AOSデータ社、データコマースDataMart.jpにセキュリティオープンデータを公開 ～Data to AI®仕事術でセキュリティ分野の生産性向上～
企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社 (本社:東京都港区、代表取締役社長 佐々木 隆仁 以下 AOS データ社)は、セキュリティ分野に関わる研究者、政策立案者、企業、市民において、サイバー攻撃の動向、脆弱性情報、インシデント対応データなどの多様なデータを通じて、情報セキュリティの強化やリスク管理の透明性向上を図り、課題解決に向けたデータ駆動型のアプローチに貢献する重要なセキュリティオープンデータをAI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。
■セキュリティデータの高まり
現代社会において、セキュリティ対策はますます重要性を増しています。デジタル化の進展やIoTの普及に伴い、サイバー攻撃やデータ漏洩などのリスクが増大する中で、迅速かつ効果的な対策が求められています。このような状況下で、オープンデータの活用は脅威情報の共有やAIによる高度な分析・防御を可能にし、セキュリティ強化の基盤を支える存在となっています。セキュリティ分野のオープンデータが注目される背景について詳しく説明します。
1. デジタル社会の急速な発展
近年、インターネットやクラウドコンピューティング、IoT（モノのインターネット）などの技術革新によって、デジタル社会が急速に進展しています。この結果、膨大なデータがネットワーク上でやり取りされるようになり、データの安全性やプライバシーの確保がこれまで以上に重要視されるようになりました。
・デジタル化の進展: リモートワークやキャッシュレス決済の普及に伴い、個人情報や金融データの保護が求められる。
・IoTデバイスの増加: センサーやネットワーク機器を標的とした攻撃リスクの増大。
2. サイバー攻撃の増加と高度化
サイバー攻撃は年々増加しており、攻撃手法も高度化しています。ランサムウェア攻撃、フィッシング詐欺、DDoS攻撃など、複雑で巧妙な手法が用いられるようになっています。
・攻撃の多様化: AIや自動化技術を悪用した攻撃の急増。
・重要インフラへの脅威: 電力網や交通システムなど社会基盤を標的とした攻撃の増加。
・ゼロデイ攻撃のリスク: 未知の脆弱性を悪用するゼロデイ攻撃への迅速な対応が求められる。
このような状況に対応するため、最新の脅威や脆弱性情報を共有するオープンデータの重要性が高まっています。
3. データドリブン社会への移行
AI（人工知能）やビッグデータ解析の活用が広がる中で、セキュリティ対策の効率化・高度化が求められています。
・データ解析による予測と防御: 攻撃パターンを分析し、事前予測と迅速な対応が可能に。
・AIトレーニングデータへの需要拡大: 高精度な検知モデルの開発には高品質なオープンデータが不可欠。
・インシデント対応の自動化: セキュリティログやネットワークデータをもとに、異常検知を自動化。
オープンデータを活用することで、これらの取り組みが加速されるため、セキュリティ分野では特にデータの共有と活用が重視されています。
4. グローバル化と国際標準化の進展
サイバー攻撃は国境を超えて発生するため、各国間での情報共有と協力体制の強化が求められています。
・国際的な連携の強化: 米国のNISTや欧州のENISAなどがオープンデータを基に連携を強化。
・標準化の推進: セキュリティフレームワークやプロトコルの標準化に向けたデータ共有が必要。
・多国間協力の拡大: 脅威情報や防御策の国際的な交換プラットフォームの構築。
国際的な枠組みの中でオープンデータを活用し、迅速な脅威対応と情報共有を図る動きが強まっています。
5. 社会インフラとスマートシティの発展
スマートシティやスマートグリッドなどのインフラが発展する中で、それらを守るためのセキュリティ対策が不可欠です。
・スマートシステムの普及: 交通管理やエネルギー供給システムへの依存度増加。
・重要インフラ防護の必要性: サイバー攻撃によるシステム停止や誤作動への備え。
・リアルタイム監視の需要: IoTセンサーや監視カメラデータのオープン化による脅威検出。
スマート社会を支える基盤の安全性を確保するため、リアルタイムデータや分析結果をオープンにし、幅広い関係者が利用できる仕組みが求められています。
6. プライバシー保護と規制強化
データ保護法規制の強化（GDPRや日本の個人情報保護法改正）に伴い、透明性の確保と責任あるデータ管理が強調されています。
・個人情報保護と匿名化技術の普及: プライバシーを保護しつつオープンデータを活用する仕組みが必要。
・コンプライアンス対応の強化: セキュリティ対策状況を可視化するデータ提供が不可欠。
・信頼性の向上: データ利用者に対する信頼構築と説明責任の強化。
これにより、プライバシー保護と利便性の両立を目指したデータ活用が進められています。
セキュリティ分野のオープンデータは、脅威の予測と対策、インフラ保護、AIトレーニング、国際協力、スマート社会の発展を支えるために欠かせない要素となっています。今後もデータの共有と活用が進み、より安全で持続可能なデジタル社会の構築に貢献していくことが期待されています。
■セキュリティデータとは
近年、デジタル化の進展とともに、サイバー攻撃や情報漏洩などのセキュリティリスクが深刻化しています。このような状況に対応するため、オープンデータの活用が注目されています。セキュリティ分野のオープンデータは、脅威の特定や対策強化、AI分析モデルの構築などに役立ちます。セキュリティのオープンデータを分野ごろに分類し、それぞれの具体例を挙げながら説明します。
1. サイバー攻撃データ:
攻撃種別（DDoS攻撃、ランサムウェア攻撃、フィッシングなど）
攻撃発生時間や頻度、影響範囲
攻撃元IPアドレスや地理的分布
マルウェアの種類や特徴、感染経路
被害企業や業界別の被害件数
2. 脆弱性データ:
公開脆弱性情報（CVE番号、深刻度評価）
ソフトウェアやシステム別の脆弱性一覧
パッチ適用状況と修正履歴
未修正の脆弱性リスト（ゼロデイ攻撃への対応）
ベンダーごとのセキュリティアラート
3. インシデント対応データ:
セキュリティインシデントの対応事例と結果
検出から対応完了までの時間やプロセス
インシデント対応の成功率や失敗事例
レポートされた脅威の種類と傾向分析
インシデント対応チームの稼働状況
4. フィッシング詐欺データ:
フィッシングメールや偽サイトのURLリスト
被害件数や発生地域ごとの分布
偽装手法や内容の傾向分析
検知ツールによるブロック率や有効性
被害が報告された企業やブランドのリスト
5. マルウェア分析データ:
サンプルごとのマルウェアの特徴（コード解析、ハッシュ値）
マルウェアの感染経路と拡散手法
検出ツールによる検知率と分類データ
感染したシステムやファイルへの影響分析
マルウェアの亜種や変異情報
6. ネットワークトラフィックデータ:
正常・異常トラフィックの比較データセット
ネットワーク異常検知システムのログ
通信プロトコル別のトラフィック量と傾向
不審パケットの分析結果（攻撃の兆候や通信内容）
ファイアウォールやIDS/IPSのログデータ
7. 認証・アクセス制御データ:
認証ログとアクセス履歴データ（IP、時間、端末情報）
不正ログイン試行回数と成功率
多要素認証（MFA）導入率と利用状況
アクセス権限の管理状況や不正アクセス検知例
権限昇格やアカウント乗っ取りの事例
8. IoTセキュリティデータ:
IoTデバイスの接続状況やセキュリティ設定
攻撃対象となったIoT機器の種類と頻度
リモートアクセスの制御設定や認証状況
IoTセンサーやカメラの不正操作事例
ファームウェア更新履歴とパッチ適用状況
9. スマートシティ・インフラデータ:
都市セキュリティ監視カメラの設置場所と稼働状況
災害時通信ネットワークの冗長性や応答速度
信号システムや交通管理のセキュリティ監視データ
公共Wi-Fiの利用状況とセキュリティ監査データ
エネルギー管理システムへの侵入事例
10. 物理セキュリティデータ:
防犯カメラの設置場所や録画ログデータ
建物や施設の入退室管理履歴
駐車場セキュリティや車両出入管理システムログ
セキュリティゲートや生体認証システムの利用状況
緊急時避難計画や非常ベル作動履歴
11. 犯罪統計データ:
犯罪発生件数と犯罪種別の統計
被害者の属性や犯罪発生地域の傾向分析
再犯率や犯罪者プロファイル分析
通報履歴や警察対応の時間と結果データ
防犯パトロールや監視システムの効果分析
12. 災害時セキュリティデータ:
避難所や避難経路のセキュリティ状況
災害時の通信ネットワーク障害履歴
緊急時の監視カメラ作動状況を記録
救助隊の活動履歴やアクセス履歴データ
避難訓練の実施状況と参加者データ
13. セキュリティ教育・訓練データ:
セキュリティ教育プログラムの受講率と効果測定
模擬フィッシングメールの検出率や対応速度
インシデント対応訓練の実施状況と結果報告
学校や企業での教育カリキュラムと改善提案
意識調査データや行動分析
14. プライバシー保護データ:
個人情報流出事例と被害報告
匿名化データやプライバシー保護技術の実装状況
データ利用同意取得率や規制遵守データ
誤操作や設定ミスによる情報漏えい事例
プライバシー侵害に関する訴訟や判例データ
15. デバイスとソフトウェアのセキュリティデータ:
OS別の脆弱性とパッチ適用状況
アプリケーション別のセキュリティ脆弱性分析
デバイス紛失や盗難に関する報告事例
ソフトウェアライセンス管理と違反例
ソースコードの脆弱性チェックツールの利用状況
16. 国際的なセキュリティ動向データ:
国際間のサイバー攻撃発生状況と分析結果
多国籍企業や政府機関の協力体制データ
国別のセキュリティインシデント報告件数
国際連携によるセキュリティ対策の効果測定
国際会議やイベントでの合意事項と実施状況
これらのオープンデータは、セキュリティの強化や新技術の開発、政策策定に活用され、サイバー攻撃や災害リスクから社会を守る重要な役割を果たしています。
■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータは、『Data to AI® 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「idx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。
「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を15年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「IDX」を支えるソリューションとして開発されました。
■セキュリティデータプロバイダーの募集
近年、サイバー攻撃の高度化やデジタル化の加速に伴い、セキュリティ分野におけるデータの重要性はかつてないほど高まっています。AIや機械学習を活用した脅威検知、インシデント対応の迅速化、リスク分析の精度向上には、高品質なデータが欠かせません。DataMart.jpでは、こうした課題に対応するために、セキュリティデータを活用した新たなデータコマースの構築を目指しています。その第一歩として、脆弱性情報、攻撃ログ、マルウェア分析、ネットワークトラフィックデータなど、質の高いセキュリティデータを提供していただけるデータプロバイダーを募集しております。データを基盤に、セキュリティ強化と安全な社会づくりを共に推進するパートナーとしての提携を心よりお待ちしています。
【AOSデータ株式会社について】
名 称： AOSデータ株式会社 代表者：佐々木 隆仁
設 立： 2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL：https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データインフラと知財インフラを基盤に、20年以上にわたり企業や個人のデータ資産を守り、活用する事業を展開してきました。9,000社以上の企業、90万人以上のお客様から信頼を得ており、データ共有、バックアップ、復旧、移行、消去を包括する「データエコシステム事業」では、BCNアワードで15年連続販売本数1位を獲得しています。
データインフラでは、IDXのクラウドデータ管理や復旧サービスを提供するとともに、経済産業大臣賞を受けたフォレンジック調査や証拠開示サービスを通じて、法務分野でも高い評価を得ています。一方、知財インフラでは、グループ会社の特許検索・出願支援システム『Tokkyo.Ai』や特許売買を可能にするIPマーケットプレイスの構築により、知財管理と収益化を支援。これらを統合し、生成AI『AI孔明』によるデータと知財の融合プラットフォームを展開しています。
また、防衛省との連携による若手エンジニア育成にも注力し、データ管理と知財保護を通じて社会基盤の強化に貢献しています
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