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Bitdefender GravityZone ブログ

知られざる世界最大のセキュリティ専業ベンダーのフラグシップ。本当に守れるモダンサイバーセキュリティがここに。

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AIによるサイバーセキュリティ防御（最新）

AI AI Visibility and Control(AIVC) AIセキュリティ AIセキュリティ防御 EDR Hyper-Detect Network Attack Defense PHASR XDR

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AI時代のサイバー攻撃に備える事後対応から事前予防へのシフト　GravityZone Exposure Management

AIセキュリティ防御 CTEM EASM 外部攻撃面管理（EASM）攻撃対象領域攻撃面縮小事前予防セキュリティ脆弱性検出

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PHPの脆弱性「PHP2Shell」に関するBitdefender GravityZoneでの対応、未パッチ環境でどのように保護されるかについて

CVE-2026-109618 CVE-2026-109619 PHP PHP2Shell セキュリティ解説パッチ管理外部攻撃面管理（EASM）脆弱性脆弱性情報

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攻撃者目線で自社はどう見えているか？「外部攻撃対象管理（EASM）」という事前対策

EASM Exposure Management アタックサーフェスシャドーIT セキュリティ兼任外部攻撃対象領域管理

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AIによるサイバーセキュリティ防御（最新）

近年、攻撃者がAI（人工知能）を悪用して「未知のマルウェアを自動生成する」「攻撃の実行スピードを劇的に早める」といったケースが急増しています。このような「AIを用いた攻撃」に対して、従来のパターンファイルや手作業による確認で挑むのは、速度・量の両面で限界を迎えています。「AIを使った攻撃には、AIを使った防御で対抗する（AI vs AI）」――これが、高度化するサイバー脅威に対する最も確実なアプローチです。本記事では、世界で初めてサイバーセキュリティにAIを導入し、長年にわたり膨大なR&D（研究開発）投資を続けてきたBitdefender社の統合プラットフォーム「Bitdefender GravityZone」において、AI主導の防御テクノロジーがどのように脅威を退け、担当者の負担を劇的に軽減するのかを解説します。【Step 1】予防第一（Prevention First）へのシフト AIによる脅威への露出（リスク）を継続的に削減し、対応負担を根本から軽減 AIを用いた攻撃は、企業・組織の「わずかな設定ミス」や「不要な権限」を瞬時に見つけ出し、そこから侵入を試みます。兼任担当者が社内の全デバイスの設定を目視でチェックするのは不可能です。そのため、防御AIが先回りして「隙」を塞ぎます。攻撃者に隙を与えず、AI時代の攻撃を先回りして阻止 AIによる脅威や正規ツールの悪用に伴うリスクの露出をAIが自動で発見・優先順位付けし、自律的に削減します。「 GravityZone Exposure Management 」では、独自の「 PHASR 」テクノロジーがユーザー・デバイスの挙動をプロファイリングし、不要な機能や特権を自動制限。さらにAIエージェントの権限管理まで自動化して攻撃対象領域（アタックサーフェス）を徹底的に封じ込めます。また「Attack Path（アタックパス分析）」が複雑に絡み合う攻撃経路や侵入リスクを分析・可視化します。ビジネスでの安全なAI活用を推進し、データ侵害を防止「 AI Visibility and Control（AIVC）」は、WebサービスからローカルAI、MCPクライアントに至るまで、社内のシャドーAI利用状況を可視化・リスク評価。適切なガバナンスポリシーを適用し、安全なAI利用環境を実現します。【St...

社内のAIを「知らない」から管理する「AIガバナンス」へ新機能「AIVC」〜隠れたシャドーAIを可視化〜

1. はじめに：AI利用の急速な拡大と「見えないリスク」従業員は、セキュリティチームが把握できるよりもはるかに早いスピードでAIを導入・活用しています。業務の効率のため社員が個々に導入するAIツールや、開発者が利用するローカル環境のAIモデルなど、これら会社が把握・許可していない「シャドーAI」の急速な広がりにより、多くの企業で、セキュリティ担当者は次のような課題に直面しています。誰が・どの端末で・どんなAIを利用しているのかが見えない業務データや機密情報がAI経由で外部へ流出する危険性ファイアウォールをすり抜けるローカルAIの存在実際に、最新のある調査でもそのリスクは次のように判明しています。 47.4%の組織が、自社環境のAIに対して視認性（可視性）を持てていません。企業における生成AI利用の約72%は個人のプライベートアカウント経由で行われており、従来のゲートウェイでは検知できません。シャドーAIが関与したデータ侵害事件では、すでに高額な追加費用が発生しています。 Webブラウザ上でChatGPTのサイトを遮断するだけでは、ローカル環境で動くモデルや開発ツール組み込み型のAIアシスタントを防止することはできません。 2. 見えないAI利用から根拠に基づく「AIガバナンス」へ GravityZone AI Visibility and Control(AIVC) は、エンドポイント上で動作するエージェントを活用し、次の3つのステップで安全なAIガバナンスを実現します。ステップ１：組織内のAI利用状況を自動検出管理下の端末で稼働しているAIツールの一覧を自動生成します。チャットボットや公開LLMだけでなく、ローカルモデル・ランタイム、AIエージェント、MCPクライアント/サーバー、コード補完アシスタント、各種拡張機能まで幅広く洗い出します。ステップ２：利用の把握とリスクの優先順位付け検知されたすべての項目についてリスクスコアを算出し、優先順位を整理した状態で一覧表示します。サービス分類や影響を受ける端末・ユーザー情報などのコンテキストを提示し、シャドーAIと思われる利用にはフラグを立てて警告します。ステップ３：既存...

強固なLinuxサーバーを築く: マルウェア・脆弱性対策とリスク管理戦略

Linuxサーバーは、企業の重要なシステムやサービスを支える基盤であり、個人用のデスクトップ環境とは異なり、高度な可用性と信頼性が求められます。特にサーバーには、業務に直結する機密データや多数のユーザー情報が保存されているにもかかわらず、そのセキュリティ対策が後回しにされがちなのが現実です。 Bitdefenderは十数年にわたり、こうした課題に向き合いながら、Linuxサーバーのための高度なセキュリティソリューションを提供してきました。本記事では、サーバーの重要性を再認識しながら、現代的な脅威に備える具体的な防御戦略をご紹介します。なお本記事はLinux向けに書かれていますが、その内容はWindows Serverにも適用可能です。購入されたライセンスはLinux/Windows Serverどちらにも使用できます。 Bitdefenderは大規模なR&D体制により業界において、次の時代を見据えたセキュリティをいち早く実装しています。サーバにおける仮想化やクラウド移行の大きな変化のはじまりにあってもいち早く対応して、望まれるレスポンスを低下させない軽快さと、防御力を高い次元で両立させるサーバーに特化した製品革新が続けられています。また Linuxにおいては幅広いディストリビューションへの対応も、求められている要件となっています。 Bitdefender社が今日の脅威に対抗すべく、サーバ保護に必要と考え実装している防御機能には以下のものがあります。特に以下の2〜5は、従来のアンチマルウェア対策だけでは対応できない現実の脅威に対し、包括的な防御を可能にします。。既知の脅威対策（AM）未知の脅威対策（ATP/NGAV）脆弱性対策（AAE）ネットワーク攻撃防御（NAD）エンドポイントリスク管理（ERM）負荷を抑えるしくみ（SVA) アップデート取り込みの最適化（Relay/オンプレミス管理サーバ） Linuxコンテナ保護攻撃の可視化（EDR／XDR）選べる３つのエディションと価格 1. 既知の脅威対策（AM）現在でも、ソフトウェアを悪用した攻撃の多くは既知のマルウェアによって行われています。そのため、これらを確実に検出・隔離できるアンチマルウェア（AM）機能は、サーバー保護の基盤として欠かせません。 Bitdefenderの検...

エンタープライズサイバーセキュリティにおける Bitdefender社のAIへの取り組みと先進性

　Bitdefender社は2008年に世界で初めて AI をサイバーセキュリティに採用し、製品にAI を組み込むことで、新しい未知の脅威を予測して阻止することに成功しました。これは現在AIをうたうセキュリティベンダーが、まだ設立もされてなかった頃のことでした。　特に2017年に全世界150カ国を襲った、未知の脆弱性を利用したWannaCry ランサムウェア攻撃を、その３年前の2014 年に敵対的生成AI を開発して将来の脅威として予測しており、攻撃開始時からアップデートなしにブロックすることに世界で唯一成功して、Bitdefenderの底力およびAIのその可能性を広く知らしめました。　とはいえサイバーセキュリティでは、万能なアプローチなるものは存在しません。常に改善する必要があり、大規模で多様な機械学習 (ML) モデルを、非 AI テクノロジーと統合し、現在の様々な脅威に効率的に対処しています。　既に確立された機械学習および AI アルゴリズムに頼ることなく、新しい研究成果をフィードバックして、遺伝的アルゴリズムによる自己訓練と淘汰や生成的敵対ネットワーク (GAN) を使用した将来の脅威、量子コンピュータや大規模太陽光発電網への攻撃など、幅広い視点での研究・開発を行っています。　さらにBitdefender社は、サイバーセキュリティにおけるAI進歩の形成に、オープンな研究を通じて貢献しており、これまでに70を超える学術論文が発表され、50 名の研究者が欧州の大学で教鞭を執り講座を提供しています。また他の研究者支援のため25,000のAIエージェントを公開するなど、オープンなコミュニティへの貢献も行っております。・ BitdefenderのサイバーセキュリティにおけるAI活用状況（2026年最新）イノベーションの歴史 2008年　マルウェア検出用の機械学習アルゴリズムを開発 2011年　ノイズ（誤検出）低減アルゴリズムに採用 2014年　検出率向上にディープラーニングAI アルゴリズムを使用 2017年　ローカル動作可能な調整可能ML検出エンジンHyperDetect搭載　　　　　→WannaCryをアップデートなしで検出した唯一の製品（モデル開発は2014年） 2017年　カスタムMLモデルによるファイルレス攻撃の検出　　　　　→欧州委員会（...

他社EPP/EDRにも追加導入が可能となった： GravityZone PHASR スタンドアロン版

　昨年登場したPHASR（フェイザー）アドオンは、その革新的な能力により欧米で大きな反響を呼び、記録的なスピードで導入が進みました。他にはない革新的次世代ソリューションとして評価され、ガートナーのレポートでも唯一のビジョナリー（先見者）に選出されています。　特に、急増する緊急の脅威、現在サイバーインシデントの85%を占めるLotL攻撃に即応できる点が高く評価されており、今回その PHASR を他社製 EPP/EDR 環境でも導入できるスタンドアロン版として提供開始いたしました。参考： PHASR 観察日記：AI が日々つくる能動形サイバー防御の世界 1. 既存の「防御の穴」を埋める　大企業が高度なセキュリティを導入していても攻撃を防ぎきれない背景には、EPP/EDR がカバーしきれない領域が存在するという現実があります。 PHASR はまさにその“盲点”を補完するために設計されています。 LOTL 攻撃への即応：正規ツールを悪用した攻撃は従来の仕組みでは検知が困難ですが、PHASR はこの領域に特化し、見逃されがちな挙動を捉えます。 AI による動的ハードニング：全社一律の静的ルールではなく、AI がユーザーの行動を学習し、状況に応じた最適な制御を自動で適用します。 2.「リプレース不要」で迅速にリスク削減　これまでPHASRの導入には、EPP/EDR 製品である Bitdefender GravityZone が前提となっており、他社製品をご利用中のお客様にとっては評価検証期間においても、乗り換えの負担が大きい点が課題でした。　新しい GravityZone Exposure Managementスタンドアロン版（旧PHASR スタンドアロン版）では、この前提が不要となり、現在のセキュリティ環境を維持したままご利用いただけます。既存環境を壊さない：他社のEPP/EDRと互換性があるため、現在使っているツールをアンインストールすることなく導入できます。短期間で成果が出る：これまでの１年以上の現場投入実績から、導入から30日以内に、業務に支障を出さずに攻撃リスクを30%以上削減できるという、迅速な対処が可能です。 3. セキュリティチームの負担を軽減すでに多くのツールを運用しているチームにとって、これ以...

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