OpenAI を活用した Cisco の超高速な防御

Cisco は、組織がシステムを接続し、保護するために不可欠なネットワークとセキュリティのインフラを構築しています。攻撃者が AI を活用して自動攻撃を大規模化し、コンピューターならではの速度で脆弱性を突く手法を生み出すなか、企業インフラの防御も進化する必要があります。Cisco の膨大なネットワークテレメトリとフロンティア AI の推論を組み合わせることで、防御側は新たな脅威に先手を打つために必要なツールを手にできます。OpenAI は、ゼロデータ保持、顧客データの厳格な分離、検証可能な隔離を柱として、企業データのプライバシー保護を徹底しています。そのため Cisco は、顧客が重視する要件や機密性の高いテレメトリの保護を損なうことなく、ミッションクリティカルなシステム全体にフロンティア AI の能力を安心して導入できました。

Cisco の防御は、脅威が行き交う場所、つまりネットワークから始まります。Patel 氏は、単一の境界で守るセキュリティから、マイクロサービス、コンテナ、クラスター全体に分散した制御への移行について説明しています。「すべてのマイクロサービス、Kubernetes コンテナ、Kubernetes クラスターの前段に小規模なセキュリティスタックを配置し、ネットワークの構造そのものにセキュリティを組み込めます」と Patel 氏は語ります。

アプリケーションレベルの制御により、通信を各サービスに必要な接続だけに制限できるため、攻撃者が侵害を広げるために使える経路を減らせます。セキュリティチームは、影響を受けたシステムをより的確に絞り込んで隔離することもできます。これにより、影響のないサービスの稼働を維持したまま、調査と対応を進められます。

Patel 氏によると、このネットワークインテリジェンスと OpenAI のモデルを組み合わせることで、Cisco はコンピューターならではの規模でシグナルの相関を分析できます。「2 つのシグナルは、個別に見ると問題がないように見えても、組み合わせることで意味のあるパターンが浮かび上がることがあります。ネットワークインテリジェンスによって、ネットワーク全体のデータの相関を分析し、安全な運用に役立つ知見を導き出せます。」

Patel 氏は、防御側の喫緊の課題として、攻撃者が脆弱性を悪用するまでの速さと、組織がパッチを適用するまでにかかる時間との隔たりを挙げています。同氏は、AI が防御側により多くの脅威を調査し、より迅速に対応する力を与え、この隔たりを縮める手段になると考えています。「AI は攻撃者に速度と規模の優位性を与えます。安全を維持するには、防御に AI を活用することが前提となります」と Patel 氏は語ります。

同氏は、Daybreak や GPT‑6 Astra などの取り組みを、Cisco とその顧客の双方のセキュリティを強化する進歩と捉えています。「調査、対応、修復に必要な時間を短縮しながら、脆弱性の発見とパッチの適用をより効率的に行えるようになっています」と Patel 氏は語ります。

Patel 氏は、チームが脆弱性の発見と対処にすでに使っているプロセスを生かすことで、導入を進められると考えています。「これらの機能は既存のスキャンワークフローに組み込めるため、チームの仕事の進め方を根本から変える必要はありません。」

エージェントの自律性が高まるにつれ、セキュリティチームは悪意ある干渉と、正当な目標を意図しない方法で達成しようとするエージェントの動作を区別する必要も出てきます。Patel 氏によると、そのためにはオブザーバビリティデータに加えてセキュリティテレメトリが必要です。両者を用いることで、チームは脅威とエージェントの動作の両方を評価できます。

同氏は、悪意ある攻撃からエージェントを保護すること、意図しない動作を検知して阻止すること、ほぼリアルタイムで対応することの 3 つを優先事項に挙げています。これらの優先事項を指針として、エージェントの動作に応じて柔軟に適応できるポリシーと制御への移行が進んでいます。

Cisco と OpenAI は、Daybreak Defense Network を通じて、セキュリティチームが脅威にさらされている箇所への対応優先度をより迅速に判断し、Cisco Cloud Control で適切な制御を適用できるようにする方法を模索しています。Patel 氏は、これが防御側の優位性を取り戻すことにつながると考えています。