セキュリティルールは何十年も前から存在していましたが、AIエージェントの台頭、クラウドのスプロール化、高度な分散環境によって、近年その重要性は根本的に変わっています。もはや人間のログインを管理するだけのものではなくなり、データ侵害を防ぐためにリアルタイムな監視を必要とする、機密データと自動化されたプロセスの複雑な網目を管理しているのです。
ポリシーの適用とは、ITシステム内のアクセス、行動、データ処理を管理するために、セキュリティルールや規則と構成を適用し、監視するプロセスです。重要なガードレールとして機能しており、承認された境界の内側でのみユーザーとAIエージェントが稼働できるようにしてデータ侵害を防ぎ、コンプライアンス規制を維持します。
積極的に自動化されたポリシーを実施しなければ、組織はセキュリティの脅威に対して「もぐらたたき」のような後手後手の対応をせざるを得なくなります。
現代のサイバーセキュリティにおいてポリシーの施行が重要な理由
ハイブリッド環境やクラウド環境全体で機密データの量が爆発的に増加したことで、セキュリティチームの業務は非常に複雑になりました。組織が分散アーキテクチャを採用するにつれて、不正なアクセス制御違反のリスクが高まっています。
これらのリスクを軽減し、セキュリティインシデントを未然に防ぐためには、積極的なポリシーの適用が不可欠です。
最近のデータでは、このアプローチの緊急性が浮き彫りになっています。
CISAによると、誤設定やポリシーの施行が不十分なことが依然としてサイバー脅威の主な侵入原因となっています。
AIの台頭とクラウドのスプロール化によって攻撃対象領域が拡大しているため、データセキュリティにはリアルタイムな可視化と制御が不可欠になっています。
可視化や制御を自動化せず手動で監視をしていると、現代のセキュリティ脅威のスピードに対応できない場面が多く見られます。
ポリシー実施制御の主な種類
堅牢なセキュリティポリシーの適用戦略では、3種類の異なる制御を実施プロセスの管理に利用しています。
制御の種類 | 定義 | 主な例 |
予防的制御 | 不正なアクションが発生する前に停止させます。 | ポリシー適用ファイアウォール、RBAC、アクセス制御リスト。 |
検知的制御 | 進行中の非準拠の動作を特定し、フラグを立てます。 | 継続的な監視、監査、リアルタイムのアラート。 |
是正的制御 | 問題を修復し、システムを安全な状態に復元します。 | Rubrik Agent Rewindのような自動ロールバックシステム。 |
Rubrik Threat Analyticsを統合すれば、単純な検知にとどまらず、能動的で自動化された対応へと移行できます。
ポリシー実施点（PEP）とは
ポリシー実施点（PEP）とは、セキュリティに関する決定をリアルタイムで実行する特定のシステムコンポーネントです。API呼び出しやログイン試行などのリクエストを遮断し、確立されたセキュリティルールや規則に照らして評価します。
PEPは単独では機能しません。リクエストを分析し、PEPに許可するか否かを指示するポリシー決定ポイント（PDP）と連携して動作します。
PEPの動作例：
ネットワークポリシーの適用：権限のないユーザーが制限付きデータベースにアクセスするのを阻止します。
AIポリシーの適用： Rubrik Agent Cloud内の自律エージェントが、安全境界を侵食するリスクの高いアクションの実行を防ぎます。
APIセキュリティ：侵害されたエンドポイントからのリクエストを拒否して個人データを保護します。
ポリシー実施を自動化してセキュリティ体制を強化する方法
AIの時代において、手動でのポリシー管理では拡張させることができません。ポリシー実施を自動化することで、広大な環境全体に適用させるのに必要な速度で、一貫性を維持しながら機密データを保護します。
自動化の主なユースケースは次のとおりです。
データ最小化：古いまたは冗長な機密データへのアクセスを自動的に制限
アイデンティティレジリエンス：OktaやMicrosoft Entraなどのプロバイダーと統合させて、AIエージェントにIDベースのルールを適用
迅速な封じ込め：疑わしいアクションが検出された瞬間にリアルタイムに隔離
アイデンティティレジリエンスを実装すれば、認証情報が盗まれた場合でも、ガードレールが自動化されていることで広範囲にわたる損害を防ぎます。
ポリシー適用を実装するためのベストプラクティス
ポリシーを効果的に適用し、データ侵害のリスクを軽減するおすすめのベストプラクティスは次のとおりです。
ポリシーをリスクにマッピングさせる：データの機密性および特定のコンプライアンス要件(GDPRやHIPAAなど)に基づいてルールに優先順位を付けます。
管理の一元化：ポリシー定義には一元化されたツールを使用し、ネットワークセキュリティを向上させるためにPEPを介した分散型の適用を維持します。
継続的な改善： 分析とフィードバックループを使用して、新たなセキュリティ脅威の出現に合わせてポリシーを監視および更新します。
テストとシミュレーション： サイバーリカバリーシミュレーションを通じてポリシーの有効性を定期的に監査し、実施トリガーが意図したとおりに機能することを確認します。
堅牢なポリシー実施はもはや任意に行えばよいというものではありません。AI主導でクラウドを多用する環境において、複雑なセキュリティ脅威から防御するための基本要件となっています。リアルタイムに自動化されたポリシー実施を活用することで、組織はデータのレジリエンスを維持しながらAIエージェントの安全性を確保できます。
Rubrikは、エンタープライズデータ保護の分野を牽引しており、データ、ID、エージェントのアクション全体にわたってポリシーを適用するために必要なツールを提供しています。
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