OSやシステムに標準搭載された正規ツールや機能を悪用する「LOTL（Living off the Land）攻撃」への対応が、喫緊の課題になっている。ランサムウエア、情報窃取、国家支援型攻撃などで頻繁に使われるようになったためだ。個々の挙動は無害に見えるため、従来のセキュリティツールでの対策は難しい。
そこで注目されているのが、正規ツールの異常な動きに着目する適応型防御、攻撃者の次の一手を読むインシデント予測、ユーザーやデバイスなどの監視記録を横断的に関連付ける脅威追跡（脅威トレース）の3つを組み合わせたアプローチだ。例えば適応型防御では、PCを継続的に監視して通常時の挙動を把握し、異常なツールの実行を防止・検知する。
本資料では、LOTL攻撃を防ぐための「適応型防御」「インシデント予測」「脅威追跡」について分かりやすく解説。検出しにくいLOTL攻撃への対応を強化する具体策として、上記の3機能を1つのプラットフォームで提供するソリューションを紹介。経験の浅い担当者でも、迅速・的確に対応することが可能になるとしている。自社の対策を見直すきっかけとしたい。
「あの図面はどこ？」「あの案件の進捗は？」「どの案件が危ない？」──。こうした“確認地獄”から抜け出すには、どうしたらよいか。鍵となるのが、情報の可視化と共有、そしてAIの活用だ。
顧客ニーズを設計・開発につなげるための仕組みとAIの活用法を、4つのユースケースから具体的に紹介する。議事録からのタスク自動生成やAIエージェントへの設計相談など、具体的な活用イメージもつかめる内容となっている。
AIからの出力品質は、AIが読み込むデータの品質に左右される。本資料では、データ統合によってAI活用の主要な課題を解決する方法を考察し、サービス改善や不正検知、業務合理化など具体的なユースケースを示す。
セキュリティ対策の実務に携わる420人を対象とした調査結果をもとに、大手企業が直面している運用の限界について解説する。その上で、直面する課題の解決策となり得る、現実的なセキュリティ強化の3ステップを示す。
データは企業活動に不可欠な貴重な資源だが、それは「品質の高いデータ」であることが条件だ。本資料では、「データ検証」と「データエンリッチメント」の意義と、それを実現するソリューションについて解説する。
