Upwind Security
AI・クラウド時代を支えるランタイム型CNAPP
Overview概要
クラウド&AIセキュリティプラットフォーム/CNAPP2.0
Upwind SecurityはAI全盛リアルタイム時代を支えるための「クラウド&AIセキュリティプラットフォーム」です。
近年はAIエージェントやMCPなどの急速な進化に伴い、マシンスピードで計算・処理を行う通信が急増しています。
こうした通信に対抗するには、ランタイムファーストでクラウド/AIの稼働状況を正確に理解し、AIスピードで脅威に対応する必要があります。
Upwind Securityは、クラウド&AIインベントリ・設定情報・ネットワーク通信・アプリケーション・アイデンティティを可視化し、ランタイム技術によってクラウド/AI環境で「今起きている事実」をコンテキスト(文脈)化することで、リスク削減とAIスピードの脅威対応を実現します。
Upwind Security クラウド&AIセキュリティプラットフォーム/CNAPP2.0

Visionビジョン
世界のクラウドを安全にする
現在のクラウド環境は、CSPM、CWPP、DSPM、CIEMなど、単一のセキュリティ製品だけで守りきれるものではありません。また、クラウドセキュリティはセキュリティ部門単体で対処できる問題ではなく、開発部門・セキュリティ部門・インフラ/セキュリティ運用部門全体にまたがる組織課題となっています。
Upwind Securityは組織全体が単一のクラウド&AIセキュリティプラットフォームを利用し、クラウド/AIの変化に合わせたランタイム中心のリアルタイムセキュリティを提供する「世界最高のクラウドセキュリティプラットフォームの構築」を目指しています。
従来:個別のセキュリティツール乱立

・セキュリティ製品の運用負荷が高い
・従来型製品では、単一画面でクラウド&AI全体のリスク可視化・修正・脅威対応を行うのが困難
・開発部門・セキュリティ部門・インフラ/セキュリティ運用部門の各部門が横断的にセキュリティリスクを常時共有し、クラウドの開発スピードを保ちながらセキュリティ対策する体制づくりが難しい
Upwind Security:統合クラウド&AIセキュリティ

・統合的なクラウド&AIセキュリティ製品のため、運用負荷を大幅に軽減
・あらゆる角度からの複合的な視点により、単一画面で効率的にクラウド&AI全体のリスク可視化・修正・脅威対応が可能
・部門横断でクラウド設定やセキュリティリスクを常時共有し、 クラウドの利点を活かした迅速な開発とセキュリティを両立(DevSecOpsの実現)
Architectureアーキテクチャー
Inside-Outのランタイム型アプローチ
従来型:Outside-In

・クラウドAPIを介して外部からスキャンを実施し、クラウド設定や脆弱性を収集してリスク評価・修正を行うアプローチ
・サーバレス/AIなど動的アクティビティが多いサービスへのリアルタイム対応が苦手
Upwind:Inside-out

・クラウド設定や脆弱性の把握に加え、内部で稼働するクラウドリソース/APIの通信状況を把握
・「今起きている事実」を基に、より効率的にリスク評価・修正を行うランタイム型のアプローチ
・サーバレス/AIなど動的アクティビティが多いサービスにもリアルタイムに対応可能
静的データ ✖ 動的データを組み合わせたコンテキスト
静的データ(クラウド設定情報、脆弱性情報)と動的データ(プロセス、ファイル・ネットワーク・API、アイデンティティなどのクラウド稼働状況)を把握し、コンテキスト情報を活用したランタイムセキュリティによって、AI/MCP、API、サーバレスなどリアルタイム性が求められるサービスの脅威対策を行います。
| エージェントレスクラウドスキャナー (静的データ取得:クラウド全体の可視化技術) |
ランタイムセンサー (動的データ取得:実際の稼働状況を把握する技術) |
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| 圧倒的な可視性 | リアルタイムな対応速度 | 数分で得られるインサイト |
Feature特長
リアルタイムデータを反映した粒度の高い可視性とシンプルな管理画面
・マルチクラウド&AI全体を単一画面でインベントリ管理
・利用サービスと設定、アクセス経路を可視し、実際のサービス稼働・通信状況を反映
・開発部門・セキュリティ部門・インフラ/セキュリティ運用部門が同一の画面にアクセスし、ひとつのコンテキスト情報を基にシフトレフト型のDevSecOpsを実現
ランタイムの利点を生かしたAIセキュリティ
・死角のないAIスタック全体の可視化と管理
AI資産の可視化(AIインベントリ)、AI構成要素の確認と管理(AI-BOM)、AIが利用する非人間アイデンティティの管理(AI-NHI)
・AIサービス利用による脅威検知/脅威保護と機密データアクセスの制御
AI利用検出、AIエージェントの挙動追跡、機密データ露出とAIによる不正アクセス検出(AI-DR)、AIシステムの設定(AI-SPM)、AIデータ分類(AI-Data Classification)
・定期的なAIリスクの検証と優先順位付け
AIシステムの攻撃テスト(継続的なプロンプト注入および脱獄テスト)、AIエージェントとワークフローの堅牢性テスト(悪用可能な統合面・境界面のテスト)
脆弱性検証(攻撃者が到達可能な脆弱性のテスト)
真の脅威リスクの絞り込み・攻撃ストーリーと修正提示
・ランタイムコンテキストによるリスク分析で真のリスクにフォーカスし、脆弱正を修正・対応
・対応の優先順位付けにより、修正時間を大幅短縮とアラートノイズの削減による、運用負荷の軽減
・ランタイムコンテキストにより実際のクラウド稼働・通信を把握しているため、攻撃者が悪用する可能性が高いリスクと攻撃経路を組み合わせて「攻撃ストーリー」として可視化
・攻撃ストーリーを基に、AIエージェントが最適な設定変更点と修正案を提示し、迅速な対応をサポート
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