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リアルタイム適応型セキュリティは、ネットワーク上の複数の境界と可動部品の出現、および企業を標的とする高度化する脅威に対応するために必要なネットワークセキュリティモデルです。適応型セキュリティは、ネットワーク上の悪意のあるトラフィックや異常な動作を監視し、エンドポイントの脆弱性を検出し、システムのリアルタイムの変更を特定し、エンドポイントの保護とアクセスルールを自動的に適用し、悪意のあるトラフィックをブロックし、監査データを提供しながらコンプライアンスダッシュボードを追跡するなど、さまざまな機能を提供します。[ 1 ]
適応型セキュリティインフラストラクチャの主要な機能には、ポイントソリューションではなく情報を共有および相関付けるセキュリティプラットフォームがあり、ヒューリスティックシステムが疑わしい情報をファイアウォールに伝えることができます。その他の機能には、よりきめ細かい制御、自動化（人間の介入に加えて）、オンデマンドのセキュリティサービス、サービスとしてのセキュリティ、セキュリティと管理データの統合などがあります。カスタムアプリケーションが運用開始後にセキュリティを追加するのではなく、アプリケーションの設計段階でセキュリティモデルが作成されます。[ 2 ]
このリアルタイム適応型セキュリティモデルにおける大きな変化は、認証管理とポリシーをオンデマンドサービスに移行し、コンプライアンスに合致し、例えばユーザーがアプリケーションにアクセスしようとしているときの状況に合わせて適応できる詳細情報とポリシーの適用を提供することです。[ 3 ]
リアルタイム適応シナリオにおいて変化するネットワークに適応することの事実上の重要性は、機械学習の可能性を無視することはできません。これはすべて、ネットワーク上のユーザーの行動に関するものです。適応認証は、機械学習を使用して、通常のユーザーの行動様式のベースラインを時間とともにモデル化することに依存しています。機械学習の最近の進歩は、リアルタイム適応への人工知能の統合において明るい展望をもたらします。 [ 4 ]独自のリスクスコアが計算され、セキュリティ問題の可能性を定義して決定し、それによって保護の強化と途切れることのないユーザーアクセスを保証します。[ 5 ] [ 6 ]