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モバイルアイアンジャパン

技術文書

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モバイルを狙う未知の脅威を迅速に検出、機械学習ベースのセキュリティ対策とは

モバイルデバイスを狙う巧妙なサイバー攻撃には、クラウドベースのような従来のモバイル脅威防御(MTD)では対応できなくなりつつある。未知の脅威を迅速に検出し対処するため、次世代MTDに求められるものとは?

コンテンツ情報
公開日 2018/08/01 フォーマット PDF 種類

技術文書

ページ数・視聴時間 9ページ ファイルサイズ 1.01MB
要約
 かつては一匹狼的なハッカーが行っていたサイバー攻撃は、いまや高度な技術を持つサイバー犯罪ネットワークにより巧妙さを増している。従来のシグネチャやサンドボックスを使ったセキュリティ対策ではこうした攻撃に十分な対処ができないため、いま企業には高い順応性とスピードを備えたモバイル脅威防御(MTD)が求められている。

 そのMTDの一般的な手法がクラウドベースの脅威検出だが、デバイス上の脅威への対処が遅れたり、未知の脅威に弱かったりという弱点がある。そうした中で注目されているのが、ゼロデイ攻撃も迅速に検出し、管理者の負担軽減も実現する、機械学習ベースのMTDだ。

 統合エンドポイント管理(UEM)プラットフォームを通じて、機械学習ベースのMTDを展開することにより、UEMの基本的なセキュリティ機能を強化し、階層型のモバイルセキュリティを実現できる。本コンテンツでは、進化するモバイル攻撃のテクニック対する、機械学習ベースのMTDの有用性をさらに詳しく解説する。