Windows 10で欠落しているデフォルトの電源プランを復元する方法
このガイドでは、Windows 10でデフォルトの電源プラン(バランス、高パフォーマンス、省電力)を復元する方法を詳しく解説します。
デジタルの世界では、サイバーインシデントが驚くべき速度で増加しています。サイバー攻撃の増加とセキュリティ環境の変化により、個人や組織はセキュリティ戦略の再評価を余儀なくされています。したがって、 「アダプティブ セキュリティ」と呼ばれる最新のコンテキスト認識セキュリティ モデルが検討され、適用されています。
では、適応型セキュリティとは何ですか?そして、それは本当にこれらの進化する脅威を軽減するのでしょうか?アダプティブ セキュリティを実装するためのベスト プラクティスは何ですか?機械学習と分析は適応型セキュリティにどのように役立ちますか?次の記事で詳しく見ていきましょう!
適応型セキュリティとは何ですか?
アダプティブ セキュリティは「ゼロ トラスト」セキュリティとしても知られており、デフォルトでは何も信頼されません。これにより、古くて時代遅れのセキュリティ インフラストラクチャが応答性の高いインフラストラクチャに継続的に置き換えられる、機敏なアプローチとともに脅威の一貫した監視が保証されます。
Gartner の著名なアナリストである Neil MacDonald 氏は、Adaptive Security について次のように説明しています。
「追加情報を使用してセキュリティに関する意思決定を行う際の改善を行うことで、より正確なセキュリティ上の意思決定が可能になり、動的な IT およびビジネス環境をサポートできるようになります。」
アダプティブ セキュリティの背後にある主な前提は、検出された脅威に対するセキュリティ対策を自動的に実装することです。
適応型セキュリティのベスト プラクティスと 4 層モデル
本当の意味で、適応型セキュリティは次の 4 つの層のコンポーネントです。
防ぐ
予防は治療よりも優れており、適応型セキュリティ モデルの最上位層はこれを念頭に置いて設計されています。この層は、問題が発生する前に問題を切り分け、潜在的な脅威に対抗するためのポリシー、手順、予防ツールの概要を示します。
検出する
この層は、防御層が検出できなかった脅威を識別します。ここでの主な目的は、潜在的な脅威を阻止することで、その脅威に対する反応時間を短縮することです。
レビューと分析
この層はさらに深く掘り下げて、前の層が見逃した脅威を見つけます。ここでは、高度な検出方法と脅威分析を利用して詳細なインシデント分析が行われます。
予報
最後になりますが、予測レイヤーは外部イベントを監視します。徹底的なリスク評価を提供し、不審なアクティビティがあれば IT スタッフに警告します。
この層によって提供される情報は、成功した攻撃を特定し、将来の同様の攻撃を予測して防止するのに役立ちます。
適応型セキュリティにおける機械学習の役割
機械学習は適応型セキュリティにおいて重要な役割を果たします
クラウドベースのサービスへの急速な移行に伴い、高度な分析と機械学習がビッグ データの保護に大きな役割を果たしています。
AI と機械学習が適応型セキュリティにもたらす主な利点の一部を以下に示します。
脅威を特定する
高度な分析と機械学習は、パターン認識、分類、悪意のある電子メール、リンク、添付ファイルの特定に優れています。これは、新たに進化する脅威を特定するのに非常に役立ちます。
脅威の追跡
分析と機械学習をセキュリティ環境に組み込む主な利点は、インシデント、特にアプリケーションを数秒間停止して痕跡を残さないようなインシデントを追跡できることです。
複数のデータを瞬時に分析
AI は、従来のセキュリティ対策では不可能だった大量のデータを瞬時に分析する絶好の機会を提供します。
これにより、脅威をリアルタイムで検出できるだけでなく、リスクベースのモデリングを提供することで脅威を軽減することもできます。
脅威ストリームを使用する機能
アダプティブ セキュリティには脅威ストリームを使用する機能があります
ほとんどの組織は複数のソースからのデータ脅威に直面しており、すべてを追跡することは困難です。 AI と機械学習のおかげで、Anamoly の ThreatStream のような一元化されたインテリジェントなプラットフォームは、複数のソースからのデータ調査を提供します。
脅威ストリームの例としては、すべてのネットワーク エンドポイントのスキャンを直ちに開始するIP アドレスが挙げられます。ただし、スマート ツールを使用すると、IP が奇妙な動作をするたびに、さらなる調査のために脅威ストリームに記録されます。
アダプティブ セキュリティを実装する主な利点
アダプティブ セキュリティはその予防的な性質により、セキュリティ インシデントを早期に検出できます。イベント、ユーザー、システム、ネットワーク トラフィックのリアルタイムの評価は、セキュリティの脅威を早期に検出するのに役立ち、自動応答により悪意のある攻撃を解決するまでの時間を短縮します。
以下は、適応型セキュリティによって達成できる主な利点の一部です。
リスクを早期に発見
リスクの早期検出は、適応型セキュリティの主な利点です。このセキュリティ モデルの予防的な性質により、リスクが実際の脅威に変わる前にリスクを簡単に検出できます。
イベントのフィルタリングと優先順位付け
アダプティブ セキュリティでの高度な分析と機械学習の使用により、従来の監視システムでは気づかなかったセキュリティ インシデントの検出、フィルタリング、優先順位付けが確実に行われます。
より速く解決する
すべてのユーザー、システム、ツールのリアルタイム評価、および手動プロセスと自動プロセスの組み合わせにより、リスクの早期発見がサポートされ、自動応答により修復期間が大幅に短縮されます。
攻撃の影響を軽減します
アダプティブ セキュリティは攻撃の影響を軽減します。
アダプティブ セキュリティは脅威を即座に検出し、より迅速に解決する機能があるため、攻撃の規模を縮小し、被害の拡大を制限できます。
マルチレベルの監視アプローチは常に進化しています
アダプティブ セキュリティは、1 つのツールまたは規模だけに分離されない多層監視のサポートを提供します。システムの攻撃痕跡(侵害の痕跡)をチェックすることで、将来の脅威に対処するために継続的に進化します。
脅威ベクトルが変化すればするほど、適応型セキュリティの機敏性は高まります。
柔軟性と他のツールとの統合
設計上、アダプティブ セキュリティは、さまざまなツールやプラットフォームにわたって機能する柔軟な概念です。インフラストラクチャ全体を再構築する代わりに、Adaptive Security は既存のシステムと統合できます。
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