【2026年最新】内部不正を防ぐ振る舞い検知：ゼロトラストでの情報漏洩対策

企業のDXが進み、クラウド利用が当たり前となった現代において、従来の「境界型セキュリティ」は限界を迎えています。特に深刻なのが、正当な権限を持つユーザーによる内部不正や、盗まれたアカウントによる「なりすまし」です。これらは従来のログ監視やルールベースの検知では、正常な業務操作と区別がつきません。本記事では、支援現場での実体験に基づき、ユーザーの「普段とは違う動き」をAIがリアルタイムに捕捉する「振る舞い検知（UEBA）」の重要性と、ゼロトラスト環境における具体的な対策について解説します。

1. 人力監視の限界と「Low and Slow」攻撃の脅威

実際のご支援現場でよくあるのは、「ログは大量に取得しているが、何が異常か判断できない」という悩みです。従来のセキュリティ対策は、「特定のIPアドレスからのアクセスを拒否する」「深夜のログインを禁止する」といった固定的なルールに基づいています。しかし、悪意を持った内部関係者や、認証情報を窃取した攻撃者は、業務時間内に、正規のツールを使って、少しずつデータを持ち出します。

これが「Low and Slow（低速かつ静かな）」攻撃です。一見すると通常の業務フローに紛れ込んでいるため、人力での監視や従来のSIEM（セキュリティ情報イベント管理）では検知が極めて困難です。以下のグラフは、近年の情報漏洩事案における「内部要因」の割合を示したものです。

支援現場では、特に自社EC構築・成長支援を行っている企業において、顧客名簿や売上データといった機密情報の取り扱いが課題となります。管理画面へのアクセス権限を持つスタッフの「振る舞い」をいかに可視化するかが、ブランドの信頼を守る鍵となります。

2. 振る舞い検知AIが「内部不正」を見抜く仕組み

振る舞い検知AI（UEBA: User and Entity Behavior Analytics）は、過去のログからユーザーごとの「標準的な行動パターン」を学習します。いつものログイン時間、よく使うデバイス、アクセスするファイルの傾向などをプロファイリングし、そこから逸脱した動きを「スコアリング」します。

例えば、普段は経理システムしか触らない社員が、突然エンジニア向けの共有サーバーにアクセスし、大量のファイルをダウンロードし始めた場合、AIは即座にアラートを上げます。たとえIDとパスワードが正しくても、「その人らしくない動き」を検知できるのが最大の特徴です。現場でよくあるのは、退職間際の社員による顧客情報の持ち出しですが、こうした動きも、アクセス頻度の急増や普段使わないUSBデバイスの接続検知によって未然に防ぐことが可能です。

3. ゼロトラスト環境におけるセキュリティ実装の勘所

「誰も信頼しない（Never Trust, Always Verify）」というゼロトラストの原則において、振る舞い検知は不可欠なコンポーネントです。単に導入するだけでなく、「アイデンティティ（誰が）」「デバイス（何で）」「コンテキスト（どのような状況で）」の3点を統合的に評価する仕組みを構築する必要があります。

実際のご支援では、過検知（誤報）を減らすためのチューニングも重要です。業務プロセスを無視した厳しすぎる制限は、現場の生産性を著しく低下させます。例えば、自社EC構築・成長支援の現場では、セール期間中にアクセスが急増するのは「正常」な動きです。こうしたビジネスの季節性や特異性をAIの学習データに反映させることで、真にリスクの高い行動だけを抽出する運用が可能になります。