サイバー攻撃は、もはや目立つものではなくなりました。 彼らは静かで、計算高く、そして素早いのです。 今日の脅威の攻撃者は、事前に予告することなく、見過ごされがちな脆弱性を突いて侵入し、システム内を横方向に移動し、誰にも気づかれる前に攻撃を仕掛けてきます。 また、攻撃対象領域が拡大し、対応可能な時間が短縮される中、過去の脅威に対応するために開発された従来のウイルス対策ツールでは、もはや追いつくことができません。
調査によると（ ）、ゼロデイ攻撃などの高度な脅威は年々増加しており、攻撃者は境界デバイスやVPNを標的とするケースが増えているとのことです。 しかし、これらは単なる機会を捉えた攻撃ではなく、インフラの弱点を狙った精密な攻撃なのです。
そのため、多くの組織では、高度なエンドポイント保護（AEP）を導入しています。これは、現代の脅威ベクトルに適応し、あらゆる環境にわたるエンドポイントを保護する、動的で多層的な戦略です。
しかし、AEPは単なるサイバーセキュリティツールではありません。現代の脅威の複雑さに対する戦略的な対応策なのです。 攻撃者の戦術が進化するにつれ、従来のウイルス対策ソリューションは急速に時代遅れになりつつあります。
本記事では、AEPとは何か、その仕組み、そしてなぜ現代のサイバーセキュリティにおいて不可欠になりつつあるのかについて解説します。 AEPが従来のアンチウイルスとどのように異なるか、リアルタイムの可視性とインテリジェントな自動化をどのように実現するか、そして高度な脅威の検知と阻止においてAIがどのように重要な役割を果たすかについて、ご説明いたします。
また、AEPフレームワークに準拠したプラットフォームを選ぶ際に注目すべき点についてもご説明いたします。さらに、 のTanium Autonomous Endpoint Management（AEM） が、こうした機能をさらに強化する方法についてもご紹介します。
AEPの定義
高度なエンドポイント保護とは、ノートパソコン、デスクトップパソコン、モバイルデバイス、サーバーなどのエンドポイントを、既知および未知の脅威から防御するために設計された、最新のサイバーセキュリティ対策です。
AEPは単なる単一の製品ではなく、継続的な可視性、適応型自動化、迅速な対応を実現する統合戦略であり、進化し続けるステルス型、多段階型、ファイルレス型の攻撃から防御するために不可欠なものです。
AEPが現代の脅威に対して効果的な理由は、単に何を検知するかだけでなく、どのように対応するかという点にもあります。 静的なシグネチャや境界防御に依存する従来のウイルス対策ツールとは異なり、AEPは、環境全体にわたるリアルタイムの検知、インテリジェントな自動化、および連携した対応を実現します。
AEPは、いくつかの基幹技術を組み合わせることでこれを実現しています：
- 既知の脅威をブロックするエンドポイント保護（EP）
- エンドポイント検出・対応（EDR） 行動分析を用いて高度な攻撃を検知・対処します
- 拡張型検知・対応（XDR） は、エンドポイント、ネットワーク、クラウド環境にわたるシグナルを相関分析します。
- 人工知能および機械学習（AI/ML） を活用し、新たな脅威を検知するとともに、検知精度を継続的に向上させます。
- のテレメトリ機能により、エンドポイントの動作、ユーザーの行動、ネットワークの活動からリアルタイムのデータを収集し、より迅速かつ的確な意思決定を実現します。
AEPとは何か、その仕組みについてご説明しましたので、次は、多くの組織が依然として依存している従来のツールとAEPを比較し、その違いがなぜ重要なのかについて見ていきましょう。
AEPが従来のウイルス対策ソリューションとどう異なるか
従来のウイルス対策（AV）プログラムは、シグネチャベースの検出方式を採用しており、ファイルやネットワークトラフィックのパターンを、既知の攻撃シグネチャと照合します。 既知の脅威に対しては有効ですが、このアプローチでは、ファイルレス型マルウェア、ランサムウェア、ゼロデイ攻撃といった高度な回避型攻撃に対しては不十分です。 こうした脅威は、多くの場合、正当な活動を装い、静的な防御策を完全に回避してしまいます。
また、AVツールも、その効果を維持するためには頻繁な更新が必要です。 エンドポイントの対応が遅れると、既知の脅威でさえもすり抜けてしまい、組織が危険にさらされることになります。 また、最新のファイアウォールはさらなる保護機能を提供していますが、その効果はネットワークの境界内に限定されています。 これらは、在宅勤務先や公共の場所にあるリモート端末など、企業ネットワーク外で稼働しているエンドポイント上の脅威や、感染したUSBメモリなどのオフライン経路を通じて侵入した脅威を、検知・対処することができません。
さらに懸念されるのは、高度持続的脅威（APT）です。これは、長期間にわたって展開される、目立たない標的型攻撃であり、検知を回避するために、盗まれた認証情報やラテラルムーブメントを利用することがよくあります。 これらの脅威は既知のパターンと一致しないため、シグネチャベースのツールでは通常、これらを完全に見逃してしまいます。
AEPは、この新たな現実に対応できるよう設計されています。 静的なシグネチャや境界防御に依存していません。 その代わりに、リアルタイムデータ、インテリジェントな自動化、および行動分析を活用し、オンプレミス、リモート、クラウドのいずれで発生しても、脅威を検知し、対応します。
従来のウイルス対策ツールの限界と、AEPがより高度なアプローチを提供する理由について解説してまいりました。
それでは、ITチームやセキュリティチームからコンプライアンス担当者、経営陣、そしてエンドユーザーに至るまで、組織全体にわたってAEPがもたらす実際のメリットについて見ていきましょう。
高度なエンドポイント保護のメリット
AEPは、セキュリティの強化、業務効率の向上、およびコンプライアンスの支援を通じて、目に見える価値を提供しています。 こうした成果は組織の隅々まで恩恵をもたらし、各チームが最も重要なものを守る一助となります：
- ITおよびSecOps担当者向け： パッチの状態、パフォーマンス、脅威の状況に関するリアルタイムの洞察により、チームは最小限のITリソースと労力で、数千台のエンドポイントを保護することができます。
- コンプライアンス担当者の皆様へ： 継続的な監視と監査証跡により、HIPAA（ ）、PCI DSS（）をはじめとする各種規制枠組みへの準拠がサポートされます。
- エンドユーザーの皆様へ： 業務の支障を減らし、問題の解決を迅速化することで、デジタル体験と生産性が向上します。
- 経営陣の皆様へ： AEPは、リスクの可視化を実現し、インフラが確実に保護されていることを保証します。
また、AEPのメリットについて語る上で、セキュリティオペレーションセンター（SOC）に焦点を当てずにはいられません。 何と言っても、最前線で活躍するチームにとって、可視性、スピード、そして自動化は、単に役立つだけでなく、不可欠なものなのです。
注目すべきステークホルダー：
SOCAEPは組織全体にメリットをもたらしますが、その価値を真っ先に実感するのは、多くの場合SOCチームです。 AEPは、リアルタイムの可視性とインテリジェントな自動化を活用し、アラートの優先順位付け、不要な通知の削減、そして迅速な対応を実現します。
脅威が進化する中、AEPはSOCアナリストが果断に行動できるよう支援し、ワークフローを効率化するとともに、インシデントへの対応成果を向上させます。
AEPの効果は明らかですが、実際にはどのようにしてそうした成果を生み出しているのでしょうか？ その仕組み、すなわちテレメトリ、AI、そして自動応答について、詳しく見ていきましょう。
高度なエンドポイント保護は、どのように機能するのでしょうか？
高度なエンドポイント保護は、エンドポイントからのリアルタイムのテレメトリデータを継続的に収集・分析することで、脅威を検知し、被害が拡大する前に自動で対応を行う仕組みです。
AEPの仕組みは以下の通りです：
- テレメトリの収集： AEPは、設定、プロセス、ユーザーの行動など、エンドポイントからのデータを収集します。
- AI/MLを活用した分析： 人工知能および の機械学習 を活用し、異常、不審なパターン、および新たな脅威を検知します。
- 自動応答： AEPは、侵害されたデバイスを隔離し、悪意のあるファイルを隔離し、SIEMに即座かつ大規模にアラートを送信することができます。
- クロスプラットフォーム連携： 他のセキュリティツールと連携し、脅威を封じ込め、迅速に通常の運用状態を回復させます。
脅威の検証を強化するため、多くのAEPプラットフォームでは、サンドボックス環境も統合されています。これは、不審なファイルや動作に対して、是正措置を講じる前に安全に分析を行うことができる隔離された環境です。
AEPは、エンドポイントを継続的に監視・保護することで、組織全体のセキュリティ態勢を強化するとともに、従業員の生産性と業務の回復力を向上させます。
この中核となるワークフローを踏まえて、リアルタイム監視から、より広範なセキュリティエコシステムとのシームレスな連携に至るまで、AEPをこれほどまでに効果的なものにしている具体的な機能について見ていきましょう。
AEPの主な特徴
AEPプラットフォームは、単に脅威を検知するだけでなく、脅威を予測し、分析し、リアルタイムで対応できるよう設計されています。 これらを際立たせているのは、複数の機能を統合し、統一されたインテリジェントな防衛システムとして組み合わせている点です。
以下に、現代のAEP戦略を特徴づける主要な機能と、それらが重要な理由をご紹介します。
継続的かつリアルタイムな監視と脅威の検知
定期的なスナップショットに依存する従来のツールとは異なり、AEPに対応したソリューションはエンドポイントを継続的に監視し、脅威が発生したその場で検知します。 このリアルタイムでの可視性により、迅速な対応が可能となり、侵害による影響を最小限に抑えることができます。
その重要性： 脅威は刻一刻と変化しています。 リアルタイムのデータにより、チームは被害が拡大する前に対処できるようになります。
[最新の脅威検知・対応戦略が、チームのリスク低減、迅速な対応、セキュリティ成果の向上にどのように役立つかをご覧ください]
エンドポイントの包括的な可視化
多くのエンドポイント保護プラットフォームは、特にリモート環境やローミング環境、あるいはクラウドベースのデバイスにおいて、完全な可視性を維持することに苦労しています。 こうした死角により、エンドポイントは管理が行き届かず、脆弱な状態のままとなります。 AEPはこうしたギャップを解消し、社内で管理されているか、MDRサービスを通じて管理されているかを問わず、すべての環境にわたって継続的な可視性を提供します。
その重要性： 監視されていないエンドポイントは、保護されていないエンドポイントです。 可視性は、セキュリティの基盤となります。
インシデント対応の自動化
サイバーセキュリティにおいては、スピードが極めて重要です。 AEPプラットフォームは、AIを活用した自動化により、手作業によるボトルネックを解消し、侵害による影響を軽減することで、脅威を即座に封じ込めます。
その重要性： の自動化により、対応時間が大幅に短縮され、情報漏洩に関連するコストを数百万単位で削減できます。
AI／MLを活用した分析
人工知能（AI）と機械学習は、特に処理量が多い環境において、チームが行動分析の規模を拡大し、異常を検知し、是正措置を迅速に進めるのに役立ちます。
その重要性： のAIは、人間のアナリストに過度な負担をかけることなく、より賢明かつ迅速な意思決定を可能にします。
アプリケーションのホワイトリスト登録
AEPプラットフォームは、ホワイトリストを適用して不正なアプリケーションやリスクの高いアプリケーションをブロックし、シャドーITを削減するとともに、社内ポリシーの遵守を確保します。
その重要性： 脅威がエンドポイントに到達する前に、マルウェアの防止とポリシーの適用を支援します。
より広範なセキュリティエコシステムとの連携
AEPは単独で事業を展開しているわけではありません。 最新のプラットフォームは、クラウドネイティブツール、SaaSアプリケーション、およびより広範なクラウドセキュリティエコシステムと連携し、分散環境全体にわたって一貫した保護を実現します。 また、SIEM、SOAR、ID管理プラットフォーム、および のサイバー脅威インテリジェンス・フィード（ ）と連携し、統合されたエンドツーエンドの防御戦略を構築します。
その重要性： との連携により、コンテキスト情報が充実し、ワークフローが効率化され、全体的なセキュリティ体制が強化されます。
[AIを活用した自動化がITワークフローをどのように変革しているかをご覧ください]
AEPの有効性を支える機能の多く――リアルタイム監視、自動対応、行動分析など――は、人工知能によって実現されています。
AIは、AEPにおいて単なる補助的な技術にとどまらず、これらの機能をより高速に、よりスマートに、そしてより適応性の高いものにする原動力なのです。
AIが、AEPを「事後対応型の防御」から「先手を打つ戦略」へとどのように高めているのか、詳しく見ていきましょう。
AIがAEPをどのように強化するか
人工知能は、より高速で、よりスマートで、より適応性の高いセキュリティを実現することで、エンドポイント保護のあり方を変革しています。 AIは予測分析、異常検知、自動対応を支えており、これによりAEPは単なる事後対応にとどまらず、先を見越した予防的かつ予測的な対応が可能となります。
AIがAEPをどのように強化するか、その仕組みは以下の通りです：
パターン認識
AIは、人間のアナリストが見逃しがちな侵害の初期兆候やパフォーマンス低下の兆候を明らかにすることで、膨大なデータセットの中から微妙なパターンを特定することに優れています。
異常検知
AIが「正常」な状態を把握すれば、静的なシグネチャに頼ることなく、不審なログイン時刻、予期せぬプロセスの実行、横方向の移動の試みといった、行動の逸脱を検知できるようになります。
予測分析
AIモデルは、過去の行動履歴、脆弱性の露出状況、あるいはパッチ適用遅延に基づいて、どのエンドポイントが標的とされる可能性が最も高いかを予測することができます。 これにより、先を見越したセキュリティ強化と、より適切な優先順位付けが可能になります。
パッチの成功予測
過去の導入データを分析することで、AIはさまざまなデバイスタイプや構成において、パッチ適用が成功する可能性を推定することができます。 これにより、ITチームは業務の混乱を回避し、導入計画をより効果的に立てることができます。
[最新のパッチ管理がもたらす効果――リスクの低減から効率の向上、そして拡張性の高い自動化による脆弱性への先手を打つ対策まで――を詳しくご紹介します]
横方向の移動リスクのマッピング
AIは、侵害された認証情報や設定ミスのあるアクセス経路を利用して、攻撃者が環境内でどのように横方向に移動する可能性があるかをモデル化することができます。これにより、チームはリスクの高い経路を未然に遮断することが可能になります。
ゼロトラストの適用自動化
AIは、信頼シグナル（デバイスの状態、ユーザーの行動、位置情報など）を継続的に評価し、動的なアクセス制御や是正措置をリアルタイムで実行することで、ゼロトラストの原則の徹底を支援します。
AIは、現代のエンドポイント保護の原動力であることは明らかですが、すべてのプラットフォームが同等にAIを活用しているわけではありません。
AEPの原則を実装するツールの多くは、ある程度AIを取り入れていますが、Tanium Autonomous Endpoint Managementは、リアルタイムのインテリジェンス、自動化、そして拡張性を活用して、洞察を行動へと結びつけることで、さらに一歩先を行くことを目指しています。
Tanium AEMが、AEPの基盤を土台として、 のエンドポイントセキュリティに対し、より自律的で適応性の高いアプローチを実現している仕組みについて見ていきましょう。。
Tanium AEMがAIを活用してエンドポイントを保護し、AEP戦略を支援する方法
従来のAEPプラットフォームは、可視性、対象範囲、統合、自動化といった基本的な要件を満たすことを目指していますが、絶え間ない変化とリスクに満ちた現代においては、単にそれらの要件を満たすだけでは不十分です。
Tanium AEMは、エンドポイント保護の可能性を再定義します。 Taniumプラットフォームを通じて提供されるAEMは、リアルタイムのインテリジェンス、適応型自動化、および組み込みのガバナンス制御を組み合わせることで、ITおよびセキュリティチームが、大規模かつリアルタイムで運用効率とセキュリティ態勢を向上できるよう支援します。
の基盤機能である「Guide」、「Adaptive Actions」、「Oversight」、「Ask」などを活用したTanium AEMは、AIを用いて以下の方法で洞察を行動へと転換します：
- リアルタイムのクラウドインテリジェンス： AEMは、数百万のエンドポイントからのデータを集約・分析し、傾向、異常、および新たなリスクを特定します。 信頼度スコアは、変更による影響を予測し、リスクを即座に特定するため、問題の発見、是正、およびコンプライアンスの確保を迅速化します。
- インテリジェントな推奨事項： Tanium Guideは、グローバルなエンドポイント分析に基づいて、 のリアルタイムな推奨事項 を提供します。 各推奨事項には、実行が成功する確率を予測する「 信頼度スコア」（ ）が割り当てられています。
- 適応型自動化： Tanium Adaptive Actions は、リアルタイムのインサイトに基づいてエンドポイントの変更を自動化します 。 これらの処理は、組織の方針に応じて、自律的に実行することも、オペレーターの監視下で実行することも可能です。 Tanium Action Oversight は、大規模な環境においても、安全かつ監査可能な実行を保証します。
- 機械学習と予測AI： のMLモデルは、お客様の環境に合わせて絶えず進化し、パッチの成功率を予測し、リスクの高い横方向の移動経路を特定し、時間の経過とともに検知精度を向上させていきます。
- 自然言語処理（NLP）： Tanium Ask は、生成AIとNLPを活用し、自然言語で入力された質問をクエリに変換することで、SOCアナリストからITオペレーターに至るまで、より幅広いユーザーがスクリプトを作成することなく、エンドポイントデータにアクセスしやすくします。
- 組織の方針に沿った展開： のテンプレートとリングを活用することで、チームは組織の優先事項に合わせて変更を展開することができ、これにより業務への影響を最小限に抑えつつ、管理性を最大限に高めることができます。
- ガバナンスと監査可能性： 自動化されたすべてのアクションは追跡可能です。 組み込みの統制機能により、透明性、説明責任、およびコンプライアンス要件への準拠が確保されます。
- DEXのサポート： AEMは、ITチームがエンドポイントの状態とユーザーエクスペリエンスを最適化しつつ、保護機能を維持できるよう支援し、セキュリティを確保するためにパフォーマンスを犠牲にすることのないようサポートします。
Tanium Autonomous Endpoint Managementは、クラウド管理されたエンドポイントから得られるリアルタイムの洞察を活用し、環境全体にわたる変更を提案・自動化することで、ITチームやセキュリティチームが、自信を持ってリアルタイムに、大規模かつ効率的に運用効率とセキュリティ態勢を向上できるよう支援します。
「AEMは、過去10年以上でエンドポイント管理分野における最も重要な進歩です。1」ガートナーのイノベーション・インサイト：自律型エンドポイント管理
戦略的なエコシステム統合の力
リアルタイムのインサイトと自動化の価値をさらに高めるため、Taniumは幅広いエンタープライズツールのエコシステムとも連携しています。 これにより、組織はエンドポイントのコンテキスト情報を充実させ、対応を迅速化し、ワークフローを効率化することができます。
最も戦略的な事例の一つとして、 にあるように、TaniumとMicrosoftとの深い連携が挙げられます：
- Microsoft Intune： Taniumは、モバイル端末や企業のエンドポイント全体にわたる資産データをリアルタイムで可視化することでIntuneを補完し、統合的なデバイス管理を実現するとともに、資産管理や制御における死角を解消します。
- Microsoft Defender for Endpoint： Taniumは、リアルタイムのテレメトリと是正措置機能を提供することで、Defenderの脅威対応を強化し、チームが遅滞なく検知から対応へと移行できるようにします。
- Microsoft Security Copilot： Taniumは、リアルタイムのエンドポイントデータをCopilotの生成AIワークフローに提供し、チームが自然言語によるプロンプトを通じて、インシデントの調査、アラートの詳細化、是正措置の自動化、およびコンプライアンスの推進を行えるようにします。
Tanium AEM により、エンドポイント保護は先を見越した、インテリジェントで、深く統合されたものとなります。これにより、チームは変化に追随するだけでなく、変化を主導することができるようになります。
AEP よくある質問
多くの組織が、今まさにAEPとそのメリットについて理解を深めつつあります。 AEPおよびサイバーセキュリティにおけるその役割について、よくある質問をいくつかご紹介します。
サイバーセキュリティにおいて、AEPはなぜ必要なのでしょうか？
サイバーセキュリティ上の脅威は、かつてとは見違えるほど進化しています。 今日の攻撃者――国家主体の攻撃者であれ、サイバー犯罪組織であれ、あるいは悪意のある内部関係者であれ――は、AIや自動化、クラウド規模のインフラを活用して、高度かつ高速な攻撃を仕掛けています。 その結果、 ウイルス対策ソフトやファイアウォールといった従来の防御策だけでは、もはや不十分です。
脅威の状況はどのように
変化したか• AIを活用した攻撃： IBMによると、生成AIの登場により、説得力のあるフィッシングメールを作成するのに必要な時間は、 16 時間からわずか5 分へと大幅に短縮されました
。• Credential theft and lateral movement: Verizon determined that stolen credentials fuel 88% of basic web app attacks. 一度侵入すると、攻撃者はネットワーク内を横方向に移動し、多くの場合、検知されることなく行動します。
• ファイルレスマルウェアとゼロデイ攻撃： これらの脅威は、シグネチャベースの検知を完全に回避します。
従来のウイルス対策ソフトに頼ることは、攻撃者が地下室から侵入しているのに、正面玄関で身分証明書を確認するために警備員を雇うようなものです。 従来のツールでは、目立たない多段階の攻撃を検知できなかったり、被害を防ぐのに十分な速さで対応できなかったりします。 AEPは、今日の脅威情勢に対応できるよう設計されており、高速で、インテリジェント、かつ適応性に優れています。
AEPから最も恩恵を受けるのはどのような組織でしょうか？
民間企業や政府機関を含むあらゆる組織にとって、サイバーセキュリティと従業員の生産性は不可欠です。 セキュリティの確保、デジタル体験の向上、業務の効率化を実現するAEPの魅力は、誰にとっても普遍的なものであるはずです。
しかし、AEPは、機密性の高いデータを扱い、厳しい規制監督に直面している業界において、特に有用です。 のヘルスケア、 の金融サービス、および公共部門といった業界では、業務の混乱だけでなく、規制当局による罰金や長期にわたるコンプライアンス違反による罰則も相まって、データ漏洩によるコストが最も高くなる傾向があります。
- 医療および金融業界 は、患者情報や財務情報の機密性に加え、HIPAAやPCI DSSといった厳格な規制枠組みが存在するため、最も標的とされる分野の一つとなっています。 AEPは、ランサムウェア、フィッシング、内部者による脅威から防御しつつ、コンプライアンスの遵守を支援します。
- 州および地方自治体 および 、連邦政府機関 は、国家主体の攻撃者による絶え間ない脅威に直面しています。 国のインフラや市民のデータが脅かされる中、AEMは重要なシステムを保護するために、リアルタイムの可視化と自動対応を提供します。
- 製造業界 および産業環境 では、レガシーシステムや相互に連携したサプライチェーンに起因する特有のリスクに直面しています。 AEPは、複雑なベンダーエコシステム全体にわたるエンドポイントを継続的に監視し、セキュリティ侵害につながる前に脆弱性を解消することで、第三者によるリスクの軽減を支援します。
- リモートファーストまたはハイブリッド型の組織 は、従来のネットワーク境界の外にあるエンドポイントを保護するAEPの機能を活用することで、メリットを得ることができます。 AEPは、エンドポイントを保護するために、ネットワークファイアウォールやオンプレミスの監視ツールに依存していません。 その代わりに、エンドポイントがどこにあっても監視を行い、従業員の自宅でもオフィスと同様に安全が確保されるようにしています。
- 中小企業 は、多くの場合、セキュリティ担当チームの人数が限られているため、セキュリティ対策や対応に不備が生じがちです。 AEPは、検知と対応を自動化することで、こうしたギャップを埋めるのに役立ち、限られたスタッフにかかる負担を軽減します。
「サイバーセキュリティのリーダーの71％が、小規模組織はすでに、ますます複雑化するサイバーリスクに対して十分なセキュリティ対策を講じることができなくなる重大な転換点に達していると述べています。2」世界経済フォーラムのインサイト・レポート『グローバル・サイバーセキュリティ・アウトルック 2025』
AEPは、柔軟で包括的なフレームワークであり、規制の厳しい業界で数千ものエンドポイントを管理する場合でも、リソースが限られているリモートファーストのスタートアップのセキュリティを確保する場合でも、多様な組織のニーズに合わせて拡張可能です。
AEPと従来のウイルス対策ソフトの比較
従来のアンチウイルスとAEPの違いは、単なる技術的なものにとどまらず、戦略的なものです。 AEPが、今日の脅威情勢においてエンドポイント保護をどのように再定義しているか、以下に比較表でご紹介します：
| 特集 | 従来のウイルス対策ソフト | 高度なエンドポイント保護 |
|---|---|---|
| 検出方法 | シグネチャベースであり、既知のマルウェアのパターンに依存しています | 既知および未知の脅威を検知するための行動分析、AI／ML、および脅威インテリジェンス |
| 脅威の対応範囲 | 既知の脅威に対してのみ有効です | ゼロデイ攻撃、ファイルレスマルウェア、および多段階攻撃を検知し、対応します |
| 対応能力 | 手動または遅延応答 | 隔離、検疫、および是正措置を含む、自動化されたリアルタイム対応 |
| 可視化 | オンプレミスまたはネットワーク境界上のデバイスに限定されます | オンプレミス、リモート、クラウドを問わず、すべてのエンドポイントにわたる継続的かつリアルタイムな可視性 |
| 統合 | 単独で動作し、他のツールとの連携は最小限にとどまります | SIEM、SOAR、ID管理プラットフォーム、および脅威インテリジェンスフィードとシームレスに連携します |
| 拡張性 | 大規模で分散した環境では、しばしば課題に直面します | ハイブリッド環境やリモートファースト環境において、数千のエンドポイントにわたる拡張性を考慮して設計されています |
| 適応力 | 静的なものであり、効果を維持するには頻繁な更新が必要です | 動的であり、AIとテレメトリを活用して脅威の状況に応じて進化します |
| ユーザー体験への影響 | デバイスの動作が遅くなったり、業務の流れが妨げられたりする可能性があります | 保護機能を維持しつつ、性能を最適化するように設計されています |
この比較から明らかなように、AEPは単なるアップグレードではなく、組織の防御、検知、対応のあり方そのものの転換なのです。
AEPに沿ったプラットフォームを選ぶ際に考慮すべき点
AEPに対応したツールを選ぶことは、単に機能のチェックリストを埋めることではなく、組織のセキュリティ目標、IT環境、そして運用上の実情に沿った戦略を実行することです。 適切な解決策とは、チームが単に傍観するだけでなく、自信を持って行動できるよう後押しするものでなければなりません。
以下に、AEPに対する現代的なアプローチを構成する7つの中核的な機能と、それをサポートするプラットフォームに求められる要件をご紹介します：
- リアルタイムの可視性： そのプラットフォームは、リモートデバイスやクラウドベースのデバイスを含むすべてのエンドポイントにわたって、継続的な監視を提供していますか？
可視性の欠如は、エンドポイントを危険にさらし、対応の遅れを招く恐れがあります。 脅威が深刻化する前にそれを検知するには、リアルタイムのテレメトリが不可欠です。 - 包括的なカバー範囲： そのプラットフォームは、オペレーティングシステムや設置場所に関係なく、すべてのエンドポイントを検出・保護することができますか？
検出範囲が限られていると、死角が生じます。 効果的なエンドポイント保護には、全範囲にわたるカバーが不可欠です。 - シグネチャを超えたインテリジェンス： 行動分析や脅威インテリジェンスを活用して、ゼロデイ脅威、ファイルレスマルウェア、スクリプトベースの攻撃を検知し、 脅威ハンティングを支援していますか？
現代の脅威は、シグネチャベースの防御を迂回します。 先手を打つためには、積極的な検知とより賢明な優先順位付けが鍵となります。 - シームレスな統合： 既存のツール（SIEM、SOAR、Defender）と連携し、分析を充実させ、ワークフローを自動化できますか？
ツール間の連携が取れていないと、対応が遅れてしまいます。 統合により、状況把握が深まり、業務が効率化されます。 - 拡張性： ハイブリッド環境全体で数千のエンドポイントに対応できますか？
エンドポイントセキュリティソリューションは、組織の成長に合わせて拡張できるものであるべきです。 スケーラビリティにより、拡大するネットワーク全体で一貫した保護が確保されます。 - 自動化とプレイブック： プレイブックの作成や対応プロセスの効率化に向けた、ローコードおよびノーコードによる自動化に対応していますか？
自動化により手作業の負担 が軽減され、技術に精通したスタッフだけでなく、より幅広い人材がセキュリティ運用に参加できるようになります。 - 統合プラットフォーム： それは一貫性のあるソリューションなのでしょうか、それとも複数のベンダーのツールをつなぎ合わせた寄せ集めなのでしょうか？
互換性のないソリューションは、カバー範囲の不統一やユーザーの不満を招きます。 統合プラットフォームにより、管理が簡素化され、手間が軽減されます。
可視性、網羅性、そして自動化は基礎となる要素ですが、それらが最終目標というわけではありません。 どんなに機能が充実したプラットフォームであっても、洞察を行動につなげられなければ、その真価を発揮できないことがあります。
AEPの真価は、お客様の環境全体において、リアルタイムかつ大規模に、いかにスマートかつ確実に稼働できるかにあります。
結局のところ、最良のAEP戦略とは、単にその内容だけでなく、それによって何が可能になるかという点にこそ意義があるのです。 エンドポイントを監視するだけでなく、チームが果断に行動し、迅速に対応し、脅威の一歩先を行くことができるようなソリューションをお選びください。
Tanium AEM（ ）は、単にAEPをサポートするだけでなく、よりインテリジェントでスケーラブル、かつ自律的なアプローチによって、AEPの概念そのものを再定義します。
