ネットワークセキュリティメッシュとゼロトラストネットワークの違いはなに？
ネットワークセキュリティメッシュ（Network Security Mesh）は、ネットワーク内の各
コンポーネントやサービスにセキュリティ機能を組み込むアプローチです。ネットワーク内のエンドポイントやサーバーにセキュリティ機能を配置し、データの流れや通信パターンを監視・制御します。このアプローチでは、ネットワーク内の各
コンポーネントがセキュリティの責任を持ち、統合的なセキュリティを提供します。
一方、ゼロトラストネットワーク（Zero Trust Network）は、信頼性を前提とせず、すべてのネットワーク通信を厳密に検証するセキュリティモデルです。ゼロトラストの考え方では、ネットワーク内のユーザーやデ
バイスが自動的に信頼されるわけではなく、ユーザーの認証、エンドポイントのセキュリティ評価、
トラフィックの暗号化などの厳格なセキュリティ制御を行います。このアプローチにより、ユーザーがネットワークに接続している限り、常に検証とアクセス制御が行われます。
ネットワークセキュリティメッシュと多層防御の違いはなに？
簡潔に言えば、ネットワークセキュリティメッシュはネットワーク内の
コンポーネントにセキュリティ機能を組み込むアプローチであり、多層防御は複数のセキュリティ対策を重ねるアプローチです。ネットワークセキュリティメッシュはネットワーク内の統合的なセキュリティを強化するために使用され、多層防御は攻撃者の侵入を防ぐために複数のセキュリティレイヤーを組み合わせるために使用されます。
上記の違いの観点を踏まえて、ネットワークセキュリティメッシュの実現方法を、より具体的に述べよ
エンドポイントセキュリティ
アプリケーションセキュリティ：アプリケーションレベルのセキュリティ機能や認証・認可
マイクロセグメンテーション
サービスメッシュ：NW内のマイクロサービスやコンテナ環境におけるサービス間通信へのセキュリティ機能の組み込み
それって結局、異なるレイヤーでセキュリティ対策してるってことになるんじゃないの？
ネットワークセキュリティメッシュはネットワーク内の
コンポーネントにセキュリティ機能を組み込んで統合的なセキュリティを提供し、多層防御は異なるレイヤーに複数のセキュリティ対策を組み合わせて攻撃を防ぎます。
アプローチやコンセプトが違うとしても、結局やることは一緒なんでしょ？
ご指摘いただいた通り、ネットワークセキュリティメッシュと多層防御は、セキュリティを強化するために共通の目標を持っており、同様のセキュリティ対策を実施する場合もあります。
両者の違いは、アプローチやコンセプトにあります。
ただし、結果として実施されるセキュリティ対策は一部共通しているかもしれません。例えば、エンドポイントセキュリティや
ファイアウォール、侵入検知システム、
アンチウイルスソフトウェア、パッチ管理などは、両方のアプローチで一般的に使用されるセキュリティ対策です。
共通していないものはなに？
セキュリティ制御の範囲: ネットワークセキュリティメッシュでは、ネットワーク内の
コンポーネント間の通信やデータの流れに対するセキュリティ制御を重視します。一方、多層防御では、エンドポイントからネットワーク全体まで、幅広い範囲でセキュリティ対策を展開します。
上記を踏まえて、アプローチやコンセプトの違い以外で、ネットワークセキュリティメッシュ独自の実装方法はなに？
マイクロサービスアーキテクチャへの適用：マイクロサービスアーキテクチャやコンテナ化された環境に特に適しています。
サイドカーコンテナの使用：サイドカーコンテナと呼ばれる追加のコンテナをネットワーク内の各サービスにデプロイしてトラフィックの監視や制御を担当します。代表的なサイドカーコンテナとしては、EnvoyやLinkerdがあります。
プロキシベースのセキュリティ制御
動的な構成管理: ネットワークセキュリティメッシュでは、セキュリティポリシーやルールの管理を動的に行うことができます。
どのように動的にルールやポリシーを変更するの？
セキュリティメッシュコントロールプレーンの使用：ルールの適用や変更を制御し、ネットワーク内のコンポーネントにポリシーを伝達します。
APIやコンソールを介した管理：管理用APIや管理コンソールを利用して、ルールやポリシーを動的に変更します。APIを介してプログラムで変更を行うことも可能です。
自動化とオーケストレーション：変更のトリガーとなるイベントや条件を設定し、必要な変更を自動的に反映させることができます。
コンテキストに基づくポリシーの適用：コンテキスト情報（ユーザー、デバイス、場所など）に基づいてポリシーを適用することが可能です。
セキュリティメッシュにAIはどのように関係している？
セキュリティ分析と検知：機械学習やディープラーニングの手法を使用して、ネットワークトラフィックやログデータを監視し、異常なパターンや攻撃シグネチャを検出することが可能です
自動化とオーケストレーション：自己学習や自己修復の機能を組み込むことで、状況や攻撃の変化に適応し、自動的にポリシーを調整したり、攻撃への対応を行ったりすることが可能です。
脅威インテリジェンスと予測分析：AIによるデータ解析やパターン認識により、新たな脅威や攻撃手法を早期に検知し、適切な対策を講じることができます。
自己学習と適応性：通常のトラフィックと異常な振る舞いを区別し、未知の攻撃やマルウェアに対しても効果的な防御を行うことができます。
自己修復とはどのようなテクノロジー？
オートリカバリー: 自己修復の一つのアプローチは、システムが障害や攻撃に遭った場合に自動的に回復する能力を持つことです。例えば、障害が発生した場合にシステムが自動的にバックアップから復元する、攻撃が検出された場合に攻撃元をブロックするなどのオートリカバリー機能があります。
セルフヒーリング: セルフヒーリングは、システムが自身の状態や構成を監視し、問題を検出して自動的に修復する能力です。セキュリティメッシュにおいては、サイドカーコンテナやプロキシを使用して、ネットワークトラフィックの監視やセキュリティポリシーの適用を行い、問題が検出された場合に自動的に対応することができます。
ダイナミックポリシーアップデート: 自己修復の一つの手法は、システムのポリシーやルールを動的に更新することです。セキュリティメッシュでは、攻撃の検出やセキュリティインテリジェンスの収集に基づいて、ポリシーやルールをリアルタイムで変更し、セキュリティの強化や脅威への対応を行います。
セルフヒーリングは具体的にどのようなコンポーネントによって実現される？
サイドカーコンテナ: セルフヒーリングの一つのアプローチは、ネットワーク内の各サービスにデプロイされるサイドカーコンテナです。サイドカーコンテナは、トラフィックの監視や制御、セキュリティ機能の提供を担当します。障害や攻撃の検出を行い、必要に応じて自動的にサービスの再起動やリカバリーを行うことができます。
ヘルスチェック: セルフヒーリングを実現するためには、各サービスのヘルスチェックが重要です。ヘルスチェックは、サービスが正常に動作しているかどうかを監視するための機能です。ヘルスチェックには、ネットワークトラフィックの可用性や応答時間、エラーレートなどを監視することが含まれます。ヘルスチェックによって、異常な状態が検出された場合に自己修復措置がトリガーされます。
オーケストレーションフレームワーク: セルフヒーリングを実現するためには、オーケストレーションフレームワークが使用されることがあります。オーケストレーションフレームワークは、システムの自動化や制御を担当し、サービスのデプロイ、監視、スケーリング、再起動などの操作を自動化します。障害や攻撃の検出を受けて、オーケストレーションフレームワークが自動的に必要な処理をトリガーします。
監視ツールとログ分析: セルフヒーリングには、ネットワークトラフィックやシステムの監視が不可欠です。監視ツールやログ分析ツールを使用して、ネットワークやサービスの状態をリアルタイムで監視し、異常なパターンやエラーを検出します。これによって、自己修復が必要な場合に迅速に対応することができます。
Envoy、Linkerd、Trivy。ほかにも面白いものはある？
Falco: Falcoは、ランタイムセキュリティのためのオープンソースのプロジェクトであり、コンテナやオーケストレーション環境での異常な活動や侵入を検出するために使用されます。Falcoは、カーネルシステムコールのトレースとイベント監視を組み合わせて、リアルタイムのセキュリティ監視を提供します。
Open Policy Agent (OPA): OPAは、クラウドネイティブ環境でのアクセス制御ポリシーを管理するためのフレームワークです。OPAは、柔軟なポリシーの定義と評価を可能にし、APIリクエストの承認やアクセス制御などのタスクを処理します。クラウドネイティブなアプリケーションやマイクロサービスにおいて、セキュリティポリシーの統一的な管理に役立ちます。
Zeek (旧称: Bro): Zeekは、ネットワークトラフィックの監視、分析、セキュリティイベントの検出に使用される強力なネットワークセキュリティモニタリングツールです。Zeekは、パケットキャプチャとプロトコル解析を組み合わせて、ネットワーク上での様々なセキュリティイベントや攻撃を検出し、詳細なログやレポートを生成します。
Wazuh: Wazuhは、セキュリティイベント管理および脅威検出のためのオープンソースプロジェクトです。Wazuhは、ホストベースの侵入検知システム（HIDS）とセキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）を統合し、リアルタイムのセキュリティモニタリング、ログ解析、脅威インテリジェンスを提供します。
Apache Metron: Apache Metronは、大量のデータをリアルタイムで収集し、異常なユーザーやエンティティの振る舞いを検出するためのオープンソースのUEBAプラットフォームです。Metronは、ログデータ、ネットワークトラフィック、セキュリティイベントなどからデータを収集し、機械学習やリアルタイムのルールエンジンを使用して異常な活動を検知します。
Wazuh: 先ほども言及したWazuhは、セキュリティイベント管理や侵入検知だけでなく、ユーザーやエンティティの振る舞い分析にも利用できるオープンソースのプロジェクトです。Wazuhは、ログやイベントデータを収集し、異常なユーザーのアクティビティや振る舞いを検知するためのルールベースのエンジンを提供します。
MLflow: MLflowは、機械学習のライフサイクルを管理するためのオープンソースプラットフォームであり、UEBAにも活用できます。MLflowは、モデルのトレーニング、追跡、デプロイ、モデルのバージョン管理などをサポートし、異常検出などのユーザーやエンティティの振る舞いを予測するためのモデル開発に役立ちます。
おわり
