セキュリティ分析とは?

セキュリティ分析はデジタルセキュリティに対するアプローチであり、データを分析して、異常や例外的なユーザー行動、およびその他の脅威を検知することです。エコシステム全体からデータを集約し、そのデータを実用的な洞察に変換することで、ITが迅速に対応し、リスクを最小限に抑えることができます。人工知能(AI)や機械学習(ML)などの高度な機能は、検知や修復プロセスを自動化することでさらなるサポートを担います。

セキュリティ面での利点だけでなく、セキュリティ分析ソリューションは価値あるパフォーマンス基準を提供するとともにユーザーエクスペリエンスを改善し、最終的により優れたビジネス成果をもたらします。

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セキュリティ分析ソリューションにおいて鍵となる要素は?

セキュリティ分析ソリューションは、潜在的な脅威のデータ分析を行うだけでなく、パフォーマンスを監視する必要があります。セキュリティソリューションがレポートすべき3つの主要なパフォーマンス領域には、ネットワーク、アプリケーション、デバイスのパフォーマンスが含まれています。

これらの領域のいずれかにおいてパフォーマンスが下がった場合、マルウェアが脅威検知ソリューションをすり抜けて、インフラストラクチャで検知されずに動作する可能性が高くなります。セキュリティポリシーとベストプラクティスを伴い、AIやMLを備えたセキュリティ分析を行うことにより、組織はリスクの削減に向けて大きな進歩を遂げることができます。

データの漏洩数
41億
2019年上半期の記録3

セキュリティ分析に必要なビジネスとITのニーズとは?

サイバー攻撃や情報漏洩の件数は上昇し続けているため、経営層ではセキュリティがビジネス上の最大の懸念事項となっています。1悪意のある行為や内部からの脅威、または意図しないリークのいずれを介しても、データの損失によって組織は被害を被ります。2他にも、収益減やブランド評の損失、高価な訴訟代、大規模なガバナンスとコンプライアンスの罰金、業務の中断などのネガティブな影響があります。

情報漏洩は、ITチームにも大損害を与える可能性があります。修復作業に時間がかかるほか、長期間にわたり貴重な人員を割くうえ、別の目的で用意された費用を投資する事態に陥ります。

サイバーセキュリティのなかでも、内部関係者である会社の従業員(および請負業者やベンダー)による脅威は、最大の未解決問題の1つと言えます。2

McKinsey & Company

セキュリティ分析の主な使用事例は?

セキュリティ分析において最も必要とされるのは内外双方からのユーザーアクティビティを調査すると言う、全体的なアプローチです。これは、脅威が組織の外部から来るとは限らないためです。クラス最高のセキュリティ分析ソリューションは、インフラストラクチャ全体におけるすべてのデータ、トラフィック、アクティビティを調査します。このエンドツーエンドの見通しによって、ITは事後対応型ではなく予防型のセキュリティ対策を講じることができるのです。

分析ソリューションがセキュリティの脅威からお客様の組織を保護する仕組みをご覧ください

最高位のセキュリティ分析ユースケースは、以下を含みます

  • リアルタイムの洞察で、ビジネスにおける貴重な知的財産の損失を防ぐ
  • お客様の使用するネットワーク上での着信、発信トラフィックを監視する
  • アプリケーション、モバイル、クラウドへセキュリティコントロールを追加する
  • デジタルワークスペース環境全体にわたるITの可視性を向上する
  • ITチームが先行的に問題を検知できるようにするとともに、事後の対応を改善する

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