様々な業界においてデータ活用の取り組みが進んでいる一方、
プライバシーの保護やセキュリティとの両立が求められています。
プライバシー保護と
セキュリティの重要性の高まり
コンフィデンシャル・コンピューティング
ビッグデータ利活用、企業間データ連携が進む昨今のビジネス環境において、プライバシーの保護やセキュリティの重要性はますます高まっています。
一方でこれまでのセキュリティ技術では、データは保存状態と通信状態においてのみ暗号化されており、データの処理時には復号されるため、ハッキングや内部犯行による情報流出・プライバシー侵害といったリスクが残っていました。
コンフィデンシャル・コンピューティングは、データを外部からだけでなく、管理者やシステムの他の部分からも秘匿化しながら処理することで、データの処理状態における保護を可能にします。
Anonify
次世代のセキュリティ・プライバシー保護技術「Anonify」
データを秘匿化し、
平文にアクセスせずに
高度な処理が可能
外部からのハッキングのリスクや内部犯行のリスク、運営者がデータを閲覧できることに対するユーザーの懸念など、暗号化や匿名化では解決できない問題を根源的に解決。
プログラムやデータ、履歴の改竄を防止し、信頼性を担保
監査機能により内部で実行されるプログラムの正当性を検証可能。ブロックチェーンを組み合わせることで改竄耐性や監査性の実現も可能に。
データの中身を明かすこと無く他社・他部門へのデータ連携・活用が可能
ガバナンスの効かない他社や他部門に暗号化したままデータを渡し、そのデータを活用することが可能。原理的に誰もデータそのものにはアクセス不可能。
秘匿化関連の実装負担を軽減し、効率的なエンジニアリングを実現
お客様のユースケースごとにカスタマイズしたWebAPIをご提供。
基礎技術をそのまま使う場合と比べて、実装に関わる負担を解消。
テクノロジー
データを秘匿化しつつ
複雑なプログラムを実行可能
Anonifyによる効率的なコンフィデンシャル・コンピューティングの導入
Anonifyは、コンフィデンシャル・コンピューティングを組み込んだアプリケーションを開発するためのモジュール群です。コンフィデンシャル・コンピューティングを
導入する際に通常必要となる、特殊なプログラムの実装、TEEをサポートするマシンの運用や冗長化、鍵管理、外部システムとの連携などを、Anonifyのモジュールを活用して効率的に実現できます。
Anonifyはハードウェアベースのセキュリティ機能であるIntel® SGXを採用し、コンピュータ内部の隔離保護された領域（Enclave）で
アプリケーションを実行することで、データの処理状態における保護を可能にします。
ニュース
導入プロセス
❶
ユースケース検討
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課題整理・計画検討
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導入イメージのご提案
課題整理と目標のすり合わせ
お問い合わせを頂いたのち、
ヒアリングを通してお客様の抱える課題や目指すべき姿を整理し、Anonifyによる課題解決の実現イメージをご共有。導入に向けた協業の判断を実施します。
❷
技術検証
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技術要件の整理・設計
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フィジビリティ検証
ソリューションの技術的検証
お客様の課題に対するAnonifyの適用可能性や実際の利用環境におけるユーザービリティなどの検証を実施し、ソリューションの実現に向けた課題を明らかにします。
❸
PoC・トライアル
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実装・開発
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小規模での実証実験
スモールスタートで実証実験
本格運用を想定し、本番に近い条件で開発及び運用を実施。技術検証時に洗い出された課題の解決状況、及び追加開発の必要性について判断を行い、導入を見据えたPoCを実施します。
❹
本番導入
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保守・運用
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適用範囲の拡大
本番環境における利用開始
実証実験の結果を踏まえ、本番環境におけるAnonifyの保守運用を弊社にて実施。必要に応じたWebAPIのカスタマイズや秘匿化対象データの拡大なども対応させていただきます。
メディア掲載
