ポリシーは数ヶ月ではなく数日で。自分で書かずに。

ほとんどのOTポリシーフレームワークはプロトコルから始めます。自動ルール学習は資産から始め、「この特定のPLC、ドライブ、またはHMIは何をするのか？」と問います。生成されたポリシーは、プロトコルの汎用的な機能ではなく、自社機器の動作を反映したものになります。

エンジンは根拠を付けた完全なルールセットの草案を作成します。セキュリティチームは白紙から作成するのではなく、レビューして承認します。かつて数ヶ月かかっていた作業が、チームが実際に持っている時間に収まるレビュー作業になります。

実施開始後もシャドー観測が継続し、正当な新しい動作を検出してポリシーがプラントとともに進化できるようにします。静的なベンダーのルールセットは例外リストになりますが、自動ルール学習は常に最新の状態を保ちます。

学習から実施への移行は再起動ゼロで、ハードウェアバイパスによって保護されています。何か問題が発生した場合、フェイルセーフリレーがトラフィックの流れを維持します。実施を試みることに運用リスクはありません。

自動ルール学習が生成する資産インベントリとベースラインデータは、SenninReconの資産探索、VSARリスクスコアリング、Stellarのエンドポイントベースライン生成に活用されます。1回の学習作業が保護のすべての層を強化します。