エージェント型AIによるサイバーセキュリティ防御の強化
今日のサイバーセキュリティチームは、熟練した専門家の不足と、絶え間なく増加するセキュリティアラートの量という課題に直面しています。エージェント型AIは、脅威検出、インシデント対応、および全体的なAIセキュリティを強化するための革新的な方法を提供し、これらの問題に対する有望なソリューションを提供します。これには、エージェント型AIを将来の防御の要として、サイバーセキュリティエコシステムの根本的な再構築が必要です。
エージェント型AIシステムは、自律的に認識、推論、および行動する能力を備えており、最小限の人的介入で複雑なサイバーセキュリティの問題に取り組むことができます。これらのシステムは、インテリジェントなコラボレーターとしても機能し、人間の専門家の能力を強化し、デジタル資産を保護し、リスクを軽減し、セキュリティオペレーションセンター（SOC）の効率を向上させる能力を高めます。ルーチンタスクを自動化し、リアルタイムの洞察を提供することで、エージェント型AIはサイバーセキュリティチームが戦略的な意思決定に集中できるようにし、それによって専門知識を拡大し、潜在的に労働力の燃え尽き症候群を軽減します。
たとえば、ソフトウェアセキュリティの脆弱性に対応するプロセスを考えてみましょう。従来、これは時間と労力がかかるプロセスです。ただし、エージェント型AIを使用すると、新しい共通の脆弱性または露出（CVE）に関連するリスクを評価するのに必要な時間をわずか数秒に短縮できます。AIエージェントは、外部リソースを迅速に検索し、内部環境を評価し、簡潔な要約と優先順位付けされた調査結果を生成できるため、人間のアナリストは迅速かつ情報に基づいた行動をとることができます。
さらに、エージェント型AIは、セキュリティアラートのトリアージの効率を大幅に向上させることができます。ほとんどのSOCは、毎日大量のアラートに圧倒されており、重要なシグナルをバックグラウンドノイズから区別することが困難になっています。アラートのトリアージへの従来のアプローチは、多くの場合、遅く、反復的であり、制度的知識と個々のアナリストの経験に大きく依存しています。
エージェント型AIシステムは、アラートを自動的に分析し、さまざまなセキュリティツールから関連するコンテキストを収集し、潜在的な根本原因について推論し、リアルタイムで適切なアクションを実行することで、このワークフローを加速できます。これらのシステムは、経験豊富な専門家の知識を体系化し、それを実用的な洞察に変換することにより、新しいアナリストのオンボーディングを支援することもできます。
サイバーセキュリティにおけるエージェント型AIの主な利点：
- 自動化された脅威検出： ネットワークトラフィックとシステムログを継続的に監視して、サイバー脅威を示す異常な動作を特定します。
- 迅速なインシデント対応： セキュリティインシデントの調査と対応のプロセスを自動化し、封じ込めまでの時間を短縮し、被害を最小限に抑えます。
- 脆弱性管理： ソフトウェアおよびシステムの脆弱性を特定して優先順位を付け、プロアクティブなパッチ適用と軽減を可能にします。
- セキュリティアラートトリアージ： セキュリティアラートを分析して優先順位を付け、誤検知を除外し、最も重要な脅威に焦点を当てます。
- 強化されたセキュリティオペレーション： ルーチンタスクを自動化し、リアルタイムの洞察を提供し、セキュリティオペレーションセンターの効率と有効性を向上させます。
エージェント型AIアプリケーションのセキュリティ保護
エージェント型AIシステムは受動的なオブザーバーではありません。積極的に推論し、情報に基づいて行動するため、新しい一連のセキュリティ上の課題が発生します。これらのエージェントは、機密ツールにアクセスしたり、下流の影響を引き起こす出力を生成したり、リアルタイムで機密データを操作したりする可能性があります。これらのシステムが安全かつ予測可能に動作することを保証するために、組織は、展開前のテストからランタイムコントロールまで、ライフサイクル全体で堅牢なセキュリティ対策を実装する必要があります。
エージェント型AIシステムを本番環境に展開する前に、徹底的なレッドチームとテスト演習を実施することが重要です。これらの演習は、エージェントがプロンプトを解釈する方法、ツールを利用する方法、または予期しない入力を処理する方法の弱点を特定するのに役立ちます。テストには、エージェントが定義済みの制約をどれだけ遵守しているか、障害からどのように回復するか、操作的または敵対的な攻撃にどのように抵抗するかの評価も含まれている必要があります。
ランタイムガードレールは、ポリシー境界を強制し、安全でない動作を制限し、エージェントの出力が組織の目標と一致することを保証する手段を提供します。これらのガードレールは通常、開発者がAIエージェントが言ったり実行したりできることを管理するルールを定義、展開、および迅速に更新できるソフトウェアを通じて実装されます。この適応性は、新たな問題に迅速かつ効果的に対応し、本番環境で一貫性のある安全なエージェントの動作を維持するために不可欠です。
エージェント型AIアプリケーションに不可欠なセキュリティ対策：
- レッドチームとテスト： 展開前にAIシステムの脆弱性と弱点を特定するために、現実世界の攻撃をシミュレートします。
- ランタイムガードレール： AIシステム運用中にポリシー境界を強制し、安全でない動作を制限します。
- Confidential Computing： ランタイムで処理中に機密データを保護し、漏洩のリスクを軽減します。
- ソフトウェアサプライチェーンセキュリティ： 開発および展開プロセスで使用されるAIコンポーネントの信頼性と整合性を保証します。
- 定期的なコードスキャン： ソフトウェアコードの脆弱性を特定し、タイムリーなパッチ適用と軽減を促進します。
Confidential Computing
ランタイム保護は、実行中に機密データとエージェントのアクションを保護し、安全で信頼できる操作を保証する上で重要な役割も果たします。たとえば、Confidential Computingは、ランタイムで処理中にデータを保護するのに役立ち、使用中のデータを効果的に保護します。これにより、すべてのサイズのAIモデルのトレーニングフェーズと推論フェーズの両方で、露出のリスクが軽減されます。
安全なソフトウェアプラットフォーム
エージェント型AIアプリケーションの基盤は、推論スタックを構築するために使用されるソフトウェアツール、ライブラリ、およびサービスのコレクションです。ソフトウェアプラットフォームは、ソフトウェアのライフサイクル全体で脆弱性に対処しながら、アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）の安定性を維持する、安全なソフトウェアライフサイクルプロセスを使用して開発する必要があります。これには、定期的なコードスキャンと、セキュリティパッチまたは軽減策のタイムリーな公開が含まれます。
ソフトウェア部品表（SBOM）
サプライチェーンにおけるAIコンポーネントの信頼性と整合性は、エージェント型AIシステム全体で信頼を拡大するために不可欠です。AI Enterpriseソフトウェアスタックには、これらのコンポーネントの検証を可能にするために、コンテナ署名、モデル署名、およびソフトウェア部品表（SBOM）を含める必要があります。
これらの各テクノロジーは、オンプレミスからクラウドまで、複数の展開環境にわたって重要なデータと貴重なモデルを保護するために、セキュリティの追加レイヤーを提供します。
エージェント型インフラストラクチャのセキュリティ保護
エージェント型AIシステムがより自律的になり、エンタープライズワークフローに深く統合されるにつれて、それらが依存する基盤となるインフラストラクチャは、全体的なセキュリティ体制の重要なコンポーネントになります。データセンター、エッジ、または工場のフロアに展開されているかどうかにかかわらず、エージェント型AIには、設計により分離、可視性、および制御を強制できるインフラストラクチャが必要です。
エージェントシステムは、その性質上、重要な自律性を持って動作するため、有益または潜在的に有害な影響力のあるアクションを実行できます。この固有の自律性には、ランタイムワークロードの保護、運用監視の実装、およびこれらのシステムを効果的に保護するためのゼロトラスト原則の厳格な強制が必要です。
データ処理ユニット（DPU）
DPUは、高度なテレメトリソリューションと組み合わせることで、アプリケーションがエージェントワークロードの動作に対する包括的なリアルタイムの可視性にアクセスし、高度なメモリフォレンジックを通じて脅威を正確に特定できるフレームワークを提供します。セキュリティコントロールをサーバーCPUではなくDPUに直接展開すると、インフラストラクチャレベルで脅威がさらに分離され、潜在的な侵害の爆風半径が大幅に縮小され、包括的なセキュリティ・エブリウェア・アーキテクチャが強化されます。
Confidential ComputingはGPUでサポートされているため、ユーザーが単一のGPUから複数のGPUに移行する場合、分離テクノロジーを機密仮想マシンに拡張できるようになりました。セキュアAIはProtected PCIeによって提供され、Confidential Computingに基づいて構築されており、顧客は単一のGPUから複数のGPUにワークロードを拡張できます。これにより、企業はエージェント型AIのニーズに適応しながら、最もパフォーマンスの高い方法でセキュリティを提供できます。
これらのインフラストラクチャコンポーネントは、ローカルおよびリモートの両方の構成証明をサポートしているため、顧客は機密ワークロードを展開する前にプラットフォームの整合性を検証できます。
AIファクトリー
これらのセキュリティ機能は、エージェントシステムが自動化、監視、および現実世界の意思決定を強化し始めているAIファクトリーのような環境で特に重要です。エージェント型AIをサイバーフィジカルシステムに拡張すると、侵害が稼働時間、安全性、および物理的なオペレーションの整合性に直接影響する可能性があるため、リスクが高まります。主要なパートナーは、フルスタックのサイバーセキュリティAIテクノロジーを統合して、エネルギー、ユーティリティ、製造などの業界全体でサイバー脅威から重要なインフラストラクチャを強化するのに役立てています。
エージェント型AIの主要なインフラストラクチャセキュリティに関する考慮事項：
- 分離： 侵害が発生した場合に水平移動を防ぐために、エージェント型AIワークロードを他のシステムから分離します。
- 可視性： エージェント型AIワークロードの動作に対するリアルタイムの可視性を獲得して、脅威を検出し、対応します。
- 制御： エージェント型AIシステムが実行できるアクションを制限するために、厳格なアクセス制御とポリシーを実装します。
- ゼロトラスト： ユーザーまたはデバイスは本質的に信頼できるとは想定せず、すべてのアクセス要求を検証します。
- 構成証明： 機密ワークロードを展開する前にプラットフォームの整合性を検証します。
AIが行動を起こす際に信頼を構築する
今日の急速に進化する脅威の状況において、すべての企業は、将来のワークフローを保護するために、サイバーセキュリティへの投資にAIが組み込まれていることを保証する必要があります。すべてのワークロードを加速して、防御側がついにAIの速度で運用するためのツールを提供する必要があります。