インシデント レスポンス レポート - 2026

4.1.共通の要因: 攻撃が成功する理由

攻撃者の成功がゼロデイ エクスプロイトであることはほとんどありません。2025年に我々が対応したインシデント全体を通じて、90％以上のインシデントで、本来なら事前に対処できた防衛範囲のギャップと、一貫性を欠いて適用された制御が侵入の成功に直接寄与していたことがわかりました。

これらのギャップは、攻撃者がいかに簡単に最初のアクセスを獲得するか、いかに素早く横方向に移動するか、そして防御側が時間内に検知して対応できるかどうかを決定します。今年の調査を通じて、3つのシステム的条件が繰り返し現れました。

1.視認性のギャップ: コンテキストの欠落が検出を遅らせる

多くの組織は、初期段階の攻撃者の行動を観察するために必要な遠隔測定を活用できていません。SOCがエンドポイント、ネットワーク、クラウド、SaaSの各レイヤーにわたってシグナルを運用できていないため、初期アクセスや初期の攻撃者の活動を示す重要な指標に気づかないことが多いです。その結果、コンテキストが欠落してしまいます。防衛担当者は個々のイベントを見るかもしれませんが、活発な侵入を認識するための相関関係が欠けています。

このような断片化により、対応者はバラバラのツールから手作業で攻撃を再現せざるを得なくなり、攻撃者が悪用する遅延が生じます。事件の87％において、Unit 42の捜査員は2つ以上の異なる情報源から証拠を調べ、複雑な事件では10件もの証拠から何が起こったかを割り出しました。統合された可視性の欠如は一貫して検知を遅らせ、防御側が全体像を把握する前に敵が横方向の動きを始めることを許していました。

2.環境の複雑さ: 矛盾が最小抵抗の道を生む

セキュリティ ベースラインが普遍的に適用されることは稀です。時間の経過とともに、レガシー システム、テクノロジーの採用、合併・買収活動などによって環境は変化し、企業全体で一貫した基準を実施することは難しくなります。

複数の調査において、エンドポイント プロテクションのような重要なコントロールが、ある事業部では完全に導入されているにもかかわらず、別の事業部では導入されていなかったり、劣化していたりしました。この矛盾が、最も抵抗の少ない道を作り出します。データ漏洩の90％以上は、新奇な悪用ではなく、セキュリティの設定ミスや適用範囲のギャップが原因でした。

3.アイデンティティ: 過度な信頼が横滑りを招く

私たちの調査では、アイデンティティの脆弱性が、最初の足がかりをより広範なアクセスへと何度も変えました。核心的な問題は、過剰な信頼であることが多く、特権やアクセスパスが寛容すぎたり、必要になってからずっとそのままになっていたりすることでした。

攻撃者は、無効化されずにレガシー ロールと過剰に許可されたサービス アカウントを悪用して特権を昇格させました。彼らは侵入するのではなく、組織が信頼を置きすぎているところに、有効なアクセスを使って侵入したのでした。

これらの失敗はアイデンティティ ドリフトを反映しています。パーミッションが蓄積され、例外が続くと、侵入者が遭遇する障壁は少なくなります。インシデントの90％近くが、調査の重要なソースまたは主要な攻撃ベクトルとして、アイデンティティ関連の要素にさかのぼります。

4.2.防衛側の推奨事項

以下の提言は、上記のような制度的状況に対処するための実践的なステップに焦点を当てたものです。

1.より迅速な検知と対応を可能にするセキュリティオペレーションの強化

最速の攻撃はおよそ1時間でデータを流出させるため、セキュリティオペレーションはマシンスピードで動く必要があります。これは、企業全体の包括的な可視化、ノイズの中のシグナルを特定するAI、即時対応と修復を推進する自動化によってSOCを強化することから生まれます。これら6つの能力を採用することで、SOCは成功するための最良のポジションを得ることができます:

• 関連するすべてのセキュリティ データを取り込みます。攻撃者はサイロの中で活動しませんが、防御側はサイロの中で監視することが多いです。2025年には、特にSaaS、クラウド アイデンティティ、オートメーション レイヤーにおける可視性のギャップが、攻撃者の成功の主な要因となりました。重要な遠隔測定はしばしば存在しますが、異種システムに閉じ込められたままであるため、防御者はアイデンティティのシフトを自動化出力やセッション トークンのようなブラウザに保存されたアーティファクトと関連付けることができません。

  最新の侵入を検知するために、組織はIDプロバイダー、クラウドプラットフォーム、SaaSアプリケーションからのシグナルを取り込み、統一されたビューに正規化する必要があります。この統合は、攻撃者が悪用する弱点を塞ぎ、防御者がエスカレーションの経路を早期に特定できるようにします。ルールベースの検知であれ、AIであれ、洞察の質は、それを供給するデータの完全性に完全に依存します。

• AI主導の機能で脅威を防止、検出、優先順位付けします。大量のアラートと断片化されたツールにより、攻撃者はシステム全体に活動を分散させて身を隠すことができます。相関関係がなければ、これらの行動は無関係に見え、エスカレーションを遅らせることになります。AI主導の機能は、これらの異なるシグナルを統合された業務ビューにつなぎ合わせるために不可欠です。

  行動分析では、異常なトークンの使用やクラウド自動化を介した横方向の移動など、ルールベースの検出では捕捉できないことが多い微細な異常の発見に役立ちます。

  AIは、ID、エンドポイント、クラウド、ネットワークの各レイヤーにまたがるイベントを相関させ、バックグラウンド ノイズよりも高精度の高いインシデントを優先させることで、防御を強化します。これにより、セキュリティ チームは、組織的な攻撃と日常的な活動を瞬時に区別することができ、アナリストは偽陽性を追うのではなく、最大のリスクをもたらす脅威に労力を集中させることができます。

• 自動化によるリアルタイムの脅威対応。封じ込めの遅れは、所有権の不明確さや、攻撃者の自動化に追いつけない手作業による検証ステップに起因することが多いです。効果的な対応には、トークンの取り消しやワークロードの隔離など、自動化された封じ込めアクションに明確な権限を割り当て、実行を躊躇なく進められるようにする必要があります。

  場当たり的な判断を標準化され、検証されたプレイブックに置き換えることで、組織は対応が監査可能なシーケンスに従うことを保証します。しかし、現代の脅威のペースに対応するためには、エージェント型AIを究極の防衛アクセラレーターとして導入する必要があります。これらの自律システムは、複雑なアラートを動的に調査し、マシンスピードでドメイン間のデータを相関させ、全体像を把握します。

  一度認証されると、エージェントは、マイクロセグメンテーションによる感染したシステムの隔離から、漏洩した認証情報の自動的な無効化まで、動的かつ外科的な封じ込めアクションを実行する権限を持ちます。この規律あるインテリジェントなアプローチにより、運用上のドリフトが劇的に減少し、攻撃者の滞留時間が制限され、孤立した侵害がより広範なインシデントに拡大するのを防ぐことができます。

• リアクティブ セキュリティからプロアクティブ セキュリティへの移行。消極的な防御から移行するために、組織は従来のペンテストから継続的な敵対的テストに移行しなければなりません。ポイントインタイムの監査では、攻撃者が実際の侵入で悪用するIDドリフトとクラウドの誤設定の相互作用を捉えることはほとんどありません。防御者は、現実的な条件下でコントロールがどのように機能するかを検証し、テレメトリ パイプラインとレスポンス ワークフローが意図したとおりに動作することを確認する必要があります。

  積極的な防御は回復にも及びます。回復力のある組織は、サービスを復旧させる前に、漏洩した認証情報や変更された設定など、システムに残存するアクセスがないことを検証します。単に古いスナップショットを復元するのではなく、根本的な原因に対処するように修復することで、短期間での再感染を防止し、長期的な回復力をサポートします。

• SOCをレベルアップし、高いパフォーマンスを実現します。活発なインシデントが発生している間、封じ込めに一貫性がなかったり、所有者が不明確であったりすると、攻撃者がアクセスを再び確立する隙が生まれます。高性能のSOCは、アナリストや時間帯に関係なく、レスポンス アクションが一律に適用されるようにすることで、このようなばらつきをなくします。

  孤立した侵害がより大きな危機へとエスカレートするのを防ぐため、プレッシャーがある中でも一貫性のある対応は重要です。

  これを実現するには、セキュリティ、IT、DevOpsの各業務サイロを橋渡しする必要があります。プレイブックは、自動化されたアクションが実際のビジネスロジックと一致するように、システムが当初どのように設計されたかではなく、現在どのように運用されているかを反映すべきです。アナリストに、アラートのトリアージだけでなく、エンドツーエンドのインシデント対応など、より広範な責任を負わせることで、定着率が向上し、汎用性が高まり、測定可能なビジネス成果がもたらされます。

• IRリテイナーを活用して緊急時に備えます。適切なリテイナーは、緊急対応以外の機能も補強します。一歩先を行くためには、組織は、脅威アクターが実世界で使用する特定の行動に対する制御をテストし、検証する必要があります。攻撃的セキュリティ、AIセキュリティ、SOCプロセス、クラウド セキュリティにまたがる評価を繰り返し行うことで、遠隔測定パイプラインと対応ワークフローが現実的な攻撃条件下で意図したとおりに動作することを確認できます。

  継続的なテストと保持された専門知識を組み合わせることで、組織は回復力を向上させます。継続的なテストと保持された専門知識を組み合わせることで、組織は回復力を向上させます。

SOCをこれらの基本原則に沿わせることで、防御を敵の裏をかき、脅威が拡大する前に食い止めることができる高速レスポンス エンジンに変えることができます。

2.影響範囲を限定するゼロ トラストの採用

ゼロトラストは、アイデンティティが主要なアタック サーフェスとなった環境では戦略的に必要なものです。目標は、ユーザー、デバイス、アプリケーション間の暗黙の信頼関係を排除し、デジタル インタラクションのすべての段階を継続的に検証することです。

現実には、ゼロトラストを達成するのは複雑です。しかし、わずかな改善であっても、アタック サーフェスを縮小し、横移動を抑制し、環境への初期アクセスによる影響を最小限に抑えることができます。境界の内側は安全であるという前提を取り払うことで、防御者は攻撃者にによるあらゆるアクセスの獲得を困難にし、攻撃者の速度を低下させ、検出の機会を増やします。

• ユーザー、デバイス、アプリケーションを継続的に検証します。攻撃者は、初回ログイン後に持続する静的な信頼を頻繁に悪用します。内部に侵入すると、盗んだセッション トークンや有効な認証情報を使って正当なユーザーになりすまし、多くの場合、境界の制御を完全に回避します。玄関での静的なチェックポイントではもはや十分ではありません。

  継続的な検証は、セッション中の状況の変化に応じて決定を再検討し、信頼をダイナミックなものとして扱います。アイデンティティ コンテキスト、デバイスの健全性、アプリケーションの挙動をリアルタイムで検証することで、正規のセッションが乗っ取られた場合や、ユーザーの行動が通常のパターンから逸脱した場合を検知できるようになります。その結果、侵害されたアカウントやデバイスは、攻撃者にとって限られた期間しか有用でなくなり、アクセスを拡大したりデータを盗む機会が減少します。

• 攻撃者の動きを制限するために最小特権を強制します。過剰なパーミッションは、攻撃者にとって戦力増強の役割を果たします。2025 年のインシデントの多くでは、侵入者はアイデンティティドリフトを利用して内部制御を迂回し、組織が削除できなかった累積特権や廃止されていないロールを使用していました。複雑なエクスプロイトに頼るのではなく、有効だが過剰にプロビジョニングされたアクセス経路を横方向に移動したのです。

  最小特権の強制は、ユーザー、サービス、アプリケーションをその機能に必要なアクセスのみに制限することで、このアタック サーフェスを縮小します。これは、人間のユーザーだけでなく、マシン アイデンティティやサービス アカウントにまで拡大されなければなりません。不要な権限を削除することで、攻撃者が頼りにしている直接的なアクセス経路を排除し、防御側が発見しやすい、より目につきやすく困難なテクニックを使わざるを得ない状況にします。

• 信頼できるトラフィックと信頼できないトラフィックに一貫した検査を適用します。信頼できるトラフィックと信頼できないトラフィックに一貫した検査を適用します。攻撃者は、境界は防御されている一方で、ワークロード間の内部の「イースト ウェスト」トラフィックは、しばしば検査されずに通過してしまうことを認識しています。彼らは、暗号化された内部接続を利用して、アラームを作動させることなくデータを横方向に移動させ、ステージアップさせることで、この信頼を悪用しています。

  一貫性のある広範な脅威分析を実現するために、企業はすべてのネットワーク、クラウド、セキュアアクセスサービスエッジ(SASE)のセキュリティを単一の統合プラットフォームに統合する必要があります。この統合型ファブリックは、一貫したレイヤー7検査をあらゆる場所で提供し、1つの管理プレーンを介してポリシーを自動的に適用します。

  この統合により、高度なクラウド提供型セキュリティ サービスへの戦略的移行が可能になります。このシフトにより、内部ワークロード間を移動するトラフィックの重要な復号化および検査を含む、すべてのトラフィックのリアルタイムのインライン分析が可能になります。この機能により、攻撃者が潜むスポットを取り除き、未知のフィッシング、ゼロデイ マルウェア、回避的なC2活動をプロアクティブに阻止します。

• データへのアクセスと移動を制御し、影響を軽減します。多くのインシデントで最も有害な結果は、最初の侵害時ではなく、その後のデータ アクセス、ステージング、および流出時に発生します。攻撃者はしばしば、制御が不十分なリポジトリや監視が不十分なデータ フローを探索し、検知される前に機密情報をひそかに集約します。

  データのアクセス、共有、転送の方法に対するガバナンスを強化することで、機密情報が移動できる範囲とその条件を制限し、こうした機会を低減します。データの経路が厳格に制御され、継続的に監視されている場合、攻撃者が準備を整えたり、価値ある資産を持ち出したりするための選択肢は限られ、侵害が発生した場合でも、潜在的な損失の規模と深刻度は低減されます。

暗黙の信頼を体系的に排除することで、攻撃者が依存するモビリティを取り除き、単一の侵害ポイントが企業全体の危機ではなく、インシデントの封じ込めにつながるようにします。

3.より強力なアイデンティティとアクセス管理でアイデンティティ攻撃を阻止する

アイデンティティは今やセキュリティの境界線ですがが、セキュリティが不十分なままであることがあまりにも多いです。2025年に調査された侵入の半数以上において、アイデンティティの弱点が決定的な要因となりました。主な理由は、アイデンティティストアの拡大が、それらを管理するコントロールの拡大よりも速かったからです。

攻撃者は一貫して、このガバナンスドリフトによって生じたギャップを通り抜け、レガシーな権限や監視されていないサービスアカウントを悪用して、境界の防御を迂回します。これを阻止するために、組織はIDを静的なクレデンシャルのリストとしてではなく、ライフサイクル全体にわたる動的な運用資産として管理しなければなりません。

• 人間と機械のアイデンティティ管理を一元化します。見えないものを管理することはできません。アイデンティティ データがレガシーディレクトリ、クラウド プロバイダ、SaaS環境にまたがって断片化されると、攻撃者はその結果生じる弱点を利用します。

  ユーザーとマシンのIDを信頼できるディレクトリに一元化することで、認証が簡素化され、一貫した監視が困難な隠れたアクセスパスが取り除かれます。この統合には、サードパーティの統合やAPIコネクタも含めるべきであり、人、サービス アカウント、AIエージェントのいずれであっても、アクセスを要求するすべての主体をセキュリティ チームが可視化できるようにする必要があります。統合型コントロール プレーンがあれば、防御AIはログインの異常を不審な活動と関連付けることができ、アイデンティティを静的な認証情報のリストではなく、能動的な運用シグナルに変えることができます。

• 継続的なライフサイクル管理で、ガバナンスドリフトに対応します。ガバナンスドリフトとは、業務上の変更が、それを導くために設計された統制よりも速く進むことであり、攻撃者のレバレッジを高める大きな要因となっています。

  役割の移行、迅速な展開サイクル、日常的なショートカットが、文書化されたポリシーと実際のアクセスとのギャップを広げました。ワークフロー ツールやサービス コネクタが保持する権限は、しばしばポリシーが意図する範囲を超えることがありました。このため、レガシーパーミッションや監視されていないサービスアカウントを通じて、攻撃者が悪用するエスカレーションパスが生み出されました。自動化を現在のニーズに限定し、時間の経過とともに過剰なアクセスを廃止することでアイデンティティをライフサイクルとして扱うことは、このようなギャップを埋め、最初のアクセス後の攻撃者の動きを制限するのに役立ちます。

• IDベースの脅威を検出し、対応します。われわれの調査では、強力なアイデンティティ基盤を持つ組織は、ログイン異常、自動化活動、および周辺アイデンティティ イベント間の関連付けを早期に示し、これが迅速な封じ込めに貢献しました。われわれの調査では、強力なアイデンティティ基盤を持つ組織は、ログイン異常、自動化活動、および周辺アイデンティティ イベント間の関連付けを早期に示し、これが迅速な封じ込めに貢献しました。

  ガバナンスがしっかりしているところでは、検出パイプラインがより明確で信頼性の高い指標を生み出し、チームがエスカレーションの行動を早期に特定するのに役立ちました。対照的に、弱いガバナンスはこれらのシグナルを不明瞭にするノイズを生み出しました。定期的なレビューにより、許可は実際の要件に沿ったものに保たれ、検知シグナルの精度が向上し、AI支援によるコントロールが効果的に機能するようになります。

• AIとオートメーションの完全性を確保します。組織がAIエージェントや自動化されたワークフローをコアプロセスに組み込むにつれ、これらのシステムは魅力的な操作対象となります。我々の調査では、広範なデフォルトアクセスで導入されたアシスタントアカウントと、完全性の検証なしに実行されている自動化ツールが確認されました。

  これらのツールが攻撃の媒介となるのを防ぐため、セキュリティチームはAIシステムに対しても、人間のユーザーと同じように厳格なガバナンスを適用しなければなりません。これには、本番運用に入る前に自動化ステップを明示的に検証すること、AI対応ワークフローに整合性チェックを適用すること、アシスタントアカウントが悪用されないように強固にすることなどが含まれます。

アイデンティティを静的なディレクトリではなく動的な運用システムとして扱うことで、攻撃者が頼りにする隠れた経路を排除し、悪用が発生した瞬間にセキュリティ チームがそれを検出できるようにします。

4.コードからクラウドまでのアプリケーション ライフサイクルの保護

現代の企業を守るには、インフラを保護するだけでは不十分です。インフラを製造する工場自体を確保する必要があります。

2025年、攻撃者は従来の境界線を迂回するため、ソフトウェアのサプライチェーンやクラウドAPIを標的とするようになり、本番環境に到達する前にコードに脆弱性を注入したり、脆弱な統合を悪用したりするようになりました。これに対抗するため、組織は開発の初期段階から実行時まで、AIモデル、ビルドパイプライン、サードパーティのコードを社内システムと同じ厳格さで扱い、セキュリティ保護措置を拡大する必要があります。

• セキュリティ問題が本番環境に到達するのを阻止します。セキュリティは開発速度に合わせて運用されなければなりません。セーフガードをDevOpsや継続的インテグレーション、継続的デプロイメント(CI/CD)パイプラインに組み込むことで、デプロイ前にカスタムコード、オープンソース コンポーネント、AI構成の脆弱性を特定し、修正することができます。

  同じアプローチがAIシステムにも適用され、モデルのセキュリティと構成を早期に評価することで、下流のリスクを軽減することができます。開発ツールを厳格化し、オープンソースの依存関係を管理することは、攻撃者がビジネスワークフロー内の信頼を継承するために悪用する弱点を排除するのに役立ちます。

• ソフトウェアとAIのサプライチェーンを保護します。最も一般的な攻撃ベクトルではありませんが、サプライチェーンの侵害は、特に成熟した組織にとって最も大きな影響をもたらします。ビルドシステム、インテグレーションサービス、AI関連リポジトリに脆弱性がある場合、攻撃者はファイアウォールを介さずに下流の環境に到達できます。

  この露出を減らすには、厳格な出所確認が必要です。ビルド環境とデプロイメント パイプラインには、明確なID管理と完全性保護が必要です。外部のソフトウェア ライブラリ、APIコネクター、AIコンポーネントは、採用前にアクセスパターンや更新方法を評価する必要があります。効果的なサプライ チェーン ガバナンスは、検知プロセスに信頼できるベースラインを与え、信頼できる依存関係が予期せぬ振る舞いを始めたときの特定を容易にします。

• ランタイム攻撃を特定し、ブロックします。アプリケーションが稼動すると、焦点は封じ込めに移ります。攻撃者は、正当なクラウドIDやAPI、ワークロードの権限を悪用することで、アクセスを持続・拡大しようとすることがよくあります。

  リアルタイムの検知は、行動監視、明確なネットワーク境界、予期せぬAPI相互作用の制限といった一貫したランタイム制御と組み合わされ、こうした手口を阻止するのに役立ちます。同じ保護がAIホスティング環境にも及ぶべきで、そこではモデルのドリフトや不正なデータアクセスを監視することで、最初の侵害があった後でも攻撃者の動きを制限することができます。

• クラウド検出とレスポンスを自動化します。クラウドでは、スピードだけが重要な指標です。影響を受けたワークロードを隔離したり、不正に使用されたIDを失効させたりすることが遅れると、攻撃者にエスカレートする余地を与えてしまいます。

  自動化により、SecOpsチームはクラウドベースの脅威の継続的な検出・対応を行い、ネイティブなクラウド コントロールを使用してインシデントを迅速に封じ込めることができます。侵害されたコンテナを隔離したり、疑わしいセッション トークンを取り消したりするなどのアクションは、局所的な問題がより広範な障害やデータ損失に拡大するのを防ぐのに役立ちます。

• 安全なAIと開発の文化を構築します。AIは今や単なるツールではなく、運用資産です。アシスタントや自動化されたプロンプトが日常のワークフローに組み込まれるようになると、技術的な管理だけでは解決できない行動リスクが生じます。

  強力なセキュリティ文化は、AIシステムを重要インフラと同じ規律で扱います。これには、アシスタントの使用方法の見直し、プロンプトにおける機密データの露出の回避、AIが生成したコードの検証などが含まれます。AIを効果的に活用するためには人間の判断が不可欠であることをチームが理解すれば、ガバナンス管理は迂回されることなく強化され、自動化の推進がそれを監督する能力を上回らないようになります。

開発環境とランタイム環境にセキュリティを組み込むことで、AIとクラウドのイノベーションのスピードが、システムリスクではなくビジネスの成長を促進することを確実にします。

5.アタック サーフェスとヒューマン インターフェイスの確保

組織の安全を確保するためには、会社のノートパソコンの枠を超えることが必要です。現代のアタック サーフェスは、管理されていない請負業者のデバイス、パブリック向けのクラウド資産、そして企業の主要なワークスペースとなったウェブ ブラウザそのものにまで拡大しています。

防御者として、私たちは二重の課題に直面しています。攻撃者が常にスキャンしている外部への露出を厳格に管理すると同時に、ユーザーがデータ、AI、オープン ウェブとやり取りするヒューマン インターフェースを保護する必要があります。このような広大な環境を保護するためには、セキュリティの範囲を外部との境界からブラウザのセッションにまで広げなければなりません。

• 積極的なエクスポージャ管理でアタック サーフェスを減らします。Unit 42によると、今年のインシデントの初期アクセスに占めるソフトウェアの脆弱性の割合は22％であり、単純な発見から積極的なリスクの優先順位付けに移行することが急務であることが明らかになりました。効果的なエクスポージャ管理は、従来のスキャンでは見逃されていたシャドウインフラストラクチャや未承認のAIツールを含むデジタルフットプリントの完全かつ継続的なインベントリを作成することで、このギャップを埋めます。

  重要なのは、この戦略ではノイズを除去し、脅威インテリジェンスを使用して、実際に攻撃の標的となっている資産(CISA KEVなど)で、かつ適切な対策が講じられていないものだけを優先的に対象とする必要があるということです。限られたリソースを悪用可能なビジネスクリティカルなリスクに集中させることで、チームは攻撃者が開かれたドアを見つける前に機会の窓を閉じることができます。

• ヒューマン インターフェイスを守ります。ブラウザは新しいエンドポイントであり、新しい企業デスクトップです。従業員がデータにアクセスする場所であり、請負業者が作業を行う場所であり、残念ながらフィッシングのようなソーシャル エンジニアリング攻撃が最も効果的な場所でもあります。

  このインターフェイスを保護するには、管理対象デバイスと非管理対象デバイスの両方に対して、完全に分離された安全な企業ワークスペースを確立するエンタープライズ グレードのセキュア ブラウザが必要です。この強力なレイヤーは、基盤となるハードウェアに関係なく、リアルタイムでデータ制御を実施します。機密ページでのコピー＆ペーストを無効にし、不明なソースからのファイル ダウンロードを防ぎ、標準的な電子メールフィルターを回避する高度なフィッシング サイトを特定することができます。ブラウザを強化することで、企業はシャドーAIの使用状況を詳細に可視化し、機密性の高い企業データが未承認のGenAIツールに流出するのを直接防ぐことができます。

• 安全なサードパーティおよび非管理アクセス。すべての請負業者や買収対象に企業のノート パソコンを出荷するという硬直したモデルは、もはや持続可能でも安全でもありません。組織は、従来の仮想デスクトップ インフラ(VDI)ソリューションのようなコストや複雑さを伴わずに、管理されていないデバイスにゼロトラストアクセスを強制する方法を必要としています。

  ブラウザを通じてワークスペースを保護することで、企業は請負業者やBYODユーザーに企業アプリケーションへの安全なアクセスを許可し、ビジネス データを個人環境から厳密に隔離することができます。このアプローチにより、合併や買収の統合、契約社員の入社を加速させるとともに、漏洩した個人用デバイスが企業ネットワークへの踏み台として使用されないようにすることができます。

• 統合された遠隔測定を収集し、対応を自動化します。管理するエンドポイントにとって、データは防御のための燃料です。洗練された攻撃を検知するには、プロセス、ネットワーク接続、アイデンティティの行動にわたる忠実度の高い遠隔測定を収集し、そのデータを中央のプラットフォームで統合する必要があります。

  このデータがAIエンジンによって分析されると、単独では見えない異常が、侵害の明確な指標となります。しかし、発見は戦いの半分にすぎません。

  被害を最小限に抑えるためには、対応メカニズムを自動化する必要があります。セキュリティ チームは、侵害されたエンドポイントを隔離し、フォレンジック スキャンを開始し、マシン スピードで脅威を修復する権限を与えられなければなりません。

ブラウザを主要なワーク スペースとして保護し、外部のアタック サーフェスを厳格に管理することで、従来のエンドポイント制御で守り切れなくなったユーザーや資産を保護することができます。