AI + リアルタイム監視技術が公共サービスを改善する10の方法

石油やガスの価格変動、運用コストの増加、サイバー/物理的な脅威の増大により、公益事業会社はセキュリティ戦略を大幅に強化する必要に迫られています。さらに、COVID-19の流行は公共事業部門にも大きな課題をもたらしました。業界の見通しに不確実性をもたらすだけでなく、実務家は迅速に変化する方法を考える必要に迫られました。今日、数十年前に設計されたオンサイトおよびリモートロケーションのセキュリティ システムは、増え続けるサイバーおよび物理的なセキュリティの脅威に対処できなくなっています。

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ネットワークと無力なものを完全に統合するために迅速に行動する

数十年前から使用されている産業用制御システム (ICS) では、世界中の公共事業体が数百万もの前例のない脅威から適切に保護することは依然として不可能です。化学、電気、食品・飲料、天然ガス、医療、石油、運輸、水道など、さまざまな重要なインフラ産業は現在、運用環境を保護するために、ICS アプリケーションとデジタル分離および物理的なセキュリティ メカニズムに頼るしかありません。従来、ICS は信頼性と稼働時間に重点を置いて設計されており、遠隔地のリアルタイム監視はあまり重視されていませんでした。

確かなのは、今こそサイバーセキュリティと物理セキュリティのギャップを埋めなければならないということです。 ICS は、あらゆる新たな脅威の表面を保護するには不十分であり、オンサイトとリモート ロケーションの両方でリアルタイム監視システムに完全に統合されていません。 Dragos の 2017 年産業制御脆弱性レポートによると、ICS 関連の脆弱性の 63% は現場での運用制御機能の喪失につながる可能性があり、脆弱性の 71% は運用ビューを即座に混乱させたりブロックしたりする可能性があります。

このため、さまざまな新興公共事業体が、AI 主導のサイバーセキュリティと物理セキュリティを統合プラットフォームに統合し始めており、この進化する歴史的問題を革新的な手段で克服したいと考えています。公益事業会社は、業務で使用するすべての機械やデバイスが安全性の新たな境界となることを認識する必要があります。

エンドポイントと脅威の表面をリアルタイムで監視することで、既存のネットワーク/物理セキュリティ システムの運用、調整、さらには再構築を確実に行うために使用できる貴重なデータが提供されます。次の図は、デロイトの「2030年電力市場調査：エネルギー業界の新たな展望」レポートからの抜粋です。このレポートでは、電力会社が運用プラットフォームと関連するセキュリティ方法を更新して、運用パフォーマンスが顧客の期待に応えられるようにする方法を説明しています。

公益事業会社は、新たな現場や施設の場所に移転する際に、サイバーセキュリティと物理セキュリティを統合する必要がある。

——デロイトの「電力市場調査2030：エネルギー業界の新たな展望」レポート

AIとリアルタイム監視技術が公共施設を守る10の方法

サイバーセキュリティと物理セキュリティをリアルタイム監視ソリューションにうまく統合することで、公益事業会社は顧客へのサービスを向上させ、より一貫した運用安定性を実現し、計画外のダウンタイムを回避できるようになります。各エンドポイントと脅威対象領域を強力に保護することで、短期的には運用の安定性を確保できるだけでなく、長期的には顧客の信頼を獲得できます。これら両方の目標を達成するには、リアルタイム監視技術が大きな役割を果たすことが期待されています。

リアルタイム監視技術が公共施設を保護する 10 の方法は次のとおりです。

• 施設、機械、資産へのすべてのアクセス要求をリアルタイムで監視し、侵入、破壊行為、盗難を防止します。ネットワーク全体にリアルタイム監視メカニズムを構築することで、公共事業体は現在のシステムにセキュリティ上の抜け穴、意図的な破壊、盗難の可能性があるかどうかを 1 秒以内に知ることができます。物理資産が侵害された場合、管理者はリアルタイムのアラートを受信し、脅威の対象領域をロックダウンし、数秒以内に攻撃経路をブロックして、最終的にユーティリティの遠隔施設への損害やサイバー攻撃の可能性を防ぎます。
• 初めて、公益事業会社は、いつでもあらゆる施設の場所/機器への最小限のアクセス権限を確保できるようになります。リアルタイム監視とアクセス制御ソリューションの組み合わせにより、IT チームと情報セキュリティ チームに強力な柔軟性がもたらされ、初めてあらゆるレベルのユーザーに特定のアクセス権を付与できるようになります。
• どの施設、サイト、機械、リモート機器が適切に機能しているか、また、状態に基づいてメンテナンス、更新、修理が必要なものを把握します。設定により、リアルタイム監視を使用してマシンやリモート デバイスからステータス データを収集し、これらのターゲットを脅威対象として保護できます。マッキンゼーの最近の調査レポート「AI を活用してスマート化 - ドイツとその産業部門への予想される影響」では、遠隔地の機械や設備の動作状況をリアルタイムで把握することで、IT チームと施設運用チームの作業時間を年間数千時間節約できると指摘しています。下の図を参照してください。

マッキンゼーは最近、「人工知能によるスマート化：ドイツとその産業部門への予想される影響」と題する調査レポートを発表しました。

• AI（具体的には教師なし機械学習アルゴリズム）と組み合わせたリアルタイム監視により、リモートマシンやデバイスのアクセス動作を「学習」し、これを使用して盗難や破壊行為の可能性を判断できます。リアルタイムのデータ/分析と機械学習モデルを組み合わせることで、どの種類の機械や機器が最も盗難や破壊の被害を受けやすいかを予測できるようになります。これらの予測的洞察を活用することで、公益事業会社は資産を保護するためのより強力な抑止戦略を開始できます。 AI、リアルタイム監視、物理監視からの継続的なデータを組み合わせることで、誤報の可能性を減らし、監視チームの作業効率を向上させることもできます。
• 遠隔地のビデオとリアルタイム監視を組み合わせることで、遠隔地のネットワークと物理的なセキュリティを 360 度で把握できます。公共事業の安全メカニズムの将来はデジタル化にあり、その中核となる原動力は、リアルタイムで監視し、各遠隔地の正確なリアルタイム ビューを確立する能力です。
• 公益事業部門のすべてのセキュリティ システムと戦略は、単なるアドオンではなく、デバイス、場所、ネットワーク セキュリティの全体システムの不可欠な部分として考慮する必要があります。この方法でのみ、リアルタイムの監視が可能になります。ユーティリティ ネットワーク全体のエンドポイントと脅威対象領域を保護するには、施設、場所、システムを管理することから始まります。合併完了後、ネットワークと物理的なセキュリティをさらに強化するために、拠点ごとに独立したセキュリティポリシーを展開する必要があります。
• AI と機械学習は、複数のセキュリティ技術を共通の目標に統合することで、位置情報インテリジェンスと状況認識の新しい時代を切り開きます。公益事業会社は、すべての部門とチームにわたって物理セキュリティ システムとサイバーセキュリティ システムを拡張する方法を早急に検討し始める必要があります。機械学習テクノロジーは、各ユーザーが各システムまたは物理的な場所に対して実際に行ったアクセスアクションに基づいてリアルタイムで作成および更新されるリスクスコアを通じて、定量化可能な信頼を提供できます。リスク スコアリングを使用すると、信頼コンテキストを定量化し、現在利用可能なリソースの量を正確に定義できます。
• 機械学習を活用し、ユーザーの行動パターン、コンテキスト、デバイスを通じて、場所やシステム全体のアクセス パターンを継続的に学習し、認証情報の不正使用攻撃を排除します。ユーザーの行動パターン、安全なシステムにアクセスする具体的なコンテキスト、デバイスの使用方法を追跡して、セキュリティを強化し、顧客エクスペリエンスを向上させるよう努めます。高度な機械学習アルゴリズムでは、特定のユーザーがアクセスする必要があるシステムや物理的な場所、アクセスに通常どのくらいの時間がかかるかなどの定量的な指標を定義することもできます。
• 機械学習技術を使用して、リスク スコアと安全性分析の結論をリアルタイムで生成し、それに応じて公共事業の安全ネットワークを調整します。リアルタイム監視は、個々のセキュリティ ネットワークを最適化し、ユーティリティ ネットワーク全体にわたって対応するのにも役立ちます。リアルタイムの受信データにより、トラブルシューティングの結果を正確にフィルタリングし、遠隔地で頻繁に発生する誤検知を減らすことができます。
• リアルタイムの監視データと機械学習を組み合わせることで、新入社員のリスクスコアリングを高速化し、アクセス権を明確に定義して、新入社員のオンボーディング プロセスを簡素化できます。 AI ソリューションはリスク スコアリングに基づいて時間の経過とともに改善し続け、新しい従業員がすぐに業務に慣れて必要なアクセス権を取得できるように支援し、作業効率を向上させます。継続的なリアルタイム データ ストリームを使用して予測モデルを作成し、トレーニングすると、あらゆる種類の施設、機械、装置をカバーするリアルタイム監視メカニズムと組み合わせることで、より正確なリスク スコアを導き出すことができます。これらすべてにより、新入社員のオンボーディングがスピードアップするだけでなく、必須ではない人員と特定のシステムとの接触が厳しく制限されます。