情報漏洩の被害報告が止まらない。攻撃者は自動化とAIを積極的に取り入れ、凶悪なまでに高度かつ迅速な攻撃を仕掛けるようになった。そのスピードと巧妙さは、多くのセキュリティチームが今も頼る手作業中心の防御プロセスを圧倒するものだ。その結果、運用担当者の負荷も、脅威を見落とすリスクもますます高まっている。
こうした状況の中では、セキュリティ対策を支える運用基盤にも、複雑化が進む企業のIT環境で効率よく脅威の検出・調査・対応を遂行できるような最新技術による支援機能が求められる。脅威追跡の対象範囲は、パブリッククラウド、SaaS、レガシーシステムを含め、データが存在するあらゆる環境だが、ここで障壁になるのが、データの移動や保存のコストと複雑さだ。
本資料では、セキュリティ対策の責任者や担当者向けに、企業のセキュリティ対策チームが抱える課題を整理し、最新プラットフォームの必要性を説く。さらに、凶悪化した脅威に対抗するために、プラットフォームが備えるべき5つの機能と、製品購入の際のチェックリスト、セキュリティ運用を最新化するためのステップを示す。
AIを悪用したサイバー攻撃はますます高度化し、対策は後手に回るばかりだ。そこで、「AIとの共同作業」が重要になる。人間の専門知識とAIの知見を組み合わせてセキュリティ運用を再構築する方法について説明する。
サイロ化したシステムでは、問題発生時の原因特定に時間がかかる。この状況を解決するには、データを集約して活用できる「単一の情報源」が必要だ。本資料では、単一の情報源を構築するプラットフォームについて解説する。
本資料では、膨大な運用データを効率よく管理し、業務やAI活用に生かすためのデータ基盤について解説する。データを置いた場所で検索・分析する仕組みや、ビジネスデータとマシンデータを関連付けた状況把握などを紹介する。
Forbes Global 2000企業への調査で、金融業界のシステムダウンコストが2024年の2倍以上に急増したことが判明。本資料ではその3大要因と、AIを活用した被害抑制策を解説する。他業界のIT担当者にも参考になる。
生成AIの活用により、個人や小規模チームでも高品質なコンテンツ制作が可能になった。一方で知的財産侵害などのリスクも見逃せない。本資料では、生成AI活用とリスク管理を両立するためのツール活用法を解説する。
