ブラウザのセキュリティ上の脆弱性を解消する：AIがもたらす隠れたサイバーセキュリティリスク
AIツールによって、ネットワークでは検知できないセキュリティ上の脆弱性が生じてしまいました。
Skyhigh Security のディスティンギッシュド・エンジニアであるトニー・フラム氏が、ブラウザのセキュリティ上の脆弱性がどこに起因するのかを詳しく解説し、その解消に向けて各チームが採用している3つのアーキテクチャを比較し、セッション中の制御機能をライブで実演する様子をご覧ください。
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セキュリティ上の脆弱性は、ブラウザのセッション内に潜んでいる
生成AIや最新のメッセージングプラットフォームにより、データリスクはブラウザセッションへと移行しました。そこでは、ユーザーの操作が従来のネットワーク制御の及ばない範囲で行われています。ChatGPT、Microsoft Copilot、Google Gemini、およびMicrosoft Teams Webなどのツールは、従来のネットワークセキュリティインフラの検査層の下で動作する永続的なブラウザ接続を利用しています。ファイアウォールはこの接続を検知しますが、従来のネットワーク制御では、承認されたブラウザセッション内で発生するユーザーアクティビティを可視化することができません。
企業のブラウザ戦略は、いずれ同じ壁にぶつかります。それは、「導入の複雑さにチームを疲弊させることなく、いかにして真のセキュリティカバレッジを実現するか」という課題です。本セッションでは、このギャップを埋めるためにセキュリティ責任者が採用している3つのアーキテクチャ的アプローチを、データに基づいて検証します。その中には、よく知られたトレードオフを伴う2つの従来の方法と、摩擦を生じさせることなく完全なカバレッジを実現する、新しく開発された専用アプローチが含まれます。
エンタープライズブラウザ
セッション内の詳細な可視性とポリシー制御を実現する、専用に設計されたブラウザ。
VDIとRBI
ブラウザを介した脅威がエンドポイントに到達するのを防ぐために設計されたセッション分離インフラストラクチャ。
セキュアブラウザの制御機能
ブラウザを置き換えたり、エンドポイントエージェントを追加したりすることなく、セッション内の制御を強制する新しいアプローチです。
このセッションの内容
「ブラウザのユーザー操作」というカテゴリの明確な定義――そして、WebSocketsやエンドツーエンド暗号化といったアーキテクチャの変化により、従来のツールではこれらを捕捉できなくなってしまう理由。
BYODや外部委託業者の対象範囲、管理の複雑さなど、7つの主要な側面を横断的に比較評価するフレームワークであり、社内の議論の指針となります。
当社の導入基準から抽出した、次のセキュリティベンダーとの打ち合わせで取り上げるべき6つの重要な評価項目です。
インライン・セッション制御の実際の動作を示すデモ：
司会者をご紹介します
Skyhigh Securityディスティングイッシュト・エンジニア。2005年にマカフィーに入社し、Secure Web Gateway、Cloud Access Security Broker 、Data Loss Prevention 技術を専門とするセキュリティ業界で20年以上の経験を持つ。