インフラのコード化 (IaC) セキュリティとは?

• インフラのコード化 (IaC) とは、手動での設定ではなくコードを通じてクラウドインフラをプロビジョニングおよび管理する手法です。
• IaC セキュリティを活用することで、アプリケーションが本番環境に展開される前にクラウドの設定ミスを発見し、修正することができます。
• 本番環境のクラウドインフラが組織のテンプレートと一致していない場合、設定のドリフトによって脆弱性が生じる可能性があります。
• ポリシーのコード化 (PaC) を活用することで、SDLC 全体を通じたセキュリティとコンプライアンス遵守の自動化が可能になります。
• シフトレフト型のセキュリティ対策を導入することで、CI/CD パイプライン内で IaC スキャンを実施できるようになり、修正コストが削減されます。
• 最新のエクスポージャー管理ソリューションは、IaC に関するセキュリティインサイトを、リスク、攻撃経路、アイデンティティ、およびクラウド資産と結びつけます。

インフラのテンプレートに設定ミスが 1 つあるだけで、その影響は数秒のうちに数千ものクラウドリソースに波及する可能性があります。これこそが、インフラのコード化 (IaC) セキュリティが対処すべき中核的なリスクなのです。

IaC を利用すれば、手動での設定ではなく機械による読み取りが可能な設定ファイルを通じて、サーバー、ストレージ、ネットワーク、およびセキュリティの設定を定義して導入することができます。Terraform、CloudFormation、Kubernetes、Ansible といったツールを使えば、より一貫性を持って迅速に、クラウドインフラのプロビジョニングを行うことができます。

これにより、一貫性、スケーラビリティ、再現性、そしてスピードが実現します。インフラのデプロイメントは、数日ではなく、数分で完了します。

しかし、IaC の価値を生み出すそのスピードこそが、同時にリスクの原因にもなっています。IaC の設定に 1 つでもミスがあれば、それがほんの数秒のうちに数百、あるいは数千ものクラウドインスタンス全体に容易に波及してしまう可能性があります。

過度に寛容な IAM ポリシー、外部に露呈したストレージバケット、あるいは暗号化設定の欠落などは、誰にも気づかれることなく、開発環境から本番環境へと持ち込まれてしまう可能性があります。

IaC のセキュリティとは、テンプレートのスキャン、ポリシーの適用、およびクラウド環境全体にわたる可視性の維持を通じて、設定ミスが悪用可能になる前にそれを検知することです。

今日見られる最も深刻なクラウドセキュリティインシデントの多くは、単純な設定ミスに起因しています。

最も一般的なリスクの 1 つとして挙げられるのは、クラウドストレージ、ネットワーク権限、IAM ポリシーに設定ミスがあり、それらがインフラテンプレートに直接組み込まれてしまうことです。これらのテンプレートが本番環境に導入されると、すべてのデプロイメントが同じ脆弱性を引き継ぐことになります。

デフォルトで寛容な設定になっていることも、よくある問題の一つです。開発チームは通常、テスト段階ではスピードを重視しますが、本番環境へのデプロイメント時には権限の設定の厳格化を怠ってしまうことがあります。テスト段階で付与された過剰な権限は、デプロイメントのライフサイクル全体を通じて維持される可能性があります。

設定ファイルに認証情報やシークレットを直接ハードコーディングしてしまうことも、依然として問題となっています。ハードコードされた認証情報、API キー、アクセストークンは、攻撃者がリポジトリやデプロイメントパイプラインを閲覧できる場合に不正アクセスを許す原因となります。

ソフトウェア開発においては、サードパーティ製モジュールや再利用可能なコードライブラリが広く活用されています。こうしたツールは開発プロセスを加速させる一方で、安全でない依存関係や古くなった設定といった、従来から引き継がれたリスクを伴うことが少なくありません。

暗号化の不備は、クラウド環境の設定ミスのリスクも招きます。保存中、転送中、またはバックアップ内のデータの暗号化設定が欠如している場合、重要なデータが露呈し、PCI-DSS、GDPR、HIPAA、PSD2、SOC 2、CIS ベンチマーク、NIST などのフレームワークにおけるコンプライアンス上の問題が生じます。

最後に、ログやモニタリングの設定に不備があると、デプロイメント後に必要な可視性が得られず、不審な活動の特定やインシデントの適切な調査ができなくなる可能性があります。

設定のドリフトは、稼働中のインフラが、当初承認された IaC テンプレートから乖離し始める際に起こります。

インフラは、初期段階でコンプライアンスに準拠した状態であっても、時間の経過とともに変更が積み重なっていくものです。エンジニアがクラウドコンソールで緊急の修正を行ったり、管理者が一時的なポリシーの例外を作成したりするからです。

そして、一時的に権限を変更したチームは、後でその権限を取り消すのを忘れてしまいます。

こうした手動による変更により、承認されたテンプレートと実際の本番環境との間に差異が生じます。

その結果、ベースラインの信頼性はますます低下します。IaC テンプレート内の設定は、本番環境のインフラ上の実際の設定と異なっているかもしれません。

ポートが開いている、アクセス制御が緩い、ログが無効になっている、あるいはドキュメントや承認なしにサービスが実行されているといった状況が発生しているかもしれません。

設定のドリフトは、単発の壊滅的なイベントとして発生することは滅多になく、むしろ時間の経過とともに蓄積されていきます。個々の変更はそれ自体では無害に見えますが、それらが組み合わさると、数か月あるいは数年かけてエクスポージャーが着実に形成されていきます。

この課題は、AI システムにおけるモデルドリフトと似ています。明確な単一障害点がなくても、パフォーマンスは徐々に、段階的に低下していきます。問題が明らかになる頃には、すでに重大なリスクが生じている可能性があります。

従来のポイントインタイムでのセキュリティ評価では、ある時点のスナップショットしか捉えられないため、ドリフトを見逃してしまいます。リアルタイムでのモニタリングの方が、逸脱が発生した時点で検出し、インフラが確立されたベンチマークから乖離した際にアラートを発するため、はるかに効果的です。

エクスポージャー評価やエクスポージャー管理の導入を検討しているのであれば、設定のドリフトは、既存のセキュリティ制御を損なう可能性があるため、極めて重要な要素となります。

ポリシーのコード化 (PaC) は、手動で行われていたセキュリティガバナンスを、自動化されたスケーラブルな機能へと変革します。

PaC では、セキュリティやコンプライアンスの要件を、定期的なチェックや人的な承認に頼らずに、システムが自動的に適用する機械可読なポリシーとして定義することができます。

こうしたポリシーは、インフラのライフサイクル全体を通じて機能します。

開発者は、コードがソース管理システムに追加される前に、IDE 内の pre-commit チェックを通じてフィードバックを受け取ります。CI/CD パイプラインによる設定チェックでは、マージやデプロイメントの前に設定が検証されます。継続的モニタリングシステムは、デプロイメント後の設定を検証します。

これにより、ポリシーの適用がコードの作成時点にまで前倒しされます。そして、クラウドリソースのプロビジョニング後ではなく、開発者がインフラを構築している最中に問題を検出できます。

ポリシーのコード化によって、マルチクラウド環境全体の一貫性も保証されます。お使いの環境が AWS、Azure、Google Cloud のいずれで動作している場合も、手動による確認を追加せずにセキュリティポリシーを適用できます。

コンプライアンスについても同様です。ポリシーが実行されるたびに、どの制御が適用されたか、チーム内の誰がそれを実行したか、そしてインフラの自己検証が正常に完了したかどうかの監査証跡が作成されます。PaC が対応しているコンプライアンス要件には、SOC 2、CIS ベンチマーク、NIST、PCI-DSS、GDPR、PSD2、HIPAA などがあります。

さらに重要なのは、PaC によって設定のドリフトを大規模に特定し、管理できるようになることです。自動化がなければ、動的なクラウド環境全体にわたるガバナンスの維持は、はるかに困難になります。

インフラのセキュリティ問題を早期に特定するほど、その修正は容易になり、修正費用も抑えられます。

設定ミスが本番環境に反映されてしまうと、その修正には多くの場合、追加のテスト、変更管理プロセス、サービスの中断、複数のチーム間の調整が必要となります。問題がソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) の後工程に進むにつれて、コストは大幅に増加します。

シフトレフトセキュリティによって IaC スキャンを CI/CD パイプラインに直接組み込むことで、この課題は解決します。

開発者は、セキュリティチームによるデプロイメント後の確認を待たずに、開発の過程で即座にフィードバックを受け取ることができます。それにより、コードが本番ブランチにマージされる前にセキュリティ上の問題を修正できます。

このアプローチにより、セキュリティは単なる下流工程の監査機能から、開発プロセスに完全に統合された構成要素へと進化します。

最新の DevSecOps セキュリティフレームワークは、インフラのコード化スキャンに加え、静的アプリケーションセキュリティテスト (SAST) と動的アプリケーションセキュリティテスト (DAST) を組み込み、ソフトウェア、インフラ、デプロイメントパイプライン全体のセキュリティ状況を継続的に可視化する必要があります。

企業がクラウドの導入を加速させるにつれ、アプリケーションセキュリティとインフラセキュリティの境界線はますます曖昧になってきています。インフラはアプリケーションを支えており、多くの場合、コードという形で実現されています。効果的なエクスポージャー管理を行うためには、両方が可視化されている必要があります。

AI コーディングアシスタントや自律型 AI は、開発チームがインフラを構築する方法を大きく変えつつあります。

Terraform テンプレート、Kubernetes の設定、クラウドデプロイメントスクリプト、その他のインフラコンポーネントを作成するために、AI を活用した自動化を採用するソフトウェアエンジニアがますます増えています。

これらのツールは効率を高める一方で、新たな脆弱性も生み出します。

AI は数秒でインフラコードを生成できますが、そのセキュリティは保証されていません。テンプレートは問題なく機能するかもしれませんが、ストレージを露出させたり、過剰な権限を付与したり、暗号化を省略したり、サービスをインターネットに公開したままにしたりする可能性があります。

主力結果をきちんと確認せずに信頼してしまうと、そうした問題がすぐに本番環境に混入してしまう可能性があります。

セキュリティチームがシャドー IaC に直面するケースも増えています。承認されたワークフローの範囲外で AI ツールを使用してインフラを生成して導入すると、その存在すら把握できないような環境が生まれてしまいます。

AI の最大の特異点は、そのスピードです。不適切な設定を環境全体に拡散させるのに、もはや何か月もかけて手作業で変更を加える必要ありません。AI によって欠陥のあるテンプレートが 1 つ生成されると、担当者がその問題に気付く前に、何百ものリソースにコピーされ、再利用されてしまう可能性があります。

セキュリティ対策においても、同じ原則が当てはまります。Tenable の AI を活用した VPR (脆弱性優先度格付け) は、CVSS によって「緊急」または「重要」と判定された CVE の 60% を、実際のビジネスリスクをもたらす 1.6% にまで絞り込みます。

こうした優先順位付けが IaC 環境に適用されると、ノイズを選別する必要がなくなり、実際に悪用される可能性のある設定ミスの特定に集中できるようになります。

セキュリティ担当者は、AI を活用したクラウドセキュリティポスチャ―管理、ポリシーのコード化の手法、自動検証ツールを活用して、こうした脅威に対処しています。

文脈を考慮した AI によるガードレールは、最小権限ルール、許可されるリソースの種類、命名規則、暗号化ポリシー、および企業ポリシーを、開発者ワークフロー内で直接適用します。そのため、安全なデフォルト設定を行うことが、最も楽な道になります。

自律型 AIの登場により、こうした制御はさらに重要になっています。

自律型のシステムは、各ステップを人間が承認しなくても、インフラのプロビジョニング、クラウド環境の変更、ワークフローの実行を行います。つまり、ガバナンスは後から付け足すのではなく、開発およびデプロイメントのプロセスに最初から組み込む必要があります。

フロンティア AI モデルがインフラのデプロイメントやクラウド運用を自律的に実行できるようになるにつれ、ガバナンスポリシーは、手動によるプロセスでは追いつけないほどの速さで時代遅れになってしまう可能性があります。

ガバナンスポリシーは、人間の承認を待たずに動作するシステムに歩調を合わせる必要があります。

大規模なリスクを生み出す AI の機能は、同様に大規模なセキュリティ対策を実現することもできます。その違いは、セキュリティポリシーが開発プロセスに最初から組み込まれているか、それとも後付けで追加されているかという点にあります。

クラウドインフラをマシンスピードで管理するには、最初からプロセスにセキュリティポリシーを組み込む必要があります。Tenable は、より広範なエクスポージャー管理戦略の一環として、IaC のセキュリティに取り組んでいます。

Tenable One Cloud Exposure は、デプロイメント前に IaC テンプレートをスキャンし、Terraform、CloudFormation、Kubernetes、Ansible、およびその他の一般的なフォーマットにおける設定ミスを特定します。

Tenable One Cloud Exposure は、承認済みのベースラインに照らして稼働中のクラウド環境を継続的に監視し、設定のドリフトを発生と同時に検出します。その後、Tenable の AI を活用した VPR (脆弱性優先度格付け) が注力すべき対象を絞り込み、CVSS によって「緊急」または「重大」と判定された 60% の CVE を、実際のビジネスリスクを示す 1.6% にまで削減します。

ポリシーのコード化の適用は、AWS、Azure、Google Cloud にまたがって実施されるため、手動による確認サイクルがなくてもコンプライアンス態勢の一貫性を維持できます。

Tenable One プラットフォームは、IaC の設定ミスを、それに関連する攻撃経路、アイデンティティ、資産にそれぞれマッピングします。これにより、どのエクスポージャーに対して直ちに対処すべきか、どのエクスポージャーは後回しにしてもよいかを把握できます。

このプラットフォームは、個々の検出結果を提示するだけにとどまりません。Tenable は、クラウドの設定ミスを単に指摘するだけでなく、そのエクスポージャーが、より広範な攻撃経路、アイデンティティ、権限、重要資産とどのように関連しているかをマッピングします。

AI を活用した開発ワークフローを導入し、拡大し続けるクラウド環境を管理する上で、こうした背景はこれまで以上に重要になっています。どのエクスポージャーが真のビジネスリスクに該当し、どれが即時の対応と修正を必要とするのかを把握する必要があります。

Tenable One サイバーエクスポージャー管理プラットフォームを利用すれば、IaC の検出結果と脆弱性データ、クラウド資産情報、アイデンティティエクスポージャーのインサイト、および攻撃経路分析を関連付けて、リスクの全体像をより包括的に把握できるようになります。

セキュリティチームが、検出結果を実際のビジネスへの影響にマッピングするエクスポージャー評価を必要としているのであれば、Tenable One は、その対応の基盤となる一元的な可視性を提供します。

Tenable は、API や CI/CD パイプラインの統合を通じた DevSecOps の統合もサポートするため、セキュリティ検証が最新の開発ワークフローにシームレスに組み込まれます。

IaC の設定ミスのほとんどは、巧妙な攻撃によるものではなく、単なる見落としです。テスト段階から残っている寛容な設定、誰も削除しなかったハードコードされた認証情報、誰も確認しないままコピーされたテンプレートなど、一つひとつは小さな問題にすぎません。しかし何百ものデプロイメント全体では、それらはアタックサーフェスとなります。

これらはテンプレート内で発見する必要があります。侵害の報告書で発覚するのでは手遅れです。Tenable One は、まさにそのために開発されたものです。

インフラのコード化は、使用するセキュリティのアプローチ、スタック、機能に応じて、セキュリティ担当の初心者にもベテランにも、数多くの疑問を抱かせる可能性があります。セキュリティ運用のどの部分に関わっている方も、ある程度の基礎を理解できるようにすることを目的とした、最もよくある質問のいくつかを振り返ってみましょう。

インフラのコード化 (IaC) とは何ですか?

インフラのコード化 (IaC) とは、コンソール上を手動で操作したり、一度限りのコマンドを実行したりすることなく、機械が読み取れる設定ファイルを通じてコンピューティングインフラ (サーバー、ネットワーク、データベース、ロードバランサーなど) を管理してプロビジョニングする手法です。その代表的な例は、Terraform、CloudFormation、Kubernetes のマニフェスト、Ansible などです。

IaC の最も一般的なセキュリティリスクにはどのようなものがありますか?

IaC に関するセキュリティ問題のほとんどは、設定ミスに起因しています。過度に広範な権限、外部に露出したストレージ、ハードコードされた認証情報、暗号化の欠如、安全でないサードパーティ製モジュールは、早期に発見されなければ、すべて本番環境に混入してしまう可能性があります。

クラウドインフラにおける設定のドリフトとは何ですか?

設定のドリフトは、クラウド環境が時間の経過とともに変化し、その構築の基盤となった IaC テンプレートと一致しなくなったときに発生します。通常その原因となるのは、手動での更新、とりあえずの修正、一度限りの変更です。

設定のドリフトによって、どのようにしてセキュリティ上の脆弱性が生じるのでしょうか?

ドリフトが問題となるのは、承認済みの設定がもはや実態を反映していないためです。システムがある形で設定されていると思っていても、実際の本番環境は大きく異なっており、それによって意図せず、しかも気づかないうちにエクスポージャーが生じる場合があります。

ポリシーのコード化 (PaC) とは何ですか?

ポリシーのコード化とは、セキュリティとコンプライアンスのポリシーを機械可読な形式で実装し、システムがインフラ内で自動的に適用できるようにすることです。

ポリシーのコード化は、従来のコンプライアンス監査とどのように異なるのでしょうか?

監査は定期的に実施され、通常は手作業で調査が行われます。一方、ポリシーのコード化では、インフラが継続的に検証されます。

Tenable はどのような IaC 形式およびツールに対応していますか?

Tenable One Cloud Exposure は、Terraform、CloudFormation、Kubernetes ファイル、Ansible などの主要な IaC ツールに対応しています。

シフトレフトセキュリティは、IaC にどのように適用されるのでしょうか?

シフトレフトセキュリティは、IaC スキャンをソフトウェア開発ライフサイクルの最も初期の段階に統合するため、本番環境に反映される前に設定ミスを検出できるようになります。

IaC の設定ミスがデータ漏洩につながる可能性はありますか?

はい、設定ミスのあるストレージ設定、過剰な権限を持つアカウント、セキュリティ制御の不足、および開かれたポートはすべて、不正アクセスや潜在的なデータ漏洩につながる可能性があります。

Tenable は、設定のドリフトを稼働中の環境でどのように検出するのでしょうか?

Tenable は、稼働中のクラウド資産を継続的にスキャンして、それらの資産と承認済みのベースライン設定との相違点を特定し、潜在的なセキュリティの脆弱性についてアラートを発します。