リスクインテリジェンスのギャップ：シグナルとセキュリティの連携

セキュリティチームが、重要なサプライヤーの所有者変更を把握したとします。ある企業記録だけを見れば、この新たな関係は通常のものに見えます。しかし、多言語の報道、関連する事業体、新たに顕在化しつつある地政学的動向と併せて分析すると、注意を要するリスクエクスポージャーの変化を示している可能性があります。

チームにデータが不足しているわけではありません。サプライヤーファイル、企業記録、報道、内部評価、第三者情報源を保有しています。課題は、これらの断片的な情報が同一の組織や人物を指しているのか、それらがどのようにつながっているのか、何が変化したのか、そしてその発見が意思決定に影響を及ぼすほど重要かどうかを判断することです。

これがリスクインテリジェンスのギャップです。情報が増えても、状況認識が自動的に向上するわけではありません。むしろ、検索対象や照合すべき結果、説明を要する不確実性が増える可能性があります。

セキュリティチームに必要なのは、検索結果の増加ではなくリスクインテリジェンス

Babel Streetのリスクインテリジェンスソフトウェアは、政府機関や企業によるリスクの特定と脅威の調査を支援します。同社のリスクインテリジェンスプラットフォームは、グローバルデータ、本人照合、関係性分析、アナリスト主導のAIを組み合わせ、組織が次の3つの基本的な問いに答えられるよう支援します：

• 実際に取引している相手は誰か？
• その相手と取引すべきか？
• どのような脅威を監視すべきか？

これらの問いに答えるため、Babel Streetは世界中のデータを、本人確認、関連性の発見、事象の調査を行うためのツールと統合します。調査結果はチームが検証できる情報源とのつながりを維持するため、アナリストや意思決定者は、根拠のない回答に頼ることなく、評価の根拠を把握できます。

これが重要なのは、企業セキュリティ、インテリジェンス、調査、ビジネスリスクインテリジェンス、エンタープライズリスクインテリジェンスの各チームが、情報は豊富にあるものの断片化された環境で活動しているためです。人物、組織、サプライヤー、または新たな脅威を把握するために必要な情報は、複数のシステム、言語、形式、情報源に分散している場合があります。

こうした情報の分断は、実務上の問題を引き起こします。重要なシグナルが不慣れな情報源に埋もれ、状況の把握が遅れる可能性があります。2つの記録で異なる名称、綴り、文字体系が使われているために、関連性を見落とすこともあります。アナリストが、別のチームがすでに実施した調査を繰り返す場合もあります。調査結果が経営幹部や事業責任者に届いた時点で、その結論の根拠となる情報源や、利用可能なデータが結論をどの程度裏付けているかを示すことが難しい場合があります。

増大するリスクインテリジェンスの課題を認識する

Babel Streetはこのたび、リスクインテリジェンスおよびデータ管理分野のディスラプターとして、Chartis Research RiskTech100® 2027レポートに選出されました。この年次レポートでは、戦略的ビジョン、市場への影響力、イノベーション、顧客の成功、実行力などの観点から、リスクテクノロジープロバイダーを評価しています。

この評価の発表に際し、Chartis Researchの主任研究員Sid Dashは、Babel Streetがこの分野のディスラプターに選出された理由として、「新たな不正行為や脅威の戦略に対する、的確かつ拡張可能な対応」を挙げました。

この評価が重要なのは、ますます重要性を増す運用上の要件、すなわち、散在する情報を、チームが理解し、裏付けを取り、行動に移せる知見へと変える必要性を示しているためです。

セキュリティチームにとっての連携型リスクインテリジェンス

セキュリティ責任者にとって、「リスクインテリジェンスとデータ管理」は、4つの実践的な能力として具体化されるべきです。

関連情報へのアクセス

チームは、検索しやすい情報源だけに頼らず、評価対象となる人物、組織、事象に関連する情報へアクセスする必要があります。異なる言語や地域で重要な兆候が現れる場合、これは特に重要です。

人物の同一性と関係性を結び付ける

個人や組織は、複数の表記、別名、翻字、子会社、法人記録に現れる場合があります。アナリストには、異なる記録が同一のエンティティを指している可能性を判断し、リスクの全体像を変え得る関係性を特定する手段が必要です。

情報源の文脈を保持

分析担当者が情報の出所を把握し、検証済みの記録と申し立てを区別し、根拠となる資料に立ち返ることができれば、結論の有用性は高まります。インテリジェンスが重大な意思決定に用いられる場合、トレーサビリティは不可欠です。

意思決定に即応できるインテリジェンスの生成

経営幹部が必要としているのは、検索結果をさらに集めたものではありません。必要なのは意思決定インテリジェンスです。つまり、何が変化し、なぜそれが重要なのか、どのデータが評価を裏付けているのか、そしてどこに不確実性が残っているのかを明確に説明することです。

AIは、関連情報の発見、整理、関連付けを支援することで、この作業の一部を迅速化できます。しかし、スピードのために透明性やアナリストによる管理を犠牲にしてはなりません。重大な意思決定に関わるインテリジェンスのワークフローでは、引き続き検証可能な情報源と、結果が何を意味するかを判断する人間の知見が必要です。

セキュリティ上の意思決定へのリスクインテリジェンスの活用

連携されたインテリジェンスを日常的なセキュリティ業務に活用することで、その価値が明確になります。

経営幹部および従業員の保護において、アイデンティティ・インテリジェンスと脅威インテリジェンスは、経営幹部、従業員、出張者に対する潜在的な脅威をチームが特定・評価するうえで役立ちます。そのためには、単発の言及を見つけるだけでは不十分です。アナリストは、関与している可能性のある人物、その人物またはグループに関連するつながりがあるかどうか、さらに入手可能な情報が確度の高いリスク変化を示しているかどうかを把握する必要があります。

状況認識を確保するには、グローバルセキュリティオペレーションセンターが、進行中の事象と、それが人員、拠点、業務に及ぼし得る影響を把握する必要があります。急速に展開する事象において、目的は単に最新情報を収集することではありません。何が変化したかを特定し、影響を受ける可能性のある資産を判断したうえで、リーダーが活用できる情報を提供することです。

同じアプローチは、イベントおよび会場のセキュリティにも活用でき、イベント前の潜在的な脅威の評価や、会場周辺の状況変化の監視に役立ちます。また、オフィス、重要拠点、事業運営に影響を及ぼす可能性のある脅威について、関連するサイバーリスクインテリジェンスを含む外部情報を付加することで、施設および資産の保護も強化します。

内部リスクおよび内部脅威の調査では、外部インテリジェンスによって、組織内ですでに入手可能な情報に重要な背景情報を加えることができます。情報源に基づいて身元、関係性、活動を調査することで、適切なチームによる情報の意味の判断を可能にしつつ、調査担当者が懸念事項をより包括的に検証できるようになります。

これらのユースケースに共通する目的は、判断を自動化することでも、あらゆるシグナルが脅威を示すと断定することでもありません。アナリストが関連情報を集約し、その重要性を理解したうえで、他者が検証できる評価を伝えられるよう支援することです。

新たなリスクシグナルから情報に基づくセキュリティ判断へ

Babel Streetは、チームが連携された調査ワークフローを円滑に進められるよう支援します。

まず、シグナルによって何らかの変化が示される場合があります。アナリストはそこから、関係する人物や組織を調査し、関連する個人・組織の識別情報や関係性を特定したうえで、背景情報となる追加情報を精査できます。調査結果は情報源に基づいているため、チームは評価を伝達する前に、その確度と重要性を検証できます。

運用上の価値は、単により多くの情報を見つけることではありません。組織が新たなリスクを把握し、関係する人物や組織を調査し、関係性を理解し、意思決定の前に調査結果を裏付けられるようにすることです。

責務が経営幹部の保護、イベント周辺の状況評価、重要施設の監視、調査の支援のいずれであっても、根底にあるニーズは共通しています。それは、情報源を見失うことなく、適切な情報を結び付けることです。

セキュリティ責任者が問うべき3つのリスクインテリジェンス課題

自組織のアプローチを評価するリーダーは、次の点を問う必要があります：

1. 当社のチームは、情報源、言語、表記の揺れ、企業記録を横断して、実際の取引相手が誰なのかを特定できるか？
2. アナリストは、調査結果の根拠について、情報源、背景、残る不確実性を含めて迅速に示せるか？
3. 当社のアプローチは、意思決定者が重要事項を理解するのに役立つのか、それともアナリストが確認すべきデータを増やすだけなのか？

その答えから、組織が単に情報を蓄積してきたのか、それとも実用的なインテリジェンス能力を構築したのかが明らかになります。

リスクインテリジェンスのギャップを埋めるには、新たなデータソースやダッシュボードを追加するだけでは不十分です。アイデンティティ、関係性、新たに現れるシグナルを結び付け、調査結果の背景情報を保持し、リーダーが精査して活用できるインテリジェンスを提供するアプローチが必要です。