SentraとCato XOps：データリスクを能動的なリスク低減へ
AIが問題の本質を変えた
AIがデータ漏えいの問題を生み出したわけではありません。AIが変えたのは、その問題がもたらす影響です。機密データ、過剰な権限、広範すぎるアクセス・ポリシーといった問題は、以前からクラウド環境全体に存在していました。しかしAI時代において、これらはもはや単なる受動的なガバナンス上の懸念ではありません。AIのユーザー、コパイロット、エージェント、アプリケーションが、どのデータにアクセスし、処理し、外部に漏えいさせる可能性があるかを直接左右する問題となっています。AIは、セキュリティ態勢上の問題を、実際の運用リスクへと変えたのです。
課題は、単に利用可能なデータが増えたことではありません。AIが、そのデータに対して大規模かつリアルタイムにアクセスし、処理できることにあります。たった1つの不適切に設定されたIDによって、従来のユーザーワークフローでは考えられなかったほどの速さで、複数のシステムにまたがる情報が漏えいする可能性があるのです。
なぜセキュリティ態勢の把握だけでは、もはや十分ではないのか
多くの組織では、機密データの検出、アクティビティの監視、IDの追跡が可能になっています。しかし課題は、そこから得られる情報が、それぞれ別々のシステムに分散していることです。セキュリティチームは、不審なアクティビティや過剰な権限を特定できたとしても、それらのシグナルをリアルタイムで関連付け、何に対して直ちに対応すべきかを判断することに苦労するケースが少なくありません。情報を横断的に関連付けるための共通の判断材料がなければ、セキュリティチームはリスクの優先順位付けや対応に集中する代わりに、複数のツールを行き来することに貴重な時間を費やしてしまいます。
データリスクを運用上の優先課題へ
ここで大きな価値を発揮するのが、Cato XOpsとSentraの連携です。Sentraは、クラウドおよびSaaS環境全体に存在する機密データを検出・分類し、適切に管理するためのデータ・セキュリティ・ポスチャー管理（Data Security Posture Management：DSPM）プラットフォームです。一方、Cato XOpsは、ユーザー、デバイス、アプリケーション、AIエージェント、ネットワークトラフィックにまたがるアクティビティを調査し、優先順位を付け、対応するための運用ワークフローを提供します。
この連携により、データのセキュリティ態勢と実際の運用アクティビティを結び付けることができます。セキュリティチームは、セキュリティ態勢から得られた検出結果と、ユーザー、アプリケーション、ネットワークのアクティビティを同じワークフロー上で関連付けることができ、調査時間を短縮し、より迅速な是正につなげることができます。
データ漏えいのリスクと実際のアクティビティを別々に調査するのではなく、セキュリティチームは、セキュリティ態勢から得られた検出結果とリアルタイムのアクティビティを、単一のワークフロー上で一体的に調査できます。こうした情報を横断的に関連付けて判断できる仕組みは、AIを活用する環境において特に重要です。ユーザー、アプリケーション、AIエージェントが機密データにアクセスし、処理する量と速度は、従来とは比較にならないほど増大しているからです。かつては優先度の低いガバナンス上の問題に見えていたセキュリティ態勢上の不備でも、実際に活動しているユーザー、過剰な権限を持つID、あるいは想定外のアプリケーション動作と結び付いた場合には、はるかに緊急性の高いリスクとなる可能性があります。Sentraが提供するデータに関するインテリジェンスと、Cato XOpsが提供する運用上の可視性を組み合わせることで、セキュリティチームは本当に重要なリスクを見極め、個々のアラートだけを見るのではなく、ビジネスへの影響に基づいて対応を判断できるようになります。
情報連携によって、リスク対応が変わる3つのケース
運用に関する情報とデータに関する情報を組み合わせる価値は、日々のセキュリティ調査において明確に表れます。
- IDの侵害
ユーザー、サービスアカウント、AIエージェントが不審な挙動を示した場合、XOpsがそのアクティビティを検出します。そこにSentraが、そのIDがどの機密データにアクセスできるのかという情報を加えます。これにより、すべての侵害を一律に扱うのではなく、ビジネスへの潜在的な影響に応じて、対応すべきインシデントの優先順位を判断できます。 - リスクの高いアクセス経路
SaaSやリポジトリへのアクセスが急増しても、一見すると通常の利用に見えることがあります。しかし、XOps上でSentraの情報と組み合わせることで、そのアクセスが機密データ、過度に公開されているデータ、あるいは適切に管理されていないデータに関係しているかどうかを把握でき、優先して対処すべきアクセス経路を見極めることができます。
通常のアプリケーション利用に見える動きでも、実際には規制対象の情報や事業上重要な情報へのアクセスである可能性があります。関連する情報を組み合わせることで、日常的なアクティビティと、実際に対応が必要なリスクを切り分けることができます。 - セキュリティ態勢上の問題
必要以上に広いアクセス権限が付与されていたり、リポジトリから過剰なデータにアクセスできたりする問題は、報告書で指摘されたとしても、対応が後回しにされがちです。しかしSentraの検出結果をXOpsのワークフローに取り込むことで、セキュリティチームは課題の調査、担当者の割り当て、進捗管理、是正までを一貫して行えるようになります。
これにより、セキュリティ態勢上の問題は、単なるガバナンス上の指摘ではなく、既存のセキュリティ運用の中で優先順位を付け、解決すべき具体的なタスクへと変わります。
3つのケースに共通するメリットは、実際のビジネスリスクに基づいて、より迅速かつ的確に優先順位を判断できることです。
AI時代に求められる、より優れた運用モデル
AIの導入が加速するなか、データリスクをセキュリティ運用と切り離して管理することは、もはやできません。データに関するインテリジェンスとリアルタイムの運用アクティビティを結び付けることで、SentraとCato XOpsは、セキュリティチームが本当に重要なリスクを見極め、必要なときにより迅速に対応できるよう支援します。
SentraとCato XOpsの連携、および利用開始方法について詳しくはこちら：
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