編集部
2025年、AIとIoT技術の進化に伴い、ネットワークセキュリティの重要性はさらに高まっています。特に、情報処理推進機構（IPA）が運用を開始する「JC-STAR」制度は、企業がIoT製品のセキュリティを強化するための新たな基準となるでしょう。
さらに、AIを活用したエンドポイント保護や、サプライチェーンセキュリティにおける具体的な対策が注目を集めています。これらの技術と制度を組み合わせ、企業は次世代のサイバー脅威に備えることが求められます。本記事では、最新のセキュリティ動向と導入事例を交え、ビジネスパーソンが知っておくべき重要ポイントを詳しく解説します。
AIが変えるネットワークセキュリティの未来
2025年に向けて、AIはネットワークセキュリティの最前線で重要な役割を果たす技術となります。特に、サイバー脅威の検知とインシデント対応において、AIは膨大なデータをリアルタイムで分析し、異常な挙動や潜在的な攻撃を迅速に特定する能力を持っています。例えば、BlackBerryが提供するAIを活用したエンドポイント保護プラットフォームは、他社の第三者テストにおいても非常に高い評価を受けています。このようなAI技術は、従来の人間による監視に比べて圧倒的なスピードと精度で脅威を排除することが可能です。
また、機械学習アルゴリズムの進歩により、AIは新しい攻撃手法を迅速に学習し、未知の脅威に対しても対応できるようになっています。これにより、企業のセキュリティ担当者は、AIが提供する分析結果を活用して、より高度な脅威に対する対策を講じることができます。例えば、Microsoftが提供する「Microsoft Defender for Endpoint」など、AIベースのエンドポイントセキュリティ製品は、日々進化する脅威に対して即座に対応できる柔軟性を持っています。
しかし、AIの活用には慎重なデータ管理が求められます。トレーニングデータが不十分であったり、バイアスが含まれている場合、AIは誤検知を引き起こすリスクもあります。そのため、AIを導入する企業は、適切なデータの選定と継続的なモデルの改善を行う必要があります。AIは人間のサポートを強化するツールであり、すべての脅威を完全に自動化できるわけではないことを認識することが重要です。
情報処理推進機構（IPA）のJC-STAR制度：2025年のIoTセキュリティ基準
情報処理推進機構（IPA）が2025年3月に運用を開始する「JC-STAR」制度は、企業がIoT製品のセキュリティを強化するための新たな基準となります。この制度は、経済産業省の方針に基づいて設立され、IoT製品のセキュリティ適合性を評価し、適合した製品にはラベルを付与する仕組みです。特に、「星1（レベル1）」から「星4（レベル4）」までの4段階に分かれた評価基準が設定されており、企業は自社のIoT製品のセキュリティレベルに応じて申請することが可能です。
星1は、製品全体に共通して求められる最低限のセキュリティ基準を満たすことをベンダー自身が宣言する形式となっています。一方、星3や星4は、政府機関や重要インフラ事業者向けの製品に適用され、独立した第三者機関による厳格な評価を経て、認証とラベルが付与されます。特に、星4は大企業や地方公共団体などが導入する製品に適用されるため、セキュリティの信頼性が非常に高いものとなります。
さらに、この制度は海外のセキュリティ基準とも連携しています。例えば、シンガポールの「Cybersecurity Labelling Scheme」や、米国の「U.S. Cyber Trust Mark」、欧州連合（EU）の「CRA法」など、各国のIoTセキュリティ制度との相互認証を進めており、グローバル市場においても日本製品の信頼性を高める取り組みが行われています。これにより、JC-STARラベルを取得した製品は、海外市場でも競争力を持つことが期待されています。
エンドポイント保護におけるAI技術の活用と最新動向
2025年に向けたエンドポイント保護の強化では、AI技術の進化が欠かせない要素となっています。AIを利用したセキュリティソリューションは、リアルタイムで膨大なデータを解析し、異常な振る舞いを即座に検出する能力を持っています。特に、Microsoftが提供する「Microsoft Defender for Endpoint」は、AIと機械学習を駆使して、エンドポイントにおける脅威を高精度で特定するプラットフォームとして注目を集めています。
このツールは、従来のウイルス対策ソフトを超える脅威検知能力を備えており、攻撃者が巧妙に仕掛けるゼロデイ攻撃やランサムウェアといった新種のサイバー攻撃にも対応しています。さらに、Defender for Endpointは、デバイス全体の稼働状況やネットワーク上の通信をモニタリングし、潜在的なリスクを未然に防ぐ予測分析機能を搭載しています。
BlackBerryの「CylancePROTECT」も、AIを用いたエンドポイントセキュリティの代表例として挙げられます。この製品は、シグネチャーベースの従来型ウイルス対策と異なり、機械学習モデルを活用することで、未知の脅威やマルウェアの動作を事前にブロックすることができます。この技術により、エンドポイントにおける脅威防止が従来よりも迅速かつ正確に行えるため、特に大規模企業にとって有効です。
AI技術の進化により、エンドポイント保護の自動化が進んでいますが、重要なのは人間による判断とAIの組み合わせです。AIが自動で検知・防御を行う一方で、複雑な攻撃や判断が必要なケースでは、人間の介入が求められます。企業は、AI技術を導入する際に、このバランスを理解し、適切なセキュリティ体制を整えることが重要です。
サプライチェーンセキュリティ強化の重要性と具体策
サプライチェーン全体のセキュリティ強化は、2025年に向けた企業の重大な課題です。近年、サプライチェーンを介した攻撃が増加しており、SolarWindsやKaseyaのような有名なサプライチェーン攻撃事件は、企業のセキュリティ対策の見直しを迫る要因となっています。これらの攻撃では、信頼できるサプライヤーやベンダーを介して企業のシステムに侵入し、大規模な被害を引き起こしました。
情報処理推進機構（IPA）が導入する「JC-STAR」制度は、サプライチェーン全体のセキュリティを評価する新しい基準として注目されています。この制度では、企業が使用するIoT製品のセキュリティ適合性を評価し、製品が求めるセキュリティ要件に合致しているかを確認することで、サプライチェーンの信頼性を向上させます。特に、星3や星4の高レベルな基準は、重要インフラ事業者や政府機関向けに適用され、高い信頼性が要求されます。
また、企業がサプライチェーンセキュリティを強化するためには、ベンダー管理プロセスの見直しも不可欠です。例えば、サプライヤーが使用しているセキュリティ対策が自社の基準を満たしているかを定期的に評価し、必要に応じて改善を求めることが推奨されます。また、ゼロトラストモデルの導入も有効な手段です。ゼロトラストモデルでは、サプライチェーン内のすべてのアクセスを検証し、必要最小限のアクセス権限のみを付与することで、攻撃者がサプライチェーンを介して侵入するリスクを低減できます。
サプライチェーン攻撃は、特にグローバル企業にとって大きなリスクとなっており、対応が急務です。企業は、自社だけでなく、サプライチェーン全体のセキュリティを強化するための具体的な対策を今後も継続して講じる必要があります。
主要企業が導入する最新のセキュリティプロダクト事例
2025年に向けて、企業は最新のセキュリティプロダクトを導入し、サイバー攻撃に対する防御力を強化しています。特に、ゼロトラストセキュリティモデルを採用する企業が増加しています。Googleが提供する「BeyondCorp Enterprise」は、ゼロトラストセキュリティを基盤としたセキュリティソリューションの代表例です。このシステムは、社内外を問わずすべてのアクセスを継続的に認証し、権限を付与する前にあらゆる通信の安全性を確認することを目的としています。
また、CrowdStrikeが提供する「CrowdStrike Falcon」も、先進的なセキュリティプロダクトとして注目されています。CrowdStrike Falconは、クラウドベースのプラットフォーム上で動作し、AIと機械学習を活用してリアルタイムに脅威を検出します。特に、ランサムウェアや高度なサイバー攻撃に対する迅速な対応力が評価され、金融機関や大手製造業など、セキュリティリスクの高い企業での採用が進んでいます。
IBMの「QRadar」は、統合的な脅威インテリジェンスを提供するセキュリティ情報管理（SIEM）ソリューションとして広く使われています。QRadarは、企業内のネットワークトラフィックやエンドポイントのログを収集・分析し、異常を検知することで迅速な対応を可能にします。また、AI技術によりアラートの優先順位を自動で判断し、効率的なインシデント対応をサポートします。
これらのプロダクトは、企業がサイバー脅威に対して迅速かつ効果的に対応するために不可欠な存在となっており、多くの企業がこれらのソリューションを導入することで、強固なセキュリティ体制を構築しています。
コンプライアンスと規制強化：セキュリティ対策の必須ポイント
2025年に向けて、企業が遵守すべきセキュリティ関連の規制はますます強化されると予測されています。特に、EUの「General Data Protection Regulation（GDPR）」や日本国内の「個人情報保護法」に基づく新たなガイドラインが注目されています。これらの規制に違反した場合、企業は高額な罰金や法的責任を負うリスクがあるため、コンプライアンス遵守が必須です。
経済産業省が2025年に運用を開始する「JC-STAR」制度も、IoT製品のセキュリティ適合性を評価する新たな規制として導入されます。この制度は、企業が製品のセキュリティ基準を満たしていることを証明するために、自己宣言方式であるレベル1から、政府機関や重要インフラ事業者向けの第三者評価を受けるレベル4まで、複数の基準を設けています。このようなセキュリティラベル制度により、企業は自社の製品が規制に適合していることを市場にアピールすることが可能となります。
米国でも「Cybersecurity Maturity Model Certification（CMMC）」が2025年までに完全施行され、政府関連の契約を行う企業に対しては、厳格なサイバーセキュリティ基準の適合が求められます。この規制は、企業が自社のサプライチェーン全体にわたるセキュリティリスクを管理し、コンプライアンスを徹底することを目的としています。
これらの規制は、単なるルールの遵守だけでなく、企業全体のリスク管理の一環として捉える必要があり、企業は自社のセキュリティ対策を常に見直し、最新の規制に適合させていくことが求められます。
ネットワークセキュリティにおける人間の役割とAIとの協働
AI技術がセキュリティ分野で急速に進化している中、依然として人間の役割は非常に重要です。AIは、大量のデータをリアルタイムで分析し、異常を検出する能力を持っていますが、すべての脅威に対して自動的に対応できるわけではありません。人間の専門知識と判断力は、複雑なインシデントや未確認の脅威に対する対応において不可欠です。
例えば、AIは既知の脅威を迅速に特定する一方で、未知の攻撃パターンや高度なサイバー攻撃に対しては、人間のセキュリティアナリストが行う精密な分析と判断が必要です。Googleの「Chronicle Security」や、Amazonの「Amazon GuardDuty」は、AIを活用して脅威を監視するプラットフォームですが、これらのシステムでも高度な判断を要する場面では、セキュリティ専門家の介入が求められます。
また、AIが処理するデータの品質と量も重要な要素です。データが不足していたり、バイアスが含まれていると、AIは誤った判断を下す可能性があります。そのため、企業はAIが分析するためのデータを適切に管理し、定期的にトレーニングを行うことで、AIの精度を保つ必要があります。
AIはネットワークセキュリティにおける強力なツールですが、最終的な意思決定を行うのは人間です。AIの導入は人間の能力を補完し、業務の効率を向上させるものであり、人とAIが協力してセキュリティ体制を強化することが2025年以降の重要な課題となります。