ヘルスケアのサイバーセキュリティ：AI強化型次世代ファイアウォール

医療機関は、サイバー脅威がますます高度化するにつれて、機密データの保護においてますます複雑な課題に直面しています。IBMによると、サイバー犯罪者は検出を回避する能力を向上させており、侵害されたログイン資格情報のような、より攻撃的でない戦術を用いることがよくあります。攻撃の数は驚くべきもので、例えばマイクロソフトは毎日6億件のサイバー攻撃をブロックしていると報告しています。さらに、人工知能（AI）は業界全体の生産性を向上させる一方で、ハッカーに強力な新しいツールも提供しています。

これらの進化する脅威に対抗するため、組織はAI強化型次世代ファイアウォール（NGFW）を全体的なセキュリティインフラストラクチャの重要なコンポーネントとして導入するケースが増えています。レッドハットのチーフアーキテクトであるヴィンス・ツグラネス氏は、AIの変革的な役割を次のように説明しています。「AIは次世代ファイアウォールの脳として機能し、以前の世代の静的でルールベースのロジックを超越します。この認識能力により、ファイアウォールはポリシーを強制するだけでなく、ネットワークトラフィックのニュアンスを理解し、将来の脅威を予測し、リアルタイムで防御を適応させることができます。」

なぜ従来のファイアウォールはヘルスケアで不十分なのか

従来のファイアウォールは、その単純な設計のため、今日の現代のサイバーセキュリティ環境では通常、不十分な保護しか提供しません。それらは、正面玄関でIDをチェックする一人の警備員に似ていますが、建物内に入った後の活動を監視する能力がありません。従来のファイアウォールは、IPアドレスやポート番号などの基本的なパラメータに基づいてオンライントラフィックを許可または拒否します。もしハッカーが許可されたポートを通じて病院の電子カルテ（EHR）システムにアクセスした場合、従来のファイアウォールは、その後に続く、重要な情報の持ち出しなどの疑わしい活動を検出できない可能性があります。

対照的に、NGFWはディープパケットインスペクションを利用して、オンライントラフィックの内容と発生源を分析します。EHRの例では、NGFWは、トラフィックがEpicやOracleなどの信頼されたアプリケーションから発信されている場合にのみ、特定のポートを通じてアクセスを許可するように構成できます。また、ユーザーが未承認のサードパーティアプリケーションにデータをアップロードするのを防ぐこともできます。セキュリティ強化に加えて、NGFWは、保護された医療情報（PHI）のアクセス制御を正確に監視し、暗号化されたトラフィック検査を実装して患者データが不正に持ち出されるのを防ぐことにより、HIPAA準拠の確保にも役立ちます。

次世代ファイアウォールの戦略的役割

NGFWは単独のソリューションではなく、包括的なプラットフォームベースのサイバーセキュリティ戦略における重要な要素です。専門家は、これらのファイアウォールが組織の内部システム全体に統合され、ネットワーク境界を越えて拡張されるべきだと強調しています。

ツグラネス氏は、この変化を強調し、セキュリティプロトコルが「アプリケーションレベルまで浸透する必要がある。それはホストベースのファイアウォールや侵入防止システムだけでは不十分だ。アプリケーションコンポーネント、コンテナ、機能間のトラフィック管理であり、これ以上きめ細かくすることはできない。」と述べています。シスコのクラウドおよびネットワークセキュリティ製品管理担当副社長であるリック・マイルズ氏は、NGFWが「分散型ファイアウォールソリューション」に進化すると予測し、「データセンターの端にあるボックスからクラウドにデプロイされたアプリケーションまで、あらゆるレイヤーでセキュリティを確保する必要性」を強調しています。

この分散型アプローチは、脅威を封じ込める上で不可欠です。例えば、放射線科のワークステーションがランサムウェアに感染し、攻撃者がこの脆弱性を悪用して病院ネットワークの他の部分にアクセスしようとした場合、マイクロセグメンテーションポリシーを持つ分散型ファイアウォールは、放射線科のワークロードを隔離することができます。これにより、ハッカーがEHRなどの他の重要なシステムに到達するのを防ぎます。

AI強化型ファイアウォール、アラート疲労、および人員配置の課題

NGFWとAIを組み合わせることで、組織のセキュリティ態勢が強化されるだけでなく、サイバーセキュリティ専門家の作業負荷を軽減するのにも役立ちます。Fortinet、Juniper Networks、Palo Alto Networks、Splunkなどの主要ベンダーが提供するAI搭載ツールは、トラフィックパターンを分析し、異常を特定し、疑わしいデータ転送の停止などの自動応答を、人間のアナリストよりもはるかに速く展開できます。

この種の自動反応は、ITチームの「アラート疲労」を防ぐ上で非常に重要です。エージェントAIは、単一ユーザーへのフィッシングメールのブロックなど、低リスクの問題を調査して対応できるため、人間の従業員はより複雑な組織全体の脅威に集中できます。AIはセキュリティ能力を大幅に強化しますが、ツグラネス氏は、組織の特定のセキュリティポリシーを定義する責任は常に人間にあると信じています。彼は、強化されたAIツールがプロトコルを実装する場合でも、「最終的には、何が起こっても会社の責任である」と指摘しています。

サイバー犯罪者はいかにAIを利用してセキュリティを迂回しているか

AI強化型NGFWの導入は、ますます高度化するハッキング技術に対抗するために不可欠となっています。サイバー犯罪者はAIを活用して、正当なアカウントを模倣する説得力のあるプロファイルを作成し、ファイアウォールによる侵入戦術の検出を困難にしています。ハッカーが攻撃を開発し展開する速度もAIによって加速されています。マッキンゼーは、2022年後半以降、フィッシング攻撃が驚異的な1200%急増したと報告しており、これはChatGPTのような生成AIツールの一般公開と同時期に発生しています。

マイルズ氏は、この新しい現実が、脆弱性への迅速な組織的対応を要求していると警告しています。「それは企業にリスクを軽減する新しい方法を考えさせる。この脅威の状況に適応し、組織が分散型エクスプロイトとパッチ適用を数ヶ月ではなく数秒で推進できるようにしよう」と彼は促しています。彼は「アプリケーション自体に直接分散型エクスプロイト保護をデプロイし、その攻撃経路を完全に排除しながらも、アプリケーションが機能することを可能にする」ことを構想しています。

最後に、ツグラネス氏はITプロフェッショナルに対し、NGFWは「設定して忘れる」ツールではないことを思い出させています。ログの継続的な監視、チームが問題を報告するためのフィードバックループの確立、およびポリシーの定期的な監査は、有効性、効率性、そして新しい脅威への継続的な適応を確保するために不可欠です。この積極的かつ継続的なプロセスは、動的なヘルスケア環境におけるセキュリティリスクを最小限に抑える上で不可欠です。