IoT 時代のデータ セキュリティとプライバシーへの取り組み – PromptCloud

データの組み込みは、あらゆるビジネスに不可欠な要素になっています。 現在、84 億を超える IoT デバイスが接続され、稼働しています。 効率を最大化し、競争上の優位性を獲得することが、この驚異的な採用の主な理由です。 これらの数字は、IoT の影響と影響が今後数年間で増加するだけであることを明確に示しています。

ただし、同じテクノロジーによってデータ量が大幅に増加しました。 セキュリティとプライバシーの観点から、この膨大な量のデータを管理するのは難しいようです。 ビジネス リーダーは、これを IoT 時代のマイナス面と見なしています。 データの盗難や侵害の憂慮すべき事例と相まって、IoT データ専用の強力なセキュリティ対策を使用して、組織データの整合性と機密性を維持することがミッション クリティカルになります。 そうでなければ、Target が 2013 年のデータ漏えい事件で米国の 47 州に1,850 万ドルを支払った和解のような大失敗が、より日常的に発生することになるでしょう。

今日は、IoT アーキテクチャの重要な構成要素を確認し、IoT ビジネスを悩ませている問題の調査に移ります。 次に、IoT データに関するプライバシーとセキュリティの課題に取り組む 6 つの方法を見ていきます。

IoT アーキテクチャには何が含まれていますか?

ビジネスは、セキュリティとプライバシーの問題を理解するために IoT アーキテクチャを理解する必要があります。 企業内のこのようなアーキテクチャは、さまざまなコンポーネントで構成されています。 ただし、それらはすべて次の 3 つに帰着します。

1. WSNまたはワイヤレスセンサーネットワーク

WSN は、1 つのプロセスを実行するために分散された一連のセンサーです。 このプロセスには、通常、パケットでのデータの送受信が含まれます。 データ パケットは、配信間隔中にローカル処理、変換、保存、およびその他の手順を実行します。

2.IoTデータゲートウェイ

IoT アーキテクチャのゲートウェイは、データを取得して処理し、ストレージに転送します。 このゲートウェイは、管理およびセキュリティ サービスが非常に必要とされる中心です。

3.保管

ストレージは、データが収集される場所です。 データ分析およびプレゼンテーション アプリケーションは、このコンポーネントの一部です。 これらのアプリケーションは、収集されたデータをビジネスに有用かつ適用可能なものにします。

IoT でビジネスを悩ませているセキュリティの問題は何ですか?

最新の IoT アーキテクチャには、さまざまなセキュリティとプライバシーのリスクがあります。 主なデータ セキュリティの課題は次のとおりです。

1.侵害と攻撃

ハッカーは、IoT ネットワークへの侵入を試みることができます。 これにより、企業のデータとネットワーク機能を完全に制御できます。 企業は常にこの攻撃防止の課題に直面しています。 侵入は評判とお金を引き起こす可能性があります。 企業は、重要なデータを失うという脅威を感じており、IoT を最大限に活用することができません。

2. なりすましまたはなりすまし

IoT システムでは、アクセスを提供するために人が物理的に存在する必要はありません。 ネットワークには、複数のマシン間の相互作用が含まれます。

そのため、許可されていない人物が他人になりすましてシステムを攻撃する可能性があります。 ビジネス リーダーは、このような攻撃を数回受けています。 たとえば、DNS プロバイダーであるDynは、2016 年に IT システムでサイバー攻撃に直面し、北米とヨーロッパ全体で大規模なダウンタイムが発生しました。

3. 非効率的な暗号管理

ビジネス データの整合性は、暗号化テクノロジに依存します。 ただし、これは 1 回限りの作業ではありません。 暗号化には定期的な管理プロセスが必要です。 そうしないと、IoT システムが攻撃に対して脆弱になります。

ハッカーはストレージに侵入してデータを盗むことができます。 多くの企業は、セキュリティ上の脅威につながる信頼性の低い暗号化管理に悩まされています。

4. 不正なデータ保管資産

ビジネスと IoT を融合させることは、すべての企業にとって簡単なことではありません。 ほとんどの企業のリーダーは、テクノロジに関する包括的な知識を持っていません。 これにより、不正な資産蓄積のリスクが高まります。

企業は、信頼性が低く、保護されていないデータ ストレージ資産に閉じ込められることはありません。 IoT ネットワークの安全でないチャネルと収集コンポーネントにより、内部および外部の侵害に対してオープンになります。

5. バックグラウンドでの悪意のある活動

IoT アーキテクチャの背後には膨大な量のデータが隠されています。 これにより、企業内で悪意のある活動が発生する可能性があります。 バックグラウンドで実行されるこれらのアクティビティを手動で予測したり通知したりすることはできません。

従来のファイアウォールでさえ、この種の活動を予測することはできません。 許可されていない人がプロセスに違反して実行する可能性があり、詐欺や評判の低下という点で会社の損失につながります。

IoT のデータ セキュリティとプライバシーの課題にどのように取り組むか?

IoT インフラストラクチャで採用する必要がある 6 つの重要なセキュリティ テクノロジがあります。

1. ネットワークセキュリティ

企業では、ネットワーク セキュリティが一般的です。 ただし、IoT では、この部門に包括的でより堅牢なセキュリティが必要です。 企業は、ネットワークの通信規格と制限された機能を克服する必要があります。

ネットワーク セキュリティの複雑さに対処するために、企業は従来のマルウェア対策とウイルス対策の機能を侵入保護システムと組み合わせることができます。 Cisco、Bayshore Networks、Senrio などのいくつかのベンダーがこの分野で取り組んでいます。 彼らは、従来のネットワーク セキュリティ システムに加えて、侵入検知、ファイアウォール、およびその他のシステムをインストールします。 これにより、ネットワーク侵害の脅威が排除されます。

2. 暗号鍵

暗号鍵には、秘密鍵と公開鍵の両方を含めることができます。 PKI または秘密/公開キーを使用すると、IoT デバイスの生成からインストールまでのセキュリティが保証されます。 キーにより、企業はデバイスの生成と配布を完全に安全にすることができます。

同様に、データを安全にロードしてシステムを管理するのにも役立ちます。 PKI の利用は、デジタル証明書を IoT デバイスに提供するようなものです。 アクティベーションとインストールは、許可された人だけが行うことができます。 HPE、Gemalto、DigiCert、Symantec などのベンダーがこの方向に取り組んでいます。

3.マネージド暗号化

ビジネスは、暗号化の標準アルゴリズムから始めて、アクセスに関してデータを安全かつプライベートにすることができます。 貴重な情報は、ハッカーやデータ盗聴者から保護されたストレージで安全に保管されます。

さまざまなハードウェアとプロファイルが機能している大企業にとって、データの暗号化は困難に思える場合があります。 これらの企業は、暗号化キーのライフサイクルにより重点を置く必要があります。 徹底した承認された管理プロセスが必要です。

Cisco、Lynx Software、Entrust Datacard、その他のベンダーなどの専門的な暗号化サービス会社は、暗号化の管理を実現するのに役立ちます。

4. 安全な認証

安全な認証により、システムとデータへの権限のあるアクセスが可能になります。 複数のユーザーが、パスワードまたは PIN を使用して、同じネットワーク上の異なるデータ セットにアクセスできます。 この部門では、二重要素認証の方が堅牢です。

複数のマシンが接続され、相互に対話して、デバイスへのアクセス権限を提供します。 企業は物理的な認証から前進し、マシンベースのシステムで効率を得ることができます。 それも、セキュリティとプライバシーを損なうことなく。

Covisint、Baimos Technologies、Device Authority などのベンダーは、この方向でビジネスを支援しています。

5. API セキュリティ

API セキュリティは、承認された開発者、アプリケーション、およびデバイスのみが API とやり取りできるようにするために必要です。 この部門のセキュリティ対策により、企業はデータにアクセスする前にすべての動きを承認できます。

バックエンドとアプリケーションのデータ フローは、安全なデジタル ドキュメントを使用してアクションを承認します。 これは、潜在的な攻撃や脅威からデータを保護するための予防措置です。 Akana、MuleSoft、CA Technologies、WS02 などの企業が API セキュリティ ソリューションを提供しています。

6. 分析における AI

企業は膨大な量のデータを収集する必要があります。 次に、実用的なレポートを提供するために、それを集約、監視、正規化します。 これらの手順は、常に手動のセキュリティ エラーの問題に直面します。 ただし、AI と機械学習を組み込むことで、ビッグデータ分析を高度化することができます。

IoT の AI ソリューションは、セキュリティ脅威の予測可能性を向上させます。 バックエンド データを継続的に監視し、脅威が発生した場合に報告できます。 機械学習は時間とともに進化します。 最終的には、従来の手法では不可能だった侵入を検出できるようになります。

このようなソリューションのベンダーを使用すると、侵入の脅威を特定できます。 その中には、Cisco、SAP、Indegy、Senrio などがあります。

サインオフするには

セキュリティとプライバシーの脅威は、IoT の革新的なテクノロジーを推進しています。 ソリューション プロバイダーは、企業のセキュリティ ニーズに対応しています。 しかし、企業は常に基本的なセキュリティ ソリューションから始める必要があります。 その後、IoT プロトコルと標準に従ってセキュリティ アプローチを改善できます。

ソリューションを展開する前に、セキュリティ インシデントが発生するのを待たないでください。 データ セキュリティの観点から認識し、責任を持ち、事前に行動を起こします。 シンプルなソリューションと複雑なソリューションを組み合わせて、広大なネットワークを管理および維持します。 セキュリティとプライバシーは、エンド ツー エンドのアプローチがすべてです。 ネットワーク保護は不可欠であり、暗号化には管理が必要であり、分析には侵入検知を強化する必要があります。

ビジネスは、IoT とそれが提供するメリットに依存しています。 したがって、これらのテクノロジーを回避できます。 セキュリティの課題に直面することは、今日の市場で競争し、生き残るための唯一の方法です。 したがって、機密データをサイバー攻撃、ハッキング、およびその他の内部および外部の脅威から保護するようにしてください. ビジネスのスムーズな機能を妨げないようにしてください。