ソフトバンクC&S、機械学習でIoT機器の異常を検知「ZingBox」
ソフトバンクコマース&サービスは、IoTデバイス状態を可視化する米ZingBox製ソリューションを、2月10日より提供開始する。
「ZingBox」は、制御システムや医療機器、監視カメラなど、IoT機器の通信状況を可視化し、異常を検知するソリューション。
機械学習により、デバイス固有の特徴や動作を100以上のIoT要素から自動的に学習。カテゴリーやデバイス情報、メーカー情報などを可視化。デバイスごとの正常動作を学習し、本来の動作との差異から異常を検知できるという。
個別にポリシーを適用でき、パロアルトネットワークスやフォーティネットジャパンなどのファイアウォールと連携し、不正通信をブロックすることも可能。
仮想ソフトウェアとして提供。デバイスに対するエージェント導入は不要で、既存のIoTデバイスなどにも利用できる。
(Security NEXT - 2017/01/24 )
ツイート
関連リンク
PR
関連記事
管理甘い「家庭用IoT機器」、犯罪の踏み台に - 官民連携で対策へ
「Firefox 153」など公開、脆弱性を修正 - ESR版は重要度「クリティカル」
Oracle、四半期定例パッチを公開 - のべ1449件の修正実施
「Chrome」にアップデート - 「高」脆弱性12件に対処
Perl向けX.509証明書処理モジュールに脆弱性 - 更新版で修正
「WordPress」「Langflow」の脆弱性悪用に警戒を - 米当局が注意喚起
Adobe、アドバイザリ12件で脆弱性89件に対応
2017年以前のFeliCa一部ICチップに脆弱性 - 漏洩や改ざんのおそれ
「WordPress」に複数の脆弱性 - 連鎖でRCEのおそれ
Node.js向け解凍ライブラリにDoS脆弱性 - ディスク枯渇のおそれ
