VentureBeat 2023/8/23 07:20:00(JST)
マルチクラウドテックスタックの利点を得るために、マイクロセグメンテーションは将来の成長を保護するために必要不可欠です。マルチクラウド構成でのマイクロセグメンテーションの成功は、ゼロトラストイニシアチブの成否に関わっています。マイクロセグメンテーションは、ネットワーク環境を細分化し、セキュリティポリシーを厳密に適用することで、侵害時の被害範囲を最小限に抑えることを目指しています。
マイクロセグメンテーションはゼロトラストの主要な要素の一つであり、大規模で複雑なマルチクラウドおよびハイブリッドクラウドインフラストラクチャの構成では課題となっています。AIと機械学習（ML）の活用により、マイクロセグメンテーションの展開と使用が大幅に改善される可能性があります。
マイクロセグメンテーションは、アクセスポリシーの手動定義やネットワーク環境の可視化など、多くの課題を抱えています。AIとMLの活用により、ポリシー管理の手間を減らし、変更前のポリシーのシミュレーションや潜在的な問題の特定など、実装の自動化が可能となります。
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“マイクロセグメンテーションの実装にはさまざまな課題がありますが、AIとMLの活用により、ポリシー管理やリアルタイムの可視化、自律的な発見とセグメンテーションなどの領域で高い精度とスピードを実現できます。また、AIによる異常検知や自動応答により、セキュリティインシデントへの対応時間を短縮し、チームの協力とワークフローの自動化を促進します。
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“マイクロセグメンテーションはゼロトラストアーキテクチャに不可欠ですが、スケーリングは困難です。AIとMLは、ポリシー管理の自動化、リアルタイムの洞察の提供、自律的な発見とセグメンテーションの実現など、マイクロセグメンテーションの強化と効率化に潜在的な可能性を秘めています。これにより、複雑なマルチクラウド環境でのセキュリティを向上させ、安全な成長を実現することができます。
(※本記事はAIによって自動的に要約されています。正確な情報は引用元の記事をご覧ください。)
(※画像はAIによって自動で生成されており、引用元とは関係ありません。)
引用元の記事：How AI brings greater accuracy, speed, and scale to microsegmentation.