Before You Begin: Assign Information Classification 2014... · 2019-11-05 · 標的型攻撃が増え、データを盗んだり破壊へ。重要リソースをターゲットとしたインフラに対する攻撃。

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インターネットおよびその技術動向

株式会社アイティアイ

代表取締役

大和敏彦

ビッグデータ時代のセキュリティ

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株価時価総額でみるIT業界の変貌 2014年11月14日時価総額 1999年11月（Nasdaq)

1 アップル 6,696 マイクロソフト

2 マイクロソフト 4,086 シスコシステムズ

3 グーグル 3,693 インテル

4 Facebook 2,087 オラクル

5 オラクル 1,809 ワールドコム

6 インテル 1,641 デル

7 IBM 1,624 サン・マイクロシステムズ

8 アマゾン・ドット・コム 1,517 クアルコム

9 コムキャスト 1,398 ヤフー

10 シスコシステムズ 1,345 アムジェン

(単位億ドル）

IBM


インフラの進化が生んだビッグデータ時代

Webの時代

Socialの時代

Mobileの時代

Big Dataの時代

Cloud

Internet

インフラの進化

ネットワークインフラは、IPネットワークにコンピューティングインフラは、クラウドに


MicrosoftとIBMがシェアを伸ばす by Synergy Research Group

Microsoft IaaS, PaaSで大幅な伸びを示す。

IBM プライベートクラウドとハイブリッドのリーダーを目指す。 Softlayerのデータセンターを$2Bかけて拡張予定。

AWS $3.7B/四半期、年間$13Bを越える見込み。

http://www.informationweek.com/cloud/infrastructure-as-a-service/microsoft-ibm-gain-on-amazon-cloud/d/d-id/1297599?image_number=1�


AWSの強み

コモディティハードウェアの使用

オープンソースによる構築

オペレーションの自動化

APIの提供

規模のメリット

自社ビジネスとのシナジー


クラウドのコモディティ化が加速される

AA

AWS(Amazon Web Service) ・急速に顧客拡大中・サービスの種類・機能の継続的拡張・価格競争力・グローバル IBM Softlayer Microsoft Azure Google

Openstack Foundation ・オープンソースによるクラウド基盤・参加者が131か国 12,800人に拡大中・IBM,Cisco,Dell,HP,NEC, Vmware,AMD,Intelも参加メンバー・AWS互換 APIを提供


Openstackの動き

IBM,HP,DELLもOpenstackへ賛同 Openstackの標準化、開発は順調に進んでいる。

SDN Database as a service Hadoop

ユーザーが広がっている・IBM, HP, AT&T, PaypalやWebX サービスを支える・GAPは社内システムをOpenstackに移行・日本でも、グリーやYahoo,NECのサービスがOpenStack 基盤として採用


15 Most Powerful OpenStack companies (1-5) ｂｙ Network World

１．rackspace : OpenStackの父

２．Redhat： Linuxと同じ動きを、OpenStackをビジネスの重要分野に

３．Dell： Public CloudをあきらめPrivate Cloud/Hybridの SIやコンサルティングへ。 Joyentやrackspaceがパートナー

４．HP： OpenStackベースのPublic Cloudサービス。顧客への Hybrid Cloudの展開(VMwareやMicrosoftのような）

５．IBM： OpenStackをクラウド計画の中心の一つに置く。 Softlayerクラウドの中でのOpenStackサポートを拡大 Cloud Foundaryにコミット（BlueMix)


15 Most Powerful OpenStack compnies (6-10) by Network World

６．Cisco： UCSをOpenStackコンパティブルに。WebExをOpenStackで。InterCloud戦略の発表。

７．Mirantis: OpenStack専業。数種のOpenStack Deployment Modelを持つ。キャリアや大企業のOpenStackベースクラウドを構築。Hadoop、DBの組み込み。

８. cloudscaling: OpenStackをベースに顧客のクラウドを構築。

９. PISTON: OpenStack専業。顧客のクラウドを構築。

１０． CANNONICAL: UbuntuオペレーティングシステムにOpenStack機能を統合。


パブリッククラウド

パブリッククラウド

プライベートクラウド

エンタープライズ機能エンタープライズ品質 PaaS、SaaSの拡大

パブリッククラウドと同等機能運用コスト自由度

クラウドはエンタープライズ市場での普及段階に

ハイブリッド


標準化の必要性

ハイブリッドの使い分けサービスやアプリケーションの種類による使い分け開発と実稼働のフェーズによる使い分け実稼働とDRによる使い分け等用途に応じた使い分け

標準化クラウド使用の標準化、特に運用の共通化・標準化、アプリケーションのポータビリティの為の標準化、セキュリティの標準化


ビッグデータの重点投資分野

マーケティング関連 CRM

ITマネジメント・セキュリティヘルスケア

ビッグデータ関連ツールセンサー関係

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ビッグデータ応用分野と技術

Optimization Systems Learn-Act-Correct

Machine learning, Modeling

Insights Correlations, Patterns, Anomalies

Interactive Data Exploration Search, Visual

Dashboard, Reports KPIs, Aggregates, Counts

Closed Loop Systems What should happen?

Predictive Analytics What is likely to happen?

Data Mining Why did it happen?

Human Correlation

Business Intelligence What happened? Visibility

Actions

Insights

Automatic

Manual

ビッグデータの応用と解析技術


ビッグデータ時代のビジネス改革

既存ビジネス分野の改革による競争力強化、利益率向上、スピード強化、顧客との関係強化

ビジネス・モデルの変革：サービスモデル化

自社のユースケースを使った新ビジネスの展開


インダストリアル・インターネットの波


ソフトウェアプラットフォームとしてのGE Predix

機能: 資産・機器およびオペレーションの最適化を実現する下記に対して標準的な方法を実現する：

・大規模なインダストリースケールのアナリティックス・M2M, データ（オンプレミスおよびクラウド）、人の間の繋がり PaaSレイヤープラットフォームであり最先端の技術を集積して、

分散コンピューティングデータアナリティックス資産・機器データのマネジメント M2M コミュニケーションモビリティを実現。


PaaSによる差別化

PaaS ・開発フレームワーク・アプリケーション・サービス DB、解析機能等・共通サービス

・・・・・・・・・・・・・・・・・・アプリケーション

IaaS ・・・・


GE Predixプラットフォーム設計思想 Machine-centric ・機器を簡単にインダストアル・インターネットに接続(接続の標準化）・機器としての分析機能を備え、よりインテリジェントに・ソフトウェアによって機能変更を、ソフトウェアの変更方法を標準化

Industrial Big Data ・大量のデータによるアクションの基となる分析・予測を可能に・全てのアセットの管理を行う（ボルトから工場まで）・機器やデータが分散した環境でのリアルタイム処理を可能に

Modern Architecture ・コンシューマ向けモバイルの使いやすさを業務向け制御や分析・予測分野に・Hadoopを含む・有機的につながったクラウドプラットフォーム；機器、データセンター、パブリッククラウドを統合

Resilient & Secure ・ミッション・クリティカルオペレーションの為の高可用性を実現する・機密度の高いデータを、機器、ネットワーク、クラウドを統合して保護する・業界や政府の規制、セキュリティ要求の高い業界標準への対応を行う


Industry 4.0とは


インダストリー 4.0 サイバーフィジカルシステム（センサーネットワークによる現実世界と、サイバー空間の高いコンピューティング能力を密接に連携させ、コンピューティングパワーで現実世界をよりよくする）を応用した生産システム。

標準化、情報共有、協調が行われ、すべての要素がネットワークで接続し、それぞれが自律的に対応するダイナミックセル生産ドイツ政府は、5年間で56億円投資目的は、下記の向上・効率・品質・生産性・信頼性


ビッグデータ時代のインパクト

• ソフトウェアの重要性が増す。

• 応用は幅広い分野に広がる。データが取れる分野は対象になる。またデータの取れる分野は広がる。

• ビジネスを考えだせるデータ・サイエンティストが必要とされる。


• 保守の改善および新サービスモデル化 • 世界の4,000機を24時間監視 • 1時間当たり数10ドルで保守を受託 • 費用（収入）の発生を平準化、早期に対処できる

Rolls Royceの例


Philips 「光を売るサービス」 Lighting as a service

Washington、DC 交通局（WAMATA) 2014 3月から25駐車場に適用 10年契約 LEDとインテリジェントコントロールをLighting as a seviceモデルで提供 EcoForm LEDベースの照明器具で13,000以上の既存の照明器具を置換え。エネルギーの節約を最大化するため日照時間のモニタリングを行い、駐車の有無、明るさに応じたアダプティブなコンロールを行う。またシステムとして安全でセキュアな環境を構築 IoT接続によって、照明のモニタリングやリペアの為の情報収集を行い、素早いリペアを可能にしている 68%の電力削減を予定


サービス化によるメリット顧客側・アウトソーシングモデルであるため人材・スキルを必要としない・経費として予算が立てやすい・コスト削減が出来る（提案による）提供側・安定した収入源・顧客との関係強化・より良い製品開発へのモチベーション (長寿命LED等）省エネ


サービス化に必要な技術リモート集中監視・自動化のための技術として： IoT ・機器の監視・コントロール・センサーによる環境監視、データ収集ビッグデータ・収集されたデータを解析することによって機器の寿命や保守必要性の予測を行う・予測に基づく自動対応


IoTのビジネス・ドライバー

モノ： IoTによる競争力、差別化応用例：予兆診断リモートメインテナンスセンサーデータを活用した最適オペレーションデータに基づいた柔軟かつダイナミックなオペレーション

IT：新成長分野としてのIoT 背景：クラウドによる「使う」モデルへの変革既存分野の価格低下


IoTの機能

• モノからのデータ収集インテリジェンスの進化

• モノへのデータ送信モノのプラットフォーム化

• データの蓄積と応用集合知へ

• リモート操作自動化へ


IoTの課題

• セキュリティ

• ネットワーク接続

• ビジネスとしての成果


IoTサービスのプラットフォームの構成要素

端末/機器・デバイス

IoTネットワーク

クラウド

IaaS 仮想マシン、仮想ストレージ

PaaS アプリケーションプラットフォーム

アプリケーション SaaS、解析機能


CSA Big Data Working Groupによるキュリティとプライバシーに関する１０のチャレンジ

１．分散プログラミングフレームワークにおけるセキュアな計算処理２．ノンリレーショナルデータストアのセキュリティのベストプラクティス３．セキュアなデータ保存とトランザクションのログ４．エンドポイントのセキュリティモニタリング５．リアルタイムのセキュリティモニタリング６．拡張性があり構成可能なプライバシー保護データマイニング/分析７．暗号化により強化されたアクセス制御とセキュアな通信８．粒度の高いアクセス管理９．粒度の高い監査１０．データ来歴


セキュリティ脅威の変化

標的型攻撃が増え、データを盗んだり破壊へ。重要リソースをターゲットとしたインフラに対する攻撃。

信用されているアプリケーションを利用して境界型セキュリティの弱点をつく。社内での感染。


まとめ

ビッグデータ時代になりネットワーク経由で「使う」選択肢が広がる繋がる対象は広がり、扱う情報も増える。繋がっていなかった工場や重要インフラも繋がる。情報交換だけでなく、リモート制御や自動運転へ。サイバー攻撃は更に悪質に。

ビッグデータ時代のメリットを生かすためにも、総合的なセキュリティ対策を検討する必要がある。

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