スポンサード解説: セキュリティをネットワークに統合することで、企業防御はより機敏になります
あらゆる攻撃は、初期偵察から横展開、データ窃取に至るまで、ネットワーク上に痕跡を残します。そのため、ネットワークは組織にとって最も豊富なセキュリティインテリジェンス源のひとつと言えます。しかし、可視性だけでは十分ではありません。ネットワークはすべてのユーザー、デバイス、アプリケーション、ワークロードを接続しているため、アイデンティティを検証し、一貫したポリシーを適用し、発生源に近い場所で不審な活動を封じ込めるのに最適な場所でもあるのです。その結果、検知は速くなり、対処はより強力になり、被害の範囲は縮小します。
では、セキュリティをネットワークに不可欠な要素として組み込むには何が必要でしょうか。そして、組織はどこから着手すべきなのでしょうか。
統合型ネットワークセキュリティとは何か
統合型ネットワークセキュリティとは、従来はネットワークの外部に存在していたセキュリティ機能を、ネットワークの構造そのものに直接組み込み、企業における防御をシンプルかつ鋭敏にする仕組みです。ルーター、スイッチ、アクセスポイントは、単にトラフィックをルーティング・フィルタリングするだけでなく、脅威を識別し阻止するサイバーセキュリティの守り手へと変わります。
今日の企業セキュリティが直面する課題とは
ネットワークの境界線が消失しつつある中、企業はギャップに直面しています。かつては本社LANの内側に存在していた資産は、クラウドからエッジ機器、オンプレミスサーバーに至るまで、あらゆる場所に散らばってしまいました。
こうした資産を守るために、インフラにさらにセキュリティツールを継ぎ足していくやり方は持続可能ではありません。ライセンス費用は膨らみ、ツール同士が重複したり、時には競合したりするほか、攻撃者が入り込める見えにくい隙間を残してしまうこともあります。このような断片的なセキュリティ手法は、異なる速度で動く複数のチームを巻き込むことにもなります。連携は遅く困難になり、セキュリティ対策の効果を損なうとともに、コストを押し上げてしまいます。
なぜセキュリティをネットワークに統合することが答えなのか
セキュリティとネットワーキングを統合することには、いくつかのメリットがあります。
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標準化
セキュリティをネットワーク自体に直接組み込むことで、組織全体で通用する標準的なアプローチをコード化し、ネットワークに接続するすべてのもの、つまり事実上組織が利用するすべてのものを対象にできます。これにより、断片化やポリシーのずれを心配することなく、ネットワーク全体で同一のポリシーを維持・適用できるようになります。
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俊敏性
AI時代においては、俊敏性の重要性がさらに増しています。攻撃者は今やこの技術を用いて、より迅速かつ大規模に動くようになっています。ポリシーを中央で一元的に実装・変更し、それを組織全体に波及させられるようにしておけば、この目まぐるしく変化するセキュリティ環境にも適応できます。単一の信頼できる情報源から運用することで、複数のソースから得た知見をつなぎ合わせる手間もなくなります。
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簡素化
この「一度実装すればどこでも動く」という特性により、ゼロトラストの原則をシステムの基盤にコード化することができます。NISTにはこのための標準規格「SP 800-207」があり、従来型で欠陥のあった「一度認証すればどこでもアクセス可能」というVPN方式ではなく、資産単位での防御を実現することを目指しています。
ゼロトラストは単一の製品というよりも、包括的なセキュリティの規律であり、異なるソリューションを寄せ集めて段階的に実装するのは困難です。むしろ、それをネットワークの基盤に据えることで、より即座に、そして普遍的に機能させることができます。一部のゼロトラスト型セキュリティ対策も、本来ネットワークに属するべきものです。その一例がマイクロセグメンテーションで、ネットワークをきめ細かい単位で区切ることにより横展開を阻止し、攻撃が発生した際の被害範囲を限定します。ネットワークベースのセキュリティは、SASEやSD-WANといった他の複雑な分野における堅牢なセキュリティも支えます。
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協調的なセキュリティ
ネットワーキングとセキュリティに共通の基盤を持たせることで、ネットワークチームとセキュリティチームが緊密に連携できるようになります。これらのチームは従来、互いに距離を置いて活動してきましたが、その両者の間の隙間こそが、攻撃者にとって好都合な存在でした。この2つの機能の間の距離が縮まるほど、侵入者を食い止められる可能性は高まります。
統合型ネットワークセキュリティにAIはどう関わるのか
セキュリティをネットワークに統合する上で、AIは2つの意味で重要な役割を果たします。第一に、AI自体がネットワークに統合されつつあります。機械学習はネットワーク活動のパターンを検出するのに役立ち、これを土台としてAIOpsシステムが問題を予測し、ネットワークの信頼性とパフォーマンスを維持します。第二に、AIは価値あるセキュリティ機構としてもその実力を証明してきました。同じパターン認識と予測能力により、AIは問題化する前に攻撃を未然に防ぐことができます。ネットワークチームとセキュリティチームの支援にAIを活用すれば、定型業務を任せることでより少ないリソースでより多くのことを実現でき、より高度な業務に集中できるようになります。
攻撃者側もまた、組織への攻撃を強化するためにAIを利用しています。もし対応が後手に回り、自らを守るためにAIを活用しなければ、こうした攻撃を防ぐ局面で不利な立場に置かれることになるでしょう。
ネットワークへのセキュリティ統合はどこから始めればよいか
知見に長けたパートナー企業は、セキュリティをネットワーク機器に直接組み込み、ハイブリッド環境にも対応することで、ネットワークが及ぶあらゆる場所にセキュリティを届けるソリューションを開発してきました。これには、デバイスプロファイリングやNACといった組み込み型のセキュリティ機能、一元管理されたファイアウォール、そしてセキュリティチームにリアルタイムの情報を提供しセキュリティ運用を強化するネットワーク統合型のAIOpsなどが含まれます。
まずは、ゼロトラストの拡大、ハイブリッドワークへの対応、AIによる脅威への防御など、自組織にとって最大のリスク要因を評価することから始めましょう。着手すべき唯一の正解はありませんが、以下のような選択肢があります。
統合型SASEは、ネットワーキングとセキュリティの両方を簡素化しながら、ユーザーがどこで働いていても安全なアクセスを提供します。
ハイブリッドメッシュファイアウォールは、データセンターやクラウド環境など、異なるネットワークドメインにまたがって一貫したポリシーと実施を提供します。
ユニバーサルなゼロトラストネットワークアーキテクチャは、あらゆるアイデンティティ、デバイス、ワークロードに対応します。
AIOpsはAIを活用して可視性を高め、トラブルシューティングを迅速化し、運用を自動化します。
これらはいずれも、同じ長期的なアーキテクチャへの異なる入り口にすぎません。どれを選んでも、統合されたネイティブなネットワークセキュリティへの歩みを前進させることができます。どれを選ぶかは、各企業が抱える固有の課題次第です。
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