目次
ID・認証データの分析に基づくセキュリティリスク管理の必要性
セキュリティインシデントを分析する上で、「認証」は最も重要なデータソースの一つです。総務省の発表データによれば、不正アクセスの約8割が「ID/パスワードの突破」に起因しています。この事実は、IDとパスワードという「データ」そのものの管理・認証方式が、セキュリティリスクの根源となっていることを明確に示しています。
従来型のID/パスワードのみに依存する認証プロセスでは、もはやリスクを定量的に管理・許容できるレベルにないことは明らかです。特に複数のSaaS利用が常態化する中、「誰が」「いつ」「どのデータ（SaaS）」にアクセスしたかという認証ログデータを一元的に収集・分析できる基盤の構築が急務となっています。
ゼロトラスト・セキュリティモデルにおいても、対策の優先順位が最も高いのは「認証・アクセス管理（IDaaS）」であり、これはIDと認証のデータをいかに信頼できる形で管理するかが中核課題であることを意味します。
データサイロ化が引き起こす、認証管理の定量的課題
セキュリティ強化の有効な手法として「多要素認証（MFA）」が挙げられます。しかし、SaaSごとにMFAやID管理を個別最適で導入することは、新たなデータ管理上の課題を生み出します。
これは「ID・認証データのサイロ化」と呼ぶべき問題です。
運用工数（コスト）データの増大: SaaSごとに認証設定が分散することで、IDライフサイクル管理（入退社・異動に伴うアカウントデータの作成・更新・削除）の工数がシステム数に比例して増加します。これは情シス部門の運用コストを直接的に押し上げます。
業務非効率の可視化: ユーザーは複数のパスワード（データ）の記憶を強いられ、「パスワード忘却による業務停止」や「ヘルプデスクへの問い合わせ件数増加」といった、**計測可能な業務非効率（KPIの悪化）**を引き起こします。
セキュリティガバナンスの欠如: 認証ログが分散するため、組織横断的なアクセス監査や、不正アクセスの兆候分析が極めて困難になります。
IDaaSによる「ID・認証データ基盤」の構築
これらの課題は、IDaaS（Identity as a Service）を導入し、IDと認証の「データハブ」として機能させることで解決できます。IDaaSは単なるツールではなく、以下の機能を持つ「データ管理・分析基盤」として捉えるべきです。
認証データの一元化（シングルサインオン）: 認証データをIDaaSに集約し、アクセス経路を標準化します。これによりユーザー利便性（データアクセスの効率）が向上します。
認証データの信頼性向上（多要素認証）: ID/パスワードという単一要素のデータへの依存から脱却し、複数の要素を組み合わせて認証データの信頼性を高めます。これにより、各セキュリティガイドラインが求めるデータアクセス基準を満たします。
データフローの自動化（IDライフサイクル管理）: 人事データなどをトリガーに、各SaaSへのアカウントデータ連携（作成・削除）を自動化します。これは、データメンテナンス工数を大幅に削減するデータ連携プロセス（ETL）に他なりません。
データ連携の実践：Microsoft 365とレガシーシステム
IDaaSというデータ基盤の導入効果は、特に「Microsoft 365」のような基幹SaaSとの連携において顕著に現れます。認証データをIDaaSに集約することで、セキュリティレベルと運用効率を同時に達成した事例の分析は、有効なベンチマークとなります。
一方で、多くの企業が「改修困難な既存Webシステム」という課題を抱えています。これらのシステムが、パスワードやSMS認証といった旧来の認証方式（セキュリティガイドラインで非推奨・禁止）に依存し続けている場合、そこが認証データ管理の「穴」となり、組織全体のセキュリティリスクを高め続けます。
システム自体の改修が困難であっても、IDaaSと連携させるアーキテクチャを採用することで、これらのレガシーシステムの認証データを最新のセキュリティレベル（MFA）で保護・管理し、認証ログを一元的に分析することが可能になります。
認証基盤の導入を検討することは、自社のID・認証データガバナンスを再設計し、セキュリティリスクをデータに基づいて管理・分析できる体制を構築することに直結します。
セキュリティリスク管理におけるデータ分析の高度化
現代のセキュリティ対策は、防御壁を築く従来型の手法から、内外の膨大な「データ」を収集・分析し、リスクを予測・検知・対応するデータドリブンなアプローチへと移行しています。本質的な課題は、「脅威の存在」そのものよりも、「脅威に関連するデータをいかに正確に収集し、分析できるか」というデータマネジメントの側面に移っています。
ここでは、分析対象となるデータソースに基づき、セキュリティリスクを「外部脅威データ」「内部資産データ」「認証チャネルデータ」の3つの観点から再定義します。
1. 外部脅威（漏洩認証情報）のデータ分析
企業のEメールアドレス、すなわち「認証情報」は、ダークウェブやクレデンシャルマーケットにおいて活発に取引される「データ資産」と化しています。
ここでの課題は、自社が保有する「内部の認証データ（従業員ID）」と、ダークウェブ上で流通する膨大な「外部の漏洩データ（脅威インテリジェンス）」とを、いかにしてリアルタイムに突合・分析するかという点にあります。
アカウント乗っ取り被害の多くは、このデータマッチングの遅れ、すなわち「漏洩の事実」をインシデント発生後に初めて検知することに起因します。
「Harmony Email & Collaboration」のアドオン機能「Leaked Credentials」は、このデータ分析プロセスを自動化するソリューションと位置づけられます。常時収集・解析される脅威インテリジェンスと自社の認証データを照合し、攻撃者が悪用する「前」にリスクを検知・特定する、予測的なデータ分析アプローチです。
2. 内部資産（ネットワーク機器）のデータガバナンス
セキュリティリスク分析の基盤は、「何を保護すべきか」を定義する正確な「資産インベントリデータ」です。医療DXを推進する厚生労働省が公表した最新のチェックリスト（令和7年度版・19項目）においても、「端末・ネットワーク機器の把握」や「ネットワークの適切な管理」が中核的なデータ管理要件として明記されています。
これは、サーバーやPCだけでなく、ネットワーク機器、医療機器、IoT機器を含む「院内ネットワークに接続された全機器のデータを把握すること」を要求するものです。
しかし、多くの現場では、資産管理台帳（静的なマスタデータ）と、実際にネットワークに接続されている機器（動的な実態データ）との間に深刻なデータの乖離が生じています。
VPN機器、一時接続端末、未許可のIoT機器（シャドーIT）など、台帳に存在しない「把握できていないデータポイント」こそが、セキュリティの最大の脆弱性（アタックサーフェス）となります。NICTERの観測レポートなどの外部データも、これらの「見えない機器」を標的とする攻撃が継続していることを示しています。
この「データガバナンスの形骸化」を解決するには、目視や自己申告といった手動のデータ収集を脱し、ネットワークを流れるデータを直接監視するアプローチが必要です。
セキュリティ対策アプライアンス「iNetSec SF」は、この課題に対するデータ収集・分析基盤として機能します。エージェントレスでネットワーク上の全端末データを自動検出し、台帳データとの差分を可視化します。これにより、「シャドーIT」というデータギャップを埋め、実態に基づいた資産インベントリを構築できます。
さらに、収集したデータに基づき、ポリシー違反端末（未許可機器）を自動的に遮断する制御も可能です。これは、正確なデータが即時的なリスク対応（アクション）に直結する好例です。
3. 内部挙動（ネットワークふるまい）のデータ分析
正確な資産インベントリ（静的データ）が構築された次のステップは、それらの機器が生成する「ふるまいデータ（動的データ）」の分析です。
ランサムウェアの感染拡大（水平展開）などの高度な脅威は、個々の機器のログだけでは検知が困難です。「iNetSec SF」が持つネットワークのふるまい検知機能は、ネットワーク全体の通信データを統計的に分析し、「平時と異なるパターン（異常値）」を検出するものです。
異常なふるまいデータを検知した際に、該当端末を自動で隔離するプロセスは、データ分析（Detection）とセキュリティ運用（Response）が連携した、実効性のあるリスク管理手法と言えます。
4. BtoC認証におけるユーザーデータとチャネル分析
BtoCサービスにおける「なりすまし」や「不正利用」対策もまた、データ分析の課題です。多要素認証（MFA）の導入が標準化する一方で、認証手段を「確実に顧客に届ける」というプロセスがボトルネックとなっています。
ここでの課題は、「顧客セグメントごとの最適な認証チャネルデータの欠如」です。
SMS認証を導入しても、LINE未使用層、メール未登録層、あるいはスマートフォン非利用層（ガラケー・固定電話ユーザー）といった特定の顧客セグメントには、認証情報が到達しません。
これは、認証失敗による「顧客離脱リスク（機会損失）」をデータとして可視化できていないことを意味します。必要なのは、自社の顧客データベースを保有する連絡先チャネル（メール、SMS、LINE等）の属性でセグメンテーションし、各セグメントのカバー率と到達率を最大化する認証フローを設計・分析することです。
データ分析と可視化に基づく、セキュリティ投資対効果の最大化
セキュリティ対策は、感覚や慣例で行うものではなく、データに基づいた客観的な意思決定が不可欠です。しかし、多くの組織では「どのリスクが、どの程度のインパクトを持ち、どこから対策すべきか」というリスクの定量評価と優先順位付けに課題を抱えています。
本稿では、セキュリティ対策の最適化を目指すための、データドリブンなアプローチをご紹介します。
セキュリティ診断：データ収集とインサイトの導出
「セキュリティ対策診断サービス」は、単なる脆弱性のスキャンではありません。これは、組織のセキュリティ体制に関するデータを収集し、分析・可視化するための強力な基盤です。
クラウドからオンプレミスまで、広範な環境から収集されたデータを、専門家が高度な知見に基づき分析。その結果は、技術的な指標だけでなく、経営層が理解できる形（＝ビジネスリスク）に翻訳されたレポーティングがなされます。
この「可視化された分析結果」こそが、セキュリティ投資の予算申請や、対策の優先順位付けといった戦略的意思決定を行うための重要なエビデンスとなります。
詳細分析：データソースの拡張と相関分析
全社的なリスクアセスメントで特定された課題（データ上の異常値や高リスク領域）については、さらに詳細なデータ収集と分析が必要です。
CNAPPサービス（クラウド環境のリスク管理）: クラウド設定の不備やコンプライアンス違反といった設定データ（Configuration Data）を収集・分析し、潜在的リスクを特定します。
ASMサービス（外部公開資産の可視化）: インターネットからアクセス可能な資産（IPアドレス、ドメイン、証明書など）を継続的にスキャン（データ収集）し、攻撃対象領域の変化を監視します。
ペネトレーションテストサービス（実攻撃シミュレーション）: 既知の脆弱性データに基づき、実攻撃をシミュレート。これにより、「脆弱性が存在するか」だけでなく、「その脆弱性が実際に悪用可能か」という**実証データ（Empirical Data）**を取得します。
「どこにリスクがあるか判断できない」「対策状況をスコアリングし、KPIとして追跡したい」といったニーズは、これらの詳細なデータ収集と分析によって初めて満たされます。
セキュリティ戦略立案のためのデータ項目
効果的なセキュリティ戦略を立案するためには、現状の課題認識や評価基準をデータとして整理・分析する必要があります。以下に、我々が戦略構築の際に重視する主要なデータカテゴリを示します。
1. ビジネスニーズと期待値（戦略的KPI）
セキュリティ対策に求めるビジネス上のゴールを明確にします。これは対策の「KGI（重要目標達成指標）」となります。
インシデント対応の迅速化・効率化（例：インシデント対応演習支援、インシデント対応支援）
ガバナンスとコンプライアンスの強化（例：CSIRT構築支援、ポリシー・規定類の整備、法規制対応）
組織的なリスク耐性の向上（例：経営層・従業員向け研修）
現状の網羅的なリスク評価（例：リスク評価・診断の実施）
技術的ソリューションの導入（例：ソリューション導入相談）
2. ソリューション選定基準（評価メトリクス）
導入するソリューションやサービスを評価するための定量的・定性的な指標です。これは「多基準意思決定分析（MCDA）」の基礎データとなります。
TCO（総所有コスト）: 初期コスト、ランニングコスト
運用効率: 運用負荷、パフォーマンス、業務システムへの影響、エンドユーザーの利便性
ベンダー信頼性: 保守サポート体制、導入実績、知名度、日本語/グローバル対応
機能と拡張性: 性能、拡張性、アップデートの容易さ、クラウド対応
分析とレポーティング: レポートの分かりやすさ、シグネチャ提供の迅速さ
3. 技術的データソース（分析対象スタック）
現在導入済み、または導入を検討している技術スタックです。これらのツールから得られるログやアラートが、相関分析の元データとなります。
エンドポイント: Antivirus, EDR (Endpoint Detection and Response)
ネットワーク・アクセス: メールセキュリティ, SASE (Secure Access Service Edge)
デバイス管理: MDM (モバイルデバイス管理)
クラウド・SaaS: CASB (Cloud Access Security Broker)
統合分析基盤: SIEM (Security Information and Event Management), XDR (Extended Detection and Response)
4. 導入背景（ビジネスドライバー）
対策を検討する背景、すなわち「Why」の部分です。この定性データは、対策の緊急度や社内説明のロジックを構築する上で極めて重要です。
内部リスク認識: 社内の情報漏洩リスクの高まり、情報漏洩への不安
外部圧力: 法規制・コンプライアンス対応、顧客・取引先からの要求
インシデント発生（事後対応）: 社内での情報漏洩発生
市場・競合動向: データ流出事例の発生、他社事例の把握
情報収集・具体的検討: 知識の深化、業界動向の把握、具体的ソリューションの検討
データ分析に基づくセキュリティリスクの可視化と、戦略的対策の優先順位付け
デジタルトランスフォーメーションの進展に伴い、攻撃対象領域（アタックサーフェス）はクラウド、オンプレミス、VPN機器、外部公開資産へと拡大・分散しています。この複雑化した環境において、従来型の画一的なセキュリティ対策（ウイルス対策、Webフィルタリングなど）のみでは、高度化するサイバー脅威に対応しきれないことは、多くのインシデントデータが示しています。
真の課題は、「自組織のどこに、どの程度のリスクが存在し、どの対策が最も投資対効果（ROI）が高いか」をデータに基づいて判断できないことです。「どこから着手すべきか」という問いは、突き詰めれば「優先順位付け」の問題であり、それには客観的なデータによるリスクの定量化が不可欠です。
本稿では、感覚的なセキュリティ対策から脱却し、データドリブンな意思決定を実現するためのアプローチを、具体的なソリューション群と共に解説します。
Step 1: 網羅的なデータ収集と現状のベースライン設定
セキュリティ対策の第一歩は、現状の網羅的なデータ収集と、客観的な評価（スコアリング）によるベースラインの設定です。
「セキュリティ対策診断サービス」は、この初期データ収集フェーズにおいて重要な役割を果たします。クラウドからオンプレミスまで広範な環境を対象とし、専門家の知見に基づきシステム構成や設定のデータを収集・分析します。
このサービスの最大の価値は、収集したデータを「可視化された分かりやすい診断結果」としてレポーティングする点にあります。この分析レポートは、技術担当者間の共通認識を醸成するだけでなく、経営層への予算申請や対策の優先順位を決定するための客観的エビデンス（根拠データ）として機能します。
Step 2: リスク領域の特定と詳細データの相関分析
ベースライン診断（Step 1）によって特定された高リスク領域やデータ上の懸念点については、さらに詳細なデータ収集と相関分析が必要となります。
CNAPPサービス（クラウド環境のリスク管理）: クラウド環境に特化し、設定不備（ミスコンフィギュレーション）やコンプライアンス違反に関連する「設定データ」を深く掘り下げて分析し、潜在的リスクを特定します。
ASMサービス（外部公開資産の可視化）: 自社が認識していない可能性のあるVPN機器やサーバーなど、外部に公開されている資産の「アセットデータ」を継続的に収集・可視化します。これは、ランサムウェア等の侵入経路分析における基礎データとなります。
ペネトレーションテストサービス（実攻撃シミュレーション）: 既知の脆弱性データに基づき、実攻撃をシミュレートします。これにより、「脆弱性が存在するか」という理論上のリスクだけでなく、「その脆弱性がビジネスインパクトに直結するか」という「実証データ」を取得します。
これらの詳細分析により、「対策状況のスコアリング」はより精度を高め、「何から対策すべきか」という判断は、より強固なデータ基盤の上で行えるようになります。
Step 3: 外部脅威インテリジェンス（TI）による予測的アプローチ
Step 1と2が「内部データ」の収集・分析であるのに対し、次なる一手は「外部データ」の活用です。ここで「脅威インテリジェンス（TI）」が重要となります。
多くの組織では「TIデータを導入したが、使い方が分からない」「アラートが多すぎて分析が困難」といった課題に直面し、データを有効活用できていません。
脅威インテリジェンスの真価は、「自組織の脆弱性データ（内部データ）」と「攻撃者のTTPs（戦術・技術・手順）データ（外部データ）」を突き合わせ、相関分析を行うことで発揮されます。
純国産の脅威インテリジェンスサービス「InterSafe Threat Intelligence Platform」などを活用し、自社の環境データと照合することで、「自社にとって本当に危険な脅威は何か」を特定し、攻撃を未然に防ぐ予測的なセキュリティ対策へのシフトが可能になります。
このようなデータ分析課題をお持ちの方へ
本稿でご紹介したアプローチは、特に以下のようなデータドリブンなセキュリティ対策を目指す担当者にとって有効です。
自社のセキュリティ体制を定量的にスコアリングし、KPIとして定点観測したい。
対策の優先順位付けを行うための、客観的な分析データが欲しい。
セキュリティ投資の費用対効果（ROI）を経営層に説明するためのエビデンスを求めている。
保有する脅威インテリジェンスデータを、実用的なセキュリティ運用（アクション）に繋げられていない。
限られたリソースの中でセキュリティ効果を最大化するには、まず自組織のリスクを正確に「測定」し「可視化」することから始める必要があります。
セキュリティ投資のROIを最大化するための、データ品質と可視性の最適化
セキュリティ分析において、最も見過ごされがちなリスクは「データ品質」そのものです。高度な可視化や自動応答を謳うNDR（Network Detection and Response）などのセキュリティ分析ツールを導入しても、期待した成果が得られないケースが散見されます。
これはツールの性能の問題ではなく、ツールに投入される「生データ」の品質に起因します。
「GIGO」の原則：データパイプラインの目詰まりが分析精度を奪う
分析の世界には「Garbage In, Garbage Out」（ゴミを入れれば、ゴミしか出てこない）という原則があります。セキュリティツールが分析エンジンであると捉えた場合、重複したトラフィック、解析不能な暗号化通信、分析に不要なログ（＝ノイズ）がそのままデータパイプラインに流入している状態は、まさにこのGIGOに陥っています。
この「オーバーヘッド（＝ノイズデータや過剰な処理負荷）」は、分析エンジンのスループットを著しく低下させます。結果として、検知ロジックが正常に機能せず、検知漏れ（False Negative）や誤検知（False Positive）が多発します。
さらに、増大したデータ処理量はストレージやライセンスコストの増加に直結します。現場では、ノイズから「真のアラート（シグナル）」を見つけ出す作業が属人化し、分析効率は低下。これは、セキュリティ投資のROI（投資対効果）を著しく損ねる本質的なボトルネックです。
解決策：データ分析前の「前処理（Pre-Processing）」
セキュリティ投資のROIを最大化するには、分析エンジンにデータを投入する「前」の段階、すなわちネットワーク運用におけるデータハンドリングが不可欠です。
「Network Packet Broker（ネットワークパケットブローカー）」は、このデータの前処理層として機能します。重複パケットの排除、不要なトラフィックのフィルタリング、適切なロードバランシングといった処理を事前に行うことで、分析ツールは高品質でクリーンなデータ（シグナル）のみにリソースを集中できます。
導入済みの対策効果を最大化するためには、まずデータパイプラインの最適化、すなわち「ネットワークの可視化」と「トラフィックの品質管理」というデータマネジメントの視点が必要です。
データ分析の「死角」：観測できていない外部データのリスク
もう一つの重大な課題は、分析対象の「データソースの欠如」です。
現在、多くの企業活動の基盤である「Microsoft 365」や「Google Workspace」などのクラウドサービスは、Eメールアドレスを認証の「キー」としています。攻撃戦略も、マルウェア添付型から、窃取した正規アカウント情報を悪用するビジネスメール詐欺（BEC）や内部侵入へとシフトしています。
問題は、これらの認証情報が売買されるダークウェブやクレデンシャルマーケットという「外部データソース」を、多くの組織が観測できていない点にあります。
リアクティブ分析の限界と、外部データ統合の必要性
自組織からの漏えいでなくとも、他サービスから流出した認証情報が使い回され、Salesforceなど複数の業務SaaSへ侵入されるインシデントは増加傾向にあります。
IPアドレスや端末情報に基づく従来の不審ログイン検知は、あくまで侵入「後」の内部ログを分析する「リアクティブ（事後的）な分析」です。これでは、正規アカウントによる初期侵入を防ぐことは困難です。
自社の認証情報が外部のどこで、どのように流通しているかという「外部データ」の欠如は、セキュリティ分析における重大な「ブラインドスポット（死角）」です。
パスワードの使い回しによる多段的な侵害や、サプライチェーン全体への影響を防ぐためには、この観測不可能なデータを可視化し、内部のリスク分析モデルと統合する、よりプロアクティブ（先行的）なデータ戦略が不可欠となっています。
医療機関ネットワークにおける資産データのギャップとリスク分析
医療機関のセキュリティ運用において、最も根本的な課題は「資産データの不整合」です。
多くの機関が依存している資産管理台帳や自己申告ベースの管理は、本質的に「静的なスナップショットデータ」に過ぎません。しかし、実際の院内ネットワークは「動的なデータ」の集合体であり、一時的な接続や未申請のIoT機器（シャドーIT）が日々発生しています。
この「静的な台帳データ」と「動的な実態データ」との間に生じる乖離（ギャップ）こそが、セキュリティ上の最大の脆弱性となります。厚労省チェックリストが要求する「把握・管理」が実質的に機能不全に陥るためです。
近年の攻撃データ（NICTER観測レポートなど）を分析すると、攻撃トラフィックはVPN装置やIoT機器に集中する傾向が明確に観測されています。これらは、まさに静的な資産台帳から抜け落ちやすい「観測されていない資産（Untracked Assets）」であり、このデータギャップを突いたランサムウェア侵入や不正アクセスが多発しています。
実行可能なデータガバナンスへの移行
セキュリティ対策の基盤は、正確かつ網羅的な「資産インベントリ（台帳データベース）」の構築です。
台帳データと実測データの突合による「未許可端末（シャドーIT）」の特定と遮断。
収集したネットワークトラフィックの「ふるまい検知（Anomaly Detection）」。
ふるまい検知は、平時の通信パターンをベースラインとして機械学習し、ランサムウェアの水平展開（ラテラルムーブメント）などに特有の「異常な挙動（アノマリー）」を早期に検出します。これにより、インシデント発生時の影響範囲を最小化するデータドリブンな対応が可能となります。
認証プロセスにおける「セキュリティ」と「ユーザビリティ」の最適化分析
インターネットサービスにおける個人認証は、本質的には「データ検証」のプロセスです。従来、主流であったパスワード認証は「知識情報」という単一要素（SFA）による検証であり、そのデータ（パスワード）自体がフィッシングやリスト型攻撃によって容易に漏洩・悪用されるリスクがデータ上、極めて高いことが示されています。
このリスクを低減するため、複数の検証要素を組み合わせる多要素認証（MFA）の導入が進んでいます。しかし、MFAの導入は「セキュリティレベルの向上」と「ユーザーの利便性（UX）の低下」という、二律背反するメトリクス間のトレードオフの問題を生じさせます。
認証プロセスが複雑化すると、ユーザーの操作負荷が増大し、サービスのコンバージョン率や継続利用率（リテンションレート）に悪影響を及ぼす可能性があります。
各認証方式のリスク・コスト・ユーザビリティの比較分析
MFAの導入検討においては、各認証方式（検証チャネル）が持つ特性をデータに基づき比較分析する必要があります。
SMS認証: 「所持情報」の検証として広く利用されていますが、SMSデータ自体の盗聴やSIMスワップなど、チャネルの脆弱性がセキュリティ専門機関から指摘されており、リスク評価が低下しています。
パスキー認証（FIDO等）: セキュリティレベルは非常に高い評価を受けます。しかし、導入にはシステム連携の複雑さや、ユーザー側のデバイス依存・操作習熟度といった「導入コスト」および「運用・管理コスト」のハードルが存在します。
電話発信認証（例: TELEO）: これは、SMS認証の代替として注目される「所持情報」の検証手段です。ほぼ全てのスマートフォンユーザーが保有する「電話回線」という既存インフラを利用します。 ユーザーのアクションは「指定番号へ電話をかけるだけ」と操作負荷が極めて低く、ユーザビリティ（操作の完了率）が高いと想定されます。セキュリティとユーザビリティのバランスを取りつつ、導入・運用コストを最適化する選択肢として、その費用対効果を分析する価値があります。
認証方式の選定は、自社サービスの特性（要求されるセキュリティレベル、ユーザビリティの重要度）に基づき、これらの各指標を定量的に評価し、最適なバランスポイントを見出す「多基準意思決定」の問題として取り組むべきです。
ネットワーク環境の複雑化がもたらす「データ管理」の課題
デジタルトランスフォーメーション（DX）やリモートワークの進展は、企業ネットワークをオンプレミスとクラウドが混在するハイブリッド環境へと変貌させました。この環境の複雑化は、監視・分析すべきデータポイント（ログ、トラフィック、設定情報）の爆発的な増加を意味します。
従来の静的な環境とは異なり、現代のネットワークは柔軟な運用が求められ、設定変更の頻度と即時性が高まっています。この変化は、設定変更履歴データの管理を複雑にし、ヒューマンエラーによる設定ミス（ミスコンフィグ）の発生確率を高めます。これらのミスは、攻撃者に悪用される脆弱性となり得ます。
データアナリストの視点では、この問題は「いかにして膨大かつ変動の激しいネットワーク構成データを収集・分析し、リスクをプロアクティブに特定するか」というデータ課題に他なりません。
マルチベンダー環境における「データ不整合」と「品質」の問題
特に大規模な組織では、複数ベンダーの機器（ファイアウォール（FW）、ルータ等）が混在するマルチベンダー環境が一般的です。これは、データ管理における深刻な課題を引き起こします。
各ベンダーの機器が出力するログや設定情報のフォーマットは統一されておらず（データの不整合）、それらを横断的に分析するには**データの正規化（Normalization）**が不可欠です。
また、拠点や機器ごとに適用されるルールや監査の精度に差が生じると、それはデータ品質（Data Quality）のばらつきを意味します。品質の低いデータや、サイロ化されたデータからは、環境全体を俯瞰したセキュリティホール（分析すべきギャップ）を発見することは困難です。結果として、複雑な環境に潜む脅威のデータ駆動型（Data-Driven）な特定が遅れるリスクが高まります。
データ分析によるネットワーク運用の非効率性の打破
マルチベンダー環境の運用課題は、データ分析の非効率性に起因するものが大半です。
手動によるレビュー: ポリシーレビューを手動で行うことは、データの網羅性や正確性を担保できず、客観的な証跡（エビデンス）を残すことが困難です。
履歴データの欠如: 変更履歴の追跡が困難であることは、時系列データ（Time-Series Data）分析によるインシデントの原因究明や影響範囲の特定を妨げます。
ルールセット分析の不足: シャドウルール、未使用ルール、冗長設定を放置することは、ルールセットという「データ」の最適化を怠っている状態です。これはパフォーマンス低下だけでなく、潜在的リスクの見逃しにも繋がります。
相関分析の非効率: FWポリシー、トラフィックログ、脆弱性情報といった異種データソースを統合し、相関分析を行わなければ、個別の事象の裏に隠れた本質的なリスクを特定できません。
コンプライアンス対応を「データ突合」の観点から再定義する
NISTやPCI-DSSなどの標準、あるいは企業独自のルールへの準拠（コンプライアンス）は、厳格化の一途をたどっています。これはデータコンサルタントの視点から見れば、「“あるべき姿”のデータ（＝コンプライアンス要件）」と「“現在の姿”のデータ（＝実環境の設定情報）」を定期的に突合し、そのギャップを可視化・報告するプロセスです。
手動でのアセスメントや報告書作成は、多大な工数がかかるだけでなく、データの鮮度と正確性に問題が生じがちです。このプロセスを自動化し、継続的なギャップ分析を実現することが求められます。
さらに、運用ノウハウの属人化や人材不足は、データ活用の観点からも深刻な課題です。担当者の暗黙知に依存した運用は、スケーラビリティと継続性を欠きます。運用データを分析し、得られた知見を自動化ルールやダッシュボードという「形式知」に変換することで、組織全体の運用レベルを標準化・高度化する必要があります。
データ中心アプローチによるセキュリティポリシーリスクの最小化
複雑化するIT環境において、運用負荷とリスクを最小化するには、従来の機器ごとの管理から脱却し、データ中心の統合的なアプローチへ移行する必要があります。
本セッションは、複雑なネットワーク環境の運用データをどのように扱えばよいか課題を持つ情報システム部門、インフラ運用、セキュリティ運用の担当者を対象とします。
ネットワーク監視・運用にまつわる上記のデータ課題を整理するとともに、その解決策として、米国FIREMON社が提供するソリューション「FireMon」をデータ分析の観点からご紹介します。
FireMonがどのようにしてマルチベンダーのFWやACLのデータを一元的に収集・正規化し、運用・リスク分析・コンプライアンス監査のための統合データ基盤として機能するのか。そして、世界1700社以上で蓄積された分析ノウハウを、国内販売代理店であるKIS Securityが解説します。
「ハイブリッド環境の構成・設定データを一元管理し、可視化したい」
「コンプライアンス要件と実環境データを自動で突合し、アセスメント工数を削減したい」
「設定変更やルール間の相関分析に基づき、ポリシー関連リスクを定量的に評価・最小化したい」
このようなデータ活用の課題をお持ちの方は、ぜひご参加ください。
クラウドネイティブ時代の「機密データ」管理の重要性
近年のIBMによるHashiCorp買収の動きは、インフラ自動化（IaC）とデータ活用（AIOps）の融合が加速することを示唆しています。これは、インフラ構成自体が分析対象の「データ」であることを明確に示しています。
DXの進展によるクラウド活用は、この「データ」の範囲をさらに拡大させました。特にAPIキー、パスワード、証明書といった「認証情報（シークレット）」は、最も機密性が高く、厳格な管理が求められるデータです。
しかし、これらの機密データが、設定ファイルやコード内といった非構造化データの中に埋もれたまま管理されていないケースが散見されます。これは、セキュリティ対策のデータガバナンスが追いついていない実情を示しています。
これらの“見えないシークレット”という機密データが漏洩すれば、事業継続に深刻な影響を与えます。従来の管理手法では、広範なデータソース（リポジトリ、イメージ等）に散在する機密データを網羅的に発見し、そのアクセスパターンを監視・分析することは極めて困難です。
今求められているのは、ネットワーク構成データ、運用ログ、そして認証情報といった機密データまでをも含めた、IT環境全体のデータを統合的に分析・管理する戦略です。
クラウド環境における「機密データ（シークレット）」のガバナンス課題
IBMによるHashiCorp買収は、インフラ運用とセキュリティ管理が「データ駆動型」へ移行していることを象徴しています。特にクラウドネイティブ環境では、APIキーやパスワードといった「認証情報（シークレット）」は、最も厳格に管理すべき機密データです。
しかし、これらの機密データが設定ファイルやソースコードといった非構造化データの中に「テキストデータ」として埋没し、適切なデータガバナンスの対象外となっているケースが散見されます。
HashiCorp製品であるVault Radarは、まさにこの「ダークシークレット（管理外の機密データ）」問題に着目したソリューションです。本セッションでは、多様なデータソース（リポジトリ、ログ、設定ファイル）をスキャンし、潜在的な機密データを自動で検出しインベントリ化するプロセスを解説します。
データアナリストの視点から、これらの検出データをどのように分析し、漏洩リスクを定量的に評価し、実際のセキュリティ運用（データガバナンス体制）に組み込むか、その具体的なアプローチと導入時のデータ収集ポイントをご紹介します。
認証データカバレッジの欠如がもたらす「分析の死角」
多要素認証（MFA）は、セキュリティ分析の起点となる「認証ログデータ」の信頼性を高める上で不可欠です。しかし、その導入が特定のユーザーセグメント（例：スマートフォン非保持者）に限定されている場合、データ分析の観点から深刻な問題を引き起こします。
派遣社員、委託先、共有端末利用者など、管理が難しいとされるユーザー群でMFAが適用されていない状態は、認証ログデータセットにおける「カバレッジの欠如」を意味します。この「データの穴」は、攻撃者による不正アクセスやなりすましを検知する異常検知モデル（Anomaly Detection）の精度を著しく低下させ、分析上の「死角」を生み出します。
企業全体のセキュリティレベルをデータで評価するためには、全ユーザー属性（正規、非正規、委託先）にわたる認証ログデータの一貫性と品質を確保し、統一された分析基準（ベースライン）を適用することが必須です。
データで実現する「全員」のセキュリティベースライン
ITリテラシーやデバイス所持状況に依存する認証基盤は、収集できるデータの品質に「ばらつき」を生じさせます。特に、アプリ設定や充電を必要とするデバイスは、運用現場でのヒューマンエラーを誘発し、結果として認証データの欠損につながるケースが報告されています。
CloudGate UNOとYubiKeyを活用した物理キー認証は、このデータ収集の課題を解決します。物理キーは、ユーザーのスキルセットを問わず、一貫した品質の認証データを提供できる点が特長です。
これにより、これまでガバナンスの外側にあった委託先や共有端末利用者からも信頼性の高い認証ログを取得し、全社的な認証データセットの完全性（Data Completeness）を高めることが可能です。本セミナーでは、運用負荷（紛失対応など）のデータも考慮しつつ、全社統一のセキュリティ分析基盤を引き上げる現実的なデータ収集戦略を解説します。
JC-STAR制度対応の本質：製品セキュリティに関する「データ証明」
2025年3月から運用が開始される「JC-STAR」制度は、製品・サービスのセキュリティ品質を客観的な基準で評価し、ラベリング（分類・タグ付け）する制度です。データコンサルタントの視点では、これは「自社製品が安全であること」をデータ（証跡）で継続的に証明する体制（＝データガバナンス）が求められることを意味します。
官公庁の入札・取引において、この「データ証明」が前提条件となる可能性が非常に高いです。サプライチェーン攻撃の増加を受け、自社製品だけでなく、サプライチェーン全体（構成コンポーネント）の脆弱性データや開発プロセスの証跡データ管理が必須となります。
JC-STAR対応の第一歩は「現状データのギャップ分析」
「どの水準の対策データが必要か」「NISTやCRAといった他のデータ標準とどう違うのか」といった現場の混乱は、自社製品のセキュリティに関する「現状データ」が把握できていないことに起因します。
技術的な対策以前に、まず実施すべきは以下の2点です。
データインベントリの作成: 自社製品の構成要素（SBOM：ソフトウェア部品表）や、開発・運用プロセスで生成されるセキュリティ関連データ（スキャン結果、テスト証跡など）を網羅的に収集・可視化します。
ギャップ分析: JC-STARが要求するデータ項目（評価ガイド）と、自社が現在保有・管理しているデータとのギャップ（差分）を分析します。
本質的な課題は、技術の難しさよりも「セキュリティ品質を計測・管理するためのデータ基盤が未整備」である点です。まずは制度が要求するデータ構造を理解し、自社の現状データとのマッピング（突合）から始めることが、対応の第一歩となります。
JC-STAR制度対応：要求される「データ証跡」の定義と収集の最適化
JC-STAR制度への対応において、「どのデータを、どのレベルで収集・管理すべきか」というデータ要件定義の段階で悩むケースは少なくありません。
本セッションでは、JC-STAR技術審議委員会の委員を務める専門家が、制度が要求する具体的なデータ項目（証跡）を、データ管理の視点から分かりやすく解説します。
特に、これまでの支援実績から見えてきた、データ収集・管理におけるボトルネック（つまずきやすいポイント）と、その回避策を説明します。これは、自社の開発・運用プロセスから必要な証跡データを効率的に抽出・整備するためのヒントとなります。
また、GMOサイバーセキュリティ by イエラエが提供する、各種法規・認証対応支援サービスが、要求されるデータと現状データのギャップ分析をどのように支援するかをご紹介します。
「要求されるデータセットの全体像が不明瞭である」「収集・整備すべきデータの優先順位付けができない」といった課題を持つ、官公庁向け製品を扱う商社やSIerの担当者にとって、データガバナンス戦略を明確にする絶好の機会です。
「脆弱性データ分析」のサービス化がもたらす新たなビジネス価値
近年、「セキュリティ診断」は、脆弱性データ（Vulnerability Data）の収集・分析サービスとして、新たな収益機会と高い提案価値を持つ領域として注目されています。
Web制作やシステム開発といった初期構築フェーズに加え、運用フェーズにおける継続的なデータ収集・分析（診断・保守）を通じて、安定した収益（リカーリングレベニュー）を見込めるようになります。
顧客に対し、「開発ライフサイクル（SDLC）全体を通じた継続的なデータ収集・分析体制」を付加価値として提供することは、データに基づく客観的な品質保証となり、競合他社との明確な差別化に直結します。
IT事業者にとって、セキュリティ診断（脆弱性データ分析）のサービスラインナップへの追加は、リスクの定量的評価に基づくアップセル機会の創出や長期契約の促進、ひいては新規収益源の確立に貢献します。
データ爆発時代における「セキュリティイベント分析（SOC）」の限界
SOC（Security Operation Center）は、セキュリティイベントデータを常時収集・分析し、インシデントに対応する専門組織として普及してきました。
しかし、クラウド、IoT、ゼロトラストの急速な浸透により、収集・分析すべきデータソースは爆発的に増加し、その種類も多様化（Data Variety & Volume）しています。
この結果、従来のSOC運用では、多様なフォーマットのログデータを統合・正規化するETL（Extract, Transform, Load）プロセスの負荷が限界に達しつつあります。これまでのデータ処理の延長線上では、現代の脅威スピードに対応できません。
現在のセキュリティ監視には、増大し続けるデータを効率的に処理するための、柔軟かつ自動化・省力化された新たなデータ分析基盤（Data Platform）のアプローチが求められています。
SOC運用における「データ分析プロセス」の三重苦
多くのSOC現場が直面している課題は、データ分析プロセスの観点から「三重苦」として整理できます。
高度分析スキルの不足: セキュリティドメインの知見を持ち、高度なデータ分析スキルを兼ね備えた人材は希少であり、育成にも時間がかかります。人材の流動性が高いことも、安定した分析体制の構築を困難にしています。
分析ロジックの属人化（ブラックボックス化）: 従来のルールベース検知への依存は、誤検知（False Positive）の多発を招き、アラート対応（データレビュー）工数を肥大化させます。どのルールが有効かを判断するノウハウが特定の担当者に集中し、分析ロジックが暗黙知化・属人化する一因となっています。
新規データソース対応の遅延: クラウドログなど、新たなデータソースに対応するためのパーサー開発やスキーマ定義が後手に回ると、分析カバレッジが低下（分析の死角）し、インシデントの見逃しリスクが高まります。
これらの課題は、組織規模に関わらず共通しており、今後のSOC運用では、データ分析プロセスの自動化と分析ロジックの形式知化・標準化が急務です。
データ分析の自動化（SOAR）による「自律型SOC」へのロードマップ
本セッションでは、SOC運用の実績とノウハウに基づき、セキュリティオペレーションの自律化（Autonomous SOC）に向けた現実的なステップを具体的に解説します。
これは、「データ収集」→「正規化」→「分析」→「対応（アクション）」の各プロセスにおける自動化レベルを、SOAR（Security Orchestration, Automation and Response）の考え方に基づき段階的に引き上げるアプローチです。
その基盤として最適な、クラウド型セキュリティ運用プラットフォームがあります。
これらのツールが、ログの収集・分析・レポート作成という一連のデータパイプラインをどのように自動化し、機械学習（ML）による異常検知モデルを活用して運用の標準化と省力化を実現するのか、その特徴を分かりやすく解説します。
「分析基盤構築のROI（投資対効果）を算出したい」「既存の分析工数（アラート対応コスト）を削減したい」「データ駆動型のSOCを内製化したい」という課題を持つ担当者向けのセッションです。