次世代ネットワークパケットブローカーの台頭により、ネットワークの運用とセキュリティツールの大幅な進歩がもたらされました。これらの高度な技術により、組織はより機敏になり、IT戦略をビジネスイニシアチブに合わせることができました。ただし、これらの開発にもかかわらず、組織が対処する必要がある盲点を監視する一般的なネットワークトラフィック監視がまだあります。
ネットワークパケットブローカー（NPBS）ネットワークインフラストラクチャと監視ツールの間の仲介者として機能するデバイスまたはソフトウェアソリューションです。これらは、ネットワークパケットをさまざまな監視およびセキュリティツールに集約、フィルタリング、および配布することにより、ネットワークトラフィックの可視性を可能にします。 NPBは、運用効率を向上させ、セキュリティ姿勢を強化する能力により、最新のネットワークの重要なコンポーネントになっています。
デジタルトランスフォーメーションのイニシアチブの急増により、組織は多数のデバイスと異種プロトコルで構成される複雑なネットワークインフラストラクチャにますます依存しています。この複雑さは、ネットワークトラフィック量の指数関数的な成長と相まって、従来の監視ツールが追いつくことが困難です。ネットワークパケットブローカーは、ネットワークトラフィックの分布を最適化し、データフローを合理化し、監視ツールのパフォーマンスを向上させることにより、これらの課題のソリューションを提供します。
次世代ネットワークパケットブローカー従来のNPBの機能を拡大しています。これらの進歩には、スケーラビリティの向上、フィルタリング機能の改善、さまざまな種類のネットワークトラフィックのサポート、およびプログラマ性の向上が含まれます。大量のトラフィックを処理し、関連情報をインテリジェントにフィルタリングする能力により、組織はネットワークを包括的な可視性を獲得し、潜在的な脅威を特定し、セキュリティインシデントに迅速に対応できます。
さらに、次世代のNPBSは、幅広いネットワーク操作およびセキュリティツールをサポートしています。これらのツールには、ネットワークパフォーマンス監視（NPM）、侵入検知システム（IDS）、データ損失防止（DLP）、ネットワークフォレンジック、アプリケーションパフォーマンス監視（APM）などが含まれます。これらのツールに必要なネットワークトラフィックフィードを提供することにより、組織はネットワークのパフォーマンスを効果的に監視し、セキュリティの脅威を検出および軽減し、規制要件の順守を確保できます。
ただし、ネットワークパケットブローカーの進歩と多様な範囲の監視およびセキュリティツールの可用性にもかかわらず、ネットワークトラフィックの監視にはまだ盲点があります。これらの盲点は、いくつかの理由により発生します。
1。暗号化：TLSやSSLなどの暗号化プロトコルの広範な採用により、潜在的な脅威についてネットワークトラフィックを検査することが困難になりました。 NPBSは引き続き暗号化されたトラフィックを収集および配布することができますが、暗号化されたペイロードへの可視性の欠如は、洗練された攻撃の検出におけるセキュリティツールの有効性を制限します。
2。IoTとBYOD：モノのインターネット（IoT）デバイスの増加とBring独自のデバイス（BYOD）のトレンドにより、組織の攻撃面が大幅に拡大しました。これらのデバイスは、多くの場合、従来の監視ツールをバイパスし、ネットワークトラフィックモニタリングの盲点につながります。次世代のNPBは、ネットワークトラフィックへの包括的な可視性を維持するために、これらのデバイスによって導入された増大する複雑さに適応する必要があります。
3。クラウドおよび仮想化された環境：クラウドコンピューティングと仮想化された環境の広範な採用により、ネットワークトラフィックパターンはより動的になり、さまざまな場所で分散しています。従来の監視ツールは、これらの環境でトラフィックをキャプチャして分析するのに苦労しており、ネットワークトラフィックモニタリングの盲点を残しています。次世代のNPBは、クラウドおよび仮想化された環境でのネットワークトラフィックを効果的に監視するために、クラウドネイティブの機能を組み込む必要があります。
4。高度な脅威：サイバーの脅威は常に進化し、より洗練されています。攻撃者が検出を回避することに熟達するにつれて、組織はこれらの脅威を効果的に特定して軽減するために、高度な監視とセキュリティツールを必要とします。従来のNPBおよびレガシー監視ツールには、これらの高度な脅威を検出するために必要な機能がない場合があり、ネットワークトラフィックモニタリングの盲点につながります。
これらの盲点に対処するために、組織は、高度なNPBとAI駆動の脅威検出および応答システムを組み合わせたネットワーク監視への全体的なアプローチを採用することを検討する必要があります。これらのシステムは、機械学習アルゴリズムを活用して、ネットワークトラフィックの動作を分析し、異常を検出し、潜在的な脅威に自動的に応答します。これらのテクノロジーを統合することにより、組織はブラインドスポットを監視するネットワークトラフィックを橋渡しし、全体的なセキュリティ姿勢を強化できます。
結論として、次世代ネットワークパケットブローカーの台頭とより多くのネットワーク操作とセキュリティツールの可用性により、ネットワークの可視性が大幅に向上しましたが、組織が認識する必要がある盲点がまだあります。暗号化、IoTおよびBYOD、クラウド、仮想化された環境、高度な脅威などの要因がこれらの盲点に寄与します。これらの課題に効果的に対処するために、組織は高度なNPBに投資し、AIを搭載した脅威検出システムを活用し、ネットワーク監視への全体的なアプローチを採用する必要があります。そうすることで、組織はネットワークトラフィックを大幅に削減し、ブラインドスポットを監視し、全体的なセキュリティと運用効率を高めることができます。
投稿時間：10月9日 - 2023年
