CISOのための内部脅威再考ガイド
ホワイトペーパー
従業員やサービスアカウントからAIエージェントに至るまで、正当な活動の中に潜むリスクを検出するための、行動ベースのフレームワーク
インサイダーリスクは正当なアクセス権限の陰に潜み、数日や数週間にわたって徐々に蓄積され、現在では信頼された認証情報を保持するAIエージェントにまで及んでいるため、これを検知するには静的なルールではなく、行動のベースラインが必要となる。
「ポネモン・インサイダーリスクコスト2026年レポート」によると、インサイダーによるインシデントの是正には現在、平均1,950万ドルの費用がかかっており、その件数は近年2倍以上に増加している。信頼できる認証情報を持つAIエージェントが労働力に加わったことで、あらゆる行動が許可されているように見える状況では、静的なルールではリスクを見逃してしまう。
本ホワイトペーパーでは、最新の内部者リスク対策プログラムの枠組みをご紹介します。ユーザーおよびエンティティの行動分析（UEBA）やExabeamのエージェント行動分析（ABA）が、人間とAIエージェントをどのように評価するか、人事、法務、および事業部門のリーダーがどのように責任を分担するか、そしてベンダーや自社のチームにどのような質問をすべきかについて解説しています。
本ホワイトペーパーが解決のヒントとなる主な疑問点
- どの種類のインサイダーが最も多くのインシデントを引き起こしており、それぞれを通じてリスクはどのように侵入してくるのでしょうか？
- 個々の行動がすべて技術的には許容されている状況で、どのようにして危険な行動を見分ければよいのでしょうか？
- なぜ、短い相関分析期間では、数日、数週間、あるいは数か月にわたって蓄積されるインサイダーリスクを見逃してしまうのでしょうか？
- AIエージェントはどのようにインサイダーリスクを生み出すのか、またその行動の基準をどのように設定すればよいのか？
- インサイダー・リスク対策プログラムにおいて、人事部門、法務部門、および経営陣はどのような役割を果たすべきでしょうか？
- 複数年にわたるインサイダー・リスク対策計画にはどのような内容を盛り込むべきでしょうか。また、その価値を経営陣にどのように証明すればよいでしょうか。
Exabeamが行動分析をAIエージェントへと拡張する方法
エージェント行動分析（ABA）は、UEBAが人間に対して用いているのと同じ行動モデルをAIエージェントに適用します。ChatGPT、Google Gemini、GitHub Copilot、Claude Enterpriseなどのプラットフォームからのアクティビティを取り込み、各エージェントの正常な行動パターンを基準として設定し、エージェントの行動が基準から逸脱した瞬間に、コンテキスト情報を添えてチームにアラートを送信します。 ユーザー、サービスアカウント、マシン、エージェントはすべて、1つのリスクモデルの対象となります。
ホワイトペーパーをダウンロードして、従業員（人間およびデジタル）全員を対象としたインサイダー・リスク対策プログラムを構築しましょう。
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