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
「VMware Aria Operations」に複数脆弱性 - アップデートで修正
機械学習プラットフォーム「MLflow」に認証バイパスの脆弱性
「Chrome」のセキュリティアップデート - 脆弱性3件を解消
ウェブメール「Roundcube」の脆弱性2件が攻撃の標的に
米当局、脆弱性悪用リストに4件追加 - ランサム対策製品の脆弱性も
「Apache Tomcat」に複数脆弱性 - 1月の更新でいずれも修正済み
UIライブラリ「Swiper」に深刻な脆弱性 - 利用アプリは注意
「Microsoft Semantic Kernel」のPython SDKに深刻な脆弱性
広く利用されるVSCode拡張機能「Live Server」に脆弱性 - 未修正状態続く
OpenText製品向けID統合基盤「OTDS」に脆弱性 - 修正版を公開
