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

PR

関連記事

開発プラットフォーム「GitLab」、脆弱性13件を修正
「MongoDB Server」に24件の脆弱性 - 「クリティカル」も
「Apache Kyuubi」に3件の脆弱性 - 修正版が公開
「pgAdmin 4」に深刻な脆弱性 - 前回修正の不備も
「SolarWinds WHD」に複数脆弱性 - SAML認証回避のおそれも
「OpenAM」に深刻な脆弱性 - アップデートを公開
「PHP」に複数の脆弱性 - セキュリティリリースを公開
「TrendAI Vision One」に深刻な脆弱性 - 2025年に修正済み
「Ruby on Rails」に深刻な脆弱性「KindaRails2Shell」
「Adobe Campaign Classic」に悪用リスク高い脆弱性 - 早急に更新を