セキュリティ自動化ツール：どんなもので、どのように機能するのか

多くの組織は、セキュリティ運用を自動化する必要があることを認識しています。 。 より難しい問題は、どのツールを導入すべきか、各カテゴリーが実際にどのような役割を果たすのか、そして自社の業務実態に照らしてそれらをどのように評価すべきかということです。

これが重要な理由は次のとおりです： ほとんどのセキュリティ自動化ガイドでは、あらゆるツールのカテゴリーを同じように扱っており、あたかもSIEMとSOARの選択が単なる機能比較の問題であるかのように扱われています。 そうではありません。 各カテゴリーはそれぞれ異なる運用上の課題を解決するものであり、カテゴリー間の境界（特にエンドポイントの自動化）こそが、大規模展開において戦略が機能しなくなる要因となっています。

ここでそのギャップが明らかになります。 本記事では、こうした決定にどのように取り組むべきかについて焦点を当てています。具体的には、運用上の課題を明らかにするためにツールを分類する方法、自社の規模やコンプライアンス要件に照らして評価する方法、そして自社の環境に適した組み合わせを選択する方法などについて解説します。

セキュリティ自動化ツールの分類方法

サイバーセキュリティの自動化ツールは、ソフトウェアによるワークフローを活用し、人的介入を最小限に抑えながら、サイバー脅威の検知、調査、および是正を行います。 しかし、それらは単一のカテゴリーというわけではありません。 これらはそれぞれ異なる運用領域にまたがっており、これらを評価するには、各カテゴリーがどのような範囲をカバーしているか、またカテゴリー間の境界がどこでリスクを生み出すかを把握する必要があります。

SIEM

セキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）プラットフォームは、環境全体からログ、テレメトリ、イベントデータを集約し、相関ルールや分析を適用することで、脅威の検出を支援し、潜在的な脅威を特定します。

SIEMを評価する際は、検知範囲の広さ、アラートの精度、そしてプラットフォームが備えるネイティブな自動化機能がアラートのノイズを低減するか、あるいは増加させるかに注目してください。

やMicrosoft Sentinelなど、クラウドネイティブアーキテクチャでSIEMとSOARの機能を統合した最新のSIEMプラットフォームには、自動化機能がますます組み込まれるようになっており、これによりSOARとの境界線が曖昧になってきています。

SOAR

SOARプラットフォームは、お客様の既存のセキュリティツールを連携させ、インシデント対応のライフサイクルを自動化します。 評価において重要なのは、統合の深度と、プレイブックの開発および保守にかかる運用コストです。

[LLMがSOARプラットフォームをどのように変革しているか、現在の技術にはどのような課題があるか、そしてAIによる自動化が真の価値をもたらすために必要なセキュリティの成熟度とは何かについてご紹介します]

エンタープライズ規模では、 のSOARプレイブック（ ）のメンテナンスが、大きな隠れたコストとなります。 統合の更新、APIバージョンの変更、およびベンダープラットフォームの移行は、いずれも既存のプレイブックに不具合を引き起こす可能性があります。 時間が経つにつれて、その未処理案件が自動化の適用範囲を低下させてしまいます。

ここで注目すべき簡単な違いとして、自動化とはあらかじめ定義されたアクションを実行するものであるという点があります。 オーケストレーションは、複数のツールにわたる動作を調整します。 SOARは両方の機能を備えていますが、オーケストレーション層こそが、スタンドアロンの自動化ツールとの違いとなっています。

XDR

拡張型検知・対応（XDR）は、エンドポイント、ネットワーク、クラウドの各セキュリティ環境にわたる統合的な検知・対応を実現します。 真の差別化要因は、エンドポイントのテレメトリ、ネットワークトラフィック、クラウドアクティビティログなど、さまざまなテレメトリソースにわたって単一のデータモデルで真に統合されているか、それとも単に個別のツールをまとめ直しただけのものかという点にあります。 真のXDRは、コンテキスト切り替えを軽減します。 バンドル製品には、そうした機能がないことがよくあります。

エンドポイントの自動化

エンドポイントの自動化は、SOARやSIEMとは区別されるものであり、評価の際によく見落とされがちなカテゴリーです。 エンドポイント自動化ツールは、デバイス上で直接アクションを実行します。具体的には、パッチの適用、設定の強制適用、ソフトウェアの削除、直接的な是正措置などです。 このカテゴリはエンドポイント保護プラットフォームと重なることがよくありますが、その違いは機能にあります。 のエンドポイント保護 は脅威の防止に重点を置いているのに対し、 のエンドポイント自動化 は、数千台のエンドポイントにわたって大規模に修復措置を実行することに重点を置いています。

脆弱性管理

脆弱性管理ツール「 」は、環境全体にわたる脆弱性スキャン、優先順位付け、および是正措置の追跡を自動化します。 評価の焦点：優先順位付けにおいて、環境的背景が考慮されているのか、それとも単に共通脆弱性評価システム（CVSS）のスコアのみが使用されているのか？ このツールは、パッチ管理と連携して、検出から是正までの一連のプロセスを完結させることができますか？ 多くのプラットフォームは、 によるエクスポージャー管理 へと進化しており、これは個々の脆弱性を超えて、資産、ID、および構成全体にわたる累積的な攻撃対象領域を評価するものです。

構成管理

構成管理ツールは、セキュリティのベースラインを遵守させ、逸脱を検知します。 評価の重点：大規模な端末群全体での適用速度、オフライン端末への対応、およびコンプライアンスのための監査証跡の完全性です。

カテゴリーを把握することが出発点となります。 しかし、ある分野については、自動化がしばしばうまく機能しなくなるため、より注意を払う必要があります。

SOARやSIEMではできないことを、エンドポイント自動化ツールはどのように実現するのか

ここで重要なアーキテクチャ上の違いは、SOARがオーケストレーションを行うという点です。 他のツールにコマンドを送信します。 SIEMが検知します。 それは是正されません。 エンドポイント自動化は、エンドポイント上でネイティブに実行され、デバイスレベルで「検出から是正」までのループを完結させます。

エンドポイント自動化ツールは、このカテゴリーを定義する4つの運用機能を担っています：

1. 大規模なデバイス群におけるパッチ管理： 実行時にオフラインになっているデバイスを含め、数千台のエンドポイントにパッチを展開し、再接続時に実行されるキュー化されたアクションを活用します。
2. 設定の強制適用と逸脱の是正： エンドポイントがセキュリティベースラインから逸脱したことを検出し、逸脱を自動的に是正します。
3. ソフトウェアの導入と削除： 承認済みのソフトウェアのインストール、または全端末からの無許可アプリケーションの削除を行います。
4. エンドポイントの即時隔離と修復： SOARプレイブックがエンドポイント検出・対応（EDR）APIを呼び出し、応答を待つのではなく、侵害されたエンドポイントを直ちに隔離します。

修復作業にとどまらず、エンドポイントネイティブの自動化により、調査担当者は、数時間前に取得されたキャッシュされたスナップショットではなく、検知されたその瞬間のデバイスの状態、プロセスツリー、およびファイルのアクティビティに直接アクセスできるため、根本原因の分析も迅速化されます。

次のようなシナリオを考えてみてください。 が、リモートにあるデバイスや断続的に接続されるデバイスを含む、5万台以上のエンドポイントからなる分散型環境において、侵害されたエンドポイントを隔離するケースです。 エンドポイントネイティブの自動化により、隔離はデバイス上でリアルタイムに直接行われます。 EDR APIを介してSOARプレイブックを実行する場合、順次処理による実行オーバーヘッド、大規模展開時のレート制限の可能性、およびEDRエージェントの最終チェックインデータへの依存が生じることになります。

[EDRの検知能力には、調査や範囲の特定において重大な抜け穴が生じる理由、およびアラートだけでは対応が完結しない場合に、リアルタイムのエンドポイントインテリジェンスがどのような付加価値をもたらすのかについてご説明します]

なぜエンドポイントの自動化は見過ごされがちなのでしょうか？ 「セキュリティ自動化ツール」に関するコンテンツの多くは、セキュリティオペレーションセンター（SOC）を中心としたカテゴリー（SIEM、SOAR、XDR）に焦点を当てており、エンドポイント管理を別のIT運用機能として扱っています。 実際には、検知（SOCツール）と是正措置（エンドポイントツール）の間の連携不足が、大規模な運用において自動化が機能しなくなる原因となっています。

多くの組織では、検知から是正措置への引き継ぎがチーム間の境界を越えて行われます。つまり、SOCチームが検知を行い、IT運用チームが是正措置を講じます。 この組織的なギャップにより遅延が生じますが、プラットフォームが両チーム間の情報共有を可能にしていない限り、いかなるツールの自動化でもこれを解決することはできません。

スケーリングは、単にエンドポイントを追加するだけではありません。 評価基準が変わります。

大規模な自動化：エンドポイントが5万台を超えると何が変化するのか

エンタープライズ規模では、小規模な環境では対処可能と思われる課題も、評価基準となります。

• リモートおよびオフラインのエンドポイントにおけるレイテンシと一貫性： 分散した場所に50,000以上のエンドポイントが存在する場合、どの時点でも一定割合のエンドポイントがオフライン状態、あるいは接続が不安定な状態になります。 このツールは、オフラインのエンドポイントに対するアクションをキューに格納し、再接続時に実行するのでしょうか、それとも何も表示せずにスキップするのでしょうか？ この違いによって、自動化の対象が全デバイスの 95％に達するのか、それとも管理対象のすべてのデバイスにおいてほぼ完全なカバレッジを実現するのかが決まります。
• 古いエンドポイントデータが誤った自動処理を引き起こす： 自動ワークフローが、前回の定期チェックイン時のデータに基づいてエンドポイントを隔離する場合、それが 15 分前であろうと24 時間前であろうと、すでに変化してしまった状態に対して処理を行ってしまう可能性があります。 このプラットフォームは、エンドポイントの状態をリアルタイムで提供していますか、それとも定期的なエージェントのチェックインに依存していますか？ 全艦隊において、データの古さは単なる些細な不便にとどまりません。 これは、誤った自動判断の原因となります。
• 監査証跡に関する要件： 規制環境では、あらゆる自動化された処理について完全な記録を残すことが求められています。 大規模な環境では、監査ログの記録により、毎月数百万件ものアクション記録が生成されます。 このツールには、検索およびエクスポート機能を備えた、改ざん防止型の監査ログ機能はありますか？ 監査人に対し、具体的に何が、いつ、なぜ起きたのかを説明していただけますか？ コンプライアンス報告を自動化するプラットフォームは、アナリストが手作業で証拠をまとめなくても、関連する規制枠組みに照らし合わせて、すべての自動化されたアクションに関する構造化された記録を生成することで、監査準備に伴う手作業の負担を軽減します。
• エンドポイントの状態に関する唯一の信頼できる情報源： 複数のツールが同じエンドポイントについて報告する場合、データに矛盾が生じると混乱を招き、自動化の結果に誤りが生じます。 このプラットフォームは、エンドポイントの状態に関する信頼できる記録として機能しているのでしょうか、それとも、不整合が生じる可能性のある他の情報源からデータを集約しているのでしょうか？

ルールベースの自動化とAIを活用した自動化

すべての自動化が同じように機能するわけではありません。 ルールベースのアプローチと人工知能（AI）を活用したアプローチの違いを理解することで、各ユースケースに最適なアプローチを選択することができます：

• ルールベースの自動化 は、あらかじめ定義された条件によってトリガーされる決定論的なワークフローを採用しています。 Xが発生した場合は、Yを行います。これは予測可能で、監査可能であり、モデルリスクを伴いません。 ルールベースの自動化は、成功基準が明確で、処理量が多く、定義が明確なタスクにおいて特に威力を発揮します。例えば、既知の悪質なIPアドレスの自動ブロック、マルウェアと確認されたハッシュの隔離、設定のベースラインの強制などが挙げられます。
• AIを活用した自動化 では、パターンに適応したり、動的に優先順位を決定したり、自然言語による対話に対応したりするモデルが採用されています。 ルールではすべてのパターンを予測できない場面において、付加価値をもたらします。 異常検知、コンテキストに応じて優先順位が変化する適応型アラートトリアージ、アナリストのワークフローを加速させる自然言語による調査クエリなどです。
  AIを活用した機能は、脅威ハンティングのワークフローもサポートします。このワークフローでは、アナリストが行動のベースラインやパターン分析を活用し、ルールベースのアラートをまだトリガーしていない脅威を先制的に検索します。 多くのプラットフォームでは、過去のアラートデータを用いて学習させた機械学習（ML）モデルを通じてこれらの機能を実装しており、これにより、システムはお客様の環境からより多くのシグナルを処理するにつれて、時間の経過とともにトリアージの精度を向上させることができます。

ガバナンスの側面については、こちらをご覧ください： AIを活用した自動化には、モデルリスクが伴います。 モデルのドリフトによる誤検知。 説明のつかない、あるいは不透明な決定。 従来の検出ツールの限界を反映した、過去のトレーニングデータから引き継がれた盲点です。

AIの機能を評価する際は、次の点を確認してください。「そのプラットフォームは、明確な信頼度スコアを表示していますか？」 AIによる意思決定に対して、有意義な説明可能性を提供しているのでしょうか？ 信頼度が低い場合、ルールベースの実行への確実なフォールバックに対応していますか？

ルールベースとAIを活用したアプローチの違いは、成熟度の観点から捉えてください。 多くの組織では、まず信頼性が高く、処理量が多いユースケースに対してルールベースの自動化を導入し、その後、パターンの検出や優先順位付けのためにAIを活用した機能を段階的に追加することで、メリットを得ています。 この成熟度曲線の最先端に位置するのが、 の「agentic AI」（）です。これは、各ステップで人間の介入を必要とせずに、多段階のセキュリティワークフローを自律的に計画・実行できるシステムです。

こうした機能はエンタープライズ向けセキュリティプラットフォームにおいて登場しつつありますが、安全に導入するには、 成熟したガバナンスの基盤 が整っている必要があります。 ルールベースの基盤が十分に固まる前にAIの導入を開始すると、ガバナンス上の課題が生じます。

[自律型AIの能力が企業のガバナンス体制をいかに上回っているか、ベンダーや規制の最新動向がITリスクにどのような意味を持つか、そしてチームが今、どこに注力すべきかについて探ります]

ガバナンスによって、その満期曲線が管理された状態を維持できるか、それとも新たなリスクをもたらすかが決まります。

自動化のガバナンス：完全に自動化するべき場合と、承認を必要とする場合

自動化されたアクションすべてが、同じリスクを伴うわけではありません。 核心となる問題は、そのプラットフォームが、アクションの種類や信頼度に応じて異なる承認要件を設定できる、きめ細かなガバナンスに対応しているかどうかという点です。

これらのガバナンスの仕組みは、 の「ゼロトラスト」 の原則に沿ったものであり、そこでは、いかなる自動化されたアクションも暗黙的に信頼されることはありません。 このプラットフォームでは、実行前に、すべてのアクションについて、現在のコンテキスト、信頼度閾値、およびロールベースの権限に基づいて検証を行います。

評価すべき3つのガバナンスの仕組みは以下の通りです：

1. 信頼度閾値： このプラットフォームでは、自動検出結果に信頼度スコアが割り当てられますか？ アクションが自動的に実行されるか、それともアナリストに承認を求めるかを決めるしきい値を設定することはできますか？
2. 段階的な展開： パッチの適用や構成ベースラインの変更といった影響の大きい作業について、このツールはまず小規模なサブセットで実行し、結果を検証した上で、全環境への展開に進むことは可能でしょうか？
3. 役割ベースの承認ワークフロー： アクションの種類によって、必要な承認レベルを変えることはできますか？ 単一のエンドポイントを分離するには、Tier 1 の承認が必要になる場合があります。 すべての本番サーバーでプロセスを停止させるには、Tier 3が必要になる場合があります。

[AIによる自動化が、従来のルールベースの自動化とどのように異なるのか、ITワークフローのどの部分で最大の価値を生み出すのか、そしてそれを効果的に拡大・展開するには何が必要なのかを理解しましょう]

この違いは、実際の状況において明らかになります。 信頼度が高く、影響範囲が限定されている場合は、既知のマルウェアハッシュに関連付けられた侵害されたエンドポイントを隔離するなど、自動化システムが直ちに対応すべきです。

信頼が低下したり、影響が大きくなったりすると、ガバナンスが強化されます。 本番サーバー上のプロセスを、その動作の兆候に基づいてブロックするといった措置は、人的承認を必要とするほどのリスクを伴います。

これらの決定は、リスク、スピード、および業務への影響に直接関わるものであるため、プラットフォームを評価する際の指針とすべきです。

セキュリティ自動化ツールの評価方法

プラットフォームを比較する際、その違いは、こうしたトレードオフを大規模な環境でどのように処理するかという点に現れます：

• 既存のツールとの連携の深さ。 このプラットフォームは、現在ご利用中のSIEM、EDR、ファイアウォール、チケット管理、ケース管理、および のアイデンティティおよびアクセス管理（IAM）ツール とネイティブに連携していますか。また、それらの連携は双方向（読み取り／書き込み）ですか、それとも読み取り専用ですか。 各連携の実装コストはどのくらいですか（標準機能とカスタムAPI開発の場合）？ IAMとの連携は、アクセス権の取り消しや権限の昇格を含むワークフローにおいて、特に重要です。
• エンドポイント数に応じた拡張性。 このツールは、現在のエンドポイント数でも問題なく動作し、今後の拡張を見込んだ余裕もありますか？ 大規模環境（エンドポイントが 10,000、 50,000、あるいはそれ以上）におけるクエリ／アクションのレイテンシはどの程度でしょうか？ パフォーマンスは、スケールの閾値に達した際に、緩やかに低下するのでしょうか、それとも急激に低下するのでしょうか？
• ガバナンスおよびヒューマン・イン・ザ・ループ制御。 このプラットフォームは、信頼度に基づくルーティング（自律型と承認必須型）や、影響の大きいアクションに対する段階的な展開に対応していますか。また、監査ログは、貴社の規制要件（SOC 2、ISO 27001、HIPAA）を満たしていますか。
• リアルタイムデータの基盤。 このプラットフォームは、エンドポイントのリアルタイムの状態に基づいて動作するのでしょうか、それとも定期的なチェックインデータに基づいて動作するのでしょうか？ 自動化された意思決定において、データの古さの上限はどの程度でしょうか。また、オフラインのエンドポイントについて、現在の状態と最後に確認された状態を区別することは可能でしょうか。
• 導入後の価値実現までの期間。 既成のワークフローとカスタム開発を比較した場合、どの程度の割合のユースケースを自動化できるのでしょうか。また、本番環境での最初のユースケースが稼働するまでの一般的な所要期間はどのくらいでしょうか。
• 規制対象業界の要件への対応。 このプラットフォームは、御社の特定の規制枠組みに対応した、監査対応可能なレポート機能を提供していますか？ 効果的なコンプライアンス管理 とは、コンプライアンスポリシー（例：変更凍結期間中は自動変更を行わないなど）によって自動処理を制限できること、およびプラットフォームがポリシーの適用状況を監査担当者の確認用にログに記録することを指します。

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上記の基準は、プラットフォームの機能を評価するものです。 次の質問群は、購入決定そのものに影響を与える導入の現実について焦点を当てています。

ご購入前の導入に関する留意点

これらの質問は、プラットフォームを大規模に導入できるかどうかを左右する要因に焦点を当てたものです。

プラットフォームがこれらの基準を満たしている場合でも、依然として共通の課題が残っています。ほとんどのセキュリティ自動化戦略は、アラートのオーケストレーションやチケット情報の充実化に重点を置いており、これにより問題の一部は解決されますが、アラートを生成するツールはエンドポイント上で変更を実行しないため、検知と解決の間に依然として隔たりが残っています。 そのギャップを埋めるには、単にツール間の連携を行うだけでなく、エンドポイント上で直接動作できるプラットフォームが必要です。

Taniumが、大規模なセキュリティ自動化をどのように支援するか

の「Tanium Autonomous IT Platform」（ ）は、エンドポイントの可視化、調査、および修復を統合しているため、あらゆる自動化されたアクションが最新のデータに基づいて実行され、最も重要な場所、つまりデバイス自体で実行されます。

この区別は、大規模な環境において極めて重要になります。 エンドポイントセキュリティ「 」は、最新かつ正確なデバイスの状態情報に依存しています。 環境が数万台のエンドポイントに及ぶ場合、定期的なチェックインを行うとデータが古くなり、自動化された対応の有効性が損なわれてしまいます。

このプラットフォームの「リニア・チェーン・アーキテクチャ」は、オンデマンドでエンドポイントに直接クエリを実行するため、 のIT自動化ワークフロー は、すでに古くなっている可能性のあるキャッシュされたスナップショットではなく、デバイスの状態をリアルタイムで把握することができます。

検知と対応の橋渡しに役立つTaniumの主な機能には、以下のものがあります：

• 自動化された意思決定の基盤となるリアルタイムデータ： エンドポイントデータの古さは、全デバイスにわたって誤ったアクションを引き起こします。 Taniumはオンデマンドでデバイスの現在の状態を取得するため、信頼度閾値や自動化されたプレイブックは、環境全体で実際に起きている状況を反映した情報に基づいて動作します。
• レスポンスのライフサイクル全体にわたるエンドポイントネイティブの実行： Taniumは、検知ツールと修復ツールを別々に切り替えるのではなく、単一のプラットフォームから封じ込め、調査、パッチ適用、および設定の強制をサポートしています。 これにより、トリガーから解決に至るまでの自動化されたワークフローが維持されます。
• 自動化プレイブックに組み込まれたガバナンス管理機能： 段階的導入（Progressive）、 リングベースの展開（）、役割ベースの承認、および監査証跡により、チームは自動化された変更を段階的に導入することができます。 つまり、オペレーターは監視機能を維持しつつ、対応時間を極端に遅らせることなく対応できるということです。

AutoNationの は、サードパーティによるランサムウェア攻撃を受けた後、Taniumを活用して業務を復旧させました。25,000台以上のエンドポイントをリアルタイムでスキャンし、脅威を特定して封じ込めました。 この事例研究では、計画的な自動化シナリオだけでなく、プレッシャーのかかる状況下でも、リアルタイムのエンドポイントインテリジェンスがいかにインシデント対応を支援するかを示しています。 「」のケーススタディ全文をご覧ください。

セキュリティの自動化は、プラットフォームの全面的な刷新から始める必要はありません。 を基盤とし、エンドポイントの可視化 およびガバナンスを意識したプレイブックから導入を始める組織は、多くの場合、各段階で確かな成果を積み重ねながら、段階的に自動化を拡大できることに気づきます。 Taniumのアプローチは、他の自動化ツールが依存するエンドポイント基盤を提供することで、この進展を支援します。この基盤には、リアルタイムのデバイス状態、直接的な是正機能、監査対応済みのガバナンス制御が備わっており、チームは最初のユースケースから安心して自動化を進めることができます。

セキュリティ自動化ツールに関するよくある質問

セキュリティの自動化は、範囲が広く、急速に進化している分野であるため、あるツールのカテゴリーがどこで終わり、別のカテゴリーがどこから始まるのかを見極めるのが難しい場合があります。 以下は、セキュリティ自動化ツールを評価する際に、企業チームからよく寄せられる質問です。

セキュリティ自動化ツールとは何でしょうか？

セキュリティ自動化ツールは、ソフトウェア主導のワークフローを活用し、人的介入を最小限に抑えながらサイバー脅威の検出、調査、是正を行います。セキュリティスタック全体と連携することで、 アラート疲労を軽減し、 インシデント対応を迅速化します。

セキュリティの自動化の具体例にはどのようなものがありますか？

脆弱性管理プラットフォームは、ネットワーク上の脆弱性を自動的にスキャンし、環境の状況やリスクに基づいて優先順位を付け、専任のアナリストによる介入なしに、エンドポイント全体にパッチを適用したり、設定変更を実施したりします。

セキュリティインシデント対応は、自動化においてどのような役割を果たすのでしょうか？

セキュリティインシデント対応（ ）とは、組織が脅威を検知し、封じ込め、調査し、復旧するためのプロセスを指します。 自動化により、事前に定義されたワークフローを、アナリストによる手動の対応よりも迅速かつ一貫性を持って実行することで、初期のアラート選別から封じ込め、是正に至るまで、このプロセスの各段階が加速されます。

一般的なSOCツールにはどのようなものがありますか？

SOC自動化ツール には、通常、ログの集約と相関分析を行うSIEMプラットフォーム、ツール間の連携を管理するSOARプラットフォーム、統合的な検知・対応を行うXDR、およびパッチ管理や設定の強制を行うエンドポイント自動化ツールなどが含まれます。

エンドポイントの自動化は、SOARとどのように異なるのでしょうか？

SOARは、他のツールにコマンドを送信することでアクションを調整しますが、エンドポイント自動化は、中間APIに依存することなく、デバイス上で直接実行され、パッチの適用、設定の強制、およびエンドポイントレベルでの脅威の是正を行います。

大規模なセキュリティの自動化を実現するには、新たな統合の負担やデータの鮮度低下を招くことなく、可視化、調査、および是正措置を統合するプラットフォームが必要です。 Taniumはその基盤を提供し、セキュリティチームおよびIT運用チームに、エンドポイントの状態に関する唯一の信頼できる情報源と、デバイス上でリアルタイムに自動化されたアクションを直接実行する機能をもたらします。
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