フォーティネット「FortiEndpoint」に新機能、AI統制やデータ保護を統合　分散環境での運用を簡素化

　フォーティネット（Fortinet）は、統合エンドポイントプラットフォーム「FortiEndpoint」の新機能を発表した。

　AIの可視化と制御、ネイティブのデータセキュリティ、エンドポイントのリスクスコア評価、およびFortiAI支援オペレーションを組み込んだことで、AI利用のガバナンス強化、機密データの漏洩リスク低減、リスクを意識したアクセス管理を徹底できるとともに、分散環境全体にわたるセキュリティオペレーションを簡素化できるようになったと述べている。

　具体的には、以下をすべて単一のエージェント、コンソール、ライセンスで統合するとのこと。

• AIの可視化とガバナンス
• エンドポイント保護
• 検知とレスポンス
• 安全なリモートアクセス
• ネイティブのデータセキュリティ
• FortiAI支援オペレーション

　また、同社のセキュリティプラットフォームであるフォーティネット セキュリティ ファブリックとの統合により、接続されているセキュリティ制御にエンドポイントテレメトリとリスクコンテキストの情報が通知されるため、適応型アクセス、ポリシーの適用、全社的な可視性が強化されるとしている。

　これらの機能は、以下3つの主要イノベーションを軸に進化を続け、AI時代を見据えたエンドポイントセキュリティに対する同社アプローチを体現するものだと述べている。

1. エンドポイントにおけるAI利用の保護

　承認済み・未承認を問わず、AIアプリケーションやエージェントの利用状況を、各種のエンドポイント（インストールされたAIアプリ、エージェント、Webベースツールなど）にわたって一元的に可視化および制御できる。利用されているエージェントやアプリケーションの特定、導入の監視、ユーザーアクティビティの確認を単一の画面から行えるため、シャドーAI、未承認アプリケーション、未承認ツールの利用の把握に役立つ。

　セキュリティ部門は、よりきめ細かなガードレール（保護）ポリシーを使用して、企業のセキュリティ、コンプライアンス、データセキュリティの要件に基づいて、アプリケーションの利用を許可、制限、監視、またはブロックできる。これにより、未承認ツール、機密データの漏洩、ポリシー違反のリスクを軽減しながら、責任あるAIの導入を後押しする。

2. AIによるデータ漏洩とインサイダーリスクの軽減

　DLP（データ漏洩防止）をネイティブでサポートすることで、AIアプリケーション、エージェント、Webサービスとの機密データのやり取りを自動的に検知できる。これは、AIとのやり取りの保護や、インサイダーリスクの低減に役立つ。ユーザーコーチング機能が組み込まれ、リアルタイムでポリシーガイダンスが提供されるため、許容されるAIの使い方をユーザーが理解できるようになり、生産性を損なうことなくリスクを低減できる。

　これにより、直接エンドポイントで個人情報、知的財産、財務情報などの機密データの漏洩を防げるようになるとのこと。また、FortiEndpointにDLPを統合したことで、別のポイント製品や管理レイヤーを追加する必要なく、データセキュリティとコンプライアンス統制を強化しつつ、安全にAIを導入できるようになったという。

3. エンドポイントセキュリティ、アクセス、データセキュリティ、AI支援オペレーションの統合

　管理の簡素化と日常業務の迅速化のために、FortiEndpointにFortiAI-Assistが組み込まれた。セキュリティチームは、自然言語を使用して、イベントの調査、調査結果の可視化、調査概要の生成、高リスクデバイスの特定、および問題のトラブルシューティングを行える。また、アナリストによるガバナンスの強化、脅威の優先順位付け、脅威ハンティングの拡張、統合管理エクスペリエンスによる効率化にも役立つよう、実用的インテリジェンス、ポリシーに関する推奨事項、リスクに関するガイダンスもコンテキストベースで提供されるという。

　これらの支援ワークフローは、リスクとコンプライアンスの動的なスコア評価による適応型ゼロトラスト機能によって補完されるとのこと。エンドポイントの健全性、コンプライアンス状況、およびリスク態勢を継続的に評価し、リアルタイムのコンテキストに基づいてアクセスの可否を判断できるため、リスクの変化に応じてAIアプリケーションや保護リソースへのアクセスを調整できる。これは、組織がデータ漏洩リスクを低減し、適用するポリシーの一貫性を高め、業務におけるAIの活用を安全に後押しするのに役立つとしている。

提供開始時期

　機能強化された新しいFortiEndpointは、2026年第3四半期に提供開始予定だという。

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