リアルタイムのリスクを反映する次世代セキュリティレーティング
評価の常識を変えるリアルタイムインテリジェンスを基盤とした独自アプローチ
境界なきエコシステムを守る高精度セキュリティレーティング
TITAN AIは毎日数十億件以上のデータポイントを分析し、1日あたり20億件以上の悪意あるリクエストを検知・遮断。侵害の発生確率に直結するセキュリティ状況を、透明性の高い外部視点から正確に評価します
TITAN AI の優位性
- 比類のないシグナル深度:4.1億ものIPアドレスおよびドメインを常時スキャン。広範かつ深密な脅威シグナルを収集することで、表面上の評価ではなく現場の実態をそのまま反映した高精度のレーティングを実現
- リアルタイムの常時モニタリング: レーティングをリアルタイムで継続更新し、重要なセキュリティ低下の兆候をタイムリーに捕捉。組織間で共通言語として使える一貫したリスクの評価基準を提供
- 透明性が生む確かな信頼:公平で正確な評価手法を採用し、評価対象となったすべての組織が「なぜそのスコアになったのか」の理由や根拠データを詳細に確認できる透明性とデータ保全性を確保
13.8x
評価の低い企業は、情報漏洩の被害に遭う可能性が13.8倍高い
従来型リスク評価が抱える3つの課題
可視性のギャップ
測定できないものは保護できません。静的なリスクデータでは、エコシステム内のシャドウITリスクに対して脆弱なままです
主観的判断の限界
手動によるリスク分類は担当者によって基準がブレやすく不誠実になりがちです。標準化された評価軸がなければ、解決すべき技術的負債や重大な脆弱性の優先順位付けができません
応対スピードの遅れ
ゼロデイ攻撃が発生した際、アンケートの送付・回収を待つ余裕はありません。影響を受けているベンダーを即座に絞り込み、特定するためのリアルタイムな評価フィルターが必要です
TITAN AI レーティングの裏側
私たちは単にアルファベット評価(総合ランク)を提示するだけではありません。リスクの背後にある「評価の理由」までを解明し、レーティングの根拠を完全に可視化してお伝えします
- Risk Factors
- Benchmarking
- Detection
- Analytics
- Signals
リスク要素の領域別分析
- 「DNSの健全性」「IPレピュテーション」「パッチ適用サイクル」をはじめとする10の重要カテゴリーでリスクを可視化。組織の具体的な弱点がどこにあるのかをピンポイントで特定
- 各リスク要因が全体グレード(総合評価)にどう影響しているかを算出。標準ベンチマークと比較し、全体評価へのインパクトを可視化
- 概要レベルのスコア判定から、実際にセキュリティ体制を阻害している具体的なCVE(脆弱性)や設定ミスへダイレクトに接続。現場レベルでの即座な改善・修復アクションを可能に
過去データのベンチマーク分析
- 評価スコアの長期的な変化傾向を追跡。セキュリティ対策や設備投資がどれほどリスク削減に寄与したかを明確な数値とグラフで示しROIを立証
- 自社のセキュリティレベルの推移を業界競合と比較。自社の防衛体制が市場平均よりも常に優位な位置にあるかを可視化し、競合に対する優位性を確認
- 過去のスコア変動を内部要因や外部のグローバル脅威にマッピング。自社組織が陥りやすいリスクの傾向やパターンを割り出し、事前の予防策に活かす
自動ベンダー検出
- 高度なDNS解析とWebクローリング技術を活用し、把握しきれていなかったサードパーティおよびフォースパーティベンダーを自動検出。シャドーサプライチェーンに潜むセキュリティリスクを未然に排除
- 取引先の追加・変更を検知してリストを自動で継続更新。手作業での入力漏れや、調達部門の古いスプレッドシートに頼った管理を刷新し、常に最新のリスク状態を把握
- 取引先全体が共通して依存している再委託先(フォースパーティ)を洗い出し、1社の障害が広域なシステム停止へと連鎖するリスクを防ぐ
ポートフォリオ分析
- 事業部門、地域、または重要度ごとにグループ評価を行い、多様なグローバル企業全体にわたる組織的な弱点を特定
- ベンダーの評価に基づいて自動的にリスクレベルごとに分類し、影響の大きい是正措置の優先順位を効果的に決定
- ポートフォリオデータを変換し、エコシステムの健全性を取締役会レベルのステークホルダーに即座に伝えることができる、高水準のリスク概要を作成
シグナルの出所証明
- すべての評価はデータに基づき、変動の原因となった具体的なIPアドレス、検知日時、脆弱性の確認が可能
- 評価の基礎となる技術テレメトリデータを開示することで、完全な透明性を確保し、取引先との議論やトラブルを減らす
- 検出されたセキュリティ問題と発見日時の記録を確実に保持し、監査や規制当局からの要求に対して法的に立証可能な状態を維持
成果
自社組織のセキュリティ状況評価
サプライチェーンをサイバーリスクから保護
拡張サプライチェーンに潜む未知のリスクを特定
データ主導型のサイバー保険最適化
能動的防御を実現するインテリジェンス駆動型機能
高度な自動化、精細なレポート機能、そして特許取得済みの属性特定(Attribution)技術を活用し、生データを戦略的なセキュリティ上の優位性へと変革します
デジタルフットプリントの全容、評価スコアの履歴トレンド、現在進行形のセキュリティ課題、確認済みのインシデント情報など、あらゆる組織の最新で関連性の高い情報をタイムリーに一元把握
エコシステムのスコアカードを重要度、地域、または事業子会社ごとにシームレスにグループ化・整理することで、大規模なリスク監視が可能に
取締役会向けのサマリー、同業他社とのベンチマーク比較、CISO向けの深掘りオーバービューを自動生成。リスクを明確に共有し、課題タイプ別の経時トレンドを追跡
イベント駆動型のトリガーを設定し、スコアの低下や新たなセキュリティ侵害が検知されたその瞬間に、チームへの通知やレポート作成などのアクションを全自動で実行
任意のスコアカードから修復ロードマップを即座に生成。リソースを優先配分し、レーティング向上に最もインパクトのある脆弱性をピンポイントで解決
複雑なセキュリティタスクを自動処理し、ポートフォリオ全体のリスクを同時に分析。必要な情報を1か所に集約して一元管理
よくある質問(FAQ)
SecurityScorecardのセキュリティ評価サービス完全ガイド
サイバーセキュリティ評価とは何ですか? また、どのように役立ちますか?
セキュリティ評価とは、組織のサイバーセキュリティ体制を客観的かつ外部機関が評価したもので、アルファベットによる等級で表されます。これにより、サイバーリスクを明確かつ定量的に把握することができ、組織は潜在的な脅威やセキュリティインシデントを早期に特定することが可能になります。
サイバーセキュリティにおいて継続的な監視が重要なのはなぜですか?
継続的な監視は、強固なセキュリティ体制を維持するために不可欠です。これにより、組織は脆弱性管理に取り組み、リスクへの露出を減らし、潜在的なリスクに迅速に対応することができます。
TITAN AIは、サードパーティリスク管理プログラムをどのように支援しているのでしょうか?
当社のプラットフォームは、リスク評価や継続的なモニタリングのためのツールを提供することで、サードパーティリスク管理を強化します。これにより、お客様のエコシステムが安全に保たれ、潜在的な脅威やセキュリティ侵害から確実に保護されます。
TITAN AIの評価の独自性とは何でしょうか?
当社のセキュリティ評価は、情報漏洩を予測する上で最も優れた指標です。「F」評価の企業は、「A」評価の企業に比べ、情報漏洩が発生する確率が13.8倍高くなります。主観的な判断に依存する他のセキュリティ評価とは異なり、SecurityScorecardの評価では、機械学習(ML)および人工知能(AI)に基づくスコアリング手法を採用し、情報漏洩を予測する要因を特定するとともに、情報漏洩の予測可能性に対するそれらの影響をアルゴリズムによって算出しています。
セキュリティ評価は情報に基づいた意思決定にどのように影響しますか?
セキュリティ評価サービスを活用することで、組織はサードパーティリスク管理プログラムについて十分な情報に基づいた意思決定を行い、脆弱性管理の優先順位を定め、デジタルエコシステム全体にわたって強靭なセキュリティ態勢を確保することができます。
見込み顧客は SecurityScorecard を使用することでどのようなメリットを得られますか?
自社のサイバーセキュリティ態勢を迅速に把握し、業界のベンチマークと比較することができます。これにより、改善すべき点を特定し、パートナーとの信頼関係を構築し、サイバーセキュリティリスクへの対応について情報に基づいた意思決定を行うことが可能になります。