Cato CloudでのWebSocketの検査

注意

注: この機能の有効化と使用についてさらに詳しくは、feature-releases@catonetworks.comまでお問い合わせください。

概要

近代的なエンタープライズアプリケーションは、従来のHTTPリクエスト/レスポンスモデルの代わりにWebSocket(WS)通信にますます依存しています。 Slack、Microsoft Teams、Zoom、ChatGPT、CopilotなどのAIサービスは、1つの持続的な接続を通じて、リアルタイムで双方向の通信を可能にするためにWebSocketを使用しています。

この移行により、HTTPトラフィックに焦点を当てた従来の検査技術では、接続後にWebSocketペイロードを分析できないため、可視性とセキュリティギャップが発生します。

Cato Cloudは、WebSocketを深く検査することで、この課題に対処し、CASB、DLP、およびAIセキュリティのユースケース全体にわたって完全な可視性と施行を可能にします。

主な利点

  • モダンアプリ全体のアプリケーション層の完全な可視性

  • SaaSおよびAIサービスに対する正確なポリシー施行

  • リアルタイムデータ保護のためのDLP機能の強化

  • 完全な監査ログによるコンプライアンス態勢の改善

  • WebSocketの「盲点」の排除

ユースケース

AIセキュリティ（AIファイアウォール）

AIアプリケーションはWebSocketストリーミングに大いに依存しています。

検査がない場合：

  • プロンプトおよび応答が見えない

  • 機密データ（PII、ソースコード）は検出されずに漏洩する可能性があります

検査があった場合：

  • プロンプトおよび応答への完全な可視性

  • 検出の可能性：

    • データ漏洩

    • ポリシー違反

    • 悪意のあるまたは安全でないAI出力

CASB施行

モダンSaaSプラットフォームは、重要なアクションにWebSocketを使用します。

検査がない場合：

  • 接続レベルの可視性のみ（例：「Slackに接続済み」）

  • ユーザーアクションを区別する能力がない

検査があった場合：

  • 詳細な活動検出：

    • ファイルのアップロード/ダウンロード

    • メッセージ投稿

    • データ共有

  • アクション毎のポリシー施行（例：機密アップロードをブロック）

可視性、ロギング、コンプライアンス

WebSocket解析なし：

  • 欠落したアプリケーション層ログ

  • 不完全なSIEMデータ

  • DLPおよび監査の失敗

解析あり：

  • 完全なイベント再構成

  • 正確な監査証跡

  • コンプライアンス対応ロギング

なぜWebSocket検査が必要か

初期のHTTPアップグレードハンドシェイクの後、WebSocket接続はフレーム化されたメッセージの連続ストリームとしてアプリケーションデータを運びます。 これらのメッセージ：

  • 標準のHTTP検査エンジンでは見えません

  • 構造化または非構造化データ（JSON、バイナリ、独自フォーマット）を含む可能性があります

  • 以下のような機密情報を含む可能性があります：

    • ユーザー生成コンテンツ

    • ファイル転送

    • AIのプロンプトおよび応答

適切な解析がなければ、セキュリティエンジンはメタデータ（例：IP、ポート、TLSセッション）のみを見て、すべてのアプリケーション層のコンテキストを失います。

WebSocketの検査における課題

WebSocketの検査は、プロトコルの特性により複雑です：

  • フレームの断片化 – メッセージが複数のフレームに分割される可能性があります

  • マスキング – クライアントからサーバへのペイロードが難読化されます

  • 多重化 – 複数の論理メッセージが1つの接続を共有する可能性があります

  • プロトコルの可変性 – ペイロードがJSON、GraphQL、MessagePack、または独自フォーマットを使用する場合があります

効果的な検査には、完全な解析、再構成、デコードが必要であり、これらはすべてセキュリティ分析が行われる前に行われなければなりません。

Cato CloudがWebSocketを検査する方法

Cato Cloudは、マルチレイヤーアプローチを使用して、ワイヤ速度でインラインWebSocket検査を行います：

  1. フレームレベルの解析

    • 標準のHTTP検査エンジンでは見えません

    • 構造化または非構造化データ（JSON、バイナリ、独自フォーマット）を含む可能性があります

    • 以下のような機密情報を含む可能性があります：

      • ユーザー生成コンテンツ

      • ファイル転送

      • AIのプロンプトおよび応答

  2. プロトコル意識を持つデコード

    • アプリケーションプロトコル（例：JSON、GraphQL）を識別

    • 構造化データフィールドを抽出

  3. イベントの抽出

    • メッセージを次に示すような意味のあるセキュリティイベントに変換します：

      • ユーザーアクション

      • データの転送

      • AIのやり取り

  4. エンジンの統合

    • 解析されたデータを送信：

      • CASBのポリシー

      • DLP検査

      • AIファイアウォール分析

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