セキュリティのためのAIとAIのためのセキュリティ
AIセキュリティソリューションは、AIを活用して防衛を強化するツール(AI4Sec)と、AIインフラを保護するツール(Sec4AI)の2つの明確なグループに分かれます。 この区別が選択戦略を定義します。なぜなら、防衛をスケールさせるプラットフォームは、モデルの整合性を保護するプラットフォームとは異なるコントロールを使うからです。
AI Security Board Report Template
This editable board report template helps CISOs and security leaders communicate AI risk, posture, and priorities in a way the board understands, using real metrics, risk narratives, and strategic framing.
セキュリティのためのAI(AI4Sec)
このカテゴリーは、すでに収集されている膨大なテレメトリデータにAI、ML、LLMを適用することに焦点を当てており、目標は 平均検出時間(MTTD)および平均応答時間(MTTR)の短縮.
この分野のコア機能には以下が含まれます:
自然言語の調査: 自然言語機能により、アナリストは次のようなクエリを発行できます。 "高重大度のCVEやS3バケットへのアクセス、機密性の高いPIIを持つインターネット対応VMをすべて教えてください。" 複雑なSQLやKQLクエリを書く代わりに、
自動イベント相関: MLは、疑わしいログインと設定変更といった異なる信号をつなぎ合わせて、単一の物語にまとめます。
ノイズリダクション: 低信号アラートをフィルタリングすることで、SOCチームは誤検知に時間を割く時間を減らし、実際の脅威により多くの時間を割けるようになります。
AIがどのように検知速度を向上させ、信号を相関させ、警報疲労を軽減するかを詳しく見てみたい方は、 AIセキュリティに関する記事もご覧ください.
AIのためのセキュリティ(Sec4AI)
このカテゴリーは、AIモデル、トレーニングデータ、パイプライン、ベクトルストア、推論エンドポイントを保護するコントロールをカバーしています。 AIワークロードは、モデルファイルのデシリアライズ脆弱性(Pickleのような)から、制御不能なGPU計算コスト、そして機密訓練データへの過度なアクセスまで、独自のリスクをもたらします。
注目すべきSec4AIの機能は以下の通りです:
プロンプトインジェクションガードレール: LLMファイアウォールは入力を検査し、攻撃者がモデルの制約を上書きするのを防ぎます。
アクセスガバナンスのモデル: 制御は、特定のモデルを呼び出したりベクターストアにアクセスしたりできる人間と機械の識別子を決定します。
訓練 & 環境安全の推論: セキュリティ対策として、トレーニングデータストアが公開されず、推論を実行するコンテナはパッチが当てられ、隔離され、ロックダウンされます。
AI資産保護のフレームワークについては、AI-SPMの概要で詳しくご覧ください.
現代AI防衛における主要な能力
これらは、本格的なAI環境を扱うためにAIセキュリティツールがカバーすべき能力領域です。
すべての展開モデルにわたる完全なAI可視化。 AIの導入はマネージドクラウドサービス、SaaSプラットフォーム、カスタムビルドアプリケーションに及びます。 ほとんどの組織はそうではありません'いっそ 目録 何のことだ'走っている。 あなたのプラットフォームは、セキュリティレビューなしでチームが立ち上げたシャドウAIを含め、3つの展開モデルすべてにわたるAIシステムを自動で発見する必要があります。 ディスカバリーとは、AIアプリケーションがどのように構築されているかを理解することも含みます。たとえそれらが接続されていても、どのモデル、エージェント、ツール、データフローが接続されているかを'tは構成で明示的に定義されています。
クロスレイヤーリスク分析。 AIのリスクはそうではありません'単一層で生活しています。 モデルエンドポイントの誤設定も一つの発見です。 コード実行能力を持つエージェントに接続され、過剰な権限を持つアイデンティティを通じて機密データにアクセスし、認証バイパス付きの公開APIを通じて露出するエンドポイントは、まったく異なるリスクです。 ツールは、インフラ、アクセス、モデル設定、データ感應性、アプリケーションの挙動を横断して信号を、単独で見れば無害に見える攻撃経路と結びつけなければなりません。 各レイヤーを独立して分析するプラットフォームは、実際に悪用可能なリスクを生み出す組み合わせを見落としてしまう。
AIサプライチェーン検証。 モデルは標準的なソフトウェアと同様に依存関係を取り込みます。 Hugging Faceや他のレジストリから外部モデルをスキャンし、悪意のあるコードやPickleのような安全でないシリアライズ形式、出所の隙間がないかパイプラインに入る前に確認する必要があります。
データセキュリティの融合。 できます'AIを安全に保護するのではなく、それに与えるデータを保護するのです。 ツールは、AIシステムが機密データストアにアクセスしているかどうか、そのアクセスが必要かつ範囲が定められ、保護されているかどうかを検出しなければなりません。 もしセキュリティツールがモデルは認識していてデータ接続は認識できなければ、'リスクの全ての道を見逃しています。
アイデンティティとアクセスの強化。 AIワークロードは、大規模なデータセットを取得するために高権限のIAMロールで動作することが多いです。 AIエージェントはもう一つの層を導入します。それは、コードを実行し、APIを呼び出し、ユーザーのためにインフラにアクセスできる自律システムです。 モデル、エージェント、GPU、トレーニングデータストア間での特権範囲を縮小することは、コンポーネントが侵害された場合の爆発範囲を制限するために極めて重要です。
AI固有の層をまたぐランタイム脅威検出。 静的姿勢スキャンは設定ミスを検出します。 そうではありません'攻撃者がモデルのエンドポイントを積極的に悪用したり、エージェントを操作するためのプロンプトを注入したり、トレーニングデータを流出したりするのを捉えましょう。 AIのためのランタイム検出 アプリケーションは同時に3層を監視する必要があります:モデルの活動(入力、出力、プロンプトの挙動)、ワークロードの実行(エージェントの活動、ツールの使用、システムコール)、そしてクラウドの活動(アイデンティティの使用、API呼び出し、インフラの変更)。 これらの層をまたぐ個々の活動は正常に見えることがあります。 それらをつなげることで、AIシステムが悪用されているかどうかが明らかになります。
自動調査と対応. 脅威がAIインフラを標的にした場合、手動調査はそうではありません'Tスケールです。 プラットフォームはモデルエンドポイント、エージェント、推論サービスに対する脅威を自動的に調査し、すべての層にわたるコンテキストを収集し、完全な理由に基づく結論を導き出すべきです。 対応機能には、侵害されたAIワークロードの封じ込め、露出したAPIトークンの取り消し、影響を受けたエンドポイントの隔離が含まれ、何が自動で何が人間の承認を必要とするかを明確にガバナンスする必要があります。
組織に最適なAIセキュリティアプローチの選択
AIセキュリティはまだ若いカテゴリーであり、すべてのニーズを同じように満たすプラットフォームはありません。 正しい選択は、どのベンダーかによってはあまり左右されません "よろしく" また、組織のAI成熟度曲線の位置やAIの環境での表現に合致するアプローチについても詳しく知ります。
もしあなたが'AI導入の初期について、 最大のリスクは、シャドウAIや制御されていないデータがサードパーティのモデルに流れ込むことです。 まずは発見とデータセキュリティが必要です。 まずは、マネージドサービス、SaaSプラットフォーム、そしてエンジニアリングチームがセキュリティレビューなしで構築したカスタムデプロイをカバーできる完全なAIインベントリを構築できるプラットフォームから始めましょう。 可視性はガバナンスよりも優先されます。
もしあなたが'本番環境でのAI運用について、 リスクは層を越えた攻撃経路に移ります。 モデルエンドポイント、ツールアクセスを持つエージェント、機密性の高いコンテンツを持つデータストア、そして過剰な特権を持つアイデンティティは、それぞれ単独で問題なく見せることができます。 それらがつながることで、利用可能な経路を形成します。 これらの層を同時にリスク分析するプラットフォームが必要です。各層を個別にスキャンし、チームが手動で結果を関連付けるだけのプラットフォームではありません。
もしあなたのチームが現実世界で能力を持つAIエージェントを構築しているなら、 リスクプロファイルが再び変わります。 コードの実行、API呼び出し、データ読み取り、インフラの修正ができるエージェントは、従来のセキュリティツールが持っていた自律的な攻撃面を導入します'Tは扱うために設計されています。 プラットフォームはエージェントが実際に何をできるかを理解し、その機能を分類し、実行時の動作を監視して操作する必要があります。
もしあなたが'複数のAI展開モデルにまたがる再スケーリング (マネージドサービス、SaaS AI、カスタムビルドアプリケーション)では、それぞれに別々のツールを必要とせずに、これら3つすべてをカバーできるプラットフォームが必要です。 断片化されたツールは、5年前にクラウドセキュリティ統合を促した可視性のギャップを再現します。
もしあなたが'規制された業界において、 ガバナンスの整合性はすぐに重要です。 EU AI法 高リスク義務は2026年8月2日に施行されます。 その NIST AI RMF アメリカの足場を提供している。 ツールは、AIリスクの発見をコンプライアンス管理やOWASP Top 10 for LLMアプリケーションのようなフレームワークにマッピングし、監査人が受け入れる証拠を生成する必要があります。
これらすべてのシナリオにおいて、2つの選考基準が変わらない。
まず、ノイズ低減: ツールが各レイヤーごとに独立してアラートを生成しつも接続しなければ、従来のセキュリティを悩ませるアラート疲労の問題と同じ問題を生み出します。 孤立した発見ではなく、関連する攻撃経路を浮き彫りにするプラットフォームを探しましょう。
次に、積分の深さ: AIセキュリティ しない'サイロに住んでいる。 プラットフォームはCI/CDパイプライン、コンテナレジストリ、アイデンティティプロバイダー、既存のSIEM/SOARワークフローに接続しなければなりません。
Azure OpenAI Security Best Practices
Learn how to apply six proven security best practices, from securing API authentication to implementing AI-specific monitoring and logging.
主要なAIセキュリティ企業
AIサイバーセキュリティソフトウェア市場は競争が激しいものの、AIを活用してセキュリティを向上させ、本番環境でのAIシステムのセキュリティ確保という問題の両面に意味のある対応をしているプラットフォームはごくわずかです。 ここでは、先頭に立つAIセキュリティベンダーの内訳を示します。
Wiz
ウィズ AI-APP AIアプリケーションを3つの連結されたレイヤーでエンドツーエンドで保護します:AIの動作場所の可視化、レイヤー間の相互作用リスク分析、そしてアクティブな脅威に対するランタイム検出と対応です。 AIリスク システムがモデル、エージェント、ツール、インフラ、データ間で相互作用するときに現れます。 個々の信号は単独で予想されることがあります。 ウィズはそれらを接続し、合体して本物の攻撃経路になることを明らかにします。
焦点: コードから実行までのクロスレイヤーAIアプリケーション保護は、マネージドプラットフォーム(Bedrock、Azure AI、Vertex AI)、SaaS AI(OpenAI、Copilot Studio)、カスタムビルドアプリケーションをカバーしています
特徴と利点:
完全なAIインベントリ: すべての展開モデルにわたるAIシステムを自動発見します。 Wiz Workload Explainerは、AIを用いてカスタム実装を決定論的スキャンだけでは特定できない明確なコンポーネントに変換し、アーキテクチャに関わらずモデル、エージェント、ツール、データフローをマッピングします
クロスレイヤーリスク分析: インフラ、アクセス、モデル設定、データ感應性、アプリケーションの挙動を横断して信号を、単独で見れば無害に見える表面攻撃経路に結びつけます。 OWASP Top 10 for LLM Applicationsのようなフレームワークに結果をマッピング
ランタイム脅威検出: 3層にわたる同時に監視:アクティビティのモデル(入力、出力、プロンプト動作)、ワークロード実行(エージェントの活動、ツールの使用、システムコール)、クラウドのアクティビティ(アイデンティティの使用、API呼び出し、インフラ変更)
ウィズエージェントの行動への洞察: Red Agentは攻撃者のように推論することで複雑な悪用リスクを特定します。 グリーンエージェントは何を修理するか、誰が所有するかを決めます。 Blue Agentは脅威を調査し、実際の影響を検証します。 Wiz ワークフローは、エージェントが自律的に行動する時と人間が承認する時を定義します
サンプルを取って AIセキュリティ評価報告書 WizのAI-SPM能力をよりよく把握するために。
パロアルトネットワークスのプリズマクラウド
Prisma Cloudは、ファイアウォールテレメトリーやトラフィック検査を含むパロアルトのネットワークセキュリティの強みを活かし、クラウドセキュリティ能力を強化しています。 彼らの "精密AI" イニシアチブは、リアルタイムで攻撃をブロックするための高精度アラートに焦点を当てています。
焦点: ネットワーク+雲深度、AIの状況カバレッジ拡大
特徴と利点:
ネイティブのつながり: すでにパロアルトのように、ファイアウォールデータとクラウドの構えをつなぐ環境に適しています
資産発見: マルチクラウド環境にわたるAI資産発見に強力な機能を備えています
ランタイム保護: Twistlockの伝統によりコンテナランタイムセキュリティを備えており、AIモデルの基礎となる計算保護に最適な選択肢です
CrowdStrikeによるファルコンクラウドセキュリティ
CrowdStrikeの強みはエンドポイントセキュリティにあります。 AIセキュリティに関しては、CrowdStrikeはモデルを実行する計算層とアイデンティティ層の保護に注力し、エンドポイントセキュリティの深みをAIワークロードに持ち込みます。
焦点: SOC強化、統一EDR+クラウドテレメトリ
特徴と利点:
シャーロットAI: GenAIセキュリティアナリストを通じて検出の解釈や繰り返しのSOC作業の自動化を支援します
侵害防止: 横方向の移動を止めるのが得意で、攻撃者がジュピターノートを侵害し、ホストに近づこうとするとファルコンが迎撃します
可視性: オンプレミスのGPUクラスターとクラウドインスタンスをつなぐハイブリッド環境への強力な可視性を提供します
Microsoft Defender for Cloud
Azureエコシステム(Azure OpenAI、Azure ML)に大きく投資しているなら、Defenderがネイティブの選択肢です。
焦点: AzureネイティブのAI保護、アイデンティティ中心のコントロール
特徴と利点:
セキュリティ・コパイロット: OpenAIモデルを使用しています。Copilotはワークフローに深く組み込まれ、インシデントを要約しスクリプト修正を提案します
アイデンティティ第一: Microsoft Entra IDのIAM機能の支援を受け、AIリソースへのアクセスを効果的に管理します
脅威情報: マイクロソフトのグローバル脅威インテリジェンスを活用し、AIIPを標的とした国家関係者に対する検出情報を継続的に更新しています
センチネルワン
SentinelOneは速度と自律性に重点を置き、実行時にAIワークロードを迅速に制御します。 彼らの "パープルAI" 脅威ハンターにとって戦力増幅器として機能します。
焦点: 自律型封じ込め+紫色のAIハンティング
特徴と利点:
自然言語検索: 平易な英語を構造化されたクエリに変換し、邸宅全体の脅威を探す
自律応答: 疑わしい活動を終了し、侵害されたAIワークロードを隔離して横移動を防ぎ、インシデントの爆発範囲を制限します
行動検出: AI駆動の検出機能 "不明" シグネチャーではなく行動に頼る脅し
ダークトトレース
Darktraceはネットワークトラフィックと行動基準の観点からセキュリティにアプローチします。
焦点: 異常検出 & 自律型封じ込め
特徴と利点:
自己学習: 建築 "生活のパターン" AIサービスや逸脱を検出する場合(例えば、モデルが突然テラバイト単位のデータを送信するなど)
サイバーAIアナリスト: 自律的に異なる出来事をつなぎ合わせて、一貫したインシデントレポートを提示します
抗原: 異常な接続を自律的に遮断し、ハイジャックされたモデルやデータの流出試みを人間の介入なしに効果的に封じ込めます
Vectra AI
Vectra AIはネットワーク検出・応答(NDR)基盤からセキュリティに取り組み、行動AIを用いてハイブリッドおよびマルチクラウド環境にわたる攻撃者の活動を検知します。 彼らのアタックシグナルインテリジェンスは、ネットワーク、アイデンティティ、クラウド、SaaSの各層を横断してリアルタイムで行動を分析し、シグネチャベースのツールが見逃す侵害を明らかにします。
焦点: ハイブリッド攻撃面全体でAI駆動の行動検出を行い、横移動やアイデンティティベースの脅威に強みを持っています
特徴と利点:
攻撃信号情報: 攻撃者の活動をネットワークトラフィック、アイデンティティの挙動、クラウド制御平面の活動にまたがらせ、暗号化されたトラフィック内でも本当の脅威と無害な異常を区別する行動型AI
ハイブリッドカバレッジ: オンプレミスデータセンター、クラウドワークロード、SaaSアプリケーション、アイデンティティプロバイダー間で、環境ごとに別々のツールを必要とせずに統合検出を実現
自律トリアージ: AIエージェントはアラートの相関と優先順位付けを自動化し、分析者がレビューすべき調査結果の量を減らし、調査時間を数日から数分に短縮します。
Develop AI Applications Securely
Learn why CISOs at the fastest growing companies choose Wiz to secure their organization's AI infrastructure.
