Virtual Patch は人手に頼るべきではない: AI 自動化マイクロセグメンテーションこそが実装を可能にする理由

前回の記事では、装置が更新できない場合に、マイクロセグメンテーションが最も実用的な Virtual Patch であることを説明しました。しかし実際の現場では、さらに重要な問いが浮かび上がります。Virtual Patch は実装できても、長期的に維持できるのか？ 多くの場合、その答えを阻む最大の要因は 人手による運用コスト です。

従来型 Virtual Patch が直面する 3 つの現実的課題

多くの企業や装置環境において、Virtual Patch が失敗する理由は

技術的に不可能だからではなく、維持できないからです。

1.ルールが人手に大きく依存する

従来の Virtual Patch では以下が必要です：

• 装置通信の手動分析

• ファイアウォール／隔離ルールの手動作成

• 接続の可否を継続的に判断

研究環境では可能でも、実運用ではスケールしません。

2.ホワイトリストがすぐに陳腐化する

装置は常に変化します：

• 定期メンテナンス

• ソフトウェア更新

• 製程変更

• 新規装置の追加

これらの変化により、正しかったホワイトリストは瞬時に無効化され、

誤遮断か過剰許可のどちらかに陥ります。

3.運用コストは時間とともに指数関数的に増加する

実際には：

• 1 台の装置に 20～200 の正常通信

• 1 ラインに 数十～数百台の装置

• 各変更ごとに専門人材の再確認が必要

結果として、Virtual Patch は

一時的なプロジェクトにとどまり、継続的な防御にはなりません。

問題は技術ではなく「誰が管理するのか」

Janus が顧客を支援する中で最も多く見られる現象です。

ファイアウォールが増えること自体は問題ではない。

問題は、誰が長期的に管理できるのかという点です。

特に製品・製造現場では：

• 専任のセキュリティ担当者がいない

• IT 部門は既に過負荷

• 設定変更が検証やコンプライアンスに影響する

この環境で 人手に依存した Virtual Patch は現実的ではありません。

なぜ AI が Virtual Patch 実装の鍵なのか

Virtual Patch を持続可能にするには、次の条件が必要です：

装置の「正常な挙動」を理解できる

環境変化に自動対応できる

運用負荷を増やさない

これを実現するのが AI 自動化マイクロセグメンテーション です。

AI 自動化マイクロセグメンテーションの強み

人の勘ではなく自動学習

AI は：

• 長期間にわたり通信を観測

• 振る舞いのベースラインを構築

• 必要かつ正当な通信を自動判別

ホワイトリストは「手動設定」から「行動モデル」へ進化します。

繰り返し作業ではなく自動更新

装置の挙動が変化しても：

• AI が再学習

• ルールを動的に更新

• 人手介入は不要

Virtual Patch は 継続性と耐久性 を持ちます。

🔒 未知の挙動を即時遮断

モデル外の通信は：

• 即座に遮断

• 横展開に利用不可

• 既存業務に影響なし

これこそ Virtual Patch の本質です。

Janus の実践：Virtual Patch を「自動防御層」へ

Janus netKeeper は、Virtual Patch を

高コストな運用作業から

持続可能な標準防御メカニズムへ進化させます。

主な特長：

1. OS 非依存

2. エージェント不要

3. 装置設定変更不要

4. AI による学習と自動更新

5. EOS / EOL 装置完全対応

これにより、安定性・検証・コンプライアンスを損なうことなく

Virtual Patch を現場に導入できます。

結論：AI なしの Virtual Patch は続かない

重要設備と製品セキュリティの世界では、問題は「Virtual Patch ができるか」ではなく

「維持できるか」です。

人手がボトルネックとなる以上、AI 自動化は必須条件となります。

だからこそ、AI 自動化マイクロセグメンテーションは

SEMI E187、FDA 指針、EU CRA を支える

最も実用的な Virtual Patch 実装となりつつあるのです。