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マシンラーニングで さまざまなIoTデバイスを 自動識別・保護  Zingbox IoT Guardian

製品カタログ

IoTセキュリティのための新しいフレーム

Zingbox IoT Guardianは、マシンラーニング技術を利用して接続・稼働しているIoTデバイスにエージェントなどをインストールせずに、自動的にIoTデバイスの識別/可視化・リスク検知をサポートします。次世代FW・SIEM・NAC等と連携する事により、危険な通信の遮断も可能にする、IoTデバイスのためのセキュリティ対策ソリューションです。 

【Zingboxの強み】
◆IoTデバイスに特化したソリューション
◆ワールドワイドのIoTデバイスビッグデータによる分析
◆様々なベンダーのIoTデバイスへの対応

◆詳細はカタログをダウンロードしご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

このカタログについて

ドキュメント名 マシンラーニングで さまざまなIoTデバイスを 自動識別・保護  Zingbox IoT Guardian
ドキュメント種別 製品カタログ
ファイルサイズ 2.2Mb
登録カテゴリ
取り扱い企業 東京エレクトロンデバイス株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧)

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このカタログの内容

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可視化から保護まで、シンプルなGUIで一元管理 USE CASE CASE 01:製造業 IoTデバイスの効率的な運用を支援 多くのIoTデバイスが連日稼働している製造設備において、各デ バイスが効率よく適切に稼働しているかを統合管理するのは困 難でした。Zingbox IoT Guardianは、各デバイスの動作状況を 統合監視でき、適切なIoTデバイスの資産管理と活用を支援して マシンラーニングで くれました。 さまざまなIoTデバイスを 導入時間:1時間未満、 自動識別・保護 導入時のシステム停止時間:0秒 デバイスの自動識別 IoTデバイスに特化した膨大なデータによる機械学習プラットフォームに より、IoTデバイスの識別・分類・特定を全て自動で実現します。 Zingbox CASE 02:教育機関 オープンな環境における デバイスの可視化とリスク評価 IoT キャンパスネットワークで使われている様々なデバイスは、あら ゆる取引先ベンダーのリモート接続を必要としていました。多種 多様のIoTデバイスに対応しているZingbox IoT Guardianにより、 導入後2時間で学内ネットワークの4000台のデバイスを認識 Guardian し、AIによるリスク評価によって、複数のIoTデバイスへの疑わしい アクセスが特定できました。 リスク分析 分析パラメータ150種類以上、 機械学習プラットフォームはIoTデバイスの正常動作と通信パターンを理解 するので、異常な振る舞いをするIoTデバイスを検知できます。 2時間で4000デバイスを認識 CASE 03:医療機関 医療デバイスのリアルタイムな管理と セキュリティを実現 停止が許されない医療デバイスの管理は、個人識別情報を扱う 厳しいシステム要件のために実現できていませんでした。既存シ ステムへの影響なく導入されたZingbox IoT Guardianは、1週間 シンプルで直感的な管理画面 で5000台の医療デバイスをリスト化し、95%の医療デバイスの 分類を実現しました。 IoTデバイスの通信先や通信プロトコルが分かりやすく表示され、リスク が高い通信については赤く表示されるため、直感的にリスク分析の結果 が把握できます。 1週間で5000デバイスをリスト化、 95%の医療デバイスを分類 ※Zingbox IoT GuardianはZingbox社の商標です。 ※会社名及び商品名は、それぞれ会社の商標あるいは登録商標です。 CNカンパニー 新宿:〒163-1034 東京都新宿区西新宿3-7-1 新宿パークタワー S34階 Tel.03-5908-1990 Fax.03-5908-1992 大阪:〒540-6033 大阪府大阪市中央区城見1-2-27 クリスタルタワー 33階 Tel.06-4792-1908 Fax.06-6945-8581 つくば:〒305-0033 茨城県つくば市東新井15-4 関友つくばビル 7階 Tel.029-848-6030 Fax.029-848-6035 お問い合わせは、Webサイトの下記フォームよりお願いします。 https://cn.teldevice.co.jp/product/zingbox/form.html Zingbox1805
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IoTセキュリティのための新しいフレームワーク Zingbox の強み Zingbox IoT Guardian IoTデバイスに特化したソリューション 機械学習プラットフォーム ワールドワイドの IoTデバイスビッグデータによる分析 cloud Zingbox IoT Guardianは、マシンラーニング技術を利用して接続・稼働しているIoTデバイスに 仮想アプライアンスMirror エージェントなどをインストールせずに、自動的にIoTデバイスの識別/可視化・リスク検知をサポートします。 様々なベンダーの Switch Port IoTデバイスへの対応 次世代FW・SIEM・NAC等と連携する事により、危険な通信の遮断も可能にする、 IoTトラフィックの リアルタイムモニタリング IoTデバイスのためのセキュリティ対策ソリューションです。 各種IoTデバイス “ 増え続ける” IoTデバイス セキュリティ 対策済 約30% PAST FUTURE 特長 IoTデバイスのトラフィックや振る舞いを 特長 各種ファイアウォールやSIEMと連携し、 セキュリティ未対策といわれる 1 リアルタイム監視 5 IoTデバイスへのアクセス制御が可能 IoTデバイス割合 特長 デバイスへのエージェント搭載不要、 特長 ミラーポートに接続する仮想アプライアンスと 70 2 ミラーポート監視なので業務への影響なし 6 クラウド(SaaS)による製品構成約 % 特長 150種類以上の分析パラメーター 特長 仮想アプライアンスは、3 (プロトコル、パケット、通信パターン等)から 7 15分で簡単に導入・セットアップが可能、何故セキュリティ未対策のままなのか... 各デバイスを自動識別・特定 各地のIoTデバイスをクラウドで統合管理 特長 各デバイスのベースライン(正常動作パターン) 特長 各種オフィス機器、産業デバイス、 課題 4 を自動学習、異常・脅威を検知した際に 医療機器、その他ネットワーク上のアラート通知 8 全てのIoTデバイスに対応 □ デバイスのリソースの制限 □ 数量が多い □ 種類が多い □ 出荷後にソフトウェア更新が難しい Merit 01 Merit 02 Merit 03 □ メーカー特化の通信仕様 □ 対策ベンダーがほとんどない 解決するために必要な4大要素 可視化による 振る舞い検知による 運用最適化による アセットマネジメント リスクマネジメント オペレーショナルマネジメント ◯管理工数の削減 ◯運用工数と機会損失の削減 ◯設備稼働率向上 ネットワークレイヤーにて対策 エージェントレス AIによる機械学習 振る舞い分析による検知 ◯省力化・最適化・効率化 ◯リスク最小化・対応迅速化 ◯予防保全 ◯効率化・被害の最小化 それを実現したのが Zingbox IoT Guardian です。