悪用可能なものを証明。 攻撃者に先んじて。

Singularity Cloud Native Securityは、Offensive Security Engineを使用して実際の外部攻撃者を模倣し、理論上脆弱であるだけでなく、どの露出が本当に悪用可能かを検証します。次に、Attack Path Analysisを使用して、それらの露出がどのようにつながって完全なキルチェーンを形成するかをマッピングし、DSPMによって機密データが攻撃経路上にあるかどうかを特定します。 

このエビデンスベースのアプローチにより、アナリストの効率が最大66%向上し、実際のリスクをもたらす露出に修復対応を集中できます。

Attack Path Analysisは、設定ミス、過剰な権限、脆弱性などの個々のクラウド露出がどのようにつながり、初期アクセスから重要資産に至る悪用可能な経路を形成するかをマッピングします。 

重要なのは、個別の検出結果だけではコンテキストが欠けているためです。どこにもつながらない設定ミスは優先度が低いですが、悪用可能なリソースの連鎖を通じて機密データにつながる同じ設定ミスは重大です。Attack Path Analysis はその違いを明確にします。

DSPM（Data Security Posture Management）は、クラウド環境および AI トレーニングパイプライン全体にわたる機密データの検出と分類を自動化します。Singularity Cloud Native Security は DSPM を Attack Path Analysis と統合し、チームが露出箇所の有無だけでなく、機密データが影響範囲内にあるかどうかも把握できるようにします。これにより、データセキュリティが悪用可能性に直接結び付けられ、より賢明な修復の優先順位付けが可能になります。

AI-SPM（AI Security Posture Management）は、クラウド環境全体に展開された AI モデル、サービス、データフローの可視性を提供します。組織が AI ツールやサービスを導入する中で、AI-SPM はセキュリティチームにその利用を管理するための可視性を提供し、AI ワークロード特有の設定ミスやデータ露出リスクを特定し、AI 導入がセキュリティおよびコンプライアンスポリシーに準拠していることを確実にします。

ほとんどのクラウドセキュリティツールは、理論上のリスクと実証済みのリスクを区別することなく、何千もの検出結果を生成します。Singularity Cloud Native Security は Offensive Security Engine を使用して実際の悪用可能性を検証し、Verified Exploit Paths によって実際の攻撃ベクトルの証拠を示します。 

理論上の検出結果よりも実証済みのリスクに重点を置くこのアプローチにより、手動検証の削減と修復の自動化を通じてアナリスト効率が 66% 向上し、顧客からはセキュリティ問題の発見に費やす時間が最大 50% 削減されたと報告されています。