コラム
リスクベースで見る内部不正検知の最新トレンドと技術
リスクベース監視という新しい視点
社内の誰かが意図的に情報を持ち出す――このような「内部不正」のリスクは、どの企業にも潜在しています。アクセス制御やログ管理の仕組みを整備していても、「正規権限を持つユーザーによる不正」は見抜くのが難しいのが現実です。
企業における内部不正のリスクは年々多様化しています。機密情報の持ち出しや不正利用、アクセス権限の悪用など、従来のルールでは想定しづらいケースも増えています。
こうした中で注目されているのが、「リスクベース」での監視・検知という新しい考え方です。これは、全社員を一律に監視する従来型の方法から一歩進み、リスクの高い行動や領域に焦点をあてた効率的かつ実践的なアプローチです。
本コラムでは、リスクベースの概念とその技術的な仕組み、さらに実際の運用でどのような価値を生むのかについて解説します。
目次
１．内部不正の現状と企業が抱える課題
情報漏洩や不正利用の原因は、社外からの攻撃だけでなく、内部関係者によるリスクも大きな割合を占めます。特に、正規権限を持つユーザーの意図的な情報持ち出しや不正アクセスは、従来の監視方法では発見が難しい場合があります。
さらに、テレワークやクラウドサービスの普及により、従業員の業務環境が多様化し、アクセス状況の可視化が困難になっています。結果として、全社的に監視を行おうとしても、膨大なログ量や分析工数がネックとなるケースが増えています。
また、内部不正リスクは特定の部門だけでなく、組織全体に潜在しているため、従来型の均一監視だけでは対応が難しいのが現状です。
こうした背景から、リスクを的確に把握し、効率的に内部不正を検知する仕組みが求められるようになっています。
2．従来型の監査とその課題
従来の内部不正対策は、膨大なログの中から事前に定義した条件に合致する操作やアクセスを検知するルールベースの監査が中心でした。
しかし、監視対象が膨大になるため、分析や対応の負荷が増大する点が課題です。また、ルールに合致しない想定外の行動や、権限内での不正は検知されにくいという限界もあります。
このように、従来型の監査は「過去の事例や固定ルールに依存」しやすく、変化する業務環境やユーザーごとの行動に柔軟に対応することが難しい状況でした。
結果として、監査体制の効率化や早期発見の面で限界があるのが現実です。
3．リスクベース監視の考え方と特徴
従来型監査の課題を踏まえ、注目されているのがリスクベース監査です。
リスクベース監視は、監視対象のすべてを同じレベルで見るのではなく、リスクの高い行動やユーザー・領域に焦点を絞る点が特徴です。ユーザーの役職、アクセスするデータの機密度、操作の内容、時間帯など複数の要素を組み合わせ、リスクを総合的に評価します。
評価結果に応じて監視強度を動的に調整することで、重要な異常行動を効率的に検知できます。リスクベース監視は、限られた監視リソースを最大限に活用し、全社的な運用負荷を抑えつつ精度を高めることを目的としています。
さらに、リスク評価は静的ではなく、組織やシステム環境の変化に応じて更新されます。新しい業務プロセスやシステム導入にも柔軟に対応可能で、常に実態に即した監視体制を維持できます。
4. AIと機械学習による異常検知とリスク評価の仕組み
AIや機械学習は、リスクベース監視の精度向上を支える重要な技術です。従来のルールベース監視が事前定義に依存していたのに対し、AIは過去のログや行動履歴から異常パターンを学習します。
また、AIや機械学習を活用した異常検知の重要なポイントは、「通常とは異なる行動」を捉えることにあります。ユーザーごとに日常的な操作パターンは異なるため、過去の行動履歴を基に正常パターンを学習し、それから外れる操作を検知することが可能です。
たとえば、AIや機械学習を活用することで、以下のような異常行動を自動で検知できます。これにより、従来のルールベース監視では発見が難しかった未知のリスクも捉えることが可能になります。
- 普段アクセスしない情報へのアクセス
- 通常とは異なる時間帯での操作
- 業務範囲を超えたデータアクセスやダウンロード
- 急激なアクセスパターンの変化
AI導入時の課題としては、「ブラックボックス化」による判断理由の不透明さがあります。これに対処するため、AIは判断補助ツールとして運用し、最終判断は人が行うことで透明性と信頼性を担保します。
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5．リスクベース監視で実現できる運用最適化
リスクベース監視は、監視精度の向上と運用負荷の軽減を両立させる手法です。具体的には、以下のような効果が期待できます。
- 監視対象の重点化
リスクスコアの高い操作やユーザーに焦点を絞ることで、膨大なログや全社員の監視にかかる分析工数を削減できます。 - 優先度の高いインシデントへの集中
AIやスコアリングによる自動判別により、担当者は重要度の高い事象に集中できます。ユーザーの役職、データの重要度、操作内容、時間帯など複数の要素を組み合わせた評価結果をもとに、監視強度を動的に調整可能です。 - 予兆検知による早期対応
通常とは異なる行動パターンを早期に把握することで、潜在的な不正リスクを事前に評価し、必要に応じた対応策を検討できる体制を整えることができます。 - 部門・ユーザーごとのリスク分布の可視化
重点的に監視すべき領域やユーザーを明確化し、全社的な監査計画やリソース配分の最適化につなげることが可能です。 - 監査証跡としての活用
収集したログや評価結果は、監査証跡としても利用でき、コンプライアンス対応や内部統制強化にも寄与します。
このように、リスクベース監視は単なる異常検知にとどまらず、監査運用全体の効率化、予兆検知、リソース最適化、監査証跡活用といった多面的な価値を提供します。組織全体での内部統制の高度化にもつながる手法です。
6．BlackBoxSuiteが提供するリスクベース監視の実現
これまで説明したリスクベース監視の考え方や運用効果は、実際のシステム上でも実現できます。
実際の例として、BlackBoxSuiteは内部不正リスクを可視化し、効率的なリスクベース監視を支援する機能を備えています。単なるログ収集やルールベース監視にとどまらず、AIによる異常行動検知やリスク評価と組み合わせることで、監視精度の向上と運用負荷の軽減を両立できます。
[BlackBoxSuiteが提供する機能]
- アクセスログの詳細取得とリスクスコアリング
ユーザーやアクセスされたデータや操作内容などを組み合わせてリスクスコアを算出し、リスクの高いアクセスやユーザーを優先的に監視できます。 - AIによる異常行動検知
過去のアクセス履歴や行動パターンを学習し、通常とは異なる操作や異常アクセスを自動検知。未知のリスクや潜在的な内部不正の兆候も早期に把握できます。 - ダッシュボードによる可視化
使用状況とリスクの兆候を可視化し、優先度の高いリスクが一目で確認可能なため、効率的な監査運用が実現できます。 - アラート機能
高リスクなアクセスや異常行動を検知した際には、担当者に通知するアラート機能を提供。迅速な対応を支援し、重要なインシデントを見逃さない運用が可能です。
これにより、内部不正リスクの予兆検知と効率的な監視運用を実現するプラットフォームとして活用できます。
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効率的なリスクベース監視を支援する機能を備えています。
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7．まとめ：リスクに基づく監視がもたらす新しい内部統制の形
内部不正リスクは、企業にとって潜在的かつ多様な課題です。従来のルールベース監視だけでは、想定外の行動や権限内の不正を検知することが難しく、全社的な監視の効率化にも限界がありました。
リスクベース監視は、ユーザーや操作、データの機密性などを総合的に評価し、リスクの高い領域や行動に焦点を絞って監視する方法です。これにより、限られた監視リソースでも効率的に重要なリスクを把握でき、潜在的な異常行動を早期に検知することが可能になります。
さらに、AIや機械学習を活用することで、「通常とは異なる行動」を捉え、未知のリスクや予兆を把握することができます。リスク評価やスコアリングを運用に組み込むことで、監査や運用業務の効率化、予兆検知による早期対応、全社的なリスク管理の高度化が期待できます。
これまでの監査やログ管理の延長としてではなく、「リスクに基づいた監視」という新しい視点を取り入れることで、内部統制の精度と実効性を高めることが可能です。組織は、変化する業務環境や潜在リスクに柔軟に対応しつつ、より実践的な内部統制体制を築くことができるでしょう。
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BlackBox Suiteは、多くの実績を持つ情報漏洩対策ソリューションです。
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