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導入事例

FireMonが実現する、急速なAIインフラ拡大に追随するポリシーの可視化と制御

AIコンピューティング分野をリードする同社は、AIの学習と推論を加速する専用プロセッサーおよびスーパーコンピューティングシステムを開発しています。

導入効果

65%

手作業の削減率

1,800+

年間の削減工数

$180,000

人員コストの回避額

課題

AIインフラ分野をリードする同社は、firewallインフラを2倍以上に拡大する急成長を前に、セキュリティ上の課題が山積していました。データセンター移行を急いだ結果として作成された過度に緩いルール、ルールに関するドキュメントの完全な欠如、クラウド環境とオンプレミス環境の間で絶えず生じる摩擦。少人数のセキュリティチームには、野心的な拡張計画に合わせてスケールできるソリューションが必要でした。

同社が目指したのは、次の点です。

  • データセンターの急速な拡張時に作成された、過度に緩いfirewallルールを特定し、整理すること。
  • ルールの目的、業務上の所有者、有効期限を文書化し、説明責任を強化すること。
  • AWSとオンプレミス環境を横断したポリシーの可視性を高め、運用上の遅延を削減すること。
  • compliance チェックとルールレビューを自動化し、少人数のセキュリティチームでも継続的な成長を支えられるようにすること。

ソリューション

FireMonは、自動化されたスケーラブルなポリシー管理プラットフォームを提供しました。FireMon Security ManagerとPolicy Optimizerの導入により、同社は重大なセキュリティポリシーの非準拠を即座に可視化し、「本来あるべきでない箇所でインターネットアクセスを許可していた」ルールを発見するとともに、18か月で36台から46台以上へのfirewall拡大を支える自動化されたガバナンスの基盤を確立しました。

FireMonが提供したもの

  • Palo Alto Networks環境全体のポリシー可視化とcompliance監視を実現するSecurity Manager
  • ルールの再認証とクリーンアップを自動化するPolicy Optimizer
  • 急速な拡張に対応する、四半期ごとの追加精算契約付きの80 firewallライセンス
  • エンドツーエンドのトポロジーマッピングを可能にする5,000台分のネットワークデバイスライセンス
  • グローバル全体をカバーする、複数のデータコレクターによる完全分散型アーキテクチャ

成果

  • 本番環境での概念実証(PoC)段階で、想定外のインターネットアクセスとポリシーの非準拠を検出。
  • データセンターのセキュリティ要件から逸脱したfirewallルールを可視化。
  • ルールの自動再認証、ポリシーのクリーンアップ、compliance監視の基盤を確立。

「FireMonのデモ環境は確かに特定の機能を示すには優れています。しかし、自社の環境に実際に適用してみて初めて、目を見開かされるのです。」

[ネットワークセキュリティエンジニア]、FireMonの選定・導入を担当

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