NGFWのAIOpsとは？
AIOps for NGFWは、包括的な可視化によってファイアウォールの運用経験を向上させ、セキュリティ態勢を強化し、デプロイメントの健全性をプロアクティブに維持します。
セキュリティチームは、ベストプラクティスと推奨構成に基づいて動的な環境に構成を最適化することで、セキュリティ体制を継続的に改善することができます。AIOps for NGFWはまた、MLを活用した異常検知と、デプロイメント全体の健全性とパフォーマンスに関する実用的な洞察によって、ネットワークセキュリティ運用チームがプロアクティブに行動できるようにします。
AIOps for NGFWは、以下のような今日の運用上の課題にプロアクティブに対応します：
- 設定ミス
- ヒューマンエラー
- ベストプラクティスのコンプライアンス
- 資源利用
- 洪水検知
- ハードウェアやソフトウェアの障害など。
AIOpsとは？
IT運用のための人工知能（AIOps）とは、機械学習（ML）とアナリティクスを活用してIT運用を自動化するプラットフォームを指します。
AIOpsは、運用アプライアンスからのビッグデータを活用し、問題を瞬時に検出して対応するために使用します。これは、個別の手作業によるIT運用ツールを、単一のインテリジェントな自動化プラットフォームに置き換えるものです。これにより、ITOpsチームは、より少ない労力でスローダウンや障害に迅速かつプロアクティブに対応することができます。
今日のAIOpsにおけるAI機能は、主に異常検知、予測、しきい値、および状態変化ベースのアラートという形で、運用上の健全性問題のシナリオに見られます。
AIOps for NGFWの仕組み
AIOps for NGFWは、ハードウェア・ファイアウォール、ソフトウェア・ファイアウォール、および関連する管理プラットフォームからのテレメトリ・データに依存します。
データはAIOps環境に移動し、そこで機械学習アルゴリズムが適用されて推奨が生成され、異常が検出されます。通常、デプロイは簡単で、インストールに追加のハードウェアやソフトウェアを必要としません。
なぜNGFWのためのAIOpsが必要なのか？
企業が拡大し、脅威の状況が進化するにつれて、セキュリティ・チームは、増大するインフラをサポートし、組織への脅威を防止するために、新しく高価なネットワーク・セキュリティ機器やツールに投資しています。
しかし、ネットワーク運用は複雑であり、あらゆる業種の組織がネットワーク セキュリティ インフラストラクチャを十分に活用できずにいます。セキュリティチームは、様々な機能を最大限に活用するための設定のベストプラクティスを常に知っているわけではありませんし、設定ミスに対する洞察力を持っているわけでもありません。その結果、セキュリティ態勢にギャップが生じ、侵害のリスクが高まります。ガートナー社によると、2023年までファイアウォール侵入の99%は設定ミスによるものです。
さらに、数え切れないほどのセキュリティ・ツールの1つが、高い処理能力やシステム関連の要因（ハードウェアの故障、ソフトウェアの欠陥、ライセンスの問題など）のために容量不足になると、混乱が生じます。これにより、ネットワークが遅延または停止し、数千ドルから数百万ドルの損失が発生する可能性があります。世界のエンタープライズ・サーバーのダウンタイムにかかる1時間当たりの平均コストは300,000～400,000米ドル2であり、データセンターの停止にかかる平均コストは740,357米ドルです。
ネットワーク・オペレーション・チームは、ファイアウォール関連のエラーによる業務妨害インシデントを防ぐための可視性と製品知識が不足していることがよくあります。いったん影響を受けると、その状況に対応し、根本的な原因を究明するために膨大な時間とリソースを費やすことになります。
ファイアウォールの管理を効率化し、セキュリティ・ギャップやファイアウォール関連のエラーによってビジネスに支障をきたすインシデントを防止するために、ネットワーク・セキュリティ・オペレータは、ビジネスに影響を与える前に事前に洞察する必要があります。
NGFWにおけるAIOpsのメリット
この革新的な技術を採用することで、組織は大きなメリットを享受することができます。
セキュリティ
NGFWにAIOpsを採用することで、運用効率を向上させることができます。
セキュリティ態勢の積極的強化
AIOps for NGFWは、ベストプラクティスのための構成の分析と、独自のデプロイメントにカスタマイズされたポリシーの推奨を組み合わせることで、アタックサーフェスを減らし、セキュリティ体制を強化します。
ベストプラクティス評価の推奨は、業界標準、セキュリティポリシーコンテキスト、高度な遠隔測定データに基づく機械学習（ML）によって行われます。AIOpsは、変更がファイアウォールにプッシュされてから修正するのではなく、コミットする前にポリシーセットの非効率性をプロアクティブに認識することを可能にします。これにより、セキュリティ体制の弱体化を防ぎ、時間を節約することができます。
ファイアウォール障害のプロアクティブな解決
また、AIOps for NGFWにより、セキュリティ運用チームはネットワーク環境全体にわたる洞察を得ることができ、プロアクティブな洞察によってNGFWのダウンタイムを短縮できます。これにより、ファイアウォールの健全性とパフォーマンスが最適化され、NGFWが円滑に稼動します。
セキュリティの有効性に関する統一された見解の実現
インフラ全体でどの脅威が防止され、どの脅威に注意が必要かを把握することは、AIOps for NGFWを使用することで容易に実現できます。
AIOpsは、共有ネットワークと脅威インテリジェンスを活用して、企業に対する脅威の傾向を自動的に検知・理解し、実行可能な対策を提供します。これにより、セキュリティ管理者はポリシーに基づいたアクションを即座に実行し、新たなセキュリティリスクを阻止することができます。
ビジネスメリット
- 最大限のセキュリティ
AIOpsは、全体的なセキュリティを向上させるためのベストプラクティスを継続的に推奨しています。 - ダウンタイムの最小化
NGFWのディスラプションがビジネスに影響を与える前に予測することで、予防可能なディスラプションを回避し、ダウンタイムを短縮することができます。 - 信頼性の向上
プロアクティブな洞察により、ネットワークの健全性とセキュリティの評価が容易になり、ネットワークの安定性に対する信頼が得られます。 - コンプライアンスの維持
AIOps for NGFWソリューションにより、セキュリティ態勢を継続的に評価し、業界のベストプラクティスへのコンプライアンスを維持することができます。 - ベストプラクティスによる機能の採用
ファイアウォールとセキュリティ機能の採用に関するガイダンスをご覧ください。 - 時間の節約
NGFW 機能の AIOps は、ネットワーク セキュリティ ギャップを検出するまでの時間を大幅に短縮します。 - 統合された可視性
アプリケーション、脅威、ネットワーク、ユーザー、セキュリティ・サブスクリプションにまたがる組織内のアクティビティを360度見渡すことができます。 - 投資利益率の向上
ネットワークのセキュリティギャップを自動的に検出することで、数万ドルを節約できます。
AIOps for NGFWによるファイアウォールの中断の防止についての詳細
ハイブリッド・ネットワーク、リモート・ユーザー、アプリケーションの混在する組織では、ネットワーク・セキュリティ運用がセキュリティ・ポスチャを低下させ、ネットワーク・シャットダウンにつながり、数百万ドルの損失が発生する可能性があることをご存知でしょうか。
この電子書籍を読んで、AIOpsでネットワークセキュリティを強化する方法を学びましょう： 次世代ファイアウォールのAIOpsでスマートに。
- Rajpreet Kaur, Adam Hils, and John Watts, Technology Insight for Network Security Policy Management, Gartner, February 21, 2019,
https://www.gartner.com/en/documents/3902564/technology-insight-for-network-security-policy-managemen. - Thomas Alsop, "Average cost per hour of enterprise server downtime worldwide in 2019," Statistica, December 7, 2020,
https://www.statista.com/statistics/753938/worldwide-enterprise-server-hourly-downtime-cost/. - Cost of Data Center Outages, Ponemon Institute, January 2016, https://www.vertiv.com/globalassets/documents/reports/2016-cost-of-data-center-outages-11-11_51190_1.pdf.
AIOps for NGFW FAQ
AIOpsは「IT運用のための人工知能」の略です。機械学習（ML）とアナリティクスを活用してITオペレーションを自動化するプラットフォームを指します。
AIOpsは、運用アプライアンスからのビッグデータを活用し、問題を瞬時に検出して対応する独自の機能を備えています。AIOpsはMLのパワーを活用し、収集したさまざまな形式のデータを使って戦略を練り、自動化された洞察を得ることで、継続的な改良と反復を行います。AIOpsは、機械学習、自動化、ビッグデータの利便性を活用して、急速に進化するIT環境に対応しようとしています。
