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
「PyTorch Lightning」に不正コード - 認証情報窃取のおそれ
「Spring Cloud Config」にパストラバーサルなど複数脆弱性
「Apache HTTP Server」に複数脆弱性 - 更新を呼びかけ
「Chrome 148」が公開、脆弱性127件を修正 - 「クリティカル」も複数
Palo Alto Networks製「PAN-OS」に深刻な脆弱性 - すでに悪用も
Linuxカーネルに権限昇格の脆弱性「Copy Fail」 - PoC公開済み
米当局、悪用リストに脆弱性3件を追加 - 最短で5月3日対応期限
「Firefox」にアップデート - 「クリティカル」脆弱性を解消
「cPanel」に深刻な脆弱性、悪用も - 修正や侵害有無の確認を
「NVIDIA FLARE SDK」に複数の脆弱性 - 認証回避やコード実行のおそれ
