統合脅威管理（UTM）は、複数の攻撃ベクトルを同時に利用するマルウェアの組み合わせによる複合型脅威への対応として、近年登場した。
UTMは防御を簡素化し、現在では多くの企業で導入されている。また、攻撃が増加しているストレージやバックアップシステムの保護にも役立つ。
ここでは、UTMにおける主要なトレンドをいくつか紹介する。
1. バックアップのセキュリティ不足
Continuity Softwareはバックアップシステムの脆弱性を明らかにし、こうした穴をふさぐ対策を講じてきた。
ContinuityのCTOであるDoron Pinhas氏によると、2019年後半から現在に至るまで、ストレージやバックアップシステムを特に標的とする新種のマルウェアやランサムウェアが登場している。バックアップにおける脆弱性には、次のようなものがある。
- パッチが適用されていないバックアップの脆弱性
- 管理用トランスポート、レプリケーション用トランスポート、バックアップ用トランスポートなどのデータフィードで、データ暗号化が実装されていない
- データの管理と、スナップショットやバックアップによるデータ保護に同じ役割を使うなど、職務分離が適切でない
- 文書化されておらず安全性も低いAPIおよびCLIのアクセス経路。ストレージデバイスの制御、データの持ち出し、ストレージのコンテンツやそのバックアップの改ざんを可能にするバックドアとなる
「組織はバックアップシステムのセキュリティ評価を始めている」とPinhas氏は述べた。
「その背景には、監査人からの圧力の高まりと、保険会社による必須要件がある」
2. クラウドセキュリティの不足
クラウドベンダーは、クラウドセキュリティの特定の側面を担っている。企業は、すべてをGoogle、AWS、Microsoftに任せることはできないと認識し始めている。
企業自身にも、クラウドに保存するデータを保護する責任がある。コストの増加も相まって、クラウドストレージの安全性を高めるため、企業はUTMなどのツールに投資している。
Veritas Technologiesによると、パブリッククラウドサービスプロバイダー（CSP）の利用に際し、94%の企業が当初の予想を上回るコストを負担した。報告書によれば、企業が割り当てられたクラウド予算を超過した額は平均43%に達している。
予算超過の理由の一つは、ストレージセキュリティに予想以上の費用をかける必要があったことだ。報告書では、回答者の99%が、クラウド上の資産の一部を保護する責任はCSPにあると考えていた。しかし実際には、クラウド上のデータとアプリケーションのセキュリティは組織が担い、クラウドのレジリエンスはCSPが担う。さらに89%が、クラウド環境へのランサムウェア攻撃を経験していた。
「今回の調査は、組織がクラウドから得ている大きなメリットを浮き彫りにすると同時に、購入者がCSPから実際に何を購入しているのかをより深く理解する必要性も明らかにしている」と、Veritasのデータコントロール・エバンジェリストであるSonya Duffin氏は述べた。
3. 連携の強化
クラウド、オンプレミス、さらに異なるクラウド上の複数のプロバイダーにまたがってシステムが分散しているため、検知と修復は決して容易ではない。
必要なのは、脆弱性を発見し、修正または例外措置を特定し、修復まで実行するエンドツーエンドのプロセスだ。しかし、言うは易く行うは難しい。異なるステークホルダーが連携し、各種ツールが相互に接続してアクションを調整できるようにする必要がある。
「セキュリティ担当者と修復を担う担当者（IT、開発、クラウド運用など）の連携を改善することが、組織のセキュリティ態勢をより包括的に把握し、生産性を高めるために必要だ」と、ServiceNowのセキュリティ製品担当バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャー、Lou Fiorello氏は述べた。
「これによりセキュリティチームは、システムやプロセスの重要な部分をより深く理解し、適切に保護できるようになる」
4. ツールの統合
これにより、ユーザーエクスペリエンス、管理、セキュリティ、ストレージ、仮想デスクトップおよびアプリケーション管理、分析、リモートサポートに対して統合ワークスペースのアプローチを実現するため、ツール間の連携が必要になったと、VMwareのEUC製品マーケティングディレクター、Aditya Kunduri氏は説明する。
“統合型のクラウド提供セキュリティは、UTM、統合エンドポイント管理（UEM）、クラウドWebセキュリティ、SASE、ゼロトラストネットワークアクセス、ファイアウォールと連携・補完し、あらゆる場所から任意のデバイスで安全にリモートワークできる環境を実現する」とKunduri氏は述べた。
5. AI／MLによる強化
ストレージとセキュリティの領域にまたがるUTMのもう一つの大きなトレンドは、人工知能（AI）と機械学習（ML）のエンジンを組み込み、自動化やリアルタイム処理を実現するとともに、意思決定を支援する迅速な洞察を提供することだ。
特定の基準に基づいて、あらかじめ設定した判断を下すようシステムを構成することさえ可能だ。これはセキュリティとストレージの世界で極めて重要となる。そして、こうした機能はすべて、セキュアアクセスサービスエッジ（SASE）というアプローチの傘下に徐々に収まりつつある。
「マルウェアのサンドボックス化、データ損失防止、UTM、ユーザーおよびエンティティの行動分析など、セキュリティサービスの拡張はSASEの不可欠な一部になる」と、Versa NetworksのCMO、Michael Wood氏は述べた。
「これらすべてのテクノロジーは、ML／AI技術の導入によって変革されつつある。SASEサービスは、利用されるエンドポイントデバイス上でAI／MLによって強化される」