ボットプロテクションとは？
ボットプロテクションとは、ネットワーク上の不要なボットトラフィックを検知してブロックするために使用される戦略およびツールの総称です。ボットは、人間よりも高速にタスクを実行できる自動化プログラムです。Webサイトのコンテンツをインデックス化する検索エンジンのクローラーのように、その目的が良性である場合もありますが、データ窃取やサービスの妨害といった悪意のある目的で使用されることもしばしばあります。
ボットプロテクションは、悪意のあるボットを正当なボットや人間のユーザーから選別することでリソースを保護し、ネットワークの整合性を確保します。効果的なボットプロテクションがなければ、組織はデータ侵害、金銭的損失、レピュテーションの低下といった重大なリスクに直面することになります。運用セキュリティとユーザーからの信頼を維持するためには、ボットプロテクションの実装が不可欠です。
これは、情報セキュリティに関する詳細な一連のガイドの一部です。
この記事の内容：
ボットは、その目的と影響に応じて、良性と悪性に分類することができます。
良性ボット
良性ボットは、効率性とユーザーエクスペリエンスを向上させる有用かつ正当なタスクを実行します。これには以下が含まれます：
- 検索エンジンクローラー：Webページのインデックスを作成し、検索における視認性を高めます。
- 監視ボット：Webサイトの稼働時間、セキュリティ、パフォーマンスを追跡します。
- データ分析ボット：Webサイト所有者の同意のもと、Webスクレイピング、データマイニング、センチメント分析に使用されます。
悪性ボット
悪性ボットは悪意のある目的で設計されており、多くの場合、セキュリティ上の脅威やリソースの不正利用につながります。例としては以下が挙げられます：
- スクレイパーボット：許可なくWebサイトのコンテンツを抽出し、データを盗み出します。
- スパムボット：フォームやコメント欄に偽の情報を送信します。
- 攻撃ボット：クレデンシャルスタッフィング、DoS攻撃、カード不正利用の試行を実行します。
組織は、有益な自動化を許可しつつ有害なアクティビティをブロックするために、これらのボットを区別する必要があります。
組織に対する攻撃にボットが利用される手法には、いくつかの種類があります。
サービス妨害（DoS）攻撃
サービス拒否（DoS）攻撃では、ボットがサーバー、ネットワーク、またはウェブサイトに過剰なリクエストを送りつけ、動作の遅延やサービス停止を引き起こします。攻撃者は、単一のボット（DoS）または乗っ取られたデバイスからなる分散型ネットワーク（DDoS）を利用して、標的に大量のトラフィックを送りつけることがあります。
この攻撃は、標的の帯域幅、処理能力、または接続制限を消費することで、正当なユーザーがサービスにアクセスしにくくする仕組みとなっています。ボットの中には、単純なブロック機構を回避するためにランダム化手法を用いるものもあれば、計算負荷の高いデータベースクエリを繰り返し送信してリソースを枯渇させるなど、アプリケーション層での攻撃を活用するものもあります。
ウェブスクレイピングとデータ盗難
ウェブスクレイピングとは、ボットが許可なくウェブサイトからデータを抽出する行為を指します。これらのボットは、ウェブページを体系的にスキャンし、コンテンツをコピーして、価格データ、商品説明、独自の調査結果などの貴重な情報を収集します。競合他社、詐欺師、あるいはデータ転売業者は、不公正な優位性を得るため、あるいは盗んだデータを転用するために、しばしばウェブスクレイピングを利用します。
スクレイパーボットは、ウェブサイトに対して自動化されたHTTPリクエストを送信し、返されたHTMLやAPIのレスポンスを解析することで動作します。より高度なボットは、JavaScriptを実行したり、人間の行動を模倣したり、IPアドレスを切り替えたりして、基本的な検知を回避することができます。一部のスクレイパーは、従来のボットをブロックする検知メカニズムを回避するために、ヘッドレスブラウザを使用することさえあります。
フォームへのスパムや偽アカウントの作成
ボットはフォームへの送信を自動化し、偽のデータをウェブサイトに大量に送り込むことで、通常の運用を妨害し、不正行為を可能にします。こうした攻撃は、登録フォーム、コメント欄、または顧客問い合わせフォームを標的とし、スパムメッセージを送信したり、偽のアカウントを作成したり、オンラインレビューを操作したりすることがよくあります。
この攻撃は、ボットをプログラムして、あらかじめ定義されたデータやランダムなデータを繰り返しフォームに入力させることで行われます。ボットの中には、スクリプトを使用して検証チェックを回避するものもあれば、CAPTCHA解読サービスを利用してセキュリティの障壁を突破するものもあります。このようにして作成された偽アカウントは、スパム、詐欺、またはソーシャルエンジニアリング攻撃に利用されることがよくあります。
クレデンシャルスタッフィング攻撃
クレデンシャルスタッフィングとは、ボットが盗まれた、あるいは情報漏洩により流出したユーザー名とパスワードの組み合わせを用いて、ユーザーアカウントへの不正アクセスを試みる自動化された攻撃です。攻撃者は、過去のデータ漏洩事件からこれらの認証情報を入手し、多くの人がパスワードを流用しているという事実を悪用して、複数のウェブサイトでその認証情報を試します。
この攻撃は、盗まれた認証情報の膨大なリストを用いてログイン試行を自動化する仕組みです。ボットはこれらの認証情報を大規模に送信し、検知を回避するために、異なるIPアドレスを次々と切り替えたり、プロキシネットワークを利用したりすることがよくあります。一致する認証情報が見つかった場合、攻撃者は侵害されたアカウントへのアクセス権を取得し、それを悪用して金融詐欺やデータ窃盗を行ったり、ダークウェブのマーケットプレイスで転売したりします。
カーディング攻撃
「カーディング」とは、ボットが盗まれた、あるいは生成されたクレジットカード情報を試して、不正購入に利用できる有効なアカウントを特定する詐欺の手口の一種です。攻撃者はボットネットやスクリプトを使用して、ECサイトでの決済試行を自動化し、多くの場合、短期間で数千件ものカード番号を試し続けます。
この攻撃は、決済ゲートウェイに対してカード番号、有効期限、CVVなどのカード情報を高速で送信することで行われます。ボットは、取引の失敗回数に制限を設けていないウェブサイトなど、セキュリティ設定が不十分な点を悪用することがよくあります。課金に成功すると、攻撃者はそのカードが有効であることを確認し、不正な購入に利用するか、あるいはその情報を他の犯罪者に売却します。
Dhanesh Ramachandran
DhaneshはRadwareのプロダクトマーケティングマネージャーであり、Radware Bot Managerのマーケティング活動を統括しています。サイバーセキュリティ業界における長年の経験と、市場動向や顧客ニーズに対する深い理解を有しています。Dhaneshは、複雑なサイバーセキュリティの概念を顧客向けに明確で実用的なインサイトへ翻訳することに長けています。IIMトリチー校でマーケティングのMBAを取得しています。
エキスパートからのヒント：
私の経験から、ボット攻撃からより効果的に身を守るためのヒントを以下に紹介します：
1. 意図ベースのボット検知を活用する： 単に動作を分析するだけでなく 、意図ベースの検知を用いて、やり取りの真の目的を特定します。本物の人間によるやり取りと自動化されたボットの意図を区別するように学習されたAIモデルを活用することで、悪質なボットをブロックする精度を大幅に向上させつつ、正当なトラフィックを通過させることができます。
2. 不審なトラフィックに対してJavaScriptによる検証を実施する：多くの ボットは、完全なブラウザ環境を持たずに動作します。複雑なDOM操作の実行を要求するなど、軽量なJavaScriptによる検証を組み込むことで、組織はボットにその正体を明らかにさせることができます。スクリプトが正しく実行されない場合、そのリクエストにフラグを立てたり、ブロックしたりすることができます。
3. 行動バイオメトリクスを活用する： タイピングのリズム、マウスの動きの不規則性、モバイルデバイスでのタッチ圧力といった微細な動きを分析することで 、ボットと人間のユーザーを見分けることができます。従来のCAPTCHAとは異なり、この方法はユーザーに負担をかけず、ボットが模倣することも困難です。
4. 暗号パズルを活用してボットのリソースを消耗させる： 不審なクライアントがアクセスを許可される前に暗号パズルを解かなければならないという「プルーフ・オブ・ワーク（PoW）」の手法を導入する 。これにより、通常の操作を行う正当なユーザーには気づかれることなく、ボットの計算コストを増加させることができる。
5. ボットネットのコマンド＆コントロール（C2）信号を検出するためにDNSトラフィックを監視する：ボットは 、多くの場合、C2サーバーから指示を受け取ります。既知または不審なドメインに対するDNSクエリを監視し、DNSシンクホーリングを実施することで、感染したデバイスがボットネットのインフラに接続するのを防ぐことができます。
長年にわたり、ボットネットは、大規模な詐欺からシステムを麻痺させるDDoS攻撃に至るまで、甚大な被害をもたらしたサイバー攻撃のいくつかを引き起こしてきました。ここでは、歴史上最も悪名高いボット攻撃のいくつかを紹介します。
- Flax Typhoon：FBIは2024年9月、中国のハッカー集団「Flax Typhoon」の活動を阻止した。米国の法執行機関は、同集団が重要インフラ、企業、政府機関を標的とした悪意のある活動を隠蔽するために利用していた、カメラやデジタルストレージ機器など、何千台もの乗っ取られたデバイスで構成されたボットネットに対して措置を講じた。
- Emotet：当初は バンキング型トロイの木馬であったEmotetは、その後、ランサムウェアを含む他のマルウェアを拡散させるために利用される「ボットネット・アズ・ア・サービス（BaaS）」へと進化しました。悪意のある電子メールの添付ファイルやリンクを通じて拡散し、世界中の組織に感染を広げました。2021年初頭、当局によってEmotetのインフラは解体されましたが、その後、新たな亜種として再出現しました。
- DarkNexus：DarkNexusは、その検知回避技術と持続性メカニズムで知られるIoTボットネットです。2019年後半に登場し、主にルーターやスマートデバイスを標的としてDDoS攻撃を仕掛けていました。他のボットネットとは異なり、セキュリティ防御策を評価し、それに適応するためのスコアリングシステムを採用していたため、検知や除去が困難でした。
- 3ve：3ve （「イヴ」と発音）は、デジタル広告詐欺を行っていた大規模なボットネットでした。170万台以上のデバイスに感染させ、偽の広告インプレッションを生成することで、広告主を欺き、人間によるアクセスではないトラフィックに対して広告費を支払わせていました。このボットネットは、住宅用プロキシや乗っ取られたIPアドレスなど、高度な検知回避技術を用いていたため、その発見は困難でした。2018年、法執行機関とサイバーセキュリティ企業が3veを摘発しました。
- Mirai：Miraiボットネットは2016年に発見され、脆弱なデフォルトパスワードを悪用してIoT（モノのインターネット）デバイスを乗っ取りました。TwitterやNetflixなどの主要サイトを一時的にダウンさせたDynへの攻撃を含む、大規模な分散型サービス妨害（DDoS）攻撃を引き起こしました。後にMiraiのソースコードが公開されたことで、多数の亜種が誕生しました。
- ZeroAccess：ZeroAccessは、主にクリック詐欺やビットコインのマイニングに使用されたボットネットです。ピーク時には200万台以上のデバイスに感染し、広告クリックを模倣することで収益を上げていました。P2P（ピア・ツー・ピア）通信を採用しているため、閉鎖に追い込むことが困難でした。2013年の法執行機関による摘発により、その活動は大きな打撃を受けました。
- Mariposa：Mariposaボットネットは、主に悪意のあるUSBドライブやP2Pファイル共有ネットワークを介して、世界中の何百万台ものコンピュータに感染しました。スパム送信、認証情報の窃盗、DDoS攻撃の実行などに悪用されました。2009年にスペイン当局がボットネットを解体し、その運営者を逮捕しました。
- Zeusマルウェア：Zeusは、キーロギングやフォームグラブを通じて財務情報を盗み出すように設計されたバンキングトロイの木馬です。2007年に初めて確認され、何百万台ものコンピュータに感染し、サイバー犯罪者がオンラインバンキング口座にアクセスすることを可能にしました。このマルウェアは、フィッシングメールや悪意のあるダウンロードを介して拡散されました。
- BASHLITE：LizardStresserとしても知られるBASHLITEは、IoTデバイスの脆弱性を悪用するボットネットです。ルーターやIPカメラを含む感染デバイスを制御し、大規模なDDoS攻撃を仕掛けました。マルウェアのソースコードが流出したため、サイバー犯罪者によって複数の亜種が使用されるようになりました。
- Gh0st RAT：Gh0st RAT（リモートアクセス木馬）は、サイバースパイ活動に使用される中国の国家支援型マルウェアです。攻撃者が感染システムを遠隔操作し、キーストロークの記録やウェブカメラへのアクセスを行うことを可能にしました。政府機関、ジャーナリスト、活動家などを標的として広く使用されました。
ボットネット対策ツールに関する詳細ガイドで詳細をご確認ください。
アンチボットネットソフトウェアに関する詳細ガイドで詳細をご確認ください。
関連記事：Stormボットネットに関するガイドをご覧ください。
組織がボット攻撃から自社を保護するためのいくつかの方法を以下に紹介します。
1. デバイスおよびブラウザのフィンガープリンティング
不正なボットを特定する基本的な方法は、デバイスおよびブラウザのフィンガープリンティングです。これは、ユーザーのデバイスの固有属性を収集・分析して識別子を作成し、ボットと人間を区別する手法です。削除やブロックが可能なクッキーとは異なり、フィンガープリンティングは画面解像度、インストールされているフォント、オペレーティングシステム、ブラウザバージョン、ハードウェア構成などの持続的な特性に依存します。
高度なフィンガープリンティング手法では、ブラウザの挙動における矛盾も追跡します。ボットは正当なブラウザを装うためにユーザーエージェントを偽装しようと試みますが、CanvasレンダリングやWebGLプロパティなどの他の属性によって不一致が明らかになる場合があります。検知を逃れるために急速に身元を切り替えるボットも存在しますが、強力なフィンガープリンティングシステムであれば複数のセッションを相関させ、不審なアクティビティを特定してブロックすることが可能です。
2. アダプティブ・レート・リミティングおよびスロットリング
レート・リミティングは、ユーザーまたはIPが指定された時間内に送信できるリクエスト数を制限し、過剰なトラフィックによるシステムの過負荷を防ぎます。静的なレート・リミティングでは固定のしきい値を適用しますが、アダプティブ・レート・リミティングはトラフィックの挙動に応じて動的に制限を調整します。この手法は、クレデンシャルスタッフィング、Webスクレイピング、カードング攻撃に対して特に効果的です。
例えば、ログインページが通常1秒あたり50件のリクエストを受信しているにもかかわらず、突然500件に急増した場合、アダプティブ・レート・リミッターはその異常を検知して受信トラフィックをスロットリング（速度制限）することができます。同様に、特定のIPアドレスから短期間に異常に大量のAPIリクエストが送信された場合、システムは応答を遅らせるかアクセスをブロックすることが可能です。
3. CAPTCHA代替手段の実装
画像認識やテキストベースのチャレンジなどの従来のCAPTCHAは、高い精度でそれらを解決できるAI駆動型ボットの登場により、効果が低下しています。より新しい代替手段は、ユーザーの負担を最小限に抑えながら、より優れたセキュリティを提供します。
- 行動ベースのCAPTCHA：マウスの動きやスクロールパターンなどのユーザーのインタラクションを分析し、そのアクションが人間によるものかどうかを判定します。
- インビジブルCAPTCHA：時間の経過に伴うユーザーの行動を追跡することでバックグラウンドで動作し、不審なアクティビティが検知された場合にのみチャレンジを提示します。
- Proof-of-Work（PoW）チャレンジ：完了するために計算処理を必要とするため、通常のユーザーには気づかれない一方で、自動化された攻撃に高いコストと非実用性を強じます。
4. 行動分析と異常検知
行動分析は、人間とボットの活動を区別するためにユーザーのインタラクションの追跡に焦点を当てています。この手法では、マウスの動き、キーストローク、スクロール速度、セッション時間などのさまざまな行動パターンを検証します。人間とは異なり、ボットはフォームの瞬時の入力、正確なカーソルの動き、短期間での高頻度リクエストといった不自然な挙動を示すことがよくあります。
異常検知は、通常のユーザー活動からの逸脱を特定することで行動分析を強化します。統計モデリング、ヒューリスティクス、リアルタイム監視に依存し、異なる位置情報からの連続した急速なログインや、単一のIPからの過剰なページリクエストといった不審な挙動にフラグを立てます。
5. 機械学習とAI
機械学習（ML）モデルは、人間と自動化されたインタラクションの微細な違いを特定することで、ボット検知の精度を向上させます。これらのモデルは膨大なトラフィックデータを分析して、正当なユーザーとボットの特性を学習するため、ルールベースのシステムでは見逃してしまうような巧妙化する攻撃パターンも検知することが可能です。
教師あり学習モデルは、既知のボットおよび人間のインタラクションに関するラベル付けされたデータセットを利用して、トラフィックを正確に分類します。一方、教師なし学習モデルは、事前定義されたラベルなしでクラスタリングや異常検知の技術を用いて不審なアクティビティを特定します。また、強化学習を活用することで、ボットの行動変化に応じて防御策を適応させ、動的にセキュリティ対策を調整することも可能です。
AI駆動型のボットプロテクションは脅威への対応を自動化し、セキュリティチームが不審なボットをリアルタイムでブロック、チャレンジ（検証）、あるいは監視できるようにします。このアプローチにより、従来のセキュリティ手法と比較して検知精度が向上し、誤検知（フォールポジティブ）を削減できます。
6. ハニーポットとトラップ型技術
ハニーポットは、実際のユーザーに影響を与えることなくボットを誘き寄せて検知するためのデコイ（囮）システムです。これらのトラップには、隠しフォームフィールド、フェイクリンク、ダミーのAPIエンドポイントなど、人間には見えないものの自動化されたスクリプトにとって魅力的なさまざまな形態があります。
例えば、Webサイトのログインフォーム内に、CSSによって一般ユーザーからは隠された追加の入力フィールドを設置することがあります。隠しフィールドも含めてすべてのフォームフィールドを自動入力するボットは、自ら正体を明かすことになるため、ブロックが可能になります。同様に、Webスクレイパーにとって正当なものに見えるトラップURLを使用して、悪意のあるボットをサンドボックス環境へ誘導し、その挙動を分析することも可能です。
7. リアルタイム監視とアナリティクス
リアルタイム監視ツールは、受信トラフィックの追跡、リクエストパターンの分析、および異常発生時の即時検知を行います。これらのツールはダッシュボード、アラート、ロギングシステムを活用してボットアクティビティの可視化を実現し、セキュリティチームが新たな脅威に対して迅速に対処できるように支援します。ライブアナリティクスを活用することで、自動化された攻撃による被害が発生する前にそれを阻止できます。
ボットアクティビティの主な指標には、急激なトラフィックの急増、繰り返されるログイン失敗、異常に短いセッション時間、高リスクなIPアドレスや既知のボットネットからのアクセスリクエストなどが含まれます。リアルタイム監視をSIEM（セキュリティ情報・イベント管理）システムと統合することで、組織はインフラ全体にわたるボットの活動を相関分析することが可能になります。
8. APIセキュリティと保護策
APIはボット攻撃の主要な標的となるため、強力なセキュリティ対策が不可欠です。攻撃者は、データスクレイピング、アカウント乗取り（ATO）、あるいは自動化された不正行為のためにAPIを悪用することがよくあります。
APIを保護するため、組織は以下の対策を実装する必要があります。
- 認証方式：OAuth、APIキー、相互TLS（mTLS）などを活用し、信頼されたクライアントへのアクセス制限を行います。
- レートリミットおよびスロットリング：過剰なリクエストによる悪用を防ぎます。
- ボットスコアリングと異常検知：リクエストパターンの分析を通じて不審なアクティビティをブロックします。
- WAF（Webアプリケーションファイアウォール）およびAPIゲートウェイ：バックエンドシステムに到達する前に悪意のあるトラフィックをフィルタリングします。
さらに、APIでは最小権限の原則をはじめとする適切なアクセス制御を徹底し、潜在的な攻撃ベクターを最小限に抑える必要があります。セキュリティチームは、APIトラフィックのログを定期的に監査するとともに、AI駆動型のソリューションを活用して進化する脅威をリアルタイムで検知すべきです。
関連コンテンツ：ボットネット検知に関するガイドをご覧ください。
Pythonボットネットに関する詳細なガイドで詳細をご確認ください。
Radwareは、ボットネット攻撃を効果的に検知・軽減するためのさまざまなソリューションを提供しています：
ボットマネージャー
Radware Bot Managerは、Webアプリケーション、モバイルアプリ、APIを最新のAI駆動型自動化脅威から保護するために設計された、数々の受賞歴を誇るボット管理ソリューションです。Radwareの特許技術であるIntent-based Deep Behavior Analysis（IDBA）、半教師あり機械学習、デバイスフィンガープリンティング、集合的ボットインテリジェンス、ユーザー行動モデリングなどの高度な技術を活用し、最小限の誤検知で高精度なボット検知を実現します。そのAI駆動型相関エンジンは、脅威の挙動を自動的に分析し、セキュリティモジュール間でデータを共有して悪質な送信元IPをブロックすることで、各攻撃に対する完全な可視性を提供します。Bot Managerは、アカウント乗取り（ATO）、DDoS、広告および決済詐欺、Webスクレイピング、不正なAPIアクセスなどの脅威から保護します。また、CAPTCHAに依存することなく、正当なユーザーに対してシームレスなWebサイトアクセスを保証します。さらに、攻撃者が必要とする演算能力を指数関数的に増大させることで攻撃を阻止する「Crypto Challenge」をはじめとする、カスタマイズ可能な多彩な緩和オプションを提供します。スケーラブルなインフラストラクチャと詳細なダッシュボードを備えたRadware Bot Managerは、ボットトラフィックに関するリアルタイムのインサイトを提供し、組織が機密データを保護し、ユーザーからの信頼を維持し、金融詐欺を防止できるよう支援します。
Alteon Application Delivery Controller (ADC)
RadwareのAlteon Application Delivery Controller（ADC）は、高度な負荷分散と統合型Webアプリケーションファイアウォール（WAF）機能を組み合わせた、堅牢で多面的なアプリケーション配信およびセキュリティを提供します。ミッションクリティカルなアプリケーションの最適化と保護を目的として設計されたAlteon ADCは、シームレスなアプリケーションパフォーマンスを実現するための包括的なレイヤー4-7の負荷分散、SSLオフロード、アクセラレーションを提供します。統合されたWAFは、SQLインジェクション、クロスサイトスクリプティング、高度なボット駆動型攻撃など、幅広いウェブの脅威から防御します。さらにAlteon ADCは、ボット管理、API保護、DDoS緩和を通じてアプリケーションセキュリティを強化し、継続的なサービスの可用性とデータ保護を保証します。オンプレミスとハイブリッドクラウド環境の両方に向けて構築されており、コンテナ化およびマイクロサービスアーキテクチャもサポートしているため、最新のITインフラストラクチャに合わせたスケーラブルで柔軟なデプロイが可能です。
DefensePro X
RadwareのDefensePro Xは、大容量、暗号化、ゼロデイ攻撃に対してリアルタイムかつ自動化された緩和を提供する高度なDDoS保護ソリューションです。行動ベースの検知アルゴリズムを活用して正当なトラフィックと悪意のあるトラフィックを正確に区別し、手動介入なしでのプロアクティブな防御を可能にします。システムは未知の脅威を18秒以内に自律的に検知・緩和し、進化するサイバー脅威への迅速な対応を保証します。6 Gbpsから800 Gbpsに及ぶ緩和容量を備えたDefensePro Xは拡張性を念頭に置いて構築されており、大規模な攻撃ボリュームに直面する企業やサービスプロバイダーに最適です。IoT主導のボットネット、バースト攻撃、DNSおよびTLS/SDLフラッド、身代金目的のDDoSキャンペーンから保護します。また、RadwareのCloud DDoS Protection Serviceとのシームレスな統合を提供し、柔軟なデプロイオプションを実現します。高度なセキュリティダッシュボードを備え可視性を高めることで、DefensePro Xは運用オーバーヘッドを最小限に抑えながら、包括的なネットワーク保護を保証します。
クラウドDDoS保護サービス
RadwareのCloud DDoS Protection Serviceは、分散型サービス拒否（DDoS）攻撃に対する高度で多層的な防御を提供します。洗練された行動アルゴリズムを使用して、ネットワーク（L3/4）層とアプリケーション（L7）層の両方で脅威を検知・緩和します。このサービスは、オンプレミスのデータセンターやパブリック/プライベートクラウドを含むインフラストラクチャに対して包括的な保護を提供します。主な機能には、ボリューム型フラッド、DNS DDoS攻撃、HTTP/Sフラッドなどの高度なアプリケーション層攻撃のリアルタイム検知・緩和が含まれます。さらに、Radwareのソリューションは、オンデマンド、常時稼働（always-on）、ハイブリッドモデルなどの柔軟なデプロイオプションを提供し、詳細な攻撃分析と緩和のための統合管理システムを備えています。
情報セキュリティの主要トピックに関する追加ガイドを見る
コンテンツパートナーと共に、情報セキュリティの世界を探索する際にお役立ていただける、他のいくつかのトピックに関する詳細なガイドを作成しています。