ビジネスを守るために 2026 年に注目すべき 15 の新興サイバーセキュリティ技術
今日のデジタル世界では、サイバーセキュリティに対するリスクはかつてないほど高まっています。ランサムウェアの被害額は 2031 年までに年間 2,650 億ドルを超えると予測されており、世界中で 2 秒ごとにサイバー攻撃が発生しているため、企業はますます巧妙化する脅威に対する防御に躍起になっています。
2023 年にゼロデイエクスプロイトが 40% 増加したことからわかるように、これらの課題に直面すると、従来のサイバーセキュリティ対策は不十分であることが判明しています。さらに、AI を利用したサイバー攻撃、特にソーシャル エンジニアリング詐欺に使用されるディープフェイク攻撃が大幅に増加しています。 [1]
これらの進化する脅威はイノベーションの波を加速しており、世界のサイバーセキュリティ市場は 2032 年までに 5,620 億ドルを超え、CAGR 14.3% で成長すると予想されています。主要セグメントの中で、AI 主導のサイバーセキュリティ ソリューションは 23.6% という驚異的な速さで成長すると予想されており、クラウド セキュリティ市場は 17.3% の CAGR で拡大すると予想されています。 [2]
次のセクションでは、最も影響力のある新興サイバーセキュリティ技術に焦点を当て、それらがサイバー脅威との戦いをどのように再構築し、より安全な未来に向けて業界を推進しているかを探ります。
15.クラウド アクセス セキュリティ ブローカー (CASB)
クラウド アクセス セキュリティ ブローカーは、クラウド サービス ユーザーとプロバイダーの間の仲介者として機能し、セキュリティ ポリシーを適用し、クラウド アプリケーション全体でコンプライアンスを確保します。
それはどのように機能するのでしょうか？
CASB は、クラウドの使用状況、ユーザー アクティビティの追跡、およびファイル共有動作を包括的に可視化します。高度な分析と AI を使用して、アカウント ハイジャック、マルウェア、内部関係者の脅威などのクラウドネイティブの脅威を検出し、軽減します。機密データは、暗号化、トークン化、データ損失防止 (DLP) 技術によって保護されます。
CASB は、クラウド アクティビティを監視および管理することで、GDPR、HIPAA、PCI DSS などの規制基準への準拠も保証します。
企業によるクラウド サービスの導入が進むにつれ、CASB は重要なセキュリティ レイヤーとして機能し、Software as a Service (SaaS)、Infrastructure as a Service (IaaS)、および Platform as a Service (PaaS) への安全なアクセスと使用を保証します。 調査によると、CASB 市場は 2030 年までに 17.8% の CAGR で 255 億 6,000 万ドルに成長すると予想されています。 [3]
例
Microsoft Defender for Cloud Apps、McAfee の Skyhigh Security、パロ アルト ネットワークスの Prisma Access は、クラウド環境を保護するためのユーザー中心のデータ セキュリティと高度な脅威保護を重視した堅牢な CASB 機能を提供します。
14.脅威インテリジェンス プラットフォーム (TIP)
脅威インテリジェンス プラットフォームは、さまざまなソースから脅威インテリジェンスを収集、集約、分析、運用します。これらは企業にサイバー脅威に関する実用的な洞察を提供し、脆弱性の特定、リスクの軽減、全体的なセキュリティ体制の向上に役立ちます。 [4]
それはどのように機能するのでしょうか？
これらのプラットフォームは、脅威インテリジェンス データを一元管理し、既存のセキュリティ ツールと統合し、脅威の検出と対応プロセスを自動化することで、サイバーセキュリティにおける事前の情報に基づいた意思決定を可能にします。
具体的には、内部ソース (ログやアラートなど) と外部ソース (オープンソース フィードやダークウェブ監視など) からデータを収集します。その後、地理位置情報や既知の攻撃パターンなどのコンテキストを使用して生データを強化し、脅威の潜在的な影響を理解します。
これらのプラットフォームは、リスク スコアリングと機械学習モデルを使用して脅威を重大度別にランク付けし、セキュリティ チームが最も重要なリスクに集中できるようにします。また、悪意のある IP のブロックや影響を受けるシステムの隔離など、特定の脅威への対応を自動化し、インシデント対応時間を短縮します。
例
パロアルトネットワークスの AutoFocus は、クラウドベースの脅威インテリジェンス サービスを提供します。 ThreatConnect は、脅威インテリジェンスをセキュリティ オーケストレーションおよび自動化と統合し、運用を合理化します。 Anomali ThreatStream はハイブリッド展開に最適であり、Mandiant Advantage の無料の脅威インテリジェンス プラットフォームは最新の脅威データと洞察を提供します。
13.特権アクセス管理 (PAM)
PAM は、重要なシステムや機密データへの特権アクセスを保護、監視、管理するために設計および開発された包括的なサイバーセキュリティ ソリューションです。システムオペレーターや管理者が保有するアカウントを含む特権アカウントは、IT 環境への無制限のアクセスを許可できる昇格されたアクセス許可を持っています。これらのアカウントは攻撃者の主な標的となります。 [5]
それはどのように機能するのでしょうか？
PAM は、システム全体ですべての特権アカウントと認証情報を識別し、それらを暗号化された保管庫に安全に保存してハードコードされたパスワードを排除し、厳格なアクセス制御ポリシーを適用します。
PAM は、リアルタイムのセッション追跡と高度なリスク検出によりセキュリティも強化します。特権セッションを監視し、監査や法医学目的でアクティビティを記録すると同時に、AI と機械学習を活用して不正アクセス試行や異常な動作などの異常を検出します。
PAM ソリューションの大手企業
CyberArk は、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境向けの包括的な PAM ソリューションを提供する市場リーダーです。 BeyondTrust と IBM Security は、リモート ワーカーや IoT 環境向けに AI を活用した PAM ツールも提供しています。
12.欺瞞技術
デセプション テクノロジーは、トラップ、おとり、偽のアセットを使用して攻撃者をおびき寄せ、その行動の方向を誤らせるプロアクティブなサイバーセキュリティ戦略です。サーバー、データベース、認証情報などの価値の高いターゲットのシミュレートされた環境を作成し、攻撃者を偽のシステムに誘導します。攻撃者がこれらのおとりと対話すると、そのデータが記録され、リアルタイムのアラートがトリガーされます。 [6]
それはどのように機能するのでしょうか？
偽のシステムまたは認証情報は、正当な資産のように見せかけるためにネットワーク内に戦略的に配置されます。攻撃者はだまされておとりと対話し、実際の資産からそれを盗用します。彼らのやり取りにはフラグが付けられ、分析されて彼らのテクニック、ツール、意図が理解され、より良い防御が可能になります。
これらの欺瞞システムは、セキュリティ オーケストレーション、自動化、対応（SOAR）およびセキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）ツールと統合して、対応を自動化できます。
デセプション技術の大手企業
Attivo Networks は、エンドポイント中心の欺瞞および脅威の可視化ソリューションを専門としています。 TrapX Security は、スケーラブルで自動化された欺瞞機能を提供する DeceptionGrid で有名です。 Illusive Networks は、高インタラクションの欺瞞と横方向の動きの検出に焦点を当てています。
11.行動生体認証
行動バイオメトリクスには、人間の行動の固有のパターンを分析して身元を確認し、潜在的な脅威を検出することが含まれます。顔や指紋などの物理的属性を分析する従来の生体認証とは異なり、行動生体認証では、タッチスクリーンのジェスチャー、タイピング速度、マウスの動き、さらには歩行の歩行などのアクションを監視します。
どのように機能するのでしょうか?
システムは、マウスの動き、画面のスワイプ ジェスチャ、入力パターンなど、デバイスまたはアプリケーションとのユーザーの対話を監視します。 AI を活用して、過去のアクティビティに基づいて各ユーザーの行動プロファイルを作成します。次に、確立された行動規範からの逸脱に基づいてリスク スコアを割り当て、さらなる調査またはアクションのために異常をフラグ付けします。
行動生体認証の大手企業
BioCatch、OneSpan、Plurilock Security、Arkose Labs は、不正行為の検出と本人確認のための行動生体認証ソリューションの大手プロバイダーです。推定によると、世界の行動生体認証市場は 2030 年までに 99 億 2,000 万ドルを超え、CAGR 27.3% で成長すると予想されています。 [7]
10.データ損失防止 (DLP) 2.0
Data Loss Prevention 2.0 は、クラウド ファーストおよびハイブリッド IT 環境で機密データを保護するための次世代のアプローチです。データ検出とポリシー適用に焦点を当てた従来の DLP ソリューションとは異なり、DLP 2.0 は AI やコンテキスト認識分析などの高度なテクノロジーを統合して、堅牢かつ適応的なデータ保護を提供します。
これは、マルチクラウド エコシステム、リモート ワーク セットアップ、エッジ コンピューティング フレームワークなど、分散化が進む環境でデータを保護するという課題に対処します。
それはどのように機能するのでしょうか？
DLP 2.0 は、ファイル タイプやキーワードの検出を超えて、ユーザーの行動、アプリケーションの使用状況、ワークフロー パターンなどのデータ使用のコンテキストを検査します。機械学習モデルを使用して、異常なパターンを検出し、リスクを予測し、ポリシーの適用を自動化します。
クラウド プラットフォーム (Azure、AWS、Google Cloud など) とオンプレミス環境全体で、転送中、保存中、および使用中のデータを監視し、保護できます。
長所 短所 機密データを自動的に分類する複雑な実装と構成ハイブリッド環境に拡張可能継続的なメンテナンスと更新が必要データ フローとリスクに関する洞察をほぼ瞬時に提供します9.セキュリティ オーケストレーション、自動化、および対応 (SOAR)
Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR) は、企業のセキュリティ運用を強化するために設計されたサイバーセキュリティ ツールとプロセスのスイートです。セキュリティ ツールを統合し、反復的なタスクを自動化し、効率的なインシデント対応を可能にします。 [8]
それはどのように機能するのでしょうか？
SOAR プラットフォームは、エンドポイント検出システム、脅威インテリジェンス プラットフォーム、ファイアウォールなどのさまざまなセキュリティ ツールからデータを収集し、関連付けます。これらのプラットフォームは、脅威インテリジェンスによるアラートの強化、影響を受けるシステムの隔離、悪意のある IP やドメインのブロックなどの日常的なタスクの最大 90% を自動化し、セキュリティ アナリストがより複雑な課題に集中できるようにします。
これらのプラットフォームは、インシデント対応ワークフローを合理化および標準化し、対応時間を大幅に短縮します。初期の脅威のトリアージと対応を自動化することで、平均対応時間 (MTTR) が数時間からわずか数分に短縮され、脅威の軽減効率が向上します。
例
Splunk の SOAR プラットフォームは、ワークフローの自動化と分析に重点を置いています。 パロアルトネットワークスの XSOAR は、堅牢なオーケストレーション機能を備えた主要な SOAR ソリューションとして際立っています。 IBM の QRadar SOAR は統合された脅威管理とインシデント対応を提供しますが、Rapid7 の InsightConnect はシンプルさと既存ツールとの簡単な統合に重点を置いています。
8.運用テクノロジー (OT) セキュリティ
運用テクノロジ セキュリティは、機械、機器、重要なインフラストラクチャなどの産業運用を監視および制御するハードウェアおよびソフトウェア システムの保護に重点を置いています。データの機密性に重点を置く従来の IT セキュリティとは異なり、OT セキュリティはシステムの完全性、物理的安全性、および中断のない運用を優先します。 [9]
それはどのように機能するのでしょうか？
OT セキュリティ システムは、産業用制御システム (ICS)、プログラマブル ロジック コントローラ (PLC)、分散制御システム (DCS)、および監視制御およびデータ収集 (SCADA) を監視して、異常なアクティビティや脅威がないかどうかを確認します。
厳格なアクセス制御を実施して、許可されたデバイスまたは担当者のみが OT システムと対話できるようにします。また、リアルタイム アラート、自動化されたインシデント対応メカニズム、フォレンジック分析も組み込まれており、攻撃を迅速に検出して対処します。
OT セキュリティ市場は、2032 年までに 712 億ドルを超え、年間 17.1% 成長すると予測されています。エネルギーと公益事業が導入を主導し、次に製造、運輸、ヘルスケア部門が続くと予想されます。
OT セキュリティの大手企業
パロアルトネットワークス、フォーティネット、ハネウェル、シスコは、産業用制御システム向けにカスタマイズされた包括的なセキュリティ ソリューションを提供する大手企業です。
7.サイバーセキュリティ メッシュ アーキテクチャ
サイバーセキュリティ メッシュ アーキテクチャ (CSMA) は、企業が集中的な調整を確保しながらセキュリティ制御を独立して設計および実装できるようにする、柔軟なモジュール式のセキュリティ フレームワークです。さまざまなセキュリティ ツールと制御を統合エコシステムに統合し、より効果的な脅威の検出と対応を促進します。 [10]
それはどのように機能するのでしょうか？
CSMA は、単一の境界ベースのセキュリティ モデルに依存するのではなく、分散型アプローチを採用してネットワーク、デバイス、ユーザーを保護し、複雑なサイバー脅威に対する一貫した対応を可能にします。
具体的には、CSMA は、共有ポリシー、ID 検証、脅威インテリジェンスを可能にすることで連携して機能する個別のセキュリティ ツールを統合します。このアーキテクチャにより、ツールが物理的に同じ場所に存在する必要がなく、分散資産全体で一貫したセキュリティの適用が保証されます。
長所 短所 分散ネットワーク全体で脅威インテリジェンスを一元化するツール間の互換性を確保するのは困難な場合がある可視性と制御の向上CSMA フレームワークの導入と管理には高度なスキルが必要リモート作業のサポートの向上多額の初期投資が必要単一障害点のリスクを軽減6.セキュア アクセス サービス エッジ
調査会社 Gartner によって 2019 年に導入された Secure Access Service Edge (SASE) は、ネットワーク セキュリティ機能とワイド エリア ネットワーク (WAN) 機能をサービスとして提供される単一のプラットフォームに組み合わせたクラウドネイティブ アーキテクチャです。ユーザーの場所やデバイスに関係なく、安全でシームレス、スケーラブルな接続を企業に提供することを目的としています。
それはどのように機能するのでしょうか？
SASE は、次のコア要素を 1 つのプラットフォームに結合するため、個別のツールが不要になります。
- ソフトウェア デファインド ワイド エリア ネットワーク（SD-WAN）
- クラウド アクセス セキュリティ ブローカー
- 安全なウェブゲートウェイ
- サービスとしてのファイアウォール
- ゼロトラスト ネットワーク アクセス
- データ損失防止
SASE は、セキュリティ機能を統合し、エッジでトラフィックを検査することにより、リモート ユーザーおよびクラウドベースのアプリケーションに対するサイバー脅威に対する保護を強化します。また、運用の複雑さとコストも削減されます。
例
Palo Alto Networks は、ネットワークとセキュリティを Prisma SASE プラットフォームと統合しています。フォーティネットは、FortiSASE ソリューションを通じて、安全な SD-WAN とクラウドベースの保護を組み合わせています。一方、VMware は、VMware SASE 製品によって安全なクラウド ネットワーキングを保証します。
5.サイバーセキュリティのためのブロックチェーン
分散型で改ざん耐性があることで知られるブロックチェーン技術は、セクター全体のサイバーセキュリティを強化するためにますます活用されています。分散型台帳システムを通じて、ブロックチェーンはデータの整合性、透明性、セキュリティを確保し、サイバー脅威に対する強力なツールとなります。
それはどのように機能するのでしょうか？
ブロックチェーンは、データが複数のネットワーク ノードにわたって記録される分散型台帳システムを利用します。これにより、攻撃者による情報の改ざんや変更が非常に困難になります。
高度な暗号化を採用してデータを保護し、認証、暗号化、整合性を確保します。一度記録されると、ブロックチェーン上のデータは不変になり、変更があればネットワーク全体で簡単に検出できます。さらに、分散型台帳上のトランザクションは検証可能で監査可能であるため、ネットワークとシステム全体の信頼性が高まります。
ブロックチェーンの 3 つの中心的な特性 (不変性、透明性、分散化) により、ブロックチェーンはサイバーセキュリティの強化に非常に効果的です。中心的な障害点を排除し、詐欺やハッキングに対する脆弱性を最小限に抑えます。
今後数年間で、ブロックチェーンは、数十億台のデバイスを保護し、接続されたネットワーク上のサイバー攻撃を防ぐ上で重要になるでしょう。 レポートによると、セキュリティ分野のブロックチェーン市場は、2032 年までに 588 億 6,000 万ドルに達すると予測されており、44.2% という驚異的な CAGR で成長しています。 [11]
ブロックチェーン テクノロジーをリードする企業
IBM は、データの整合性と分散型 ID 管理に重点を置いた、ブロックチェーン ベースのセキュリティ ソリューションを提供します。 Microsoft は、Azure Blockchain Services を通じて自社のクラウド セキュリティ サービスにブロックチェーンを組み込んでおり、Cisco はブロックチェーン テクノロジーを使用して IoT デバイスとネットワーク インフラストラクチャのセキュリティを強化しています。
4.ポスト量子暗号
ポスト量子暗号 (PQC) は、量子コンピューターからの攻撃に対抗するために開発された暗号アルゴリズムを指します。 AES、RSA、ECC などの従来の暗号システムは古典的なコンピューターに対しては安全ですが、Shor のアルゴリズムや Grover のアルゴリズムなどの量子アルゴリズムに対しては脆弱であり、暗号化を破ってデータ プライバシーを侵害する可能性があります。
PQC は、既存の通信プロトコルやネットワークにシームレスに統合できる耐量子アルゴリズムを開発し、長期的なデータ セキュリティを確保することを目指しています。
主要なアルゴリズム
米国国立標準技術研究所 (NIST) は、ポスト量子暗号アルゴリズムの標準化に積極的に取り組んでいます。現時点で有力な候補は次のとおりです。
- TLS などの通信プロトコルを保護するための Crystals-Kyber（公開キー暗号化）
- 文書の認証、ソフトウェアのアップデート、安全な取引のための Crystals-Dilithium（デジタル署名）
- デジタル システムの認証用のレインボー（多変量署名）
これらのアルゴリズムは、データセンター、クラウド ネットワーク、IoT デバイスなどのシステム全体に導入できます。 2024 年に、NIST は最初の 3 つの最終的なポスト量子暗号化標準を発表しました。 [12]
PQC 研究をリードする企業
IBM は量子安全暗号の最前線に立っており、企業向けのハイブリッド暗号化モデルの先駆者です。同社の量子安全プラットフォームは、エンドツーエンドの量子安全変換を容易にし、暗号化の俊敏性を強化します。 [13]
同様に、Microsoft は、クラウドおよびエンタープライズ環境向けに設計された PQCrypto による量子安全ソリューションを推進しています。 Google はまた、量子コンピューティングによってもたらされる将来の脅威から守るために、PQC を TLS プロトコルに統合することで、積極的な対策を講じています。
3.拡張された検出と対応
Extended Detection and Response (XDR) は、複数のセキュリティ製品を統合システムに統合し、企業の IT 環境全体にわたる脅威の調査、検出、対応機能を向上させます。主要なセキュリティ タスクを自動化することで、平均検出時間 (MTTD) と平均応答時間 (MTTR) を大幅に短縮します。
どのように機能するのでしょうか?
XDR は、エンドポイント、サーバー、電子メール、ネットワーク、クラウド環境などの複数のドメインにわたるデータを統合し、サイロ化されたシステムでは気づかれない複雑なマルチベクトル攻撃を特定します。 [14]
XDR は、さまざまなデータ ポイントを統合して分析することにより、誤検知を最小限に抑え、アラート ノイズを低減し、セキュリティ専門家が真の脅威に集中しやすくします。また、感染したエンドポイントの隔離や悪意のあるネットワーク活動のブロックなどの対応アクションも自動化します。
例
いくつかの大手テクノロジー企業が XDR ソリューションのイノベーションを推進しています。パロアルトネットワークスは、複数のセキュリティ層にわたってデータと制御を統合する Cortex XDR を提供します。 CrowdStrike の Falcon XDR は企業全体に統合された脅威検出を提供し、Cisco の SecureX プラットフォームは包括的なネットワークとエンドポイントの可視性を提供します。
2.ゼロトラスト セキュリティ
ゼロトラスト セキュリティは、「決して信頼せず、常に検証する」という原則に基づいています。このフレームワークは、脅威がネットワーク内にすでに存在する可能性があることを前提としています。
どのように機能するのでしょうか?
ゼロ トラストでは、リソースへのアクセスを許可する前に、場所に関係なく、すべてのユーザー、デバイス、アプリケーションを継続的に検証する必要があります。すべてのアクセス要求は徹底的に認証され、正当なエンティティのみがリソースと対話することが保証されます。 [15]
また、ネットワークをより小さなセグメントに分割して侵害を封じ込め、攻撃者による横方向の動きを防ぎます。潜在的な攻撃対象領域を最小限に抑えるため、ユーザーとデバイスには、特定の機能を実行するために必要な最小限のアクセスのみが許可されます。
このフレームワークはオンプレミス、ハイブリッド、クラウド環境全体でシームレスに動作し、外部と内部の両方の脅威から保護します。レポートによると、世界のゼロトラスト市場規模は 2034 年までに 1,616 億ドルを超え、CAGR 16.93% で成長すると予想されています。 [16]
例
Google の BeyondCorp アーキテクチャにより、VPN に依存せずに企業リソースへの安全なアクセスが可能になります。 Microsoft はクラウドベースの ID 検証のために Azure Active Directory とゼロトラスト ネットワーク アクセスを提供し、Zscaler のゼロトラスト Exchange プラットフォームはユーザーとアプリケーション間の接続を保護します。
1.人工知能と機械学習
AI と ML は、脅威の検出と対応において前例のない速度、精度、拡張性を提供することで、サイバーセキュリティに革命をもたらしています。 2034 年までに市場規模が 1,465 億ドルに達すると予想されており、Microsoft、Alphabet、IBM、パロアルトネットワークス、クラウドストライクなどの企業が主導して、AI 主導のサイバーセキュリティ ソリューションへの投資が急増しています。 [17]
それはどのように機能するのでしょうか？
AI モデルは、シグネチャベースの検出のみに依存するのではなく、トランザクション パターンを分析し、異常を報告することで不正行為を検出します。異常なデータ転送や DDoS 攻撃などのネットワーク トラフィックを継続的に監視し、現在および新たな脅威に関する実用的な洞察を提供します。
ML モデルはユーザーの行動から学習してベースラインを確立し、内部関係者の脅威を示す可能性のある逸脱を特定できるようにします。これらは最新のエンドポイント検出および応答 (EDR) ソリューションを強化し、高度なマルウェア、ランサムウェア、およびファイルレス攻撃を識別します。さらに、ML アルゴリズムは、誤った警報と本当の脅威を賢く区別することで「警報疲れ」を軽減します。
例
Cortex XDR などの AI を活用したツールは AI と行動分析を統合して包括的な脅威を検出しますが、CrowdStrike の Falcon プラットフォームは 機械学習を利用して、高度な脅威を特定してブロックします。同様に、IBM Watson は AI を活用して自動化された脅威ハンティングと詳細なインシデント分析を行い、対応効率を高めます。
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引用された情報源と追加の参考文献
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