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ロームがSecurifyを導入しWebアプリケーションのセキュリティ強化、少人数での持続可能な運用を実現

text: XEXEQ編集部
(記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります)

ロームがSecurifyを導入しWebアプリケーションのセキュリティ強化、少人数での持続可能な運用を実現

PR TIMES より


記事の要約

  • ロームがSecurifyを導入し脆弱性診断を自動化
  • Webアプリケーションのセキュリティ強化を実現
  • 少人数での持続可能なセキュリティ対策を構築

ロームによるSecurify導入でWebアプリケーションのセキュリティが向上

株式会社スリーシェイクは、ローム株式会社が自動脆弱性診断ツール「Securify」を導入した事例インタビューを2024年9月18日に公開した。ロームは半導体・電子部品メーカーとして、自動車・産業機器から民生・通信まで幅広い市場に製品を供給しており、特にパワーとアナログ分野での技術力に定評がある。[1]

Securifyの導入により、ロームはWebアプリケーションのさらなるセキュリティ強化を実現した。従来の課題であったセキュリティ技術者の冗長化にも対応し、少ない人数でも持続可能な運用体制を構築することに成功している。これにより、Webアプリケーションの利用促進がさらに進むことが期待されている。

Securifyは、SaaS、Webメディア、Webアプリケーション、ネットワークなど、幅広いセキュリティ領域の課題に対応する統合ソリューションだ。Webアプリケーション診断、SaaS診断、WordPress診断の3つの主要機能を提供し、継続的なセキュリティテストや情報漏洩管理の向上を支援している。

Securify導入によるローム社の効果まとめ

項目 詳細
主な課題 Webアプリケーションのさらなるセキュリティ強化、セキュリティ技術者の冗長化
導入効果 Webアプリケーションの利用促進、少人数での持続可能な運用
ツールの特徴 Webアプリケーション診断、SaaS診断、WordPress診断機能を統合
対象領域 SaaS、Webメディア、Webアプリケーション、ネットワークセキュリティ
主な利点 継続的なセキュリティテスト、情報漏洩管理の向上
ローム社の導入事例の詳細はこちら

脆弱性診断について

脆弱性診断とは、情報システムやネットワークにおけるセキュリティ上の弱点を特定し、評価するプロセスのことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

  • システムやアプリケーションの脆弱性を事前に発見し対策を立てる
  • 自動化ツールと人手による検証を組み合わせて実施する
  • 定期的な診断により、新たな脅威に対する防御力を維持する

Securifyのような自動脆弱性診断ツールは、人手による診断の効率化と定期的な診断の実現を可能にする。ロームの事例では、Securifyの導入によりWebアプリケーションのセキュリティ強化が図られ、少人数での持続可能な運用体制が構築された。これは、脆弱性診断の自動化がセキュリティ対策の効率化と高度化に貢献することを示している。

Securifyの導入に関する考察

Securifyの導入によるロームのセキュリティ強化は、デジタル化が進む製造業界において重要な取り組みだ。特に、半導体や電子部品のような高度な技術を扱う企業にとって、Webアプリケーションのセキュリティ確保は知的財産保護の観点からも不可欠である。一方で、セキュリティ技術者の確保が困難な現状において、少人数での持続可能な運用を実現した点は高く評価できるだろう。

今後の課題として、急速に進化するサイバー攻撃手法への対応が挙げられる。AIを活用した高度な攻撃や、新たな脆弱性の出現に対して、Securifyのような自動診断ツールも継続的なアップデートが必要となるだろう。また、診断結果の解釈や対策立案にはある程度の専門知識が必要となるため、ユーザー企業側のスキル向上も重要な課題となる。

将来的には、AIによる脆弱性予測や、クラウドベースの共有脅威インテリジェンスの活用など、より高度な機能の追加が期待される。また、IoTデバイスやクラウドネイティブ環境など、新たな技術領域への対応も重要になるだろう。セキュリティツールベンダーには、こうした技術トレンドを先取りした機能開発と、ユーザーフレンドリーなインターフェースの両立が求められる。

参考サイト

  1. ^ PR TIMES. 「自動脆弱性診断ツール「Securify」、半導体・電子部品メーカーの「ローム」が導入 | 株式会社スリーシェイクのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000242.000024873.html, (参照 24-09-19).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

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