ゼロトラストの実装
ゼロトラストモデルは、クラウド資産のセキュリティを確保するために不可欠な戦略です。 ゼロトラストはいくつかの基本原則に依存しており、その中でも特に重要なのは「決して信頼せず、常に検証する」と要約されています。 ゼロトラスト では、ユーザーとデバイスを暗黙的に信頼するのではなく、セッション全体で継続的に認証して、リソースにアクセスするためのIDを証明する必要があると規定されています。
継続的認証モデルには、次の組み合わせが含まれます。
- 多要素認証（MFA）
- 身元の継続的な検証
- デバイスの正常性
- アクセスのコンテキスト
ゼロトラストは、ネットワークのマイクロセグメンテーション、最小特権アクセス制御を推奨し、組織がネットワークセキュリティに対して「侵害を想定する」アプローチを採用することを奨励しています。 クラウドベースのビジネスがゼロトラストの原則を採用するにつれて、攻撃対象領域を減らし、不正アクセスのリスクを最小限に抑えるために一歩前進しています。
AIを活用した脅威検出の採用
AIで強化されたセキュリティソリューションは、膨大な量のデータを分析して、通常の使用パターンと調査する価値のある異常を区別することができます。 最新の脅威検出プラットフォームは、機械学習を活用して、ネットワークトラフィック、エンドポイントによって生成されたデータ、その他の脅威インテリジェンスのソースを分析し、潜在的な脅威を特定します。
これらのシステムはリアルタイムの洞察を提供できるため、セキュリティスタッフは、不審なアクティビティが本格的なインシデントにエスカレートする前に迅速に対応することができます。 潜在的な侵害が明らかになると、AI主導の インシデント対応 ツールは、マルウェアの封じ込めと根絶のプロセスを自動化できます。
組織は、AIを活用したセキュリティソリューションを採用し、高度なクラウドセキュリティの脅威と未来を先取りできるようにする必要があります。
CNAPPとSASEの採用
ハイブリッドネットワークとマルチクラウド環境は、それぞれ異なり、時には互換性のないセキュリティワークフローを持つため、保護するのは困難な作業です。 従来のアプローチは、セキュリティツールと手動プロセスの不一致の組み合わせの使用に依存しています。 この時代遅れのフレームワークは、複雑さ、非効率性、リスクを増大させます。
これらの問題を軽減するために、クラウドネイティブのアプリケーション保護プラットフォーム(CNAPP)やセキュア アクセス サービス エッジ(SASE)システムへの転換が進んでいます。
CNAPPは、組織に統一されたセキュリティ体制の見通しを提供することで、クラウドセキュリティを簡素化します。 これらは、クラウドネイティブ アプリケーションを保護し、既存のクラウドセキュリティ ツールと統合してワークフローを合理化するための一元化されたハブを提供します。
SASEは、場所に関係なくアプリケーションやデータへのアクセスを保護するクラウドベースのシステムです。 SASEには、ネットワークセキュリティ、アクセス制御、およびその他のセキュリティサービスが含まれます。 SASEは組織全体の境界セキュリティと考えることができますが、CNAPPは境界内で実行されているクラウドネイティブアプリケーションを保護します。
CNAPPとSASEを階層化されたクラウドセキュリティスタンスに適用することで、組織は次のことを実現できます。
- ネットワーク保護の強化
- 可視性の拡大
- 高度な脅威検出
DevSecOpsとSecure SDLCの成長
セキュアなソフトウェア開発ライフサイクル(SSDLC)の手続きは、効果的なソフトウェア開発の基盤として強力なセキュリティを支持するものです。 DevSecOpsは、SSDLCに対する独自のアプローチです。
DevOpsの進化形である DevSecOps は、ソフトウェア開発の初期段階にセキュリティを統合し、クラウドセキュリティのベストプラクティスと見なされるようになってきています。 DevSecOpsは、開発の初期段階からセキュリティ上の懸念に確実に対処することができます。
これは、既知の脆弱性についてコードを分析し、開発者にリアルタイムのフィードバックを提供する自動化ツールによって実現されます。 DevSecOps プロセスは、次の間の強力なコラボレーションも促進します。
これらの体系的で協調的な手順により、開発者は潜在的な脆弱性がデプロイメントやランタイムに侵入する前に特定して対処できます。 これにより、より効率的で効果的で、エンドツーエンドのセキュリティが保証されたソフトウェアが構築されます。
ジェネレーティブAIの台頭
人工知能は、ビジネスの生産性を大幅に向上させ、さまざまな革新的な新製品やサービスに取り入れています。 ジェネレーティブAI(GenAI)は、適切に管理されなければ、同時に大きなリスクを伴います。
GenAIシステムを活用することで、脅威アクターは、高度なフィッシング攻撃、マルウェア、 ランサムウェアを作成するための重要な新機能を手に入れます。 GenAIの高度な機能は、ソーシャルエンジニアリングキャンペーンの影響を増幅し、サイバー攻撃の影響を悪化させます。
しかし、サイバー脅威検出クラウドセキュリティシステムは、機械学習アルゴリズムも採用して、次のことを強化します。
GenAIを責任を持って使用することで、組織は脅威をより効果的に検出し、対応することができます。 GenAIのアプリケーションは、攻撃と防御の両方の観点から、サイバーセキュリティの状況における深刻で永続的な変化を表しています。 その影響は、間違いなくデジタルエコシステム全体に波及するでしょう。
地政学的な不安定性とクラウドセキュリティへの影響
地政学的な緊張は高まっており、その影響はクラウドセキュリティに深刻な影響を与えることは確実です。
さまざまな地域で政情不安や経済の不確実性が高まる中、ハッキンググループや国家支援機関は、 クラウドインフラストラクチャへの攻撃を仕掛ける新たな機会を見出しています。
国家間の緊張の高まりは、スパイ活動や政敵に対する標的型攻撃の増加を予兆しており、サイバー戦争に発展する可能性があります。 国家が支援する攻撃、サプライチェーンの混乱、経済制裁はすべて、クラウドセキュリティに対する脅威です。
緊張の高まりのプラス面は、政府が重要インフラなどの国益を守るためにサイバーセキュリティへの投資を増やす可能性が高いことです。 また、企業はクラウドセキュリティへの支出を優先することでエクスポージャーを制限し、不確実な時代のリスクからデジタル資産を保護しようとする可能性があります。
Stay Secure with チェック・ポイント
ゼロトラストの基本原則から、 CNAPP とSASEの統合、AIの変革力まで、多くの分野をカバーしてきました。
ここで説明したトレンドはすべて、クラウドを保護するための適応型アプローチの必要性を浮き彫りにしています。 セキュリティテクノロジーの急速な進歩を先取りすることは、貴重なクラウド資産を効果的に保護するための鍵です。 セキュリティ環境のダイナミクスが急速に変化する中、組織は環境を効果的に保護するために、積極的なアプローチを採用する必要があります。
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