DFIR（デジタルフォレンジックとインシデント対応）とは？

デジタルフォレンジックとインシデント対応（DFIR）では、サイバーインシデントを調査し、脅威を特定して軽減します。

デジタルフォレンジックは、サイバーセキュリティとクラウドセキュリティにおけるフォレンジックの一分野です。デジタル証拠を収集・分析し、法廷での証拠能力と完全性を維持します。サイバー犯罪の捜査に使われるほか、民事事件の調査にも役立ちます。

デジタルフォレンジックの担当者は、証拠の保管・管理の連鎖に従い、デジタル証拠を適切に取り扱って改ざんから守ります。タブレット、IoTデバイス、接続デバイス、携帯電話など、さまざまなデジタル機器からも証拠を収集します。インシデント対応担当者はデジタルフォレンジックの手法を使い、脅威を封じ込めて排除します。また、セキュリティインシデントに適切に対処し、デジタルフォレンジックとインシデント対応（DFIR）を組み合わせたワークフローで業務を復旧します。

サイバーセキュリティにおいてDFIRが重要な理由とインシデント対応は別個の機能ですが、密接に関連し、時には相互依存関係にあります。両者の歴史的背景やツール・プロセスの重複から、組織ではこれらを統合して運用することが一般的です。&

あらゆるサイバー犯罪の解明にはデジタル証拠が必要です。だからこそ、DFIRは見過ごせない重要な技術です。事後調査や脅威の発生源の追跡、将来のデータ侵害の防止に欠かせません。デジタル上のやり取りや攻撃者が残した痕跡を追跡し、アーティファクトを調べます。DFIRによって状況を十分に把握し、サイバー脅威への認識を深められます。

DFIRの価値は、証拠収集やインシデント後の対応管理だけにとどまりません。既存の防御の隙間を埋め、侵害への対応と復旧にも役立ちます。

世界のDFIR市場は、年平均成長率20.37%で急成長すると見込まれます。DFIR製品の市場規模は、2030年までに約264億3,000万米ドルに達すると予測しています。

以下の IBMの2023年レポートによると、データ侵害の平均コストは約445万米ドルです。DFIRを使用しない場合、高額な訴訟費用や継続的な法的費用が発生するおそれがあります。適切な証拠保全手順がなければ、企業は攻撃者に対して必要な法的措置を取れなくなる可能性があります。被害を受けた当事者からの民事訴訟にも対応できなくなります。

DFIRを使用しなければ、顧客の信頼を失い、ブランドの評判を損なうおそれがあります。デジタルフォレンジックでの不適切な取り扱いやインシデント対応計画の欠如によって、サイバー保険の請求が認められない場合もあります。その結果、後の保険金支払いにも支障が生じます。

DFIRのライフサイクルとプロセス

デジタルフォレンジックのプロセス法科学の調査分野です。これは、サイバーセキュリティインシデント発生時に エンドポイント （例：コンピュータシステム、ネットワーク機器、携帯電話、タブレット、その他のデバイス）で何が起こったのかを明らかにすることを目的としています。これには、IT システム（ハードウェア、オペレーティングシステム、ファイルシステム）からのデータ収集、その分析、およびインシデント対応プロセスにおける証拠として使用するための再構築が含まれます。

デジタルフォレンジックのプロセスは、次の段階に分けられます。

収集

再発を防止するにはどうすればよいか？

まず、フォレンジック調査の証拠となり得るデータ、メタデータ、その他のデジタル情報を保存しているデジタル機器や記憶媒体を特定します。そのコピーを保全します。原本は、厳格な証拠の保管・管理の連鎖を確保するため、法執行機関が押収する場合があります。エンドポイントの遠隔調査や、予防的な脅威ハンティングなどにも有効です。

フォレンジックイメージを作成し、証拠の保管・管理の連鎖を維持するために原本を確保したら、調査は検証段階に進みます。

検証

フォレンジック調査担当者は、メタデータやその他の情報源を詳しく調べ、サイバー犯罪活動の兆候を探します。チャットログ、Webブラウザーの履歴、リモートストレージ機器、ディスクなどからデジタルデータの復元を試みます。OSのキャッシュやコンピューターシステムのその他の仮想コンポーネントも調べます。

分析

フォレンジックアナリストは、デジタル証拠からデータとインサイトを抽出します。ライブ分析を行い、稼働中のシステムを評価して揮発性の情報を確認します。隠されたデータや機密情報を表示するために、リバースステガノグラフィを使うこともあります。オープンソースと独自のツールを使い、さまざまな調査結果に関連する攻撃者を特定します。

報告

デジタルフォレンジックの調査担当者は、調査結果を包括的なレポートにまとめ、調査の全過程を記録します。このレポートには、収集した証拠、分析方法、セキュリティインシデントやサイバー犯罪に関する結論を詳述します。技術的な調査結果は、法務チーム、経営幹部、技術部門以外の関係者が理解し、意思決定に活用できる形式で提示します。

最終レポートは、法的手続き、規制への準拠、組織のセキュリティ改善に欠かせない記録となります。

インシデント対応のプロセス

デジタルフォレンジックとインシデント対応には、重要な違いがあります。IRはデジタルフォレンジック調査を補完し、両者は相互に機能します。インシデント対応のプロセスは、次のように説明できます。

準備

侵入経路は？

システムを危険に晒すために具体的にどのような手順を踏んだのか？

どのようなデータが失われたのか？

実際にどのような損害をもたらしたのか？

侵害が発生する前に、インシデント対応計画を策定します。役割、責任、意思決定の経路を文書化します。チーム、法律顧問、法執行機関の連絡先を整備します。訓練で手順を検証し、不備を見つけます。監視ツールとアクセスログにも投資します。準備が整ったチームなら、インシデント発生時に数日ではなく数時間で対応できます。

特定

アラートが発生したら、実際の脅威か誤報かを確認します。チームはシステムログを収集し、不正アクセスや通常と異なるネットワークトラフィックを調べます。影響範囲、影響を受けたシステムの数、アクセスされたデータ、発端となった人物を特定します。この段階を終えると、何が起きているか、どれほど深刻かを明確に把握できます。人工知能（AI）といった高度なツールや先進技術により、一部の組織ではDFIRを予防的な対策として活用できるようになっています。

封じ込め

攻撃の拡大を阻止します。侵害されたシステムをネットワークから切り離し、漏えいした認証情報を無効にして、悪意のあるIPアドレスをブロックします。ランサムウェアが拡散している場合は、影響を受けたサーバーを直ちに隔離します。時間との勝負です。攻撃者が活動を続けるほど、被害は拡大します。封じ込めによって、侵害が壊滅的な被害に発展するのを防ぎます。CERT）やCSIRTがセキュリティインシデントに対応するために必要なものです。

根絶

攻撃者を完全に排除します。悪用された脆弱性にパッチを適用します。マルウェア、バックドア、残された永続化の仕組みを削除します。システムの駆除だけでなく、ゼロからの再構築が必要になる場合もあります。バックアップに感染が含まれていないことも確認します。脅威が完全に消え、同じ侵入経路から戻れなくなるまで作業を終えません。

復旧

復旧段階では、全面停止を避け、事業を継続できるようにすることが重要です。システムを慎重にオンラインへ戻します。感染していないバックアップから復元し、ネットワークを段階的に再接続して、再感染の兆候を監視します。ファイル共有より先に、給与計算や顧客向けシステムなどの重要なサービスを復旧します。ユーザーには新しい認証情報とセキュリティ更新を提供します。この段階でも、攻撃者が再侵入を試みる兆候がないか監視を続けます。

得られた教訓

事態が落ち着いたら、何が起きたかを振り返ります。見逃した警告の兆候は何か。チームはどこで時間を費やしたか。インシデント対応計画のどこを変えるべきか。経過と、検知・封じ込め・復旧に要した時間を記録します。次のインシデントに備え、得られた知見で隙間を埋め、防御を強化します。

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高度なフォレンジック手法

デジタルフォレンジックとインシデント対応で使われる主な手法を紹介します。

確率的フォレンジックツール

確率的フォレンジックツールは、デジタル上の活動を再構成し、分析用のデジタルアーティファクトを生成します。サイバー犯罪者がアーティファクトを消去した場合も、これらのツールで復元し、データ侵害をさらに詳しく調査できます。

リバースステガノグラフィ

ステガノグラフィは、サイバー犯罪者がメッセージ、データストリーム、デジタルファイルの中にデータを隠すために使います。リバースステガノグラフィは、特定のファイル内にあるデータのハッシュを検出して分析します。これらのファイルは、一見しただけでは不審に見えません。しかし、隠されたデータによって画像を表す基礎的な構造や文字列が変化します。その変化がサイバー犯罪者の発見につながります。

複数ドライブ間の分析

複数ドライブ間の分析は、異常の検知に使われます。共通点を見つけ、調査に必要な文脈を加えます。不審な事象を検知するための基準を作成し、複数のコンピュータードライブや機器にある情報を関連付けて照合できます。

ライブ分析

ライブ分析は、デバイスの稼働中にOS上で行います。フォレンジックツールを使い、キャッシュやRAMに保存された揮発性データを検出、分析、抽出します。脅威インテリジェンスは、脅威の検知、証拠収集、詳細な情報の提供が可能です。

DFIRのツールとテクノロジー

デジタルフォレンジックとインシデント対応で使用するツールとテクノロジーは次のとおりです。

自動分析ツール

自動分析ツールは大量のデータを処理し、ログファイルの分析を支援します。脅威の傾向や異常をすばやく特定し、重大なイベントを検出します。

ログ解析とタイムライン再構築のツール

ログ解析ツールは、ログ分析の自動化に高い効果を発揮します。タイムライン再構築ツールとDFIRイメージングツールは、調査データの可視化を強化します。パターンや異常も検出しやすくなります。

EDR（エンドポイントでの検知と対応）

エンドポイント検知・対応（EDR）は、デバイスを継続的に監視し、不審な活動をリアルタイムで検知します。EDRツールはエンドポイントから振る舞いに関するデータを収集し、パターンマッチングを用いて、潜在的な脅威が深刻化する前に特定します。これらのツールは、プロセスの実行、ネットワーク接続、ファイルの変更を追跡し、マルウェアや不正アクセスの試みを検知します。またEDRを活用することで、セキュリティチームは侵害されたデバイスの隔離、悪意のあるプロセスの終了、調査のためのフォレンジックデータの収集に迅速に対応します。

SOAR（セキュリティのオーケストレーション、自動化、対応）

SOARプラットフォームは、複数のセキュリティツールやシステムにまたがる対応を自動化・調整します。EDRでアラートが発生すると、自動で調査し、他の情報源のデータと照合して、事前定義された対応ワークフローを人手を介さず実行します。チーム間の手作業による引き継ぎをなくし、対応時間を数時間から数分に短縮します。また、脅威インテリジェンスと背景情報でアラートを充実させます。

脅威ハンティング

脅威ハンティングは、自動化ツールが見逃した可能性のある侵害の痕跡を能動的に探すプロセスです。アラートを待つのではなく、ネットワークトラフィック、ログ、エンドポイントのデータを分析し、環境内に潜む攻撃者を見つけ出します。脅威ハンターは行動分析、パターン認識、過去のログの確認などを通じて、検知しきい値に達しない異常な活動を検出します。

DFIRにおけるAIと機械学習

デジタルフォレンジックにAIと機械学習を活用すると、データ分析が強化され、サイバー脅威へのより能動的な防御が可能になります。データの絞り込み、レポート作成、データ収集なども自動化できます。AIは新種のマルウェアを識別・分類し、インシデントを封じ込める自動対応を開始します。

DFIRにおけるこれらの新しいテクノロジーには、誤りが少ないこと、大量の証拠を処理できること、拡張性、24/7の監視という利点があります。  AIは過去のデータを分析して今後の脅威の傾向を予測し、復号技術の開発も支援します。自然言語処理はテキストからインサイトを抽出し、フォレンジック上のイベントを再構築して重要な情報を特定します。

DFIRの課題

DFIRにも課題があります。主な課題は次のとおりです。

今日では、
• デジタル証拠の保全では、手順のミスやサイバー犯罪者の妨害によって証拠保全の連鎖が断たれることがあります。情報の完全性が損なわれ、法廷で証拠として認められなくなります。また、サイバーインシデントは意図的かどうかにかかわらず国境を越えることがあり、管轄権や法律をめぐる問題がさらに複雑になります。
（EDR）または拡張検知・対応（
• 効果的なDFIR調査には、法務担当者、経営陣、社内ITチームに加え、必要に応じて法執行機関や外部のインシデント対応企業との円滑な連携が欠かせません。これも、現在の組織が直面するDFIRの課題の一つです。
）ツールは、しばしばDFIRを実行します。これらのツールは、企業環境全体のコンピューターシステム上のデータに対する可視性をレスポンダーに提供できます。

DFIRの動向

注目すべきDFIRの動向は次のとおりです。

クラウドとSaaSのフォレンジック

調査の中心は、ディスクイメージからクラウドログへと移っています。AWSやAzureのログには実際の活動記録が残っていますが、保存期間は限られ、多くの場合90日で削除されます。多くの組織では、デフォルトで完全なログ記録を有効にしていません。そのため、インシデントが発生した時点で、必要なデータの半分はすでに失われています。セキュリティ担当者は今、クラウドログを最優先にインシデント対応を計画し、侵害が起きる前にログの一元管理と保存期間の延長に取り組んでいます。この準備がなければ、証拠をたどれず、クラウド上のインシデントは解明できないままになります。

IoTと運用技術のフォレンジック

DFIRチームは、従来のフォレンジック調査手順に適さない産業用デバイスやIoTデバイスに直面しています。スマートデバイス、産業用コントローラー、ネットワーク機器には、従来型のファイルシステムやイベントログがありません。ログの記録方法もデータへのアクセス方法もメーカーごとに異なります。そのためセキュリティチームは、特定のデバイスに詳しい専門家を採用するか、そのデバイス専用のフォレンジックツールを購入しています。産業施設やネットワーク接続された建物で侵害が発生すると、ツールと専門知識が不足しているため、調査にこれまで以上の時間がかかります。

自動化とケースのトリアージ

対応チームは大量のアラートを処理するため、調査の初期段階を自動化しています。ログの解析、既知のマルウェアとのハッシュ照合、不審なファイルの検出を行うツールは、分析担当者の操作を待たずに自動で動きます。これにより、チームは何千ものアラートをトリアージし、実際の脅威を抽出できます。ただし、設定が不適切だと重要なケースを見逃したり、誤検知が増えすぎて分析担当者の負担が重くなったりします。

調査経路の特定にAIを活用

攻撃者が次にどこへ移動し、何を持ち出した可能性があるかをAIに提案させるチームが増えています。AIは初期の活動を分析し、過去の類似した侵害と照らし合わせて攻撃者の行動を予測します。AIを使って調査レポートの草案を作成したり、調査結果の重要度を順位付けしたりするチームもあります。ただし、AIの出力を検証せずに信じると、誤った結論に至るおそれがあります。

効果的なDFIRプログラムのベストプラクティス

2025年に組織が効果的なDFIRプログラムを構築するためのベストプラクティスは次のとおりです。

ガバナンス、ポリシー、事前準備

DFIRプログラムには、インシデント発生時の役割分担を明記したポリシーが必要です。明確なルールがなければ、チーム間で作業が重複したり、対応に漏れが生じたりします。ポリシーには、データの保持、証拠の取り扱い、通知先、法執行機関や弁護士に連絡するタイミングを盛り込む必要があります。また、インシデント対応を外部企業に委託するか、社内で行うかも事前に決めておく必要があります。

トレーニング、役割、チーム体制

DFIRチームには多様なスキルが必要です。ログを理解するアナリスト、システムのイメージを取得するフォレンジックの専門家、経営層と対話するインシデント管理者が求められます。新しいメンバーが実際の侵害にいきなり対応し、その場で対処法を学ぶわけにはいきません。組織は担当者を決め、四半期ごとに訓練を実施して対応力を維持するべきです。また、一般的なインシデントへの対応を順を追って示す明確な手順書も必要です。実際の侵害が起きるまで訓練をしなければ、時間と信頼を失う初歩的なミスにつながります。そうした事態は避けましょう。

インシデント対応のテストと演習

重大な事態が起きる前に訓練すれば、何が機能し、何が機能しないかが分かります。チームで攻撃シナリオをたどる机上演習は、数時間で対策の抜けを発見できます。模擬マルウェアを実際に起動し、チームが対応する本格的なシミュレーションでは、調査に実際どれだけ時間がかかるかが明らかになります。テストを通じて、連携していないツールや不足しているチームメンバーも分かります。ほとんどの組織は十分にテストする必要があります。そうすれば、最初の実際のインシデントが、実際の問題を発見する最初の機会になります。

継続的改善と教訓の活用

各インシデントの後に、チームはうまくいった点と問題があった点を記録する必要があります。攻撃者の行動、発見した経緯、各段階にかかった時間、ツールが想定どおりに動作したかを文書化します。そのデータを基にプレイブックを更新し、スキルの不足を特定します。同じ種類の攻撃が再び起きた場合は、2回目の対応をより迅速にする必要があります。この手順を省く組織は同じミスを繰り返し、対応速度を改善できません。

適切なDFIRサービスの選択

専任のDFIRチームを持つ組織でも、自動検知システムからの大量の誤検知に圧倒されることがあります。さらに、最新の脅威を把握し続けるための業務に、より多くの時間が必要になる場合もあります。

DFIRツールやサービスを外部に委託すれば、効率的な被害軽減と対応を進め、事業の停止時間、評判への悪影響、金銭的損失を減らせます。

DFIRサービスプロバイダーを評価する際は、次の点を検討してください。

適切なDFIRツールの選択
• DFIRの専門家： インシデント対応担当者やコンサルタントの資格と経験を評価します。
• 業種・業界に関する専門知識： 同じ業界で事業を営み、組織構造も類似した企業へのサービス提供実績があることを確認します。
• サービスの範囲：DFIRサービスには、事前対策型と事後対応型があります。事前対策型のサービスには通常、脆弱性テスト、脅威ハンティング、セキュリティ意識向上教育が含まれます。事後対応型のサービスには、攻撃の調査やインシデント対応が含まれることが一般的です。

DFIRの価値と投資対効果

強固なDFIRプログラムには初期費用がかかりますが、侵害が発生した際の損失を大幅に抑えられます。インシデントに事前に備える組織は、発生後の対応費用を削減できます。DFIRは次の面で価値をもたらします。

リスクの軽減

DFIRは攻撃をより早く検知し、拡大する前に阻止することで、被害を抑えます。侵害の発見が3か月後ではなく3週間後なら、攻撃者に盗まれるデータは少なくなります。また、ネットワーク内で脅威が検知されずに潜伏する可能性が下がり、侵害されるシステムも減ります。早期検知は、攻撃者が環境内でさらに侵入を進めるのを防ぎます。検知されない侵害は、数千人のユーザーに影響する重大なインシデントへと拡大します。DFIRを活用すれば、ほとんどの脅威を数日以内に検知します。

法律・規制の遵守

規制当局は、組織に対し、インシデントへの適切な対応とデータの保護を証明するよう求めます。DFIRでは、何が起き、いつ発見し、どう対処したかを記録します。十分な記録がなければ、侵害の原因が組織になくても、過失を理由に罰金を科されます。裁判所でも、証拠が適切に扱われ、改ざんされていないことの証明が必要です。証拠の保管・管理履歴を示せなければ、証拠は採用されず、攻撃者は処罰を免れます。DFIRは、法的要件を満たし、罰則を回避するために必要な記録を整えます。

事業継続性 を利用することで、組織はエンドポイント、クラウドワークロード、IoTデバイス全体でAIを活用した予防、検知、対応を実現し、取り返しのつかない損害を引き起こす前にインシデントを阻止・防止できます。このプラットフォームは、脅威による潜在的な影響を、キル、隔離、修復、ロールバックのいずれかの方法で排除します。

インシデントはシステムを停止させ、業務を妨げます。DFIRは被害を受けた箇所と、隔離のために停止を続けるべき箇所を特定し、復旧を早めます。ネットワーク内のどこがまだ侵害されているかを推測せずに、安全なバックアップから復旧できます。復旧が早ければ、顧客も従業員も早く業務に戻れます。情報漏洩は評判にも傷をつけますが、迅速かつ透明性の高い対応で影響を抑えられます。インシデントを数日ではなく数時間で発見し、解決すれば、事態が大きく取り上げられることを防ぎ、信頼を失う人も減らせます。Singularity XDRは、主要な攻撃ベクトル全体にわたる攻撃の防止と検知、ポリシー駆動型の完全自動化された対応機能による脅威の迅速な排除、そして完全なコンテキストとリアルタイムのフォレンジックによるエンドポイント環境への完全な可視性を提供します。

DFIRの有効性を測る指標とKPIデモ予約についてご覧ください。

測定しなければ改善できません。DFIRプログラムの有効性を把握するため、次の指標を追跡しましょう。

デジタルフォレンジック＆インシデント対応（DFIR）と侵害対応準備ソリューションは、絶え間ない防御とさらなる回復力を実現します。高度なフォレンジック技術に支えられ、重大なインシデント発生時に即座に対応できるよう準備を整えます。8217;s notice. 貴チームは深い技術的専門性を獲得し、あらゆる優位性を得ながら、一切の妥協を強いられません。迅速な対応を展開してコストのかかる遅延を防止し、DFIRを活用して潜在的な侵害の影響を最小限に抑えられます。さらにあらゆる深刻度の現代的脅威に対処するため、セキュリティリスクを低減する追加の利点となります。
• 平均対応時間（MTTR）は、発見から封じ込めまでの時間を示します。MTTRが短ければ、攻撃の拡大を素早く阻止できます。システムの隔離に48時間かかれば、攻撃者はほかのマシンへ移動できます。訓練の実施とプレイブックの改善によってMTTRを短縮しましょう。
• 平均復旧時間（MTTREC）は、システムが本番稼働に戻るまでの時間を示します。復旧が遅れると、業務停止や作業の損失による費用が発生します。事業への影響と照らして評価しましょう。ファイルサーバーの復旧に24時間かかる場合、テストシステムの復旧に1週間かかる場合よりも、データ損失による費用が大きくなります。
• 社内で解決したインシデントの割合から、外部の支援が必要かどうかを判断できます。ベンダーに依頼せずに大半の侵害に対処できていれば、チームには必要なスキルとツールが備わっています。インシデントのたびに外部企業を呼ぶなら、トレーニングやツールの改善に投資しましょう。
• 証拠収集率は、インシデント発生時にフォレンジックイメージを取得できるシステムの割合を示します。ツールがすべてのプラットフォームに対応しておらず、デバイスの60%しかイメージを取得できないなら、対処できない領域があります。100%に近づけましょう。

これらの指標を四半期ごとに確認し、結果に基づいてプログラムを調整しましょう。MTTDが長いままなら、監視が不十分です。MTTRが改善しなければ、プレイブックの見直しが必要です。

SentinelOneはデジタルフォレンジックとインシデント対応をどう簡素化するのか？

SentinelOneは、侵害への備えを含む信頼性の高いデジタルフォレンジックとインシデント対応を提供します。世界各地の信頼できる対応担当者が寄り添い、レジリエンスと継続的な防御を強化します。高度なフォレンジック技術を利用できるほか、 SentinelOneのグローバルDFIRサービスは、技術的な助言や危機管理に加え、複雑な法務・保険関連の報告まで包括的に支援します。

MDRサービスのサブスクリプションを組み込める、商用面で柔軟な契約形態も用意しています。SentinelOneは、標的を絞った脅威ハンティングやリバースエンジニアリングを実施し、サプライチェーン攻撃、ビジネスメール詐欺（BEC）、高度な持続的脅威（APT）、 ランサムウェア、ネットワーク侵害攻撃などから防御します。

SentinelOneは、自動化された統合型の Singularity™ XDR PlatformでもDFIRを簡素化します。IT環境とクラウド環境を完全に可視化し、手作業を減らして調査を迅速化します。Storylines™技術で攻撃の全体像を把握し、アナリストはセキュリティインシデントの背景、範囲、根本原因を理解できます。

Singularity™ RemoteOps forensicsは証拠収集を簡素化し、証拠の正確性、完全性、信頼性を維持します。 SentinelOneのPurple AIは自然言語クエリを実行し、大規模な脅威ハンティングと調査を迅速化します。イベントの要約や、内容を自動記録するノートブックも生成できます。SentinelOneは透明性の高い監査証跡の維持を支援し、詳細なレポートと改ざん防止された証拠を作成します。 Singularity™ Cloud-Native SecurityのOffensive Security Engine™は、Verified Exploit Paths™を活用して脅威の発生前に予測できます。

Prompt Securityは、シャドーAIの利用や、料金・サービスの枯渇を狙う攻撃を防ぎ、LLMが有害な回答を生成することも阻止します。有害または許可されていないエージェンティックAIの動作から組織を保護し、AIに関するコンプライアンスも確保します。SentinelOneのAI Security Posture Managementでは、AIのチェック項目を設定し、AIパイプライン、モデル、サービスを検出できます。  

Singularity™ Cloud Securityはクラウドワークロードを保護し、AI搭載のCNAPPで悪用可能なリスクを検証します。  Cloud Detection and Response（CDR）は、事前構築済みでカスタマイズ可能な検知ライブラリ、完全なフォレンジックテレメトリー、専門家によるインシデント対応を提供します。

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まとめ

侵害への備えを備えたデジタルフォレンジック＆インシデント対応ソリューション（DFIR）は、徹底した防御とさらなるレジリエンスの向上に備えます。高度なフォレンジック技術を基盤とし、重大なインシデントにも即座に対応できる体制を整えます。チームは高度な技術的専門知識とあらゆる優位性を得ながら、一切妥協せずに対応できます。機敏な対応で損失につながる遅延を防ぎ、DFIRによって潜在的な侵害の影響を最小限に抑えます。あらゆる深刻度の現代的な脅威にも対処してセキュリティリスクを低減できることも、さらなる強みです。