【論文考察】取締役会に求められる「サイバーセキュリティ監督」の在り方

今回紹介する論文はこちら：「A strategic cybersecurity oversight framework: a board’s imperative」（Yaniv Harel、Abraham Carmeli 共著）

academic.oup.com

最近では、サイバー攻撃が連日のように報道されています。「サイバーリスクはビジネスリスクだ」という文言も多くみられるようになってきました。とはいえ、サイバーリスクも数あるビジネスリスクの一つでしかないので、どんな時にサイバーリスクの優先度が上がるべきなのかを見極める時期になってきたと捉えるほうがより正確です。そんな中、組織のサイバーセキュリティに最も足りていないもののひとつが、センスメイキング（腹落ち）です。情報はあるが腹落ちはしていない。セキュリティ大事だよねという感覚がスッと入ってくるには、タイミングが重要です。

今回紹介する論文は、取締役会に求められる「戦略的なサイバーセキュリティ監督」のあり方を体系化したものです。論文では、組織が日常時・攻撃中・復旧期の 3 段階で行うべき情報収集・解釈・行動のプロセスを「戦略的センスメイキング」と位置付け、具体的なケーススタディを交えて解説しています。

どんな人におすすめ？

1. 経営者・取締役会メンバー  ── サイバーセキュリティをIT部門に丸投げする時代は終わりました。戦略的な意思決定に携わる方に必読です。
2. CISO/CIOやリスク管理担当者  ── 取締役会との対話をどう設計するか、どの情報を提供すべきかの参考になります。
3. 監査役・外部取締役  ── ガバナンス強化や規制対応の観点から、取締役会の役割を整理する材料として役立ちます。
4. サイバーセキュリティに興味のあるビジネスパーソン  ── 経営と技術の橋渡しを意識する人にとって、サイバーリスクを経営課題として捉える視点が得られます。

どんな内容？

本論文の目的は、「取締役会がどのように組織全体のサイバーセキュリティを戦略的に監督すべきか」を体系化することです。著者らは既存の文献調査とケース分析を通じ、以下のような問題意識を提示しています。

1. 攻撃の頻度と被害の深刻化 – サイバー犯罪が日常化し、事業継続に直結する影響を及ぼしている。MGMやSynnovis の例のように、経営レベルでの対応が求められる。

2. 規制当局や投資家の監視強化 – SECの開示規則が象徴するように、取締役会の監督責任が問われているnews.mit.edu。

3. 「戦術」と「戦略」の混同 – 多くの企業では、技術的な運用指標（従業員のフィッシング訓練結果など）に注目するあまり、経営目標との整合や長期的投資判断といった戦略的視点が不足している。

4. 情報の非対称性 – 経営陣が受け取る報告が技術的な専門用語に偏り、取締役がリスクの本質を理解できないことが多い。

5. 形式的な対応にとどまる危険 – サイバー専門家を取締役に迎えたり委員会を設置したりしても、実質的な議論やプロセス設計がなければ形骸化する。

こうした課題に対し、著者らは 「戦略的センスメイキング」 という枠組みを提示します。これは組織論で用いられる概念で、状況に関する情報を集め（スキャニング）、意味付けを行い（解釈）、行動を起こす（アクション）というプロセスを通じて組織が環境に適応するものです。本研究では、このプロセスをサイバーセキュリティに応用し、以下の 3 つのフェーズに分けて議論します。

1. 日常時（Routine） – 平時におけるリスク分析と準備。外部の脅威情報や自社の資産・脆弱性を継続的にスキャンし、投資や対応策の優先順位を決める。例として著者は、Kenvue 社が 2022 年にサプライチェーンのサードパーティリスクを評価した事例を挙げています。

2. 攻撃中（Under Attack） – サイバー攻撃が進行している間の対応。現場から刻一刻と上がってくる情報を取捨選択し、意思決定をサポートする。攻撃者の意図や被害範囲を解釈し、危機コミュニケーションや対策の指揮系統を整備する。攻撃時には時間単位で状況が変わるため、意思決定の迅速性が求められる。

3. 復旧期（Recovery） – 攻撃後の復旧と教訓化。技術的な復旧だけでなく、取締役会として組織のレジリエンスを高めるための投資や体制見直しを行う。攻撃原因の究明や資産の被害評価だけでなく、従業員や顧客への説明責任を果たすことが重要だと指摘しています。

研究手法として、著者らは複数の実在企業の事例を分析しています。論文中では、小売企業のサードパーティ評価やヘルスケア分野のデータ漏えい事件、金融機関による巨額のサイバー投資決定などが紹介され、各フェーズで取締役会がどのように状況を理解し、意思決定し、実行していったかが検討されています。さらに、組織の文化や国ごとの法制度によってフレームワークの適用が変わる可能性についても触れています。例えば、中国のサイバーセキュリティ法やシンガポールの Cybersecurity Act のように、国ごとに求められる報告義務や規制が異なるため、スキャニングやアクションの内容も調整が必要になると論じています。

注目ポイント

• 取締役会の動的能力としてのサイバー監督  ── 著者らは、サイバーセキュリティ監督を「ダイナミック・ケイパビリティ」と捉えています。これは状況に応じて学習し、自らの統治構造や資源配分を進化させる力であり、単なる技術的監督とは区別されます。長期的な競争力とレジリエンスに焦点を当てるため、短期的な運用対策よりも「なぜその投資を行うのか」を問い直す姿勢が重要だと説いています。

• 情報収集・解釈・行動の３段階モデル  ── 戦略的センスメイキングでは、平時・攻撃中・復旧期のそれぞれで「スキャニング（情報収集）」「インタープリテーション（意味づけ）」「アクション（行動）」のサイクルを回すことが求められます。例えば、平時にはサプライチェーンの脆弱性や規制動向を幅広く収集し、自社のビジネス戦略との関連で優先順位をつけます。攻撃時には、被害範囲や攻撃者の目的を素早く解釈し、どのシステムを遮断・維持するかなどを判断します。復旧期には、被害評価と教訓化を通じて次の投資計画やガバナンス改革を実行します。

• モニタリングとリソース供給という二つの役割  ── 取締役会には経営監督（monitoring）だけでなく、外部資源へのアクセスやネットワークの構築といったリソース供給（resource provision）の役割もあると指摘しています。サイバー攻撃が発生すると、セキュリティ人材や技術投資、顧客支援体制など追加のリソースが必要となるため、取締役会がこうした資源調達に積極的に関与することが欠かせません。

• ガバナンス構造と能力開発の実践提案  ── 著者らは、フレームワークを組織に定着させるための具体策として、(1) 監査委員会やリスク委員会にサイバーセキュリティを常設議題として組み込む、もしくは専任のサイバー委員会を設置する、(2) サイバーセキュリティの知識を持つ取締役やアドバイザーを招へいし、全取締役が一定のリテラシーを身につける教育プログラムを設計する、(3) CISO からの報告を四半期ごとに受け、第三者による年次評価を実施する、といった施策を挙げています。さらに、新任取締役には 90 日以内に脅威環境や規制要件を学ぶオリエンテーションを提供し、年次の机上演習やサイバー演習を通じて意思決定能力を磨くことを推奨しています。

感想

セキュリティ界隈ではよく「セキュリティを自分事として捉えよ」と言われます。この「自分事にする」というのは「センスメイクする、腹落ちする」ことと同義です。この腹落ちが実に難しい。多くのセキュリティフレームワークや規制対応は「正確性」や「完全性」を重視しますが、実際に人や組織が「防御やリスクマネジメントを自分ごととして大切だ」と腹落ちできるかどうかは、正確さよりもタイミングに依存します。たとえば危機に直面した瞬間に「これは自社にとって重大だ」と感じる経験が、セキュリティ投資や行動を本物にする。つまりセキュリティは静的なマニュアルではなく、動的に変化する状況のなかで意味づけが更新される営みなのだと理解できます。

よく「チェックリスト型のセキュリティはダメ」といったような議論がありますが、厳密にはチェックリストそのものが良い悪いではなくて、1年に一回しかチェックしないという硬直的なプロセスが効果的でないという話だと思います。

この観点でAIの役割について考えると、この論文の背景にある「動的プロセスをどう支えるか」という問いに接続できます。AIは大量のデータを迅速に整理・提示することで、従来なら見逃されていたシグナルを「今この瞬間」に浮かび上がらせることができます。つまりAIの本当の貢献は、腹落ちのタイミングを増やすことにある。人間がリスクを自分事として認識し、適切なアクションを選び取る瞬間を増やせれば、セキュリティはよりうまく回るはずです。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

ではまた次回。

【論考】『AIの影響を受けるサイバーセキュリティの仕事ランキング』を作ってみた

生成AIの進化は、私たちの働き方に大きな変革をもたらしています。特に、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の登場により、知的業務の自動化が現実のものとなりつつあります。いや、もうなっています。このような技術革新が進む中、サイバーセキュリティ分野においても、AIの影響を適切に評価し、業務の効率化や自動化の可能性を探ることが重要となっていることは論を待ちません。

本記事では、OpenAIが発表したかの有名な論文『GPTs are GPTs』の方法論を参考に、IPA（情報処理推進機構）が定義する「ITSS+（プラス）セキュリティ領域」の17分野における業務タスクを分析し、AIによる影響度をランキング形式で提示します。いわば『AIの影響を受けるサイバーセキュリティの仕事ランキング』を独自作成してみました。この分析を通じて、サイバーセキュリティ業務におけるAI導入の可能性と課題を明らかにし、今後の人材戦略や業務設計の参考となる情報を提供します。

なお、このランキングの作成は著者が一人で行ったため改善の余地しかありません。仲間たちと一緒に改良できればいいなと思っています。

今回は結論であるランキングまでの助走が長いので、早く見たい方は以下の目次から「6. AIにより影響を受けるサイバーセキュリティ関連業務ランキング」まで飛んじゃってください。

www.ipa.go.jp

1. 名論文「GPTs are GPTs」の概要

OpenAIが発表した論文『GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models』では、LLMが米国の労働市場に与える影響を定量的に評価しています。この研究では、職業ごとのタスクを分析し、GPT-4の能力と補助ツールの活用により、業務の効率化が可能かどうかを評価しています。特に、以下の3つの分類が導入されています：

• E1（直接露出）：GPT単体で50%以上の時間短縮が可能なタスク

• E2（間接露出）：補助ツールと組み合わせれば50%以上の時間短縮が可能なタスク

• E0（非露出）：AIではほぼ効率化できないタスク

これらの分類を基に、βスコア（E1 + 0.5×E2）が導入され、AIによる影響度を定量的に示しています。この指標は、業務のAIによる効率化の可能性を評価する上で有用なツールとなっています。

2. IPAによる「ITSS+（プラス）セキュリティ領域」の概要

IPA（情報処理推進機構）は、IT人材のスキル標準を定めた「ITSS+」において、サイバーセキュリティ領域を17分野に整理しています。これらの分野は、設計、運用、監査、経営など、多岐にわたる職種をカバーしており、日本のIT現場における実務体系を反映しています。各分野は、具体的な業務タスクに基づいて定義されており、サイバーセキュリティ人材の育成や評価に活用されています。

3. ランキング作成の前提

目的

AIがサイバーセキュリティ業務に与える影響を「可視化」し、実務レベルでの議論や人材戦略に活かせる“たたき台”を提供すること。この分析が、セキュリティ業務におけるAI活用の議論を促進する一助となること。

方法

ITSS+セキュリティ17分野について、それぞれ代表的な業務タスクを3件ずつ抽出し、それぞれのタスクに対してAIによる効率化可能性（E1, E2）をスコアリング。各タスクのβスコアを算出し、分野ごとの平均βスコアを基にランキングを作成しました。

指標

OpenAIの論文と同様に、β = E1 + 0.5×E2 を採用。E1はGPT単体で実現可能な自動化・効率化、E2はCopilot、SIEM、SOARなどのツール連携による支援を意味します。

評価対象

ITSS+で定義された17分野 × 各分野ごとの代表タスク3件（計51タスク）

4. 算出方法の詳細

1. 各分野に対し、実務に即した代表的な業務タスクを3件抽出

2. 各タスクについて、GPT-4の現行性能と既存の業務支援ツールの実装可能性を基に、E1およびE2を0.0～1.0の範囲でスコア付け

3. 各タスクごとに β = E1 + 0.5 × E2 を計算

4. 各分野について、3タスクのβを平均し「分野別βスコア」とする

5. 分野別βスコアを降順に並べて、AIによる影響度ランキングを作成

5. 評価対象とした分野別代表タスク（51タスク）

以下の表は、各分野における代表的な業務タスクを示しています。ITSSに定義されている17分野それぞれに3タスクずつ割り当てました。これらのタスク抽出は、IPAによる分野ごとの定義を参照しつつ、実際に行われるタスクを筆者の経験値を盛り込んで書いてあります。このタスクの定義でスコアリングがかなり変わるため、もう少し信頼値を上げたいところですがver.1なので許してください。

分野	代表タスク1	代表タスク2	代表タスク3
デジタルプロダクト運用	ヘルプデスク対応	スクリプト作成	障害対応
デジタルプロダクト開発	コーディング	設計書作成	テスト自動化
セキュリティ統括	ポリシー策定	教育資料作成	リスク分析
脆弱性診断・ペネトレーションテスト	診断実施	レポート作成	スクリプト生成
セキュリティ監視・運用	アラート分析	インシデント対応	ログ分析
デジタルシステムアーキテクチャ	要件定義	設計レビュー	ドキュメント作成
デジタルシステムストラテジー	戦略立案	要件定義書作成	プロジェクト管理
セキュリティ監査	チェックリスト作成	監査実施	報告書作成
システム監査	システム構成確認	文書化	監査報告書作成
法務	契約レビュー	法令遵守文書作成	リスク評価
経営リスクマネジメント	リスク評価	BCP策定	リスク対応計画
セキュリティ調査分析・研究開発	マルウェア解析	脅威分析	レポート作成
事業ドメイン（戦略・企画・調達）	サプライチェーン管理	調達戦略立案	契約管理
セキュリティ経営（CISO）	対策方針決定	社内調整	意識啓発
デジタル経営（CIO/CDO）	デジタル戦略策定	ITガバナンス	プロジェクト推進
企業経営（取締役）	全社セキュリティ方針承認	経営判断	リスクマネジメント
事業ドメイン（生産現場・管理）	設備保守	現場対応	品質管理

6. AIにより影響を受けるサイバーセキュリティ関連業務ランキング

ようやく結論です。以下の表は、各分野のβスコアを基にしたAIによる影響度ランキングです。スコアが高いほど、AIによる効率化の可能性が高いことを示しています。

順位	分野名	分野別βスコア	評価の根拠
1位	デジタルプロダクト運用	1.17	問い合わせ対応、スクリプト作成などがGPT単体で高効率化可能（E1が高）
2位	デジタルプロダクト開発	1.13	コーディングやテストなどが完全にAIに置き換え可能なフェーズが多い
3位	セキュリティ統括	1.03	ポリシー策定・教育資料のドラフト生成をAIが大幅に支援できる
4位	脆弱性診断・ペネトレーションテスト	1.00	スクリプトやレポート作成の半自動化が可能で、E1・E2ともに高
5位	セキュリティ監視・運用	0.97	ログ分析やアラート分類の自動化にAI活用が進む（E2寄り）
6位	デジタルシステムアーキテクチャ	0.93	設計文書の生成・レビュー支援が可能（E1が中程度）
7位	デジタルシステムストラテジー	0.88	要件定義や資料作成でAIがドラフトを提示（E2が中心）
8位	セキュリティ監査	0.80	チェックリストや報告文書の自動化が限定的に可能
9位	システム監査	0.78	セキュリティ監査と類似するが、ややルーチン性が低いため影響もやや減
10位	法務	0.75	法令の要約や契約書ドラフト生成は可能だが、法的判断は人間依存
11位	経営リスクマネジメント	0.68	報告文書の下書きなどは支援可能だが、意思決定はAI不可
12位	セキュリティ調査・研究開発	0.63	既知マルウェアの解説はAI対応可能、新規解析は困難
13位	事業ドメイン（戦略・調達）	0.55	調達文書作成などの一部で支援可能だが、専門性の高い判断は人手
14位	セキュリティ経営（CISO）	0.52	意識啓発コンテンツの作成にはAI支援可能だが、最終判断は経営判断
15位	デジタル経営（CIO/CDO）	0.48	戦略立案における資料作成補助にとどまり、影響は限定的
16位	企業経営（取締役）	0.42	文書要約の支援は可能だが、非定型で複雑な業務が中心
17位	事業ドメイン（生産現場・管理）	0.35	物理作業が多く、AIが直接的に支援できる範囲は非常に限定的

傾向としては以下の通りです。当たり前っちゃ当たり前のことばかりですが、明文化が大事。

1. ソフトウェアのみで業務が完結に近づく業務ほどスコアが高く、ハードウェア処理や手作業が入るとスコアが低い。
2. 情報の収集・整理・分析計の業務はスコアが高く、判断が必要になる業務ほどスコアが低い。

未来視点で考えてみると、現在の生成AIが影響力を及ぼせていない「触覚」のところに伸びしろがあることは明らかです。テスラのオプティマスが一家に一台となる日は意外と近いかもしれません。

7. 参考：分野別代表タスクの算出スコア

以下の表は、各セキュリティ分野における代表的な業務タスクに対して、AI（主にGPTなどのLLM）による効率化の可能性を評価したものです。各タスクについて、GPT単体での効率化度合い（E1）、補助ツールとの組み合わせによる効率化度合い（E2）、およびそれらを組み合わせたβスコア（β = E1 + 0.5 × E2）を示しています。これらのスコアは、OpenAIの論文『GPTs are GPTs』の方法論を参考にしつつ、スコア設定は経験則に基づいています。

分野名	タスク名	E1	E2	βスコア
デジタルプロダクト運用	ヘルプデスク対応	0.9	0.5	1.15
デジタルプロダクト運用	スクリプト作成	1.0	0.3	1.15
デジタルプロダクト運用	障害対応	0.8	0.6	1.10
デジタルプロダクト開発	コーディング	1.0	0.5	1.25
デジタルプロダクト開発	設計書作成	0.9	0.4	1.10
デジタルプロダクト開発	テスト自動化	0.8	0.6	1.10
セキュリティ統括	ポリシー策定	0.7	0.6	1.00
セキュリティ統括	教育資料作成	0.9	0.4	1.10
セキュリティ統括	リスク分析	0.8	0.5	1.05
脆弱性診断・ペネトレーションテスト	診断実施	0.6	0.7	0.95
脆弱性診断・ペネトレーションテスト	レポート作成	0.9	0.4	1.10
脆弱性診断・ペネトレーションテスト	スクリプト生成	1.0	0.3	1.15
セキュリティ監視・運用	アラート分析	0.7	0.6	1.00
セキュリティ監視・運用	インシデント対応	0.6	0.7	0.95
セキュリティ監視・運用	ログ分析	0.8	0.5	1.05
デジタルシステムアーキテクチャ	要件定義	0.6	0.5	0.85
デジタルシステムアーキテクチャ	設計レビュー	0.7	0.4	0.90
デジタルシステムアーキテクチャ	ドキュメント作成	0.8	0.3	0.95
デジタルシステムストラテジー	戦略立案	0.5	0.6	0.80
デジタルシステムストラテジー	要件定義書作成	0.6	0.5	0.85
デジタルシステムストラテジー	プロジェクト管理	0.7	0.4	0.90
セキュリティ監査	チェックリスト作成	0.8	0.3	0.95
セキュリティ監査	監査実施	0.6	0.5	0.85
セキュリティ監査	報告書作成	0.9	0.2	1.00
システム監査	システム構成確認	0.7	0.4	0.90
システム監査	文書化	0.8	0.3	0.95
システム監査	監査報告書作成	0.9	0.2	1.00
法務	契約レビュー	0.5	0.6	0.80
法務	法令遵守文書作成	0.6	0.5	0.85
法務	リスク評価	0.7	0.4	0.90
経営リスクマネジメント	リスク評価	0.6	0.5	0.85
経営リスクマネジメント	BCP策定	0.5	0.6	0.80
経営リスクマネジメント	リスク対応計画	0.7	0.4	0.90
セキュリティ調査分析・研究開発	マルウェア解析	0.6	0.5	0.85
セキュリティ調査分析・研究開発	脅威分析	0.7	0.4	0.90
セキュリティ調査分析・研究開発	レポート作成	0.8	0.3	0.95
事業ドメイン（戦略・企画・調達）	サプライチェーン管理	0.5	0.6	0.80
事業ドメイン（戦略・企画・調達）	調達戦略立案	0.6	0.5	0.85
事業ドメイン（戦略・企画・調達）	契約管理	0.7	0.4	0.90
セキュリティ経営（CISO）	対策方針決定	0.4	0.5	0.65
セキュリティ経営（CISO）	社内調整	0.5	0.4	0.70
セキュリティ経営（CISO）	意識啓発	0.6	0.3	0.75
デジタル経営（CIO/CDO）	デジタル戦略策定	0.4	0.5	0.65
デジタル経営（CIO/CDO）	ITガバナンス	0.5	0.4	0.70
デジタル経営（CIO/CDO）	プロジェクト推進	0.6	0.3	0.75
企業経営（取締役）	全社セキュリティ方針承認	0.3	0.4	0.50
企業経営（取締役）	経営判断	0.4	0.3	0.55
企業経営（取締役）	リスクマネジメント	0.5	0.2	0.60
事業ドメイン（生産現場・管理）	設備保守	0.2	0.3	0.35
事業ドメイン（生産現場・管理）	現場対応	0.3	0.2	0.40
事業ドメイン（生産現場・管理）	品質管理	0.4	0.1	0.45

この表は、各タスクにおけるAIの活用可能性を示すものであり、業務の効率化や自動化の検討において参考となる情報を提供します。ただし、これらのスコアはあくまで目安であり、実際の業務への適用に際しては、各組織の業務内容や体制、導入するAIツールの性能などを考慮する必要があります。

以上が算出スコアの詳細です。いかがでしょうか？これにより、各セキュリティ分野における業務タスクがAIによってどの程度効率化可能かを具体的に把握することの手助けになればいいなあと思います。今後の業務設計や人材育成、AI導入の検討において、本情報が有用であることを願っております。

なお、これらのスコアは筆者の主観に基づく評価であり、実際の業務環境やAI技術の進

展に応じて適宜見直しが必要なのは、言うまでもありません。以下、あらためて今回の評価における位置づけや今後の活用可能性について述べます。

8. 留意点と感想

今回の評価は、AIによる業務支援の実態を可視化し、建設的な議論の出発点となる「たたき台」を目指して作成されました。そのうえで、いくつかの観点から留意点を再整理し、今後に向けた展望を述べたいと思います。

（1）本ランキングは「今のGPTにできること」に基づいた定量化である

OpenAIの論文『GPTs are GPTs』でも述べられているように、本評価はGPT-4などの現時点での実力を前提としたものです。したがって、AI技術の進展やLLM以外のAI（たとえばビジョンAI、ロボティクス、音声認識など）が統合された将来像とは異なる可能性があります。

特に、現在E2またはE0に分類されているタスクも、今後の技術進化によりE1に移行することが十分考えられます。たとえば、画像認識やセンサーデータ処理と連携した業務支援、あるいは複数モーダル（Multimodal）なエージェントによる自律運用などは、現時点ではまだ一般化されていないが、数年以内には実用化する可能性があります。

（2）業務そのものの定義と再設計が問われる時代に入っている

AIがある程度の作業を代替可能であることが見えてくると、「その業務は誰が、どうやって担うべきか」という問いが本質的に浮かび上がってきます。

今回のランキングでは、設計書作成や教育資料作成、ログ分析など「フォーマットがある定型文書系業務」は比較的高スコアを記録しました。これは、これらの業務が「AIフレンドリー」であることを意味します。逆に、人間同士の交渉や現場判断、責任判断などはAIが不得意な「曖昧で文脈依存するタスク」であるため、当面は人が担うことが前提となるでしょう。

しかし、重要なのはこの境界線が固定的なものではないということです。AI導入を前提に、業務フローやアウトプットの形式そのものを再設計すれば、従来は非効率だった領域もAIで効率化できる可能性があります。つまり、「AIに合わせて仕事を変える」発想がこれからの働き方に求められます。

（3）人材戦略・スキル定義への応用可能性

本ランキングは、人材の再教育・再配置（リスキリング）や、今後求められるセキュリティスキルの再定義にも活用可能です。

たとえば、AIによって代替されやすいタスクが集まる職種では、単に業務を効率化するだけでなく、「AIを活かす」スキルが求められます。逆に、AIでは担えない判断や創造的タスクに多く携わる職種では、「対人コミュニケーション」や「経営感覚」などがより重視されてくるでしょう。

また、セキュリティ業務をアウトソースする場合の判断基準として、「AIにより自動化できる領域は積極的に委託し、人が介在すべきコア領域は社内に残す」といった構造改革にも応用できます。

おわりに

生成AIは、セキュリティ業務の風景を大きく塗り替えようとしています。今回のように業務単位でAIの影響度を評価する取り組みは、今後の導入方針や人材育成、ガバナンス構築において非常に有益です。

繰り返しになりますが、このランキングはあくまで現時点の「たたき台」であり、万能の答えではありません。しかし、たたき台があるからこそ、議論が始まり、現場の知見が集まり、制度設計が前進するというのが私の実感でもあります。

本稿が、皆さまの組織や現場での対話の呼び水となり、AIと人間の協働による「より強く・柔軟なサイバーセキュリティ」の構築に少しでも貢献できれば幸いです。

最後までお読みいただきありがとうございました。

では、また次回。

【用語考察】サイバーテレイン（Cyber Terrain）- サイバー空間における「要地」の概念とその戦略的活用

APTに詳しい友人との会話で「Cyber Terrain（サイバーテレイン）」という概念を初めて耳にしました。サイバーテレインとは、サイバー空間にも物理世界のような「地形」や「要地」が存在するという考え方です。この概念は、軍事分野で用いられてきた「地形（Terrain）」の概念をサイバー領域に適用したもので、組織のサイバー防衛戦略構築に不可欠な視点を提供します。本稿では、カーネギーメロン大学ソフトウェアエンジニアリング研究所の論文と、アメリカ陸軍サイバー研究所（ACI: Army Cyber Institute）の論文を基に、この概念の核心と実践的な活用方法を解説します。

insights.sei.cmu.edu

cyber.army.mil

軍事技術が民間へ浸透する歴史的経緯を考えると、サイバーテレインの概念も将来的に民間組織の防衛においても重要な指針となる可能性が高いと言えます。

現代のサイバー攻撃は高度化・複雑化の一途をたどっており、従来のセキュリティ製品依存の対策では限界が見え始めています。特に標的型攻撃（APT）のような高度な脅威に対しては、戦略的な防御枠組みの構築が急務です。そこで登場するのが、軍事的視点からサイバー防衛を考える「サイバーテレイン」の概念です。

本稿では、この概念を以下の観点から体系的に解説します：

• 軍事理論との関連性
• 核心となる2つの概念（MRT-CとKT-C）
• サイバースペースの5階層モデル
• 組織防衛への具体的な応用方法

サイバーテレイン (Cyber Terrain) ＝ 「サイバー空間にも地形が存在するという」考え方

軍事における「地形（Terrain）」の概念

軍事作戦において「地形」は戦略的優位性を決定する重要な要素です。具体的には「重要地形（Key Terrain）」とは、それを掌握することで戦況を有利に進められる地理的要所を指します。例えば、敵の進軍路を見下ろす高地や物資輸送路の要衝などが該当します。

歴史的な事例として、1940年のパリ占領が挙げられます。ドイツ軍がパリを掌握したことで、フランス政府は崩壊し組織的な抵抗が不可能になりました。このように地形の支配は戦略レベルの勝敗を左右します。

サイバー空間における「地形」の定義

米国防総省はサイバー空間を「インターネット・通信ネットワーク・コンピュータシステム・組み込みプロセッサなどから構成される情報環境のグローバルドメイン」と定義しています。これに基づき、サイバーテレインは「サイバー空間を構成し制御するシステム・デバイス・プロトコル・データ・ソフトウェア・プロセスなどの総体」と言えます。

物理的地形との主な相違点は以下の3点です：

1. 非物理的配置：ルーターの論理的位置が物理的位置より重要
2. 動的変化性：ソフトウェア定義ネットワーク（SDN）による瞬時の構造変更
3. 多層構造：物理層から抽象的な監視層まで複数の階層が存在

概念の有用性と適用対象

この概念が有用な理由は、攻撃側と防御側の「関係性」に着点を置いている点にあります。具体的なメリットとしては以下が挙げられます：

防御側にとって：

• リソース配分の最適化
• 重要資産の優先保護
• 攻撃経路の予測精度向上
• 戦略的「高地」の確保

攻撃側にとって：

• 効率的な侵入経路の特定
• 防御弱点の把握
• 最小努力での最大効果獲得

特に企業のセキュリティ担当者にとっては、自組織の資産価値と攻撃者視点の資産価値を区別できる点が重要です。従来の資産保護中心アプローチから、攻防の相互作用を考慮した戦略的防衛への転換がポイントです。

二つの重要概念：「MRT-C」「KT-C」

サイバーテレインを実践的に活用するためには、2つの核心概念を明確に区別する必要があります。それが「MRT-C（Mission-Relevant Terrain - Cyber）」と「KT-C（Key Terrain - Cyber）」です。

MRT-C（ミッション関連サイバーテレイン）の定義

MRT-Cは「組織のミッション遂行に必要なサイバー資産の総体」を指します。具体的には以下の要素が含まれます：

• ハードウェア/ソフトウェアインフラ
• 情報システムと内部/外部リンク
• オペレーティングシステムとアプリケーション
• ユーザー/サービスアカウント
• サポート機能全般

特徴として、MRT-Cは単にサイバー空間の資産だけでなく、物理領域や人的資源を含む広範なミッションサポート要素を包含します。一般的に議論されるデジタル資産よりも広範囲ですね。

KT-C（重要サイバーテレイン）の定義

KT-Cは「MRT-Cのサブセットであり、その制御が戦略的優位性を生む要素」と定義されます。軍事ドクトリンJP 3-12では「サイバースペースにおける重要地形の保持が戦闘員に決定的優位をもたらす」と明記されています。

具体例としては以下が挙げられます：

• 認証情報管理システム
• コアネットワークインフラ
• バックアップ/リカバリシステム
• エンドポイント管理プラットフォーム

概念区別の実践的意義

両者を区別することの主な利点は以下の4点です：

1. 防御優先度の明確化：全資産均等防御から重点防御へ転換
2. 戦略的視座の獲得：資産間の相互依存関係を可視化
3. 攻撃者視点の統合：KT-C分析により敵の標的を予測
4. 分野横断的連携：IT部門と経営陣の共通言語を提供

特に注目すべきは、KT-C分析が「自組織の重要資産」と「攻撃者にとっての重要標的」の差異を明らかにする点です。例えば、経営陣が重要と考える顧客データよりも、攻撃者が実際に狙うのはシステム管理者アカウントであるケースが少なくありません。

サイバースペースの5階層

サイバーテレインを体系的に分析するためのフレームワークとして、「5階層モデル」が提唱されています。各階層の特徴と具体例を解説します。

1) 監視階層（Supervisory Plane）

サイバー作戦の指揮統制機能を担う階層です。特徴として以下が挙げられます：

• ボットネットのC&Cサーバー
• セキュリティ運用センター（SOC）システム
• ネットワーク監視プラットフォーム

この階層のテレインを掌握すると、広範なネットワーク操作が可能になります。

2) サイバーペルソナ階層（Cyber Persona Plane）

デジタルアイデンティティが存在する階層です。具体例としては：

• 管理者アカウント
• デジタル証明書
• APIアクセスキー

単一の物理人物が複数のサイバーパーソナを持つ場合があり、認証情報の保護が重要です。

3) 論理階層（Logical Plane）

ソフトウェアとネットワーク論理構造が存在する階層です。代表例は：

• DNSサーバー
• データベース管理システム
• 仮想プライベートネットワーク（VPN）

この階層の脆弱性悪用が多くのサイバー攻撃の起点となります。

4) 物理階層（Physical Plane）

ハードウェアデバイスが存在する階層です。具体例は：

• ルーター/スイッチ
• モバイル端末
• データセンター施設

物理的破壊や不正アクセスから保護する必要があります。OT環境や重要インフラの保護にあたっては欠かせない視点です。

5) 地理階層（Geographic Plane）

情報インフラの地理的配置を扱う階層です。重要な要素として：

• 海底通信ケーブル
• 衛星地上局
• 地域電力網

地理的制約がサイバー作戦に影響を与えるケースがあります。

サイバースペースの5階層

階層間連関の重要性

各階層は相互に影響を及ぼし合います。例えば：

• 物理階層の故障 → 論理階層のサービス停止
• サイバー人格階層の侵害 → 監視階層への不正アクセス
• 地理階層の災害 → 物理インフラの機能不全

このような連関を理解することで、多層防御戦略の構築が可能になります。

サイバーテレインを組織防衛に活かすには

理論から実践へ移行するための具体的なフレームワークを解説します。Raymond et al. (2014) の研究を基に、4段階の分析プロセスを解説します。

ステップ1：潜在ターゲット資産の特定

従来の資産管理と異なり、「攻撃者視点での価値評価」が重要です。実施手順は以下の通りです：

1. ミッションクリティカルな業務プロセスの洗い出し
2. 関連IT資産のマッピング
3. 脅威インテリジェンスに基づく攻撃者動機の分析
4. 資産の攻撃者にとっての魅力度評価

この分析では、経営層とIT部門の協働が不可欠です。

ステップ2：接近経路の列挙

各資産へのアクセス経路を網羅的に洗い出します。考慮すべき経路例は：

• 外部ネットワークインターフェース
• サプライチェーン経由のアクセス
• 物理アクセス可能なデバイス
• クラウドサービス連携ポイント

ここで怖いのが「見えない接続経路」です。シャドーITなどの管理外（＝予想外）の資産がその代表です。しかし自社資産である限りは「既知の未知」の範囲なので、技術的に検知可能である前提で対策が取れます。定期的なネットワーク図の更新と照合作業も必要です。

ステップ3：観測範囲と攻撃範囲の分析

攻撃者の視点で以下の要素を評価します：

1. 各接近経路からの可視情報
2. 脆弱性悪用の可能性
3. 横移動の可能性
4. 影響範囲の広がり

この分析には、ペネトレーションテストの結果や脅威インテリジェンスを活用します。

ステップ4：多層防御の構築

分析結果に基づき、以下の対策を階層的に実施します：

監視階層：

• SIEMによる異常検知
• インシデントレスポンス計画の策定

サイバーペルソナ階層：

• 多要素認証の導入
• 権限管理の細分化

論理階層：

• ネットワークセグメンテーション
• 脆弱性管理の徹底

物理階層：

• データセンターの物理的セキュリティ強化
• デバイスの盗難防止対策

地理階層：

• 災害復旧計画（DRP）の見直し
• 地理的冗長性の確保

デセプション技術の活用

従来のハニーポットに加え、現代的なデセプション技術の導入が有効です。具体的手法としては：

• 偽の管理者アカウントの設置
• 重要資産を模したデコイシステム
• 偽のネットワークトラフィック生成

これらの技術により、攻撃者のリソース消耗と早期検知が可能になります。

感想

サイバーテレインの概念を研究して、その戦略的価値を強く実感しました。従来のセキュリティ対策が技術的対応に偏りがちだったのに対し、この概念は「戦略的優先順位付け」という新しい視点を提供してくれます。

特に印象的なのは「防御側と攻撃者の非対称性」への着目です。自組織が重要と考える資産と、攻撃者が実際に狙うポイントの乖離は、多くの企業が直面する根本的な課題です。サイバーテレイン分析は、この課題を体系的に解決する枠組みを提供してくれます。

一方で、実装における課題もあります。特に、部門間連携の難しさや分析コストの高さが障壁となる可能性があります。また、急速に変化するサイバー環境に対応するためには、継続的な分析プロセスの構築が必須です。

今後の展開として、AIを活用した自動分析ツールの開発や、業界横断的なKT-Cデータベースの構築などが考えられます。日本の組織においても、この概念を応用した新しい防衛戦略の確立が急がれます。

最後までお読みいただきありがとうございました。

では、また次回。

【論文考察】『親密な関係』のプライバシーリスク

プライバシーの最たる敵は「親しい人」ではないか。

ネットニュースをにぎわせるアイドルの交際関係などの暴露は、当事者ではなくその友人や外野から行われるケースが散見されます。いわゆる『親密な関係』がプライバシーリスクになり得る、という事実です。『親密な関係』であればあるほどプライベートな情報を共有しているため、リスクレベルはかなり高いはずです。

今回は、そんな親密な関係の中で発生するプライバシー脅威について論じた論文を紹介します。「Privacy threats in intimate relationships」（Karen Levy, Bruce Schneier著、2020年）は、情報セキュリティ分野で通常注目される企業や犯罪者、政府機関による監視とは異なり、私たちの身近な人間関係におけるプライバシーリスクに焦点を当てた興味深く、かつ深刻な内容でした。

情報セキュリティの分野では、一般的に企業による追跡、データを盗もうとする犯罪者、政府機関による監視、あるいは愉快犯といった脅威に注目が集まります。しかし、日常的に経験するプライバシー侵害の多くは、もっと身近な環境で起こっています。配偶者、親、子供、友人など、親密な関係にある人物がもう一方のプライバシーを侵害する「親密な脅威（intimate threats）」は、一般的なセキュリティ対策では防ぎにくい特徴を持っています。この「他人よりも知人が加害者である場合が多い」という特徴は、物理犯罪でも共通です。

Levy氏とSchneier氏の論文は、これまでセキュリティやプライバシーのコミュニティからあまり明示的な注目を集めてこなかった親密な脅威に光を当て、その特徴と対策を包括的に分析しています。親密な関係にある人々は被害者のことをよく知っており、その情報、デバイス、そして生活全般により大きなアクセス権を持っています。さらに、こうした脅威は社会的に脆弱で力の弱い人々（女性、子供、高齢者、身体的または認知的障害を持つ人々など）に不均衡に影響を与えることが多くあります。

どんな人におすすめ？

1. 情報セキュリティの専門家・研究者：従来のセキュリティモデルでは見落とされがちな脅威カテゴリーへの理解を深めることができます。また、この論文のお内容をかみ砕いて、一般のユーザーへ伝えてもらいたいです。

2. テクノロジー製品の設計者・開発者：親密な関係におけるプライバシーリスクを考慮したシステム設計の重要性を学べます。ただし、その具体的な実装がどうあるべきかは議論の余地があります。

3. 法律・政策立案者：親密な関係におけるプライバシー侵害に対する法的保護の現状と課題について理解できます。

4. DV支援団体・カウンセラー：デジタル技術を用いた監視や制御がパートナー間の虐待にどのように関わるかについての洞察を得られます。

どんな内容？

親密な関係における監視

論文ではまず、親密な関係における監視の一般的な性質について説明しています。恋愛パートナー、親子関係、ルームメイト、介護者など様々な関係において、多くの監視が日常的に発生しています。家族やルームメイト、親しい友人は互いの居場所や付き合う相手を知っていることが多く、長期的なパートナーは銀行口座を共有し、互いの金融活動を把握することもあります。

私たちは様々な理由で自発的にアカウントやデバイスへのアクセスを共有することがあります：

• 家庭管理やコミュニケーションの実用的な要素として
• コスト効率の良い資源の共有手段として
• 親密さや信頼の構築と証明として

心当たりがありすぎてぐうの音も出ません。こうしたアクセス共有は必ずしも悪意のあるものでも、意図的なものでも、望まれていないものでもなく、多くの場合は家庭や恋人間の組織方法を反映しているに過ぎません。「うちはこういうやり方です！」と言ってしまえばそれまで、ということですね。しかし、親密さは独特の情報的脆弱性をもたらします。

親密な攻撃者と被害者のタイプ

論文では、プライバシーの脅威が発生しうる代表的な親密な関係について詳細に説明しています：

1. 恋愛パートナー：特に親密なパートナー間の暴力や虐待の文脈では、デジタルツールが被害者の監視や制御に使用されることがあります。例えば、スパイウェアアプリ、IoTデバイス、共有アカウント情報など。
2. 親と未成年の子供：親は子供の安全と福祉を確保するために監視を行いますが、過度な監視は子供のプライバシーや自律性を侵害する可能性があります。親は子供のアカウントのパスワードを知っていたり、オンライン活動を定期的にチェックしたりすることが一般的です。
3. 成人の子供と高齢の親：高齢化社会において、多くの家族が高齢の親族の介護を担当していますが、遠隔監視技術への依存は高齢者のプライバシーを脅かす恐れがあります。「グラニーカム」と呼ばれるビデオ監視機器が高齢親族の安全を監視するために使用されることがあります。（「グラニー」は英語で「おばあちゃん」の意）
4. その他の介護者とその対象者：雇用関係に付随する複雑さもあり、ナニーカムや監視プラットフォームを通じた監視が行われることがあります。（「ナニー」は英語で「子供の世話をする人」の意）
5. 友人：友人間でも制御的で報復的な関係になることがあり、他の親密な関係と同様の特徴を共有することがあります。特に若者の間では、経験不足や未熟さによってリスクが高まる可能性があります。

親密な脅威の共通の特徴

論文では、親密な脅威を特徴づける共通の特性を4つ挙げています：

1. 攻撃者は複数の動機を持つことがある（善意的なものも含む）：親密な関係における攻撃者の動機は、他のプライバシーの文脈とは大きく異なります。愛、介護、保護といったポジティブな傾向に基づく場合もあれば、制御欲や嫉妬、恐怖に基づく場合もあります。
2. 共存によるデバイスとアカウントへのアクセスが容易：親密な関係では、物理的に同じ空間を共有することが一般的です。これにより認証メカニズムやアクセス認証情報によるセキュリティが確保されにくくなります。
3. 攻撃者は被害者に関する広範な知識を持っている：親密な関係にある人は、パスワードリセットのための秘密の質問の答えを知っていたり、生体認証をバイパスできたりする場合があります。
4. 関係の力学と権威の不均衡：親密な関係では、一方が他方に対して権威や強制力を持つことがあります。例えば、親は子どもに対して、配偶者はパートナーに対して、成人の子どもは高齢の親に対して、そして雇用主は介護者に対してなどです。

注目ポイント

親密な脅威の影響と規模

論文で示されているデータによると、親密な脅威の影響範囲は非常に広いことがわかります。ある調査では、参加者の31%が過去1年間に許可なく他人の電話をこっそり見たことを認めています。2016年の別の調査では、大多数の親が10代の子どものブラウジング履歴やソーシャルメディアのプロフィールをチェックしています。また、48%は電話記録やテキストメッセージを見ており、16%は携帯電話で10代の居場所を追跡していました。

米国のDVシェルターに関するNPR調査では、85%のシェルターがGPSデバイスを使用したストーキングの被害者を支援し、75%がリモートツールを使用した盗聴の被害者を支援したことがあると報告しています。英国の調査では、虐待生存者の85%が虐待のパターンの一部としてオンライン虐待を受けたと報告しています。

プライバシーと介護の倫理的バランス

親密な監視がもたらす独自の倫理的複雑さも注目点です。ほとんどのプライバシーの文脈では、たとえ親密な関係であっても「無許可のアクセス」は不適切とみなされます。しかし、一部の無許可アクセスが義務的な保護の一環として正当化される場合があります。

監視と見守りの線は曖昧です。親密で愛情深く、概して機能的な関係においても、プライバシー侵害が時として葛藤や不安の原因となることがあります。親密な関係における義務的なケアと保護がプライバシーの利益よりも優先されるタイミングや、親密な監視が適切さの線を越えるかどうかを判断するための明確な規則はありません。

設計上の考慮事項

論文では、親密な脅威に対処するためのシステム設計者向けの重要な考慮事項を提供しています：

1. 親密な文脈におけるプライバシーを複数の利益と価値のバランスとして認識する：親密な関係においては、ある程度の監視は避けらません。むしろ望ましく、必要でさえあります。親密なプライバシーの設計は、プライバシー保護、安全とケア、信頼と親密さ、権威といった正当な利益間のバランスを取る方法を見つけることを意味します。
2. 偶発的な情報漏洩に注意する：ロック画面上の通知など、意図せずに情報を漏らす可能性のある設計要素に注意を払います。
3. デフォルト設定に注意する：システムのデフォルト設定は、親密な関係におけるプライバシーリスクを考慮したものであるべきです。
4. プライバシー設定が変更される可能性を認識する：特に関係が終了した場合など、プライバシーの設定は時間とともに変化する可能性があることを認識し、ユーザーが簡単に設定を変更できるようにします。

感想

子を持つ身としては深刻なテーマです。

親密な関係における「見守り」と「監視」の境界は曖昧です。親が子どもを保護するための行動と、過度な監視による自律性の侵害の線引きは非常に難しい問題です。同様に、高齢の親を心配する子どもによる監視と、高齢者の尊厳とプライバシーのバランスも重要な課題です。

また、日本の文化的特徴にも配慮が必要です。「ウチ-ソト」の区分けで考えると「プライバシー」はあくまでも「ウチ」の問題ということになります。そうなると「ヨソはヨソ、ウチはウチ」という基準も相まって、プライバシー問題を語る際は『どこからどこまでがウチなのか』が論点になるのではないかと思います。Kaspersky Labの調査によれば、「パートナーに対しては秘密も、隠したい事もない」と回答した人が世界全体で72%だったのに対し、日本は38％でした。この差をどう見るかが問題ですが、家族というウチの中に、自分というウチが内包されていると考えると、日本的プライバシーの構造が見えてくるかもしれません。

また、現代社会における「親密な関係」を再定義する必要性を強く感じます。デジタルツールが人間関係を媒介する現代では、物理的な近接性だけでなく、SNSの友達数やメッセージの返信速度といった新たな親密性の指標が生まれています。例えば、LINEの既読機能は「返信義務」という新たな関係性の圧力を生み出し、位置情報共有アプリは恋人同士の「見えない紐帯」を可視化します。こうした状況下では、伝統的な親密性の概念をアップデートし、デジタル社会特有の関係性力学を考慮したプライバシー保護の枠組みが必要になるように思えます。

具体例として、アイドルの交際関係暴露問題は「親密な関係が引き起こすプライバシーリスク」の典型例と言えます。この現象は、現代のプライバシー侵害が「直接的対象者」から「関係ネットワーク」へと拡散する構造変化を示唆しています。個人がいくら自身の情報管理を徹底しても、親密な関係にある他者のデジタル行動がリスク要因となる「二次的暴露リスク」の存在は、従来のプライバシー保護モデルでは対応しきれない新たな課題です。

こうしたリスクの高まりは、逆説的に人間関係の希薄化を促進する可能性があります。いわゆる昭和的感覚だと「親密な関係＝良いもの」という前提があるように思います。しかし、デジタルネイティブ社会だと『親密な関係』を無条件に「良いもの」とすることは少し無邪気すぎる気もします。親密な関係にデジタルテクノロジーが導入されると、アップサイドよりもダウンサイドのリスクが強調されてしまうからかも？

これらの考察から、現代社会が直面しているのは単なる技術的なプライバシー問題ではなく、デジタル化が人間関係の本質に及ぼす構造的変容だと考えるようになりました。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

ではまた次回。

【論文考察】インターネット投票はなぜ難しいのか

デジタルネイティブであればあるほど謎ルールに感じてしまう「投票システム」。

なぜ貴重な週末の半日を割いて、わざわざ最寄りの小学校などに行かねばならないのか。入ったことのない学校に入るワクワク感以外のメリットが感じられないかもしれませんが、現代の地政学とサイバーセキュリティの観点からだと、「紙で投票する」というアナログな方法の大きなメリットがあるのです。

今回取り上げる論文「Going from bad to worse: from Internet voting to blockchain voting」は、近年注目を集めているインターネット投票やブロックチェーン技術を活用した投票システムについて、そのセキュリティリスクを詳細に分析した研究です。

Sunoo Park, Michael Specter, Neha Narula, Ronald L Rivest, Going from bad to worse: from Internet voting to blockchain voting, Journal of Cybersecurity, Volume 7, Issue 1, 2021, tyaa025

本研究は、こうした技術が選挙の安全性を向上させるどころか、むしろ選挙プロセスを脆弱にする可能性があると強く警告しています。論文では、現在の電子投票システムの重大な脆弱性が指摘され、ブロックチェーン技術がこれらの問題を解決するどころか、さらなる複雑さと新たなリスクを導入する可能性があることが示されています。政治選挙におけるセキュリティの重要性を考えると、現在の技術では、紙の投票用紙と対面投票を組み合わせたシステムが依然として最も安全な選択肢であるという結論に達しています。

どんな人におすすめ？

1. 選挙・投票システムの改革に関わる政策立案者
   電子投票システムの導入や選挙プロセスの近代化を検討している政府関係者や政策立案者にとって、本論文は必読の資料です。論文は電子投票システムの脆弱性を詳細に分析し、ブロックチェーン技術が選挙セキュリティに関する根本的な問題を解決できないことを説明しています。政策立案者は、新しい投票技術を導入する前に、そのセキュリティリスクを十分に理解する必要があります。

2. 選挙セキュリティの専門家や研究者
   選挙のセキュリティや完全性に関する研究に携わる専門家にとって、本論文は最新の知見を提供しています。論文は電子投票システムの脆弱性を包括的に分析し、「ソフトウェア独立性」や「証拠に基づく選挙」など、選挙システムのセキュリティに関する重要な概念を明確に定義しています。これらの概念は、安全な選挙システムを設計・評価するための基本的な枠組みを提供します。

3. IT技術者・セキュリティ専門家
   ブロックチェーン技術や暗号技術に関わる技術者にとって、本論文はこれらの技術の選挙への応用における限界と課題を理解するのに役立ちます。論文はブロックチェーン技術の基本的な仕組みを説明し、それが選挙システムにもたらす新たな問題について詳細に分析しています。

4. 地方自治体の選挙管理委員会
   日本の地方自治体で電子投票の導入を検討している選挙管理委員会のメンバーにとって、本論文は重要な警告を提供します。論文は電子投票システムの多様な脆弱性を特定し、選挙システムの評価に役立つ具体的な質問リストを提供しています。これらの質問は、新しい投票システムの導入を検討する際の重要なチェックリストとして機能します。

どんな内容？

論文は、インターネット投票やブロックチェーン投票が、現在の選挙システムの問題を解決するどころか、さらに深刻な問題を引き起こす可能性があると主張しています。著者らは、オンライン投票の魅力的な側面（利便性や投票率向上の可能性など）を認めつつも、その導入が選挙の完全と安全を著しく損なう危険性を指摘しています。

投票システムの分類

著者らは投票システムを以下の4つのカテゴリに分類しています（表1）：

	現地投票	遠隔投票
有権者が検証可能な紙の投票用紙	投票所での紙投票	郵便投票
検証不可能または電子的な投票	DRE投票機	インターネット/モバイル/ ブロックチェーン投票

この表の上段は「ソフトウェア独立性」を持ち、下段よりもはるかに深刻な障害に対する脆弱性が低いことを示しています。著者らは、下段のシステム、特に右下のインターネット/ブロックチェーン投票は政治選挙には不適切だと主張しています。

安全な選挙のための最低要件
論文では、安全な選挙のための5つの最低要件を挙げています：

1. 投票の秘密性：投票者の強制や買収を防ぐために不可欠
2. ソフトウェア独立性：システムのソフトウェアの未検出の変更やエラーが選挙結果の検出不可能な変更を引き起こさないという特性
3. 有権者が検証可能な投票：投票者が自分の投票が意図したとおりに記録されたことを確認できる能力
4. 異議申し立て可能性：エラーが検出された場合に、それを公に証明できるシステム
5. 監査：証拠が信頼できるものであり、選挙結果と一致していることを確認するプロセス

著者らは、インターネット投票やブロックチェーン投票が、これらの最低要件を満たすことができないと結論づけています。

電子投票システムの脆弱性

論文は電子投票システムが直面する二つの主要な脆弱性カテゴリを特定しています：

• スケーラブルな攻撃：攻撃者が選挙を改ざんするコストが、防御者がそのような攻撃を防ぐコストよりもはるかに低い場合、攻撃の防止や発見が実質的に不可能になります。
• 検出不可能な攻撃：攻撃者が選挙結果を改変しても、その改変が投票者、選挙管理者、監査者によって発見されるリスクがほとんどない場合、攻撃の防止や軽減が不可能になります。

著者らは、デバイスの脆弱性とデジタル防御の限界について詳細に論じています。投票システムの欠陥は、投票ソフトウェアベンダー、ハードウェアベンダー、製造業者、またはこれらの組織にコードを提供する第三者によって導入される可能性があります。スマートフォンを使用して投票する有権者は、電話ベンダーだけでなく、デバイス用のドライバーを提供するハードウェア企業、ベースバンドプロセッサ、投票ソフトウェアのサードパーティコードの作成者、物理デバイスの製造元、および投票を行うためにデバイスが依存するネットワークなどに依存しています。

注目ポイント

紙の投票用紙の意外な強み

この論文の最も興味深いポイントの一つは、古典的な紙の投票用紙が持つ予想外の強みについての考察です。著者らは、デジタル技術で完全に既存の投票方法を置き換えようとする傾向に警鐘を鳴らしています。

彼らは次のように述べています：「紙の投票用紙は、投票システムのより高度な技術コンポーネントの誤動作や攻撃から保護するのに役立つ可能性があります」。これは一見すると逆説的に思えますが、デジタルシステムは大規模な障害に対して脆弱である一方、紙の投票用紙は物理的な証拠を残すため、不正操作の検出がより容易になるという利点があります。

オンラインバンキングとオンライン投票の違い

論文は、オンラインショッピングやオンラインバンキングとオンライン投票のセキュリティ上の考慮事項が、2つの重要な点で異なることを指摘しています：

• 障害に対する許容度の違い：オンラインショッピングやバンキングシステムは障害に対する許容度が高く、障害は実際に発生します。クレジットカード詐欺や個人情報の漏洩が発生しますが、これらのシステムは障害を許容するように設計されています。商人、銀行、保険会社は、そうすることが経済的利益になるため、リスクを吸収します。しかし、選挙に関しては、民主主義の失敗に対する保険や救済措置はありません。
• 敵対者のスキルレベルと目的の違い：選挙は高度なスキルを持つ（国家レベルの）攻撃者にとって高価値のターゲットであり、その目的は不正な金融取引ではなく、選挙結果の変更や信頼性を損なうことです。技術的に未熟な投票者が、世界で最も洗練された敵対者に攻撃される可能性があります。

ブロックチェーンは解決策にならない

論文の重要な主張の一つは、ブロックチェーン技術がオンライン投票の根本的な問題を解決しないということです。著者らは、ブロックチェーンベースの投票システムがオンライン投票システムが抱える脆弱性を軽減するどころか、むしろ追加の問題を引き起こす可能性があると主張しています。

彼らは以下のような問題点を指摘しています：

• ブロックチェーンは秘密投票を提供できない（すべての投票が公開される）
• ブロックチェーンに投票を記録するにはユーザーが公開/秘密鍵のペアを維持する必要があり、鍵を紛失すると投票できなくなる
• 攻撃者が秘密鍵を入手すると、その投票者になりすまして投票できる
• ブロックチェーンのセキュリティは、投票の前または投票中に発生するプロセスの安全性を保証できない

著者らは「ブロックチェーンの暗号化および合意保証は、大規模な障害を防止しない」と結論づけています。

感想

この論文を読んで最も印象的だったのは、デジタルテクノロジーを導入しつつ民主主義の基本原則を保つことの難しさです。現代では私たちの生活のあらゆる側面がデジタル化されているので、選挙だけがなんとも「古風」に思えてきます。これだけタイパ・コスパと叫ばれる中にあっては、インターネット投票を推進したくなる気持ちは十分に理解できます。でも、尊重すべきはそこだけなのか？

この論文の意義は「いやいや便利さだけじゃダメでしょ」という点をアカデミックに示した点だと思います。国民による選挙は民主主義の象徴です。堅苦しい話題なのであまり論点として挙がってきませんが、もし選挙がうまくいかない・妨害されたとなったら、その対外的な負の影響たるや想像を絶します。選挙に失敗は許されないという点を、デジタルテクノロジーの導入に際しては慎重に評価する必要があります。

また、サイバー空間における攻撃-防御の非対称性も考慮に入れることも重要です。例えば、A国が国家戦力を動員して「B国の投票を混乱させる」という作戦を行うケースを想定した場合、B国のインターネット投票システムおよびプロセスを「合理的な範囲のリスクを想定したうえで守り切ることが可能」と言えるかといえば、相当に難しいでしょう。A国とB国がどこであれ、国家リソースを投入してくる相手に対しての防御は至難の業だということです。これはアイダホ国立研究所が出している超重要インフラのセキュリティ指針と同様の論理だと言えます。守るべきものが何なのか。これが重要です。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

ではまた次回。

【コラム】「RISK-A」と「RISK-X」から始めるサイバーリスクマネジメント戦略

3月29日にはてなブログから『せいうちセキュリティを開設して2年が経ちました』というメールが届きました。このブログを始めて早二年。次男が生まれたときに2か月ほど育休を取ったのですが、その時に始めたのがこのブログです。振り返ってみると、24ヵ月で33投稿しているそうです。今年は2本/月の投稿頻度を目指して頑張ります。

さて、今回は2周年ということでコラムです。現時点で私が最良と考えているサイバーリスクマネジメント戦略の骨子をレポート形式にまとめてみました。ご意見・ご感想をお待ちしております。レッツゴー。

はじめに

現代企業はデジタル化の進展に伴い、サイバーリスクの重要性が増大しています。2024年の調査によれば、事業継続計画（BCP）策定意向を持つ企業は全体の5割に達し、自然災害に次いで「情報セキュリティ上のリスク」が主要なリスク要因として認識されています。実際、KADOKAWAが大規模なサイバー攻撃を受け、主要サービスが停止する事態も発生しています。本レポートでは、企業が直面するサイバーリスクの本質を理解し、その特性に応じた効果的な対応戦略を構築するためのフレームワークを提案します。特に、サイバーリスクを「頻発するが比較的軽微なリスク（RISK-A）」と「万が一の壊滅的リスク（RISK-X）」の2種類に分類し、それぞれに適したマネジメント戦略を考察します。

サイバーリスクの正体

2種類のサイバーリスク：RISK-AとRISK-X

サイバーリスクは一様ではなく、その性質によって大きく2つに分類することができます。

RISK-A（頻発するが比較的軽微なリスク） は、発生がある程度予想できる、シンプルでかつ原因がわかりやすいリスクです。例えば、日常的に発生する単調な不正通信や、明らかに不自然な日本語で書かれた詐欺メールなどがこれに該当します。これらのリスクは頻繁に発生するものの、個々の影響は比較的小さいという特徴があります。

RISK-X（万が一の壊滅的リスク） は、いつ起こるかが誰にも分からない、複雑で、原因がわかりにくいリスクです。高度な攻撃を執拗に繰り返す標的型攻撃や、内部不正などがこれに該当します。RISK-Xは、発生頻度は低いものの、一度発生すると企業に壊滅的な被害をもたらす可能性があります。

サイバーリスクの統計的特性

サイバーリスクの発生パターンは、統計的には負の二項分布でモデル化されることが多いです。負の二項分布は、成功確率と失敗回数に基づいて成功回数をモデル化するための確率分布であり、特に過剰分散が見られるデータに適しています。サイバーインシデントの発生頻度において、組織間で平均発生間隔が最大64倍も異なるという研究結果もあり、企業ごとにリスク特性が大きく異なることを示しています。

被害額の分布特性

サイバー事故による被害額の統計を見ると、被害額の平均値は中央値を大きく上回ることが明らかになっています。これは、被害額の分布が右に歪んでいること（right-skewed）を示しており、多くの事例では比較的小さな被害で済むものの、一部の事例では極めて大きな被害が生じることを意味しています。このような分布は「重い裾（heavy tails）」を持つとされ、サイバーリスクの特徴的な性質となっています。

この統計的特性は、先に述べたRISK-AとRISK-Xの2種類のリスクの存在を裏付けるものでもあります。RISK-Aは頻繁に発生するが被害は小さく、RISK-Xは稀にしか発生しないが被害は極めて大きいという特性が、この歪んだ分布を形成しているのです。

リスクマネジメントの戦略フレームワーク

2種類のリスクに対する2種類の戦略

サイバーリスクの2種類の性質（RISK-AとRISK-X）を考えると、それぞれに適した対応戦略が必要となります。「RISK-A」と「RISK-X」の2つのリスクに対し、「プロアクティブ戦略」と「リアクティブ戦略」の2つの戦略を組み合わせ、リスクの性質に合わせて事業を守る両輪として機能させる必要があります。

プロアクティブ戦略はRISK-Aに対して特に有効であり、予測可能な脅威に対して事前に防御策を講じることを目的としています。一方、リアクティブ戦略はRISK-Xに対して重要であり、万が一発生した場合に被害を最小限に抑え、迅速に復旧するための対応を準備することを目的としています。

リスク特性に応じた予算配分と費用対効果評価

RISK-AとRISK-Xでは、その性質が大きく異なるため、セキュリティ予算の配分方法や費用対効果の算出ロジックも異なるアプローチが必要です。

RISK-Aに対しては、発生確率と期待損失額に基づく定量的なアプローチが有効であり、Gordon-Loebモデルのような経済的フレームワークを活用することができます。一方、RISK-Xに対しては、期待値に基づく単純な費用対効果分析だけでなく、最悪のシナリオに備えたBCP（事業継続計画）の観点からの投資が重要となります。

NISTのサイバーセキュリティフレームワークでも、組織ごとに異なるサイバーセキュリティリスク管理を費用対効果の観点から評価することの重要性が認識されていますが、具体的な費用対効果分析の方法は示されていません。このギャップを埋めるためにも、RISK-AとRISK-Xそれぞれに適した投資評価フレームワークが必要となります。

RISK-Aに対するマネジメント戦略

事前予防の最適化

RISK-Aは発生が予測可能であり、比較的シンプルな性質を持つため、事前予防策の最適化が効果的なアプローチとなります。事前予防の目的は、既知の脅威パターンを識別し、それらを効率的にブロックすることで、頻発する小規模な攻撃からシステムや情報資産を保護することにあります。

既知の幅と深さに関する成功要因

RISK-Aに対するマネジメントの重要成功要因は「既知の幅と深さ」です。これは、既知の脅威パターンをどれだけ広範囲（幅）かつ詳細（深さ）に把握できているかを意味します。幅広い脅威インテリジェンスの収集と、それらの詳細な分析が、効果的なRISK-A対策の基盤となります。

 AIを活用したブロック戦術

RISK-Aに対するマネジメントでは、幅広いインテリジェンスとAIを駆使して「ブロックする」ことを目標とします。AIを活用することで、大量のデータから脅威パターンを学習し、新たな攻撃を自動的に検知・ブロックする能力を高めることができます。特に、既知のパターンに基づく検知と、異常検知の組み合わせが効果的です。

KPIの設定：「ブロック数」と「誤/過検知率」

RISK-Aに対するマネジメントのKPIとしては、「ブロック数」と「誤/過検知率」が適切です。ブロック数は、どれだけ多くの脅威を防いだかを示す指標であり、セキュリティ対策の有効性を評価する基準となります。一方、誤検知率（正常な通信をブロックしてしまう率）と過検知率（脅威を見逃してしまう率）は、セキュリティ対策の精度を評価する指標です。これらのバランスを最適化することが重要となります。

Gordon Loebモデルによる投資予算策定

RISK-Aを軽減するための投資予算は「Gordon Loebモデル」に従って策定することが推奨されます。Gordon-Loebモデルは、サイバーセキュリティへの最適な投資水準を分析する経済モデルであり、以下の要素を考慮します：

1. 保護すべき情報資産の価値（L）
2. 脆弱性または攻撃成功確率（v）
3. セキュリティ投資の生産性

Gordon-Loebモデルによれば、セキュリティへの最適投資額は、期待損失額（vL）の約37%（正確には1/e、約36.8%）を超えないことが示されています。このモデルを用いることで、投資の費用対効果を最大化し、リソースの効率的な配分を実現することが可能となります。

RISK-Xに対するマネジメント戦略

事後対応の最適化

RISK-Xは予測が困難で、発生すると壊滅的な被害をもたらす可能性があるため、事後対応の最適化が重要となります。RISK-Xへの唯一かつ最善のアプローチは、被害を最小化することであり、事故が起こってしまった後の「時間」との勝負となります。

可読性（Legibility）の重要性

RISK-Xに対するマネジメントの重要成功要因は「可読性（Legibility）」です。可読性とは、複雑な事象を理解可能な形で把握する能力を指します。「可視性（Visibility）」はただ情報を見えるようにするだけであり、これはコモディティ要素に過ぎません。真に重要なのは、その情報から意味を読み取り、原因を特定し、適切な対応につなげる「可読性」です。

AIを用いた原因解明プロセス

RISK-Xに対するマネジメントでは、大量かつ多様な時系列ログをAIで処理して「原因を解明する」ことを目標とします。高度な攻撃は複雑で、通常の分析では原因の特定が困難です。AIを活用することで、様々なログやデータソースから相関関係を見出し、攻撃の経路や手法、影響範囲を迅速に特定することが可能となります。

KPIの設定：原因解明所要時間と原因解明率

RISK-Xに対するマネジメントのKPIとしては、「原因解明所要時間」と「原因解明率」が適切です。原因解明所要時間は「平均把握時間（MTTK: Mean Time To Know）」として表現されます。これは、インシデント発生から原因特定までにかかる平均時間を示す指標であり、速やかな対応のために重要です。また、原因解明率は、発生したインシデントのうち、原因を明確に特定できた割合を示す指標です。これらのKPIを改善することで、RISK-Xの影響を最小化することができます。

BCPの一環としての投資予算確保

RISK-Xを軽減するための投資予算は、BCPの一環として外注費用を賄える十分な額を確保することが重要です。BCPとは、災害やシステム障害など不測の事態が発生しても、重要な業務を中断させない、または中断しても可能な限り短い期間で復旧させるための計画です。

サイバー攻撃の場合、自然災害と異なり、発生の瞬間は基本的には把握できず、障害が起きて初めて被害に気づくという特徴があります。また、いくつものトラブルが同時発生することも多く、専門的な知識と経験を持った外部の専門家のサポートが必要となることがあります。そのため、BCPの一環として、外部専門家への委託費用を含めた十分な予算を確保しておくことが重要です。

結論と提言

統合サイバーリスクマネジメント

企業のサイバーリスク対応は、RISK-AとRISK-Xの2種類のリスクに対して、それぞれ異なるアプローチを取りつつも、統合的な戦略として実行することが重要です。RISK-Aに対しては Gordon-Loebモデルに基づく最適な投資と事前予防の強化、RISK-Xに対してはBCPの観点からの十分な予算確保と事後対応の最適化が必要となります。

特に、「量的問題と質的問題を同時に解決できる方法」が求められており、RISK-Aのような大量に発生するが比較的シンプルなリスクと、RISK-Xのような稀にしか発生しないが複雑で甚大な被害をもたらすリスクの両方に対応できる体制の構築が課題となります。

継続的改善と適応の必要性

サイバーリスクは常に進化しており、新たな脅威や攻撃手法が次々と登場します。そのため、リスク対応戦略も継続的に改善し、環境の変化に適応していくことが不可欠です。特に、AIなどの先端技術を活用したセキュリティ対策の高度化や、インシデント対応プロセスの効率化は、今後ますます重要になると考えられます。

RISK-Xに対する経営判断

「サイバーリスクは単なるIT部門の問題ではない」という課題提起がされて久しいですが、より厳密に言えば、「RISK-XはIT部門だけでは手に負えない」という表現が正しいです。RISK-Xは事業を揺るがす壊滅的リスクであるため、企業全体の経営課題として認識し、対応していくことが重要です。わかりやすい例として、「ランサムウェア攻撃の被害に遭い、自社売上の４割を支えるサービスが36時間停止している。今日、サイバー攻撃者から身代金額を当初の3割に値下げするという交渉が入った。支払うべきか？」という問題が挙げられます。この意思決定はIT部門ではなく、経営層の判断に委ねられます。

サイバーリスクを「RISK-A」と「RISK-X」に分けるアプローチは、難解なサイバーセキュリティの意思決定を支援する『思考の軸』となります。サイバーリスクマネジメントには絶対的な答えはありませんが、相対的な意思決定は可能です。このコラムが誰かのお役に立てばとても嬉しいです。

参考文献

1. リスクは自然災害だけではない　「サイバーBCP」を企業が策定すべき理由
2. 企業のサイバーインシデントの予測～あなたの会社は何年後にサイバーインシデントを受けるか？～
3. The nature of losses from cyber-related events: risk categories and business sectors
4. Investing in Cybersecurity: Insights from the Gordon-Loeb Model
5. Integrating cost–benefit analysis into the NIST Cybersecurity Framework via the Gordon–Loeb Model
6. MTTD（Mean Time To Detect/平均検出時間）とは？短縮のためのアプローチを解説

【論文考察】「最悪のシナリオ」を考慮したサイバーセキュリティ投資 ～37%ルールを応用する～

今回は、以前紹介した「37%ルール」を応用した論文を紹介します。「サイバーセキュリティ投資は期待損失額の37%未満に抑える」ことを数学的に導き出したゴードン＝ローブモデルですが、それを「普通のリスク」と「テールリスク」に分けて考えるとどうなるかを検証している内容です。私も普段から『RISK-A（頻発するが軽微なリスク）』と『RISK-X（万が一の壊滅的リスク）』に分けてセキュリティ戦略を策定することを推奨していますが、それを経済学的に後押しするような内容です。

セキュリティ投資に適切なリソースを割り当てることは容易ではありません。従来の投資とは異なり、セキュリティ投資は即時の経済的リターンを生み出すのではなく、将来の損失を防ぐことを目的としているからです。企業のネットワークやデバイスの安全性を高めるために使われる予算は、企業に即時の利益をもたらすわけではありません。この状況は、金融投資に典型的なリスクとリターンの間の伝統的なトレードオフを、リスクとコスト削減の間のトレードオフに変えます。

本論文では、ゴードン＝ローブモデルの実践的な応用を提案し、リスクエクスポージャーを推定する方法論を示すとともに、いくつかの投資評価指標を再考しています。この記事では、この重要な研究の内容と主要なポイントを詳しく解説していきます。

どんな人におすすめ？

1. 情報セキュリティ責任者（CISO）や情報セキュリティマネージャー：セキュリティ投資の最適化と効果的な資源配分に関心のある専門家。ゴードン＝ローブモデルの実践的な応用により、投資判断の根拠を強化できます。
2. リスク管理専門家：サイバーリスクの定量化とリスク調整済みの投資評価に関心のある方々。Value at Risk（VaR）などの金融リスク指標をサイバーセキュリティの文脈に適用する方法を学べます。
3. 経営層や意思決定者：限られた予算内でサイバーセキュリティ投資の最適なバランスを見つける必要がある経営幹部。セキュリティ投資の経済的側面を理解する助けになります。
4. サイバーセキュリティ研究者や学者：リスク評価と投資最適化の理論的モデルに関心のある研究者。特に、極端なシナリオを考慮した投資判断のフレームワークに興味がある方に有用です。
5. アクチュアリーや金融リスク専門家：サイバーリスクの定量化と保険数理に関心のある方々。データ漏洩の頻度と深刻度のモデリングアプローチが参考になります。
6. ビジネスアナリストや戦略コンサルタント：セキュリティ投資のROIを評価し、クライアントにアドバイスする必要のある専門家。投資指標の比較分析が有用です。

どんな内容？

著者たちは、セキュリティ投資を評価するための複数の指標に焦点を当てています：

1. ENBIS（Expected Net Benefit of Investment in Security）：投資から得られる期待純便益を金銭的に表したもの。
2. ROSI（Return on Security Investment）：セキュリティ投資のリターンを測定する指標。ROIをセキュリティ分野に適応させたものです。
3. RaROSI（Risk-adjusted ROSI）：最悪のケースシナリオを考慮したリスク調整済みROSI。低確率だが影響の大きい事象の可能性を考慮します。
4. RAROC（Risk-adjusted Return on Capital）：投資のリスクを考慮した収益性を評価する金融指標。

利用データと検証方法

論文では、Privacy Rights Clearinghouse（PRC）のデータセットを使用して、サイバーインシデントの頻度と重大度をモデル化しています。これは、2010年1月から2019年12月までの米国におけるデータ漏洩の情報を含んでいます。著者らは、ビジネスタイプの組織（BSF：金融・保険サービス、BSO：その他のビジネス、BSR：小売/商業）に焦点を当て、インシデントタイプを「過失による」漏洩と「悪意のある」漏洩の2つの主要グループに分類しました。

年間損失の推定には、モンテカルロシミュレーションに基づくアプローチが採用されています。このアプローチでは、大量のシナリオを生成し、それぞれのシナリオで、クレーム数、タイプ（悪意あるかどうか）、重大度が指定されたパラメータに従って作成されます。

分析結果

著者らは、モンテカルロシミュレーションに基づいて、年間期待損失E[L]とValueatRisk（VaR）の推定値を計算しました。E[L]は約23,647ドル、VaR(ε)（ε = 5%の場合）は約135,382ドルと推定されています。テールリスクは通常リスクの約5.7倍の期待損失がある試算です。もっとありそうですけど。

これらの値に基づいて、様々な投資額に対する投資指標（ENBIS、ROSI、RaROSI、RAROC）が計算されました。Gordon-Loebモデルのパラメータはα = 4 * 10^-4、β = 1.13、ε = 0.05に設定されています。特に、最適投資額z* = 5,103ドルは期待損失E[L]の22%に相当し、これはゴードン＝ローブモデルが示した「最適投資は期待損失の37%を超えない」という結果と一致します。

注目ポイント

この論文最大の発明は、RaROSIという概念です。すなわち、極端なリスクを想定した場合には、ゴードン＝ローブモデルが適応できなくなるという示唆です。

RaROSIのような指標は、低確率だが高い影響を持つイベントの可能性を無視できないことを示しています。投資されたお金の額が、予期しない損失に対して不十分である可能性があるため、RaROSIの値はすべての投資額に対して負となります。

下の表は、投資額に応じた各数値の変動を示す表です。投資額が多いほどRaROSIに対する効果が良くなり、予期しない損失の負の影響が減少することを示しています。したがって、この指標は投資評価分析を補完します。特定の投資が正のENBISとROSIをもたらす場合でも、予期しない極端な損失の影響を考慮することが重要です。

<下表> 投資指標

z	% E[L] invested	% E[L] reduced	ENBIS	ROSI	RaROSI (ε)	RAROC (ε)
1182	5%	35%	7199	6.088	-54.920	10.64%
2365	10%	53%	10137	4.286	-17.982	13.36%
3547	15%	63%	11384	3.209	-8.401	14.51%
5103	22%	71%	11815	2.315	-3.915	15.00%
7094	30%	78%	11379	1.604	-1.841	14.50%
8276	35%	81%	10834	1.308	-1.281	14.00%
9459	40%	83%	10155	1.073	-0.941	13.78%
11824	50%	86%	8534	0.721	-0.592	11.88%

感想

サイバーセキュリティの領域では、投資判断の根拠となる定量的なフレームワークが常に課題となっています。多くの組織が「どれだけ投資すれば十分か？」という問いに直面しており、この論文はその問いに対する体系的なアプローチを提供しているという点で価値があると思います。

特に注目すべきは、最悪のケースシナリオを考慮することの重要性を強調している点です。RaROSIのような指標が常に負の値を示すというのは直感に反するように思えますが、これは重要な気づきを提供しています。サイバーリスクの性質上、極端なイベントに対して完全に保護することは経済的に実現可能ではないということです。しかし、その認識自体が価値あるものです。

また、論文が示すように、投資決定には複数の側面から評価することが重要です。ENBISのみを最大化することを目指すのではなく、ROSI、RaROSI、RAROCなど複数の指標を検討することで、より包括的な視点を得ることができます。これは、「最大の防御」と「最大のROI」のバランスを取る必要がある現実世界の意思決定者にとって特に関連性があります。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

ではまた次回。