データ侵害の原因や、コストを増減させる要因を理解することで、侵害に対する備えを強化できます。IBMとPonemon Instituteによる新しい調査では、実際にデータ侵害に直面した604の組織と3,556人のサイバーセキュリティーおよびビジネス・リーダーが、経験から得た洞察を報告しています。実例を挙げながら、リスクを軽減する方法について専門家が提言します。

情報の把握

データ侵害の40％は、複数の環境にまたがって保存されたデータに関連していました。侵害されたデータがパブリッククラウドに保存されていた場合、平均侵害コストは517万米ドルと最も高くなりました。

IBM® Guardiumソフトウェアなどの革新的なテクノロジーを活用して、ハイブリッドクラウド全体でシャドー・データを発見し、機密情報を保護することで、データ・セキュリティー・プログラムを強化できます。IBM Verifyは、顧客と従業員のIDおよびアクセス管理（IAM）の両方に、AIを活用した詳細なコンテキストを提供します。

また、IDとセキュリティーの専門家と協力して作業を効率化し、ハイブリッドクラウド環境全体でソリューションの定義と管理、ガバナンス・ワークフローの変革、コンプライアンスの実証ができるようになります。

AIと自動化で予防戦略を強化

組織全体での生成AIモデルやサード・パーティー・アプリケーションの導入 、モノのインターネット（IoT）デバイスやSaaSアプリケーションの継続的な利用により 、攻撃対象領域が拡大し、セキュリティー・チームにプレッシャーを 与えています。

攻撃対象領域の管理、レッドチーム化、態勢管理の分野など、セキュリティーの予防戦略を支援するAIと自動化を採用することが重要です。これらのソリューションは、フルマネージド・セキュリティー・サービスを通じて導入できます。

セキュリティー対策にAIと自動化を採用した組織は、 侵害のコスト削減に最大の効果を発揮し、これらのテクノロジーを導入しなかった組織と比較して平均222万米ドルを節約しました。

セキュリティー・ファーストの手法で生成AIを導入

組織は生成AIを急速に推し進めていますが、生成AIの取り組みのうち保護されているのはわずか24％です。セキュリティー対策が不十分の場合、データやデータ・モデルが侵害される恐れがあり、生成AIプロジェクトが意図するメリットを損なう可能性があります。

生成AIの採用が拡大し続けるなかで、組織はAIガバナンスを確立するとともに、生成AIのデータ、モデル、使用を保護するためのIBMのフレームワークをご確認ください。IBM Guardium Data Protectionは、AIモデルを強化するベクトル・データベースにデータ・セキュリティーを拡張できます。機密性の高いAI学習データを保護し、AIの誤用やデータ漏えいの可視性を高めることができます。一方、組織はIBMのデータおよびAIセキュリティー・サービスの活用により、安全に刷新、適応して、競争力を維持できます。

インシデント対応トレーニングのレベル・アップ

今年の調査では、平均侵害コストの増加の75％は、事業損失のコストと侵害後の対応業務のコストによるものでした。教訓として、侵害後の対応に備えて投資することで、データ侵害のコストを大幅に削減できます。

組織は、IBM X-Force Cyber Range危機対応シミュレーション演習に参加することで、侵害対応の知識を深めることができます。このような演習には、セキュリティー・チームだけでなく、ビジネス・リーダーも参加できるため、組織全体で侵害を検知、封じ込め、対応する能力を強化できます。IBM X-Forceインシデント対応サービスでは、準備、検出、対応、復旧を専門とする経験豊富な脅威ハンター、対応者、調査員のチームを活用することもできます。