サイバーセキュリティ
プロバイダー侵害を受けたPolymarket、影響を受けたトレーダーに全額補償へ
Polymarketは、第三者プロバイダーの一社が侵害を受けたことを受け、2026年10月29日、国際向けプラットフォームのPolymarket.comで取引を一時停止した。同社のインシデント記録と、XのPolymarket Tradersアカウントに投稿された声明が伝えている。1時間後に取引は再開され、同社は影響を受けたトレーダー全員に全額補償すると約束した。 午後2時5分（米東部時間）から、取引所はキャンセル専用モードに切り替わり、リレイヤーの処理も一時停止された。インシデントは午後3時5分に解決済みとされた。PolymarketはXで19:00 UTCに、「取引は完全に再開しました。今回の件については適切に対応し、影響を受けたトレーダー全員に全額補償します」と投稿した。同社は、このインシデントについて関係する法執行機関に通報したと述べた。 Polymarket.comで1時間にわたる大規模障害 Polymarketのステータスページでは、午後2時5分（米東部時間）にインシデントが登録され、調査中との通知が掲載された。通知によると、取引所はキャンセル専用モードにあり、リレイヤーの処理は一時停止されていた。午後2時37分、同社は問題を特定したと発表した。その更新でPolymarketは、国際向けプラットフォームのPolymarket.comに影響していた問題を特定して修正したこと、第三者プロバイダーの一社が侵害を受けていたこと、そして関係する法執行機関に通報したことを明らかにした。また、影響を受けた人には損失が生じないよう全額補償し、プラットフォームの再開に向けて作業する間、予防措置として取引を一時停止していたと説明した。 午後2時55分、ステータスは監視中に切り替わり、Polymarketは取引を午後3時ごろ（米東部時間）に再開する予定だと発表した。インシデントは午後3時5分に解決済みとされた。記録では、インシデントは1時間続いた大規模障害として分類され、影響を受けたコンポーネントとしてPredictionsとPredictions Trading APIが挙げられている。どちらも午後2時5分から午後3時5分まで大規模障害が発生した。ステータスページにはインシデントの時刻とともにGMT-4の表記がある一方、Polymarketの投稿では米東部時間が使われている。 PolymarketがXで最初に声明を発表したのは18:33 UTCで、同社のPolymarket Tradersアカウントを通じて、ステータス更新と同じ内容を伝えた。問題を特定して修正したこと、第三者プロバイダーの一社が侵害を受けたこと、関係当局に通報したこと、影響を受けた人に損失が生じないよう補償すること、そして取引を一時停止したことが記されていた。18:54 UTCには、プラットフォームの再開が進んでおり、取引を午後3時ごろ（米東部時間）に再開する予定だと投稿した。19:00 UTCの最後の投稿では、取引が完全に再開し、影響を受けたトレーダー全員に全額補償すると述べ、先の「損失が生じないよう補償する」という約束を、明確な全額補償の表明として改めて示した。Polymarketのステータス更新やXへの投稿には、被害額や影響を受けたアカウント数は記されていない。 名称非公表のプロバイダーと過去のベンダー侵害 Polymarketは、ステータス更新でもXへの投稿でも、侵害を受けた第三者プロバイダーの名前を明らかにしていない。停止開始の直前にあたる10月29日18:00 UTC、DebugBearはXに「現在進行中のセキュリティインシデントの影響を受けています。弊社のRUM製品をご利用の場合は、ウェブサイトから埋め込みコードを削除してください」と投稿した。この投稿は、DebugBearのRUM製品を利用するユーザーに対し、自身のウェブサイトから埋め込みコードを削除するよう求めている。顧客名は挙げておらず、Polymarketの記録にもプロバイダー名は記されていない。DebugBearの投稿は、PolymarketがこのインシデントについてXで最初に声明を発表する前に掲載された。 今回の停止に先立ち、Polymarketは2026年初めにも別の第三者ベンダーの侵害を公表していた。2026年6月25日付の投稿で同社は、その日の朝、第三者ベンダーが侵害を受け、一部ユーザー向けのフロントエンドに悪意のあるスクリプトが挿入されていたことを発見したと述べた。Polymarketは問題を封じ込め、影響を受けた依存関係を削除したうえで、影響を受けたユーザーに連絡し、全額返金していると説明した。 10月29日のインシデントを受け、Polymarketが示した今後の対応は、影響を受けたトレーダーへの全額補償と、関係する法執行機関への通報である。同社のステータスページでは、インシデントは米東部時間の午後3時5分に解決済みとされ、Polymarket.comで取引は完全に再開している。同社は声明の中で、Polymarket.comを自社の国際向けプラットフォームと説明している。
Turnkey、AIエージェントの認証情報アクセス向けにManaged Secretsを提供開始
TurnkeyはManaged Secretsを提供開始し、エンクレーブを基盤とするウォレットインフラを、アプリケーションやAIエージェントの稼働に必要なAPIキー、パスワード、決済情報、復旧用情報にまで拡張した。10月29日の発表により、同社は秘密鍵の管理を超え、ソフトウェアが再利用可能な認証情報をインフラ内のあちこちに分散させることなく行動できる権限を与えるという、より広範な課題に取り組む。 この製品では、チームが認証情報を取得できるサービスと、その要求に人間または複数当事者による承認を必要とするかどうかを決められる。金融アプリケーションであれば、認証済みの取引バックエンドに取引所のAPIキーを渡しつつ、AIアシスタントの会話や実行環境にはそのキーを渡さない、といった運用が可能になる。 エンクレーブの境界内で認証情報へのアクセスを管理 環境変数や設定ファイルに保存された認証情報は、ソフトウェアが利用するうえでは便利だが、それらを読み取るプロセスが侵害されると、内容が漏えいするおそれがある。保管庫を使えば保存場所とアクセス制御を一元化できるが、認証情報がどこで読み取り可能になり、その時点でどのシステムを信頼しなければならないかという問題は残る。 Managed Secretsでは、認可の確認をTurnkeyのセキュアエンクレーブ内で行う。クライアントはシークレットをインポートする前に暗号化し、エンクレーブは保存用に再暗号化する。要求を受け取ると、エンクレーブは関連するポリシーと承認を評価したうえで、結果を指定された受信者の鍵に向けて暗号化する。要求元と受信者は別々のサービスでもよい。 この分離は重要だ。アプリケーションは、処理の開始や承認の取得を担いながら、その処理を完了するために使われる認証情報を復号する能力を持たずに済む。承認者の署名は情報の開示を許可するものであり、開示されたシークレットへのアクセス権を自動的に与えるものではない。 インポートとエクスポートを支える暗号技術 Turnkeyのセキュアチャネルに関するドキュメントでは、ハイブリッド公開鍵暗号（HPKE）に基づくプロトコルが説明されている。この方式は、公開鍵による鍵共有と認証付き暗号化を組み合わせ、機密情報を中継システム経由で暗号文として送信できるようにする。インポート時にはクライアントがエンクレーブ署名付きの鍵情報を検証し、エクスポート時には署名付き要求に含まれる公開鍵を使って暗号化する。 受信者の鍵は使い捨てを前提としている。Turnkeyは、このルールを守る責任はクライアント側にあると説明している。プロトコルでは、不具合のあるクライアントが宛先鍵を再利用するのを防げない。そのため、エンクレーブに加え、クライアントの実装もセキュリティモデルの一部となる。 Managed Secretsの製品ページには、保存中の各シークレットをAES-256-GCMで暗号化すると記載されている。APIは、個別の認証情報にも複数のシークレットをまとめて要求する場合にも対応する。要求されたシークレットのうち1つでも認可されていなければ、バッチエクスポート全体が失敗するため、一部しか承認されていない一式が開示されることはない。 受信者が依然として重要である理由 「エージェントは認証情報を見ずに利用できる」という表現は、連携のパターンを示すものであり、受信側のすべてのプロセスが平文を読み取れない状態に保たれるという保証ではない。Turnkeyの開発者向けドキュメントには、平文がエンクレーブ内と、シークレットをインポートまたはエクスポートするクライアント上に存在し得ることが明記されている。 別個の実行サービスが受信者の鍵を保持していれば、認証情報を復号して利用しながら、その情報をモデルから隔離できる。エージェント自身のランタイムがその鍵を保持している場合は、そのランタイムが認証情報を復号できる。したがって、受信者だけでなく、そのメモリやログも保護する必要がある。 もう一つの境界がある。ポリシーは、申告された決済ドメインなど、要求のコンテキストを確認できるが、その申告が真実かどうかをTurnkeyが独立して検証するわけではない。署名付きの申告によって、誰がその内容を主張したかは確認できる。それでもアプリケーション側では、その主張と実際の操作を結び付ける信頼性の高い確認が必要だ。 ワークフローに合わせて変更できる承認 チームは、取得を直接許可する、人による要求の承認を必須にする、または複数のエージェント役割間の合意を必須にするといった設定ができる。基盤となるシークレットを再インポートせずにポリシーを変更できるため、厳重な監督のもとでワークフローを開始し、後から選択した要求を自動化することも可能だ。 Turnkeyのプログラム可能なアクセスに関するガイドでは、ブラウザーエージェントと決済エージェントが要求に共同署名する例が紹介されている。復号可能なカード情報を受け取るのは決済エージェントだけだ。承認の前に、ブラウザー側のコンポーネントは、提示されたドメインが利用中のページのドメインと一致するかを確認する。この例は、承認の数を単に数えるより、役割を独立させて検証することが重要である理由を示している。 エージェントの役割には、権限を限定した有効期限付きのセッション認証情報を使うことができ、運用者は実行中のインスタンスを個別に失効させられる。ただし、今後のアクセスを失効させても、受信者がすでに復号したシークレットを消去することはできない。下流での認証情報のローテーションは、別途必要な運用上の対策となる。 ウォレットインフラから金融業務の自動化へ Turnkeyが既に採用しているセキュリティアーキテクチャでは、AWS Nitro Enclavesを使用し、ハードウェアによる隔離と再現可能なビルド、リモートアテステーションを組み合わせている。再現可能なビルドによりソフトウェアのビルドを比較できる一方、アテステーションはエンクレーブ内で実行されているコードに関する証拠を提供する。Managed Secretsは、この基盤をブロックチェーンの署名鍵以外の認証情報にも適用する。 同社は、取引会社、フィンテックのバックエンド、AIエージェントの開発者、MPCカストディアンを想定ユーザーとして挙げている。取引所の認証情報とOAuthトークンは継続的なサービス利用を支え、キーシェアのバックアップと復旧キーはレジリエンスに対応する。これらは、同じストレージ基盤を共有する場合でも、承認要件と受領者要件が異なる、それぞれ別個の用途だ。 フィンテックチームにとって重要なのは、アクションの要求、アクセスの承認、利用可能な認証情報の受け取りを、より明確に分けられることだ。Managed Secretsは、その分離を実現するためのインフラを提供する。そこから得られる保護の有効性は、適用範囲を絞ったポリシー、信頼できる承認者、そして最終的にシークレットを使用するサービスが十分に保護されているかどうかに左右される。
Gen Digital、2027年度の業績見通しを上方修正 第2四半期の売上高は12%増
Gen Digital 2026年10月28日、2027年度第2四半期（2026年10月2日終了）の業績を発表し、GAAPベースの売上高は前年同期比12%増の13億6,900万ドルとなった。また、2027年度の非GAAPベースの売上高および1株当たり利益の見通しを引き上げた。同社の第2四半期決算発表によると、非GAAPベースの受注額は10%増の13億4,700万ドルだった。 「受注額は6四半期連続で2桁成長を達成しました」と、最高経営責任者（CEO）のVincent Pilette氏は述べた。また、製品の利用状況と顧客維持率が堅調に推移するなか、顧客数が過去最高に達したと付け加えた。 GAAPベースの営業利益は16%増の5億700万ドル、営業利益率は前年の35.9%に対し37.0%だった。純利益は前年同期の1億3,400万ドルから2億8,700万ドルに増加し、希薄化後1株当たり利益（EPS）は前年同期の0.21ドルから0.48ドルとなった。同社は122%増と発表している。売上総利益は前年同期の9億5,400万ドルに対し10億3,900万ドル、営業費用合計は5億1,600万ドルに対し5億3,200万ドルだった。支払利息は前年同期の1億4,600万ドルに対し1億2,300万ドルとなり、希薄化後加重平均発行済み株式数は6億300万株に対し6億2,400万株だった。 2027年度上期の売上高は前年同期の24億7,700万ドルに対し27億500万ドル、純利益は2億6,900万ドルに対し5億200万ドルだった。年初来の営業キャッシュフローは7億6,000万ドルで、同社は45%増と発表した。第2四半期の営業キャッシュフローは前年同期の1億1,600万ドルに対し3億2,600万ドルだった。 Genの非GAAPベースの営業利益は10%増の6億8,600万ドルで、営業利益率は前年の51.1%に対し50.1%だった。非GAAPベースの純利益は前年同期の3億8,700万ドルに対し4億4,400万ドル、希薄化後1株当たり利益は19%増の0.74ドルだった。年初来のフリーキャッシュフローは47%増の7億5,300万ドル。同社はフリーキャッシュフローを、営業活動によるキャッシュフローから有形固定資産の購入額を差し引いた額と定義している。 セグメント別業績と顧客指標 サイバーセーフティ・プラットフォームの売上高は前年同期の8億1,400万ドルに対し8億5,800万ドル、信頼ベースのソリューションの売上高は4億600万ドルに対し5億1,100万ドルだった。直販売上高は前年同期の10億1,000万ドルに対し10億7,400万ドル、パートナー経由の売上高は2億1,000万ドルに対し2億9,500万ドルだった。受注総額は前年同期の12億2,200万ドルに対し13億4,700万ドル。同社は受注額を、将来の純売上高につながると見込まれる顧客からの注文として定義している。 2026年10月2日時点の有料顧客数は8,300万人で、前年同期の7,700万人から増加した。同社は有料顧客を、自社の製品およびソリューションのアクティブユーザーと定義している。これには、報告期間末時点で有料契約が有効な加入者と、該当する利用期間中に少なくとも1回、売上につながる取引を行った製品ユーザーが含まれる。 最高財務責任者（CFO）のNatalie Derse氏は、第2四半期の業績には同社のビジネスモデルの底堅さと、両セグメントにおける継続的な勢いが表れていると述べた。こうしたバランスがあるからこそ、「最も成長の可能性が高い分野に投資し、通期の業績見通しを再び引き上げる自信が持てます」と語った。 業績見通しの上方修正、配当、財務状況 Genは2027年度の非GAAPベースの売上高見通しを、従来の54億6,500万～55億1,500万ドルから54億6,500万～55億1,500万ドルに引き上げた。また、非GAAPベースの1株当たり利益見通しも、従来の2.87～2.97ドルから2.93～2.98ドルに引き上げた。 2027年度第3四半期について、同社は非GAAPベースの売上高を13億6,500万～13億9,000万ドル、非GAAPベースの1株当たり利益を0.73～0.75ドルと予想している。Genは、予想する非GAAPベースの売上高および1株当たり利益の見通しについて、調整項目の大半がまだ発生していない事象に関わるため、発表資料にはGAAPベースの数値との調整表を掲載していないと説明した。 取締役会は、普通株1株当たり0.125ドルの通常の四半期現金配当を承認した。配当は2026年12月9日に支払われ、2026年11月16日の営業終了時点で株主名簿に記載されている株主が対象となる。 Genはキャッシュフロー計算書によると、第2四半期に1億7,100万ドル、年度上期の6か月間に2億7,100万ドル相当の普通株を買い戻した。同四半期に支払った配当および配当相当額は合計7,600万ドルだった。 2026年10月2日時点の現金、現金同等物および使途制限付き現金は5億8,900万ドルだった。長期債務は70億3,600万ドルで、そのうち流動部分は10億8,000万ドルだった。2026年4月3日時点では、それぞれ80億1,500万ドル、1億8,100万ドルだった。 Genは2026年8月6日の第1四半期決算発表で、2027年度の業績見通しをすでに引き上げていた。同発表では、2026年7月3日に終了した四半期のGAAPベースの売上高が6%増の13億3,600万ドル、非GAAPベースの受注額が11%増の12億8,400万ドルと報告された。また、2027年度の非GAAPベースの売上高見通しを、従来の53億2,500万～54億2,500万ドルから53億7,500万～54億7,500万ドルに引き上げ、非GAAPベースの1株当たり利益見通しも、従来の2.85～2.95ドルから2.87～2.97ドルに引き上げた。2026年7月3日時点の有料顧客数は8,100万人だった。 同社は第2四半期決算説明会を2026年10月28日午後2時（太平洋時間）／午後5時（東部時間）に開催する予定で、終了後に投資家向け情報サイトで録画を公開するとしている。
Descope Agentic Identity Hub 3.0、企業内のシャドーAI対策を目指す
Descopeは、従業員が組織内で利用するAIエージェントとModel Context Protocol（MCP）サーバーを管理するため、アイデンティティープラットフォームを拡張している。この分野では、セキュリティチームが利用状況を把握・管理できるようになる前に、導入が進んでしまうケースが少なくない。 10月15日のリリースが予定されているAgentic Identity Hub 3.0では、エージェントのオンボーディングポータル、MCPゲートウェイとのネイティブ連携、ワークロード認証の強化、社内ツールにアクセスするエージェント向けのID-JAG発行機能が追加される。従業員がすでに利用しているアイデンティティーシステムを企業が置き換えることなく、すべてのエージェントについて、目的を文書化し、責任者を明確にし、権限を適切な範囲に限定するとともに、監査証跡を残せるようにすることが狙いだ。 今回のリリースにより、Descopeは顧客向けエージェントやMCPサーバーの保護にとどまらず、企業内のより難しい課題である「シャドーAI」に取り組む。従業員は、Claude、Cursor、ChatGPT、あるいは社内開発のエージェントを業務システムに接続できるが、その際、セキュリティチームが一元的に無効化できない固定APIキーや個人アカウントが使われることもある。Descopeは、2026年版Verizon Data Breach Investigations Reportを引用し、従業員の45%が会社支給端末で定期的にAIを利用しており、その利用の67%が個人用の非法人アカウントを通じて行われていると述べた。 社内エージェントに責任者とアイデンティティーを付与 新しいAgent Onboarding Portalは、エージェントの導入を、管理された申請プロセスにすることを目的としている。従業員は、エージェントの目的と、必要とするアプリケーション、API、データソース、MCPサーバーを指定する。アクセス権を付与する前に審査担当者が申請を承認できるため、誰がエージェントを申請し、誰がその責任を負い続けるのかを明らかにする台帳を作成できる。 これは、従来のアイデンティティー・アクセス管理における基本的な弱点への対応だ。通常、人間のアカウントには従業員記録、役職、上司、退職時のアカウント停止手続きがひも付いている。一方、エージェントはスクリプトやサービスアカウントのように扱われることが多いが、実際にはツールを動的に選択し、複数のシステムにまたがって動作できる。そのため、所有者の明確化と実行時の認可は、最初のログインと同じくらい重要になる。これは、Securities.ioが最近公開した、エージェントのアイデンティティーに関するQ2との対談で示された見解にも通じる。エージェントには、アカウント所有者の権限をすべて引き継がせるのではなく、独立した限定的な役割を与えるべきだ。 Descopeによると、既存のAgentic Identity Hubはすでに、100万を超えるエージェントIDと数百のMCPサーバーについて、認証とアクセス制御を担っている。発表で顧客として挙げられたのは、You.com、WisdomAI、Cequence Security、Token Security、Daylight Securityだ。 アイデンティティー制御プレーンの仕組み 同社の技術ドキュメントでは、エージェントプラットフォームで混同されがちな2つの概念を区別している。リソースとは、エージェントがアクセスしようとするAPIまたはMCPサーバーで、対象者を識別するオーディエンスが設定され、スコープによって保護される。接続とは、後続のツールが必要とするOAuthトークンまたはAPIキーを保持する、ボールト内のエントリーだ。 Descopeが推奨するアーキテクチャーでは、エージェントにリソースへのアクセス範囲を限定した短命のトークンを付与する。保護対象のサーバーまたはゲートウェイは、実行時に必要な後続の認証情報をConnectionsボールトから取得する。エージェントが長期間有効なサードパーティーのシークレットを保持することはない。トークンの発行時や交換時には、エージェント、起点となるユーザー、テナント、要求されたツール、実行時のコンテキストをポリシーで評価できる。また、プラットフォームは監査に使えるよう、一連のアクティビティーを記録する。 この仕組みが重要なのは、MCPがエージェントによるツールの発見や呼び出しの方法を標準化する一方で、企業における認可の必要性まではなくさないためだ。Agentic Identity Hub 3.0は、既存のゲートウェイのアイデンティティープロバイダーとして機能するか、Descopeが早期アクセス提供中のAgent Gatewayと連携できる。今回のリリースでは、オープンソースのAgentic AI Foundationプロジェクトであるagentgatewayがネイティブ連携先として挙げられている。Descopeのゲートウェイ向けドキュメントでは、Kong AI Gateway、Azure AI Gateway、Portkey、Golf.devなどの製品との互換性も説明されている。 ゲートウェイにポリシー適用を集約すれば、社内外のMCPサーバー全体で、エージェントの認証、ツール呼び出しの認可、ログの記録を一か所で行える。一方で、ゲートウェイが重要な制御点になる可能性もある。リスクを低減できるか、それともリスクを一元化するだけに終わるかは、可用性、ポリシーの質、スコープ設計の正確さに左右される。 共有シークレットに頼らないエージェント認証へ Descopeは、固定クライアントシークレットを使わずにエージェントやワークロードを認証する方法も複数追加する。これには、秘密鍵を使ったJWTアサーション、相互TLS、SPIFFEワークロードID、ワークロードIDフェデレーションが含まれる。…
DeFi のセキュリティ失敗は、盗まれた資金以上のコストをもたらす
DeFi ハックは長期的な流動性損失を残すことが、研究で明らかに 暗号通貨プロトコルは、信頼を取り戻すよりもコードの修正を速く行える。侵害が起きた直後の疑問は、どれだけの資金が消失したかということだ。より重要な疑問は、どれだけの資本が依然として残留したいと考えているかである。 Finance Research Letters に掲載された新しい研究『コードが失敗したとき：運用信頼ショックと分散型金融における流動性の損傷』は、第二の問題を検証しています。1 Michael Zouari、Ilan Alon、Zeev Shtudiner の研究者らは、攻撃を受けたプロトコルが同等のプロトコルと比較して大幅な流動性低下を経験し、被害が数か月にわたり続くことが多いと指摘しています。 この結果は、分散型金融（DeFi）に実務的な教訓を提供する。セキュリティは金融商品の経済的基盤の一部である。信頼できるコードは資本を呼び込み続けるが、継続的な参加はガバナンスへの信頼、運用管理、そして何かが失敗した際に対応できる能力にも依存する。 DeFi 侵害研究が測定したもの DeFi はブロックチェーンアプリケーションを利用して、貸付や取引といったサービスを提供する。従来の仲介者に完全に依存するのではなく、ユーザーはスマートコントラクト、すなわち事前に定義されたルールに従って取引を実行するプログラムと直接やり取りする。 研究者は、2020年11月から2026年5月までの期間に、51 のチェーンにわたる 197 件の侵害およびブリッジ攻撃事例を集めた。これらにはコードの脆弱性、管理者キーの漏洩といった運用上のセキュリティ失敗、そして異なるブロックチェーンを接続するインフラへの攻撃が含まれる。 これらの事例のうち、133 件がマッチング分析の対象となった。影響を受けたプロトコルは、事業カテゴリや事前規模などの類似点で選定された未侵害プロトコルと比較された。同期間で比較することで、暗号通貨市場全体の動向を考慮できた。 本研究の最も有用な点は、総ロック価値（TVL）の取り扱いである。この指標はプロトコル内に保有される資産のドル価値を測るが、暗号通貨価格の上下により変動するだけの場合もある。 研究者は代わりに、当時の価格で評価したトークン数量の変化を測定した。これにより、残高が変わらない場合の純粋な価格変動は除外される。しかし、得られた流動性指標には、盗難資産だけでなく引き出しやその他の残高変動も含まれる。これは、ユーザーが離脱した数を直接示すものとして解釈すべきではない。 侵害後にどれだけの流動性損失が生じたか 拡張されたマッチングサンプルでは、影響を受けたプロトコルは、事前 TVL の 27.6 ポイントに相当する価格中立的な異常流動性損失を 7 日目に経験した。その差は 30 日目で 33.6 ポイント、90 日目で 42.7 ポイントに拡大した。…
サイバーセキュリティ研修は、簡素化ではなく、むしろ摩擦を増やす必要があるかもしれません
企業は何年もかけて、サイバーセキュリティ研修を完了しやすくしようとしてきました。モジュールは短くなり、インターフェースは洗練され、レッスンはゲームのようになっています。その論理は単純です。従業員のエンゲージメントが高まれば、学習効果が上がり、ミスが減るはずです。 Abertay University と University of Cape Town の研究者による新しい研究は、その前提の一部に異議を唱えています。1 ゲーミフィケーションが有効かどうかを問うのではなく、研究者はその構造を二つの異なる方法で比較しました。一方は正解に対してユーザーに報酬を与え、もう一方はユーザーがポイントで開始し、ミスをするとポイントを失う仕組みです。 結果は、最も楽しいサイバーセキュリティ研修が必ずしも最も高い学習成果をもたらすとは限らないことを示唆しています。大規模実験では、損失回避群は全体的な知識向上が 10.71% と記録されたのに対し、固定報酬群は 4.65% でした。一方、固定報酬を受けた参加者はやや高いエンゲージメントを報告しましたが、両群間の全体的なエンゲージメントの差は統計的に有意ではありませんでした。 この区別は重要です。サイバーセキュリティ研修はエンターテイメントではなく、実際のフィッシングメールや悪意ある添付ファイル、偽サイト、あるいは侵害された認証情報が目に入ったときに人々の行動を変えることが目的です。 人的層は依然として攻撃対象領域の一部である サイバーセキュリティへの投資は従来、ファイアウォール、エンドポイント保護、アイデンティティ管理、暗号化、脅威検知、そしてますます AI を活用したセキュリティオペレーションといった技術的防御に焦点を当ててきました。これらの技術は不可欠ですが、多くの攻撃が成功するのは、誰かがクリック、承認、情報開示、あるいは信頼すべきでないものを信じるよう説得されてしまうからです。 2026 Verizon Data Breach Investigations Report は、ソーシャルエンジニアリング、フィッシング、盗まれた認証情報が現代の侵害シーンの主要要素であることを引き続き指摘しています。同時に、失敗の経済的コストはますます深刻化しています。IBM の 2026 Cost of a Data Breach Report は、世界平均の侵害コストを 4.99 百万ドルとし、AI を活用した攻撃の急増を報告しました。 これにより不快な非対称性が生まれます。防御システムはますます自動化されつつありますが、攻撃者もパーソナライズ、なりすまし、偵察、規模の面でより高度なツールを手に入れています。Securities.io…
AIは資金が移動する前にEthereumのポンジスキームを検出できるか？
暗号詐欺の検出は通常、資金の移動が始まってから行われます。調査官は取引を追跡し、取引所は疑わしいアドレスにフラグを付け、コンプライアンスチームは認識可能なパターンを探します。このアプローチは必要ですが、同時に受動的です。アドレスが危険に見えるほどの履歴を蓄積する頃には、投資家はすでに資金を失っている可能性があります。 新しい研究は別の可能性を提示します：Ethereum のロジックを検証することです 取引履歴が有用になる前にコントラクトを検証します。Hohai University の研究者は PonziFusion を開発しました。これは、デプロイされたスマートコントラクトのバイトコードからポンジスキームの意味的および構造的特徴を検索する機械学習フレームワークです。1 重要な区別はタイミングです。PonziFusion は検証済みのソースコードや長期間の入金・支払い履歴を必要としません。コントラクトが何を行うようにプログラムされているか、そしてその実行パスがどのように構成されているかを分析し、事前取引リスクスクリーニングへとセキュリティをシフトさせる可能性があります。 Ethereum のポンジスキームが検出しにくい理由 従来のポンジスキームは新規参加者からの資金を用いて既存の参加者に支払いを行い、正当なリターンがあるように見せかけます。ブロックチェーン版では、そのプロセスをスマートコントラクトに組み込み、人間の仲介者が見えない形で運用できます。 Ethereum スマートコントラクトは、Ethereum Virtual Machine によって実行されるプログラムです。デプロイされると、そのバイトコードは公開され、変更が困難です。その透明性は監視に理想的に思えますが、生のバイトコードは人間が読むことを想定していません。ソースコードに見られる説明的な名前や明確な構造が欠如しています。 検証済みのソースコードは普遍的ではありません。この研究によれば、2025年12月までに Ethereum には 8,800 万以上のデプロイされたスマートコントラクトが存在しましたが、Etherscan 上で公開検証されたソースコードがあるのは約 825,000 件にすぎません。可読なソースコードに依存するシステムでは、ほとんどのコントラクトが対象外となります。 トランザクションベースのシステムは逆の問題を抱えています。疑わしい支払関係や循環転送、異常なリターンを特定できますが、活動が発生した後でしか検出できません。新たにデプロイされたポンジコントラクトは、取引が少なく行動パターンが確立できないため、当初は無害に見えることがあります。これにより、デプロイから検出までの危険なギャップが生じます。 PonziFusion がコントラクトの意図を読み取る方法 PonziFusion は同一コントラクトの二つの視点を組み合わせます。第一の視点は opcode の意味論を検査し、Ethereum バイトコードに含まれる低レベル命令を指します。これらの命令は、受信価値、ストレージの変化、外部呼び出しに関わる操作を明らかにできます。第二の視点はコントラクトの制御フローグラフを検査し、プログラムが取り得る実行経路を表現します。 どちらの視点も単独では不完全です。意味的特徴はコントラクトが資金を移動させることを示す一方で、これらの操作の全体的な構造を説明できない場合があります。構造的特徴は繰り返しの分岐や支払経路を明らかにしますが、詐欺的な配分システムと正当な金融アプリケーションを区別できないことがあります。PonziFusion はこれらを組み合わせ、コントラクトが何を行い、ロジックがどのように構成されているかの両方を捉えます。 このフレームワークはシグナルを曖昧にする情報を除去します。到達不可能または無関係な制御フローノードとルーティンディスパッチャーロジックをフィルタリングし、シンプルな直線パスを統合します。グローバルパスとローカルサブグラフからの特徴は opcode シーケンスと組み合わせられ、ランダムフォレスト分類器に渡されます。 研究者らは別の一般的な詐欺検出問題であるクラス不均衡に対処しました。データセットには正当なコントラクトがポンジスキームよりはるかに多く含まれていました。彼らは…
量子時代に向けたブロックチェーンの再構築
ブロックチェーンネットワークは、当初はごく単純に見える考え方に基づいて設計されました。すなわち、台帳を多数のコンピュータに分散させ、記録を暗号的にリンクし、無許可の変更を事実上不可能にすることです。この基盤がBitcoinを可能にしました。 可能にしましたが、開発者が現在想像するすべての支払い、金融アプリケーション、デジタルアイデンティティ、エンタープライズワークフローをサポートするようには設計されていませんでした。 ICT Express1 に最近受理された研究では、ブロックチェーンアーキテクチャがどのように変化しているかを検証しています。830 件の文献をスクリーニングした結果、研究者は暗号プリミティブ、コンセンサスメカニズム、スケーリングシステム、プライバシー技術、そして新興のセキュリティリスクをカバーする125 本の論文を選定しました。 得られた全体像は、単にブロックチェーンが高速化したというものではありません。業界は、トランザクションを処理し、結果を検証し、プライバシーを保護し、変化する脅威から記録を守ることができる専門的なコンポーネントへと、モノリシック設計を徐々に置き換えつつあります。この転換は、ブロックチェーンが専門的な金融技術として留まるか、はるかに広範なデジタル経済のための耐久性インフラとなるかを左右する可能性があります。 なぜ第一世代ブロックチェーンは構造的限界に直面するのか 従来のブロックチェーンは、一般に多数のノードに同じ作業を繰り返させます。この冗長性によりネットワークの操作が困難になる一方で、スループットが制限され、計算リソースの要求が高まります。活動が増加すると、ユーザーは手数料の上昇、決済時間の延長、限られたブロック容量を巡る競争に直面することがあります。 これにより、よく知られたブロックチェーンの三難問題が生じます。セキュリティや分散性を実質的に弱めることなくスケーラビリティを向上させることです。どのアーキテクチャもこのトレードオフを完全に解消することはできません。その代わりに、最新のシステムは責任を分割し、各コンポーネントが特定のタスクに最適化できるようにしています。 これは、Ethereum スケーリングのためのレイヤー2プロトコルの拡大にすでに見られます。 ベースブロックチェーンにすべてのアクションを強制するのではなく、レイヤー2システムは活動を別個に処理し、圧縮データまたは暗号証明を基盤ネットワークに送信します。 本稿は、次のアーキテクチャ段階を形作るいくつかの技術を特定しています： レイヤー2ロールアップとステートチャネル モジュラーブロックチェーンとシャーディング 並列トランザクション実行 ゼロ知識証明 ポスト量子暗号システム これらの開発はしばしば個別に議論されますが、同じ転換の一部として捉えると、より大きな重要性が明らかになります。ブロックチェーンは、すべてを担うネットワークから、相互運用可能なセキュリティ、実行、決済、データ可用性レイヤーで構成されたシステムへと移行しています。 レイヤー2ネットワークは作業をベースチェーンから分離する レイヤー2ネットワークは、基盤ブロックチェーンがすべてのトランザクションを直接処理することなく、容量を向上させます。ロールアップは複数のトランザクションをまとめ、ベースレイヤーから離れて実行し、結果の情報または証明を再びベースに公開します。ステートチャネルは参加者が署名された更新をプライベートに交換でき、メインブロックチェーンは主にチャネルの開設や閉鎖に使用されます。 これにより、ベースネットワークのセキュリティとの接続を保ちつつ、混雑と手数料を削減できます。また、新たな依存関係も生じます。ユーザーはシーケンサーの信頼性、ブリッジのセキュリティ、証明システム、アップグレード制御、そして第2層での活動が最終的に基盤ネットワークに利益をもたらすかどうかを検討する必要があります。 この変化は、実行、決済、シーケンシング、データ可用性といった機能を分離する OP Stack に見られます。最近の Securities.io へのインタビューで、Optimism の創業者である Jinglan Wang は、このモジュラーブロックチェーンインフラストラクチャが、個々のコンポーネントをネットワーク全体を再構築することなく構成またはアップグレードできると説明しました。 これは単なる技術的改善にとどまりません。標準化されたインフラストラクチャにより、企業はすべてのコンポーネントを無関係なベンダーから組み立てることなく、アプリケーション固有のチェーンを展開できるようになる可能性があります。ブロックチェーン開発は、組織がパフォーマンス、セキュリティ、規制要件に応じてサービスを選択し、全スタックを自ら構築するのではなく、クラウドコンピューティングに似た形態へと変わり始めるでしょう。 モジュラーブロックチェーンはアーキテクチャをマーケットプレイスに変える モノリシックブロックチェーンは、実行、コンセンサス、決済、データ可用性を単一システム内に統合します。モジュラーブロックチェーンは、これらの機能の一部または全部を分離します。あるレイヤーはスマートコントラクトを実行し、別のレイヤーはトランザクションデータを提供し、さらに別のレイヤーが最終決済を行うことができます。 この分割により、各レイヤーがより狭い作業負荷に特化して設計されるため、効率が向上します。シャーディングは、ネットワークの処理とストレージを並行して動作する小規模なグループに分割するという関連原理に従います。並列実行エンジンは、同時に処理可能な独立したトランザクションを特定することで、さらに一歩進んだ最適化を実現します。 本稿では、主要なアーキテクチャ的アプローチを以下のように比較しています。 アーキテクチャ…
ESpanix、200以上のメンバーネットワーク向けにNokia Deepfield DDoS保護を導入
Nokiaは2026年9月14日、スペイン最大のインターネットエクスチェンジポイントであるESpanixが、分散型サービス拒否（DDoS）攻撃から同社のエクスチェンジプラットフォームと接続ネットワークを保護するためにNokia Deepfield Defenderを選定し導入したと発表しました。この導入により、ESpanixはESpanixノードでトラフィックを交換する200以上の国内外ネットワーク向けに、DDoS保護を新たなオプションの付加価値サービスとして提供できるようになり、Nokiaによれば、これらのネットワークはスペインのインターネットエンドユーザーの大多数にサービスを提供しています。 Nokiaの発表によると、AI駆動型のセキュリティはバルセロナとマドリードに拠点を置くエクスチェンジプラットフォームを横断する攻撃を数秒以内に検知・緩和します。Nokiaは、ネットワーク内での保護によりスペインのインターネットトラフィックとその保護責任がスペイン国内に留まり、データ主権と欧州の規制要件を支援すると述べました。 Nokiaは、DDoS攻撃は規模、頻度、洗練度のすべてで拡大し続けており、侵害されたIoTデバイスの大規模ボットネットや武装された住宅用プロキシが、ハイパーボリューメトリックおよびアプリケーション層の攻撃をネットワーク、サービス、エンドユーザーに対して仕掛けていると述べました。同社は、ESpanix Nodeをスペインインターネットの中心的交差点と位置付け、エクスチェンジで攻撃トラフィックを遮断することで、ネットワークや企業、公共サービス、消費者への到達を防ぐと述べました。 ESpanixの最高技術責任者（CTO）Javier Achiricaは、DDoS攻撃が日々エクスチェンジに接続されたネットワークに対する主要な脅威であり続けていると述べました。彼は、ESpanixのインフラに能動的な検知・緩和ソリューションを統合することは、サービスポートフォリオ全体でのセキュリティ最大化に向けた同社の継続的な取り組みを大きく前進させるものであり、Nokia Deepfieldの検知粒度により、不要なトラフィックのみを分離・除去することでDDoSイベントの影響を大幅に削減できると述べました。 「重要なのは、この保護が当社のネットワーク内、かつスペイン国内で、マドリードとバルセロナにある6つのデータセンター全てで完全に提供されていることです」とAchiricaは述べました。彼は、この体制によりローカルトラフィックがローカルに保たれ、サードパーティのスクラビングインフラへの迂回が不要となり、厳格なデータ主権が保証されると付け加えました。 Achiricaは、機能を統合することでDDoS保護の導入と運用が格段に簡素化され、エンドユーザーは特別な技術的専門知識なしに防御の恩恵を受けられると述べました。また、新サービスはESpanix Nodeへの接続価値を高め、ESpanixがメンバーに提供するサービスに新たな次元をもたらすと語りました。 Nokia Deepfieldの副社長兼ゼネラルマネージャーであるJeff Smithは、インターネットエクスチェンジは重要なインフラであり、スペインにおいてはESpanixが国内インターネットが集結する場所であるため、DDoS攻撃を阻止する最適な拠点でもあると述べました。 「Deepfield Defenderを使用すれば、ESpanixは数秒以内に攻撃トラフィックを検知・除去し、ネットワーク内かつ国内で直接処理できます」とSmithは述べました。彼は、この導入により欧州全体のインターネットエクスチェンジがメンバーに対してセキュリティを強化したレジリエンスと新たな価値源に変えることができると付け加えました。 ネットワーク内部での検知と緩和 Nokiaは、Deepfield DefenderがAI駆動型のネットワークテレメトリのビッグデータ分析と、インターネットのセキュリティコンテキストを追跡する独自のクラウドベースデータフィードであるDeepfield Secure Genomeを組み合わせていると述べました。同社によれば、DefenderはすべてのタイプのDDoS攻撃を数秒で検知し、非常に高い粒度で自動化されたネットワークベースの緩和を実行し、不要なトラフィックのみを除去しつつ正当なパケットは流れ続けます。検知と緩和をネットワーク自体で統合することで、ESpanixはメンバーのトラフィックを外部のスクラビングセンターへ迂回させることを回避し、トラフィックが流れる場所で攻撃を特定・除去できるとNokiaは述べました。 同社のウェブサイトで、ESpanixは200以上の接続顧客、2 Tb/sを超えるスイッチトラフィック、260 Tb/sの設置容量、そしてスペイン国内の6つのプレゼンスを掲載しています。同エクスチェンジは自らをスペイン最大のIPトラフィックエクスチェンジ、かつ南ヨーロッパでも最大級と位置付け、イベリア半島全域でのIPトラフィック処理に25年以上の経験を持つチームが支えていると述べています。単一の接続でインフラに接続すれば、イベリア半島全体で稼働するほとんどのネットワークへのアクセスが可能となり、低遅延・高容量・完全冗長・エンドツーエンドのセキュリティが提供されるとESpanixは語っています。2026年9月7日、ESpanixはISO 27001:2022認証を取得したと発表し、同認証は同社の相互接続およびデータセンターサービスに適用されると述べました。 パートナーシップの歴史とサービス展開 この導入は、2025年にESpanixがNokiaのインターコネクトとサービスルータ、そしてNokia光輸送を基盤とした400G接続を顧客に提供したスペイン初のインターネットエクスチェンジポイントとなったパートナーシップを拡大するものです（リリースによる）。 Nokiaは、ESpanixがNokia Deepfieldを使用して会員を保護し、相互接続プラットフォーム上に新たなセキュリティサービスを構築する、欧州の主要インターネットエクスチェンジの増えつつあるグループに加わったと述べました。エクスチェンジにとって、この展開モデルは乗数効果をもたらすとNokiaは言います。エクスチェンジでの単一の導入が、それを通じて接続するすべてのネットワークに保護を拡大するのです。 Nokiaは、新しいDDoS保護サービスがESpanixコミュニティおよび広範な業界向けに、今後のイベントで導入されると述べました。
Zscaler、第四四半期の売上高が25%増の8億9800万ドルを報告
Zscaler, Inc. は、2026年7月31日終了の会計年度第4四半期の売上高が8億9820万ドルで、前年同期比25%増加したと、同社が2026年9月3日に発表した財務結果によって報告しました。年間定期収益（ARR）も前年同期比25%増の37億7100万ドルとなり、そのうち2億4600万ドルが四半期中に新たに追加された純ARRです。 当四半期のGAAP営業損失は1,550万ドルで、売上高の2%に相当し、2025会計年度第4四半期の損失3,220万ドル（売上高の4%）と比較されます。非GAAP営業利益は2億1840万ドルで、売上高の24%に達し、同社はこれを記録的な数字と述べました。前年同期は1億5890万ドル（売上高の22%）でした。GAAP純損失は340万ドル（希薄化株式1株当たり0.02ドル）に縮小し、前年同期の1,760万ドル（希薄化株式1株当たり0.11ドル）から減少しました。非GAAP純利益は1億9820万ドルで、希薄化株式1株当たり1.19ドルでした。これは、前年同期の1億4670万ドル（1株当たり0.89ドル）と比較されます。 繰延収益は前年同期比19%増の29億2600万ドルとなり、2026年7月31日時点です。ZscalerはARRを、測定日時点でのサブスクリプション契約から得られる今後12か月間の収益と定義し、その期間中に期限が切れる契約は既存条件で更新されるものと想定しています。同社はARRに対応するGAAP指標は存在せず、ARRデータをGAAP指標に照らし合わせていないことを指摘しました。 「AIはZscalerの歴史の中で最も重要な機会の一つです。ユーザー、ワークロード、支店、そして現在はエージェントを、ネットワーク上に置くことなく必要なアプリケーションに直接接続できるようにすることで、エージェント型AIがもたらす脅威に対抗し、AIエージェントやモデルを安全に導入するために、当社は他に類を見ない体制を整えています」と、ZscalerのCEO兼会長兼創業者であるJay Chaudhryは述べました。 「当社は強力な第4四半期を達成し、売上とARRの両方が前年同期比25%増、純新ARRが24%増、非GAAP営業利益率が記録的な24%に達しました」と、Zscalerの最高財務責任者であるKevin Rubinは述べました。彼は、ユーザー以外の成長拡大を背景に、非座席型ソリューションからの強力な貢献、Z‑Flexの勢い、記録的な大型案件の活動、そして営業生産性の向上を四半期業績の要因として挙げました。 通年の業績とキャッシュフロー 2026年7月31日終了の通期において、売上高は前年同期比25%増の33億5300万ドルとなりました。GAAP営業損失は1億3330万ドルで、売上高の4%に相当し、2025会計年度は1億2850万ドル（売上高の5%）でした。非GAAP営業利益は7億6710万ドルで、売上高の23%に達し、前年は5億8010万ドル（売上高の22%）でした。GAAP純損失は6,320万ドル（希薄化株式1株当たり0.39ドル）で、2025会計年度の4,150万ドル（希薄化株式1株当たり0.27ドル）と比較されます。非GAAP純利益は7億0420万ドルで、希薄化株式1株当たり4.21ドルでした。前年は5億3480万ドル（1株当たり3.28ドル）です。 第4四半期の営業キャッシュフローは2億7930万ドルで、売上高の31%に相当し、前年同期は2億5060万ドル（売上高の35%）でした。フリーキャッシュフローは6,080万ドルで、売上高の7%で、2025会計年度第4四半期の1億7190万ドル（売上高の24%）から減少しました。これは、資本支出および内部使用ソフトウェアの資本化が2億1850万ドルで、前年同期は7,870万ドルだったためです。通期では、営業キャッシュフローが11億3000万ドル（売上高の34%）、フリーキャッシュフローが7億7910万ドル（売上高の23%）で、2025会計年度の7億2670万ドル（売上高の27%）と比較されます。 2026年7月31日時点で、Zscalerは現金および現金同等物として9億2840万ドル、短期投資として25億4580万ドルを保有しており、前年同期は23億8900万ドルと11億8340万ドルでした。総資産は78億6670万ドルに達し、転換社債は総額16億9640万ドルでした。事業買収にかかった支払い（取得した現金を差し引く）は、2026会計年度で9億1810万ドルでした。 Red Canaryの買収は、報告された数値とキャッシュフロー計算書の投資セクションの両方に影響を与えました。Zscalerは2025年8月1日に同取引を完了し、Red Canaryが「Red Canary、Zscalerの子会社」というブランドの下でZscaler内の別事業部として最初に運営されることを発表しました。Red Canaryを除くと、ARRは1億4100万ドルを貢献し、第4四半期のARRは20%増の36億3000万ドル、純新ARRは17%増となります。Red Canary除外の通年売上は20%増の32億0900万ドルでした。 Zscalerの非GAAP指標は、株式報酬費用および関連する雇用者給与税、取得した無形資産の償却、リストラおよびその他の費用、買収関連費用、そして負債発行コストの償却を除外しています。第4四半期のGAAP結果には、株式報酬および関連給与税が2億1520万ドル、無形資産償却が1,230万ドル、リストラおよびその他の費用が550万ドル、買収関連費用が90万ドルが含まれています。 2026会計年度から、同社は長期的な非GAAP税率を21%に設定しました。これは、従前のすべての期間に適用されていた23%からの引き下げです。Zscalerはこの調整がOne Big Beautiful Bill Actの施行に合わせたものであり、将来的に税率を見直す可能性があると述べました。税率は、世界的な税環境の変化、地域別の利益構成の大幅な変化、または戦略や事業運営の変更に応じて変わる可能性があります。 2027会計年度の見通し 2027会計年度第1四半期について、Zscalerは売上高を9億3500万ドルから9億3900万ドルと見込んでおり、前年同期比約19%の成長を示します。非GAAP粗利益率は約80%、非GAAP営業利益は2億1500万ドルから2億1700万ドルで、営業利益率は23%となります。また、非GAAP純利益は1株当たり約1.15ドルから1.16ドルと予想され、完全希薄化株式数は約1億7000万株、非GAAP税率は21%を前提としています。 2027会計年度通期について、同社はARRを43億9600万ドルから44億2600万ドル、成長率は約16.6%から17.4%と見込んでいます。売上高は39億0800万ドルから39億3800万ドルで、成長率は16.6%から17.5%です。また、非GAAP粗利益率は約80%、非GAAP営業利益は9億2400万ドルから9億3200万ドル、非GAAP純利益は1株当たり4.86ドルから4.90ドル（完全希薄化株式約1億7300万株）と予想され、フリーキャッシュフロー率は約23.0%から23.5%です。同社は、非GAAP営業利益および非GAAP純利益の指標が、直接比較可能なGAAP指標と照合できていない理由として、除外された項目が同社の管理外であるか、合理的に予測できないためであると述べました。 Zscalerは、2026年9月3日太平洋時間午後1:30に、アナリストと投資家向けに結果と見通しについてのカンファレンスコールを開催する予定であり、同社の投資家向けウェブサイトでウェブキャストが利用可能です。
Palo Alto Networks FY2026第4四半期収益が34%増の3.41億ドル
Palo Alto Networks は2026年9月1日、2026会計年度第4四半期（2026年7月31日終了）に総収益 $3.41 billion を報告し、前年同期比で34%増加しました。これは、前年の $9.22 billion に対し $11.48 billion に達した2026会計年度全体の収益を締めくくるものです。同社の決算リリースによります。 カリフォルニア州サンタクララに本拠を置く同サイバーセキュリティ企業は、次世代セキュリティ（Next-Generation Security）の年次定期収益が前年同期比で63%増の $9.10 billion に、残存パフォーマンス義務は34%増の $21.2 billion になったと述べました。四半期のGAAP営業利益は $172 million で、2025会計年度第4四半期の $497 million と比較されます。非GAAP営業利益は $1.0 billion で、前年の $768 million と比較されます。 同社は四半期のGAAP純損失が $282 million（希薄化株式1株当たり ($0.35)）であると報告しました。これは、前年同期のGAAP純利益 $254 million（希薄化株式1株当たり $0.36）と比較されます。非GAAP純利益は…
OptivとCrowdStrikeのパートナーシップ、累計契約額で20億ドル突破
CrowdStrike と Optiv は2026年9月1日に、パートナーシップの累計契約額が $2 billion を超えたと発表しました。このマイルストーンは、両社が最初の $1 billion の共同売上を達成するのに要した時間の半分未満で達成されたものです。 同社はラスベガスで開催された CrowdStrike の年次カンファレンス Fal.Con 2026でこの数値を公表し、総額はデンバー拠点のサイバーアドバイザリー・ソリューション企業である Optiv を通じて組織が CrowdStrike Falcon プラットフォームを標準化していることを示すと述べました。総契約額は、認識された収益ではなく顧客契約のコミットされた価値を測定する指標です。 この発表は、企業がサイバーセキュリティを購入する方法の大きな変化の一環としてこのマイルストーンを位置付けました。組織がセキュリティツールを統合し、セキュリティ運用を近代化するにつれ、同社は、顧客は複雑さを削減し、AI を安全に導入する基盤を提供する統合プラットフォームをますます標準化していると述べました。CrowdStrike と Optiv は、顧客がサイバーセキュリティ支出を統合し、運用を近代化し、共同提供を通じて AI を採用したことが成長の要因であると語りました。 CrowdStrike のチーフ・ビジネス・オフィサーである Daniel Bernard は、この採用パターンを製品数よりも成果を重視する顧客の嗜好に帰すると述べました。「組織が Falcon プラットフォームを標準化しているのは、サイバーセキュリティが製品を増やすことではなく、より良い成果を達成することにあるからです」と Bernard は語りました。彼は、Optiv が EDR 市場の変化を早期に認識し、両社の共同成長の各段階で投資してきたと述べ、現在 Optiv…
サイバーセキュリティは検知からAIレジリエンスへ移行中
ほぼすべての資産、ビジネス活動、または価値あるデータがデジタルで記録されている現代では、これらのデータとITシステムへの継続的なアクセスが不可欠です。 ランサムウェアと呼ばれる恐喝手法が狙うのはまさにこの点です。電子デバイスやネットワークに侵入し、データをロック（通常は暗号化）し、復号キーを提供してアクセスを回復するために身代金を要求します。 ランサムウェアは急速に拡大している犯罪活動で、2031年までに世界的な被害額は年間2,650億米ドルを超えると予測されています。 この問題は深刻化しており、近代的なランサムウェアキャンペーンは個人だけでなく、企業ネットワーク、自治体システム、医療、金融、エネルギーといった重要インフラ部門も標的にしています。 「2024年、医療セクターは業界で最も高い侵害コストを記録し、1件あたり平均1,093万米ドルに達しました。これは長期のダウンタイム、HIPAA関連の罰金、保護された医療情報の修復が要因です。」 これらのインシデントはより深刻で、より大きな金額が脅し取られていますが、全ランサムウェア事件の88％は中小企業（SME）を標的にしています。 「身代金を支払った組織は、平均支払額が2023年の40万米ドルから200万米ドルに上昇したと報告しています。即時コストに加えて、ランサムウェア攻撃後の平均的な業務停止期間は3週間を超え、事業部門全体で運用および生産性の損失が複合的に拡大しています。」 ランサムウェアの手法はますます高度化しており、従来のシグネチャベースや単純な識別検知手法では次第に対応できなくなっています。また、身代金は暗号通貨で支払われることが一般的となり、資金追跡も困難になっています。 一般的に、AIはサイバーセキュリティにとって問題であると同時に機会でもあります。フィッシング用の高度な偽装生成や、ソーシャルエンジニアリングの効率向上、システムアーキテクチャに新たな脆弱点を生み出すことが可能です。 新たな出版物は、生成AIがサイバーセキュリティ脅威の緩和に役立つ可能性があると主張しています。特にランサムウェア攻撃においてその効果が顕著です。 この論文はシンシナティ大学の研究者によって、Journal of Information Security and Applications1に掲載され、タイトルは「Rethinking ransomware defense in the age of generative AI」です。 ランサムウェアはどのように機能するのか？ ランサムウェア 101 ほとんどのランサムウェアは、セキュリティ侵害後に暗号化によりデータへのアクセスをロックし、ハッカーがデバイスやネットワークに侵入できるようにします。場合によっては、個々のファイルを暗号化するのではなく、デバイスのユーザーインターフェース全体をロックすることもあります。 身代金の要求は通常、暗号通貨での支払いを求め、データを復号するための厳しい期限が設定されます。その期限を過ぎると、永遠にその状態にとどまることになります。 「二重」や「三重」恐喝と呼ばれるケースでは、データ暗号化に加えて、盗まれたデータを公開漏洩させる脅迫や、身代金が支払われない場合に顧客やパートナーを攻撃するといった脅威が組み合わされます。 これは、事業情報や価値ある知的財産、患者の医療情報などの機密データにとって特に問題です。また、復号のために支払うか他の手段で復号しても、ハッカーのコンピュータから盗まれたデータが削除されるわけではなく、復号後も脅威は残ります。 一般的に、サイバーセキュリティ専門家や法執行機関は、身代金を支払うことはデータ復旧を保証せず、むしろ被害者を次の攻撃の「好ましい」標的とみなす可能性があるため、支払いは推奨しません。 ランサムウェアによる損失は身代金だけでなく、ダウンタイムや事業中断、評判の損傷、高額な復旧手続き、追加のセキュリティ対策なども含まれます。 「ランサムウェアのインシデントを経験した組織は、顧客、投資家、規制当局からのステークホルダーの不信に直面することが多いです。顧客は侵害をデューデリジェンスの失敗と見なし、忠誠心の低下と離脱の増加につながります。投資家は企業のガバナンス成熟度やリスク管理姿勢に疑問を抱き、市場評価の下落に寄与します。」 ランサムウェアの防止方法 本稿で提案された生成AI手法に加えて、ランサムウェア攻撃のリスクと深刻度を低減するためにいくつかの実践が必要です。 まず第一に、サイバーセキュリティのベストプラクティスを広く採用し、ITチームへの十分な資金とサイバーセキュリティスキルの研修を提供することです。 第二に、すべてのソフトウェアを最新の状態に保ち、パッチを適用することです。どこかに脆弱性が残ると、システム全体の脆弱性が高まります。 第三に、セキュアなアクセス管理とヒューマンエラーへの注意を払い、トレーニングでそれらを防止することです。多くのランサムウェア攻撃はソーシャルエンジニアリングで始まり、少なくとも一人のユーザーを騙して侵入口を開かせます。 最後に、バックアップとデータアーカイブに関する厳格なポリシーを策定すれば、ほぼ最新のデータを復旧に利用できるため、ランサムウェア攻撃の影響を大幅に軽減できます。…
Jonathan Schramm
暗号セキュリティは市場認識型フィッシング検出が必要
現代ではほとんどの資産や重要な情報がデジタル化されており、フィッシング詐欺は犯罪者が金銭を盗む主要な手段であり、”通常”の物理的な強盗や恐喝よりもはるかに高額で、年間最大250億ドルのフィッシング直接損失が世界的に報告されています。 より広範に見ても、詐欺や銀行詐欺のスキームは世界で4856億ドルの損失をもたらしたと推定されています。 さらに悪化させるのは、資金回収率が非常に低く、デジタルフィッシングやサイバー詐欺ではわずか5％（物理的な財産の盗難での20％と比較）であり、盗まれた資金は暗号通貨や国際送金ネットワークを通じて即座に洗浄されます。 この手法では、詐欺師が信頼できる組織になりすまして個人を騙し、機密情報を開示させたり、マルウェアをダウンロードさせたり、資金を送金させたりします。つまり、本質的には技術的なハッキング手法に頼るのではなく、人間の心理と信頼を操作するソーシャルエンジニアリングの一形態です。 暗号通貨市場は特にこのような攻撃に脆弱であり、取引は不可逆であり、盗まれた暗号鍵により犯罪者が実質的な財産にアクセスできてしまいます。 最近の2つの研究論文は、暗号通貨、特にイーサリアムネットワークにおけるフィッシングの蔓延と特徴を分析しました。 最初の論文は、マンチェスター大学（英国）、アメリカン大学シャルジャ（UAE）、中国人民大学の研究者によって発表され、フィッシングが最も蔓延する市場状況を調査しています。International Review of Economics & Finance1に掲載され、タイトルは「The interplay between crypto market conditions and phishing crimes: Ethereum under the microscope」です。 2番目の論文は、King Fahd University of Petroleum and Minerals の金融・デジタル経済学際研究センターの研究者によって執筆され、機械学習モデルがコンパクトな取引レベルの特徴を用いてフィッシング取引を高精度で識別できることを示しています。Blockchain: Research and Applications2に掲載され、タイトルは「Enhanced Phishing Transactions Detection on Ethereum…
Jonathan Schramm
アイデンティティ盗難保護：完全ガイド
現代のデジタルアイデンティティは、もはや静的な番号の集合だけではなく、高速アルゴリズム攻撃に脆弱な動的で多層的なプロファイルです。高度な詐欺と自動化されたソーシャルエンジニアリングの台頭により、従来のクレジットモニタリングだけでは不十分となっています。アイデンティティ盗難保護は、受動的な警告システムから、能動的なデジタル防御境界へと進化しました。 積極的防御の使命 現代における主要な脅威は、単純なクレジットカード詐欺から合成アイデンティティ盗難や生体認証の悪用へとシフトしています。犯罪者は、実在するデータと偽造情報を組み合わせて「フランケンシュタイン」的なアイデンティティを作り、標準的なクレジットチェックを回避します。これに対抗するため、最新の保護サービスはデータブローカーのデータベースやダークウェブリポジトリのリアルタイム監視へとシフトしています。 緊急性は自動化詐欺の速度に起因しています。個人データが漏洩すると、即座にローン申請や認証回避、医療詐欺に利用され得ます。財務状況を守るためには、包括的なアイデンティティ管理への転換は侵害が発生する前に行うべきです。 アイデンティティ盗難保護：監視対象、ブロック対象、回復方法 防御層 現代の脅威 保護メカニズム 主要機能 重要性 デジタルフットプリント 個人情報を販売するデータブローカー 自動データ削除 ブローカーサイトへのオプトアウトリクエスト フィッシングに使用される元データを削除 クレジット完全性 合成アイデンティティ（SSN＋偽名） 複数機関モニタリング 即時クレジットロック＆新規口座アラート 影響が出る前に不正ローンを阻止 アカウントアクセス 生体認証システムの悪用 金融口座モニタリング リアルタイム高リスク引き出しアラート ログインが侵害されても資産を保護 アイデンティティ回復 盗難後の法的・官僚的な停滞 復旧専門家 ケースマネージャーと法的支援 書類作業とクレジット修復の時間を節約 重要なポイント: 現代のアイデンティティ保護は、ブローカーからのデータの事前除去とクレジットファイルへのリアルタイムロックにより自動化詐欺を撃破することです。 アイデンティティ盗難保護ハンドブック パート1: 基本 アイデンティティ盗難とは何か？ 現代のリスクを定義 「盗難」の定義は拡大しています。単純なクレジットカード詐欺から合成アイデンティティの作成やなりすましへの移行を分析します。 スペクトラム: デジタル第一の経済における金融、医療、子どものアイデンティティ盗難の理解。…
