人工知能の時代において、企業が直面する課題はますます激化しています。 _新しい技術の出現_ は前例のない脅威を生み出し、より高い警戒が求められています。Ciscoは、_高度なサイバーセキュリティ_ の先駆者として、これらのリスクに対抗するために革新的なソリューションを提供しています。組織は、_システムの整合性を守るための動的戦略_ を採用する必要があります。悪意のある行動は進化し、それを検出・防止するために必要なアプローチも同様に進化しています。技術的な軍拡競争は確立されたセキュリティのパラダイムの見直しを要求し、そのためにCiscoは大きな挑戦に取り組むことになります。
ビジネスオペレーションにおける人工知能の力の高まりは、セキュリティに対する新たなリスクを生み出しています。サイバーセキュリティの脅威は前例のない速さで進化しており、従来のソリューションの能力を超えています。これらの進展は、企業の保護戦略に対する重要な調整を求めています。
Ciscoの2024年AI準備指数の報告によると、調査対象の組織のうちわずか29％が、AI関連技術の不正な操作を検出・防止するために完全に準備が整っていると考えています。これは懸念すべきギャップであり、企業が自動化やスマートツールの使用をますます進める中で特に重要です。
モデルの継続的な検証
CiscoのAIソフトウェアおよびプラットフォームの責任者、DJ Sampathによれば、モデルの検証は単なる一度のイベントに留まりません。それには継続的な再評価プロセスが必要です。モデルに加えられる変更、例えば微調整や新しい攻撃技術の出現は、常に検証基準の更新を要求します。
Ciscoの脅威研究チームは、AIに対する攻撃を研究することに力を注いでいます。彼らは、これらの攻撃がどのように拡大するかを理解し、MITRE、OWASP、および NIST などの組織内の標準化グループの作業に貢献しています。この共同研究によって、新たな脅威を予測し、無力化するための堅牢なメカニズムが保証されます。
悪意のある外部要因にさらされるAIモデルの脆弱性は、重要な課題です。リクエストインジェクションによる攻撃、ジャイルブレイク、およびトレーニングデータの汚染は、厳格な予防ツールを必要とするリスクの一例です。
進化の複雑性
IDCのセキュリティおよび信頼性グループの副社長、Frank Dicksonは、サイバーセキュリティの継続的な進化を強調しています。オンプレミスシステムからクラウドへの移行は、風景を根本的に変え、新たな課題を生み出しました。マイクロサービスアーキテクチャへの移行も、異なる問題のセットを引き起こしています。
大規模言語モデル（LLM）の出現により、情報セキュリティ分野の複雑さは深まっています。脆弱性はさまざまなレベルで現れる可能性があり、開発者、最終ユーザー、および供給者などの利害関係者に影響を与えます。
クラウド環境にデプロイされたアプリケーションの安定性、例えばAWS、Azure、またはGCPにおいては、頻繁な変更の呼びかけが少ないことを示しています。一度システムが確立されると、主にそのエコシステム内に留まります。モノリシックアーキテクチャからマイクロサービスへのアプリケーション間の移行は、柔軟性が著しく低く、それぞれの文脈に応じたセキュリティメカニズムが必要です。
LLMなどのモデルの変更は、単なる更新以上の意味を持ちます。各モデルは独自の脅威ベクトルを持ち、各々が強みと弱みを併せ持っています。Ciscoは、内部システムによって特定された脅威に基づいて自動的に最適化されるAI Defenseソリューションを通じて、マルチモデル環境向けのコントロールを提供しています。
新しいパラダイムの採用
Ciscoの製品責任者兼エグゼクティブVPであるJeetu Patelは、主要な進展にはしばしば革命の印象が伴うことが多く、迅速に標準となることを示しています。特にWaymo自動運転車のことで観察されたこの現象は、新しい技術の採用が将来の影響に対する無頓着を伴うことを思い起こさせます。
人工知能やChatGPTなどの技術の使いやすさは急速に標準化され、その初期の影響を軽減しています。Patelは、責任ある企業として行動する能力は、人工知能の軽微な革新に迅速に適応することによって成り立つと指摘しています。
したがって、企業は変革を予測し、調整する必要があります。機械は稼働しており、企業は技術革新とセキュリティが不可分に結びついた未来に備えて、利益を得る準備を整えておく必要があります。
AIに関連するセキュリティの課題について深堀りするため、他の企業テクノロジーイベントを探索してください。多数のカンファレンスがこれらの重要なトピックを取り上げており、企業間の協力の重要性を示しています。
最近のニュースはまた、Microsoftによる脆弱性の見直しや、米国と中国間のAIチップに関する輸出制限の議論など、セキュリティ対策が強化されていることを強調しています。これらのトピックは、業界の関係者が共有する懸念を体現しています。
FAQ : Cisco – 人工知能時代における企業保護
人工知能を利用する企業におけるサイバーセキュリティの主な課題は何ですか？
主な課題には、AIの乱用の検出、モデルの乗っ取りなどの標的型攻撃への対策、AI技術を既存インフラに統合する際の脆弱性管理が含まれます。
Ciscoは、企業がどのようにAIモデルを保護するのを支援していますか？
Ciscoは、異常検出ツール、AIモデルの継続的な検証、特定のAI脅威に対抗するための高度な防御戦略を含む、統合されたセキュリティソリューションを提供しています。
AI準備指数とは何で、企業にとってなぜ重要ですか？
AI準備指数は、企業がAI技術の不正操作を検出・回避する準備がどれだけ整っているかを評価するもので、AIシステムの信頼性と安全性を保証するために重要です。
AIモデルを継続的に検証するために推奨される方法は何ですか？
定期的な評価プロセスを設定し、ペネトレーションテスト、トレーニングデータの更新、新たな脅威の出現に基づいてアルゴリズムを見直すことが推奨されます。
AIセキュリティに脅威研究チームを関与させることが重要な理由は何ですか？
専任の研究チームは、新たな脅威のトレンドを監視し、効果的な対策を開発し、急速に変化する脅威環境に対してリアルタイムでセキュリティ戦略を適応させるための貴重な情報を提供できます。
企業は、いかに安全に大規模言語モデル（LLM）を利用すべきですか？
企業は、LLMを安全な環境に統合し、異なるモデルの特有の脆弱性に注意を払い、AIモデルの頻繁な変化に適応するセキュリティソリューションを使用することによって恩恵を受けることができます。
Ciscoは、マルチモデル環境における脅威ベクトルを管理するためにどのような戦略を提案していますか？
Ciscoは、セキュリティの懸念に対処するため、進化する脆弱性を特定し対応するために機械学習アルゴリズムを使用するAIソリューションなどのマルチモデル環境向けの特定のセキュリティ制御を提供しています。
企業は、セキュリティ態勢においてAIの標準化にどのように備えるべきですか？
企業は、堅牢なセキュリティポリシーを策定し、新しいAI技術に関して定期的な研修を行い、AIの進展に合わせて進化する実践的なセキュリティソリューションを導入する必要があります。
