが不可欠です。
解決策:あらゆる場所を「データソース」に変える新技術
上記課題に対する直接的な解決策として、特許技術を用いた「バッテリー搭載型メッシュWi-Fi」を提案します。
この技術の本質は、単に通信を提供するだけでなく、「これまでデータ取得を諦めていた場所を、新たなデータソースへと変える」点にあります。電源や工事が不要で、自律的にメッシュネットワークを形成するため、建設、農業、物流、そして防災といったあらゆる現場で、迅速に安定したデータ収集基盤を構築できます。
これは、DX推進やBCP対策、遠隔監視を検討する企業・公共団体にとって、データ戦略の実行可能性を飛躍的に高めるソリューションです。
新たな論点:データ収集範囲の拡大とセキュリティの相関関係
データ収集ポイントがクラウドやIoTデバイスへと拡大するにつれ、攻撃対象領域(アタックサーフェス)も同様に拡大します。これは、データ活用を推進する上で避けては通れない必然的なリスクです。
ランサムウェアや標的型攻撃(APT)といった巧妙なサイバー攻撃は、こうした新たなデータ収集ポイントの脆弱性、例えばクラウドの設定不備やIoTデバイスの管理不徹底を的確に狙います。
したがって、データ収集基盤の拡張と、その基盤上で流通するデータを保護するためのセキュリティ監視は、表裏一体で検討すべき重要課題です。ネットワーク監視が及ばない「ブラインドスポット(監視の死角)」は、物理的な未接続領域だけでなく、セキュリティ対策が追いついていない新たなIT環境にも存在するという認識が求められます。
データドリブンな運用モデルへ:ネットワーク管理の複雑性と属人化からの脱却
現状分析:データ管理の破綻が引き起こすネットワーク運用の非効率化
リモートワークやクラウドの普及に伴うネットワークの多拠点化・多層化は、本質的に「管理すべき構成データとパフォーマンスデータの爆発的な増加と分散」という課題を生み出しています。データが各拠点やシステムにサイロ化することで、ネットワーク全体の相関分析や一元的なガバナンスの維持が極めて困難になり、運用全体の非効率化を招いています。
核心課題:暗黙知への依存がもたらす致命的な運用リスク
多くの運用現場では、慢性的なIT人材不足を背景に、個人の経験と勘といった「暗黙知」に依存したオペレーションから脱却できていません。障害対応のノウハウや構成変更の背景といった重要情報が、データやドキュメントといった「形式知」として蓄積・共有されず、特定担当者に偏在する「属人化」が進行しています。
この状態は、担当者の離脱が即、運用品質の低下や重大なシステム障害に直結する、極めて脆弱なビジネスリスクです。構成変更の影響範囲もデータに基づいて分析できず、運用そのものが「ブラックボックス化」する原因となっています。
解決アプローチ:データと“仕組み”による運用モデルへの変革
これらの課題は、個人の能力に依存するのではなく、データに基づいた“仕組み”によって解決すべきです。
アラクサラが提供するAX-Network-Managerは、分散したネットワーク機器から設定情報や稼働データを収集・統合する「データ収集・管理プラットフォーム」として機能します。これにより、サイロ化されたデータを一元化し、分析可能な状態に整備します。
さらにAX-Network-Visualizationは、収集したデータを基にネットワークの物理・論理構成やパフォーマンスを可視化する、いわば「ネットワーク専用のBI(ビジネスインテリジェンス)ツール」です。これにより、複雑な構成の直感的な把握や、リプレイス対象機器のデータに基づいた特定が可能となり、迅速なトラブルシューティングを実現します。
この2つのソリューションを組み合わせることで、属人化された暗黙知を組織の形式知へと転換し、データドリブンで再現性の高いネットワーク運用モデルを構築します。
次世代のデータ基盤:セキュアかつ高信頼なネットワークの実現
セッションでは、アラクサラとフォーティネットが共同開発し、「Interop Tokyo 2025」で初公開される新製品「FortiSwitch-AXシリーズ」もご紹介します。社会インフラで培われたアラクサラの高信頼な基盤技術と、フォーティネットの先進的なセキュリティ技術を統合したこの製品は、次世代の「セキュアなデータ収集基盤」そのものです。これからのネットワークには、信頼性の高いデータを安定的に収集し、かつそのデータをセキュアに保護する能力が求められます。
このようなデータ課題を持つ担当者・責任者におすすめします
ネットワーク全体の構成データが統合されておらず、正確なインベントリ管理ができていない。
運用ノウハウが特定の担当者に集中し、組織としての形式知として蓄積・活用できていない。
構成変更の影響範囲をデータに基づいて分析できず、作業がブラックボックス化している。
障害発生時、相関分析に必要なログやメトリクスが即座に集まらず、原因特定に時間を要している。
データに基づいた、セキュアで持続可能なネットワーク運用体制への変革を模索している。
最新のセキュアなデータ収集基盤「FortiSwitch-AXシリーズ」の技術的詳細に関心がある。
データ分析の観点から見た、境界防御モデル(VPN)の限界とゼロトラストへの移行戦略
パラダイムシフトの必要性:境界防御モデルのデータ分析における限界
従来のVPNに代表される境界防御モデルは、「信頼できるネットワークの内側か、信頼できない外側か」という二元論に基づいています。このアーキテクチャでは、アクセス元とアクセ先のコンテキスト(ユーザー、デバイス、場所、アプリケーション)に関する詳細なデータをリアルタイムに取得・分析することが構造的に困難です。
この「分析データの欠如」こそが、VPNという信頼された経路を経由したランサムウェアの侵入や、内部での不正なデータ操作といったインシデントを見逃す根本原因となっています。攻撃の兆候をデータから読み解くことができず、結果としてインシデント発生後の対応に終始せざるを得ません。
顕在化するデータガバナンスの死角:シャドーITと内部不正
リモートワークやBYODの普及は、IT部門が管理・監視できていない「統制外のデータアクセス経路(シャドーIT)」を増大させています。これは、どこで、誰が、どのデータを扱っているのかを把握できない、データガバナンスにおける致命的なブラインドスポット(死角)です。
加えて、正規の権限を持つユーザーによる意図的、あるいは偶発的な不正データ操作(機密情報のダウンロード、個人情報への過剰なアクセスなど)のリスクも増大しており、これらのユーザーアクティビティデータを正確に捕捉し、リスク分析を行う必要性が急務となっています。
解決へのアプローチ:データ中心のセキュリティモデル「ゼロトラスト」とその実装課題
ゼロトラストは、全てのリクエストを信用せず、その都度収集したコンテキストデータに基づきリスクを評価し、アクセスの可否を動的に判断する、極めて合理的なデータ中心のセキュリティモデルです。
しかし、その理想的なモデルを実現するには「全てのデータアクセスを可視化し、動的なポリシーを適用する仕組み」が不可欠であり、この実装の複雑さが多くの企業で導入の障壁となっています。
現実的な第一歩:データアクセス制御の最終ポイント「エンタープライズブラウザ」
現代の業務の大半がブラウザ上で完結することを踏まえ、「エンタープライズブラウザ」を、ユーザーとデータ間の全てのインタラクションを捕捉・分析・制御するための、究極のデータ収集・制御ポイントとして提案します。
このソリューションは、ゼロトラスト実現に不可欠な「詳細な監査ログの生成(可視化)」と「リアルタイムなポリシー適用(制御)」を、最も効率的に実現します。これにより、ネットワーク経路に依存した粗いアクセス制御から、ブラウザセッション単位のきめ細かいデータアクセスコントロールへと移行が可能です。
本セッションでは、具体的な製品「Mammoth Cyber Enterprise Browser」の導入事例や活用シナリオを交え、VPN依存からの脱却と、現実的なゼロトラストへの第一歩をデータと共に解説します。
このようなデータガバナンス課題を持つ責任者を対象とします
VPNのアクセスログだけでは、ユーザーがSaaS上で具体的にどのデータを操作したかまで追跡できず、リスク評価ができていない。
BYODやシャドーITに起因するデータ漏洩リスクを定量的に評価し、技術的に制御する手段がない。
内部不正対策として、特定のデータ操作(ダウンロード、アップロード、コピー等)をリアルタイムで検知・ブロックする仕組みを求めている。
ゼロトラストの理念は理解しているが、その効果を測定するための具体的なデータ収集・分析手法と、現実的な導入ステップを探している。