ジェネレーティブ AI がクラウド セキュリティにもたらす変化

クラウド セキュリティと人工知能には長年にわたる関係があります。ほぼ 10 年にわたり、AI はパターン認識機能と異常検出機能を通じてクラウド内の脅威を特定し、リスクに優先順位を付ける目的で使用されてきました。

しかし、過去10年間で多くのことが変化しました。より多くの個人や組織がクラウド アプリケーションに移行するにつれて、脅威アクターもそれに追随し、クラウド アプリケーションを主なターゲットと見なしています。

クラウド セキュリティは、組織のサイバー セキュリティの成熟度にとってこれまで以上に重要であり、AI とクラウド セキュリティ ツールの統合は、拡大し続けるクラウドベースの脅威に対する重要な防御層となります。 Google によれば、クラウド セキュリティにとって最も大きな変革をもたらすものの 1 つは、生成 AI です。

「生成AIは、複数のソースからデータを集約して拡充し、リスクをより完全に理解して優先順位を特定するなど、セキュリティチームを悩ませている反復的なタスクを削減する可能性があります」と、Google Cloud Securityの副社長兼ゼネラルマネージャーであるスニル・ポッティ氏は、6月のGoogle Cloud Security Summitでのブログ投稿で述べた。

Google 独自のクラウド セキュリティの取り組みには AI ワークベンチが含まれており、AI を活用して新たな脅威に対処して防止し、アラートの過負荷による脅威疲労を解消し、人材ギャップを埋めることになります。

クラウドセキュリティにおける人工知能の役割に基づいて

従来、AI は数百の脅威を数秒で検出し、修復するために使用されてきました。

生成 AI は、既存のデータを分析するだけでなく、新しいデータを作成することに重点を置いているため、AI を次のレベルに引き上げます。 「[生成AI]は、機密情報を公開することなくセキュリティモデルのトレーニングとテストに使用できる現実的な合成データの開発を可能にします」と、デリネアのエンジニアリング担当副社長兼イノベーション責任者のボブ・ヤンセン氏はTechRepublicに語った。

生成AIは、組織がクラウドセキュリティに取り組む方法に大変革をもたらすものだとヤンセン氏は語った。同氏はさらに次のように付け加えた。「テスト用の現実的な合成データを提供し、複雑な攻撃シナリオをシミュレートし、開発中に機密情報が漏洩するリスクを最小限に抑えることで、全体的なセキュリティ対策を強化します。」

ジェネレーティブ AI がクラウド セキュリティに与える影響

生成 AI とクラウド セキュリティで使用されている現在の AI モデルとの違いは、情報を要約、分類、生成する機能です。適切にトレーニングされると、特殊なデータについて推論し、自然言語で会話型のやり取りを提供できるようになり、一般的なセキュリティ ツールに見られるフラットなインターフェースよりも高速なワークフローが可能になります。

「クラウド セキュリティにこれらの特性を適用することで、顧客は独自の環境や規制要件に最も関連性の高いリスクを特定して優先順位を付け、クエリを迅速に生成して継続的な監視に必要な脅威を検出できるようになります」と Potti 氏は述べています。生成 AI は、自然言語を使用して支援エクスペリエンスと対話し、顧客を希望する結果に導くことができます。

たとえば、Google では、クラウド セキュリティが生成 AI によって「強化」されており、顧客はカスタム クエリを記述するのではなく、自然言語を使用してペタバイト単位のイベント データを検索できます。別の機能では、潜在的な攻撃パスと修復手順について読みやすい説明を提供します。

「AIはまだ初期段階ですが、私たちはこれらのスーパーパワーを活用して、侵入の早期検出や潜在的なマルウェアの即時分類などのセキュリティ成果を達成しています」とポッティ氏は語った。