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AI Securityとは?

最終更新日: 2025年11月23日

AI セキュリティとは、人工知能システムの整合性機密性可用性を狙った脅威からシステムを保護することを指します。AI がデジタル インフラストラクチャにさらに統合されるにつれて、AI サイバー セキュリティは、AI を活用したテクノロジーとシステムの両方を悪用や攻撃から守ることに重点を置いた重要な分野として浮上しました。
  • AIセキュリティには、AIモデルのセキュリティ保護と、より広範なサイバー防御を強化するためのAIの両方が含まれます。
  • 大規模な言語モデルの保護から高度なフィッシング キャンペーンの検出まで、AI サイバー セキュリティは現代の防御戦略において 2 つの役割を果たします。
  • 脅威が進化するにつれて、AI のセキュリティ保護はもはやオプションではなくなりました。
  • これは、回復力のあるデジタル エコシステムを構築するための基礎となります。

AIセキュリティはどのように機能しますか? リンク リンク

  • AI セキュリティは、マシンラーニングディープラーニングパターン認識に依存しています。
  • 脅威を迅速かつ正確に発見、分析、対応するのに役立ちます。
  • AI セキュリティ システムは、通常の動作と悪意のある動作の両方を含む大規模なデータセットでトレーニングされます。
  • リアルタイムで異常を識別し、防止します
  • 対応を自動化し、将来の脅威を予測します。

AIシステムの監視と適応性

  • AI を活用したツールは進化する脅威にも適応できるため、ゼロデイ攻撃や高度な持続的脅威 (APT) に対しても効果的です。
  • しかし、複雑な点は、自律性と監視の間のバランスにあります。
  • AI システムは定期的なチェックと更新が必要です。
  • これにより、モデルを混乱させる可能性のある盲点、バイアス、敵対的攻撃などのトリックを防ぐことができます。

データの完全性と透明性

  • トレーニング データは、安全で、偏りがなく、検証可能な状態を維持する必要があります。
  • トレーニング データが改ざんされると、システム全体に損害を与える可能性があります。
  • 透明性と説明可能性は、ユーザーの信頼と倫理的なコンプライアンスを維持するのに役立ちます。
  • 強力なデータ ガバナンスにより、AI モデルの安全性、正確性、信頼性が維持されます。

AI モデルをトレーニングするためのデータ 安全で信頼できるものでなければなりません。 トレーニング データが改ざんされると、システム全体に損害を与える可能性があります。AI がサイバーセキュリティにおいてさらに重要視されるにつれて、AI モデルの透明性と説明可能性を確保することが重要です。 これにより、複雑なデジタル環境でも信頼を維持し、運用を安全に保つことができます。

 

サイバーセキュリティにおけるAIは、マシンラーニング、ディープラーニング、パターン認識を実現します。 脅威を迅速かつ正確に発見、分析、対応するのに役立ちます。

AI セキュリティが重要な理由 リンク リンク

依存度の高まりとリスクの増大

  • 人工知能が重要なシステムに組み込まれるようになるにつれて、誤用、操作、攻撃に関連するリスクが指数関数的に増大するため、AI セキュリティは不可欠です。
  • AIは多くの分野で重要です。 金融、医療、防衛、インフラストラクチャの分野における意思決定と自動化に役立ちます。
  • 強力な AI データ セキュリティがなければ、これらのシステムは危険にさらされる可能性があります。
  • データ汚染、敵対的攻撃、またはモデルの反転により、深刻な問題が発生する場合があります。

データ、モデル、信頼の保護

  • 強力な AI データ セキュリティにより予測が保証され、自動化されたアクションは信頼性が高く安全なままになります。
  • AI セキュリティが不十分だと、システム侵害、結果の破損、個人データへの不正アクセスが発生する可能性があります。
人工知能が重要なシステムに組み込まれるようになるにつれて、誤用、操作、攻撃に関連するリスクが指数関数的に増大するため、AI セキュリティは不可欠です。

AIセキュリティの利点は何ですか? リンク リンク

AIセキュリティの利点を示す図

適応学習

  • サイバー セキュリティにおける AI の利点は膨大で、組織がサイバー脅威を検出し、対応し、防止する方法に変革をもたらします。
  • AI は膨大な量のデータを高速で処理し、人間のアナリストよりもはるかに効率的に疑わしい活動や潜在的な侵害を特定できます。
  • このスピードと規模により、AI はリアルタイムでパターンを見つけ出し、被害が発生する前に攻撃を防ぐことができます。

リアルタイムの脅威検出

  • AI 主導のシステムは、新たな脅威から学習します。 新しい攻撃方法を管理するように適応し、常に変化する脅威の状況に効果的になります。
  • AI を活用した自動化により、セキュリティ チームの負担も軽減され、ログ分析やルールベースの監視などの反復的なタスクではなく、戦略的な意思決定に集中できるようになります。

回復力を高める

  • AI セキュリティ システムは、防御力と回復力の両方を強化することでサイバー セキュリティを向上させます。
  • これらのシステムは、異常を検出し、最小限の遅延でインシデントに対応し、攻撃シナリオをシミュレートしてシステムの脆弱性をテストすることもできます。
  • また、詐欺検出個人情報保護侵入防止においても重要な役割を果たします。

パーソナライズされた防御システム

  • AI セキュリティ システムは独自のインフラストラクチャに合わせてカスタマイズでき、特定の環境から学習して、より正確な脅威検出と誤検知の低減を実現します。
  • サイバー セキュリティにおける AI の利点は、ますます複雑化するデジタル世界において、よりスマートで高速、かつ適応性の高い保護を提供できる点にあります。

 

サイバーセキュリティにおける AI の利点は膨大であり、組織がサイバー脅威を検出、対応、防止する方法を変革します。AI は膨大な量のデータを高速で処理し、人間のアナリストよりもはるかに効率的に不審なアクティビティや潜在的な侵害を特定できます。

AIセキュリティツールとその使い方 リンク リンク

AIツールの重点領域

  • AI を活用したソリューションは、企業のさまざまな部分の保護に特化しています。
  • ネットワーク セキュリティ: 侵入検知システム (IDS) や侵入防止システム (IPS) などのツールは、ネットワーク トラフィックをリアルタイムで監視します。
    • ML アルゴリズムを活用して異常を特定し、脅威が拡大する前に阻止します。
  • ユーザーとエンドポイントの保護: 行動分析ツールは、通常のユーザーとシステム アクティビティのベースラインを確立します。
    • 侵害されたアカウントや脅威を明らかにする可能性のある逸脱にフラグを付けます。
    • その他のソリューションは、ファイルの特性分析によるエンドポイント保護やマルウェア検出に特化しています。
      一部のツールは、生体認証分析による本人確認に重点を置いています。

AI セキュリティ ツールは、異常や疑わしいパターンを見つけるためにマシンラーニングを行い、組織が従来のルールベースのシステムが見落とす可能性のある脅威を特定するのに役立ちます。 自動化された脅威ハンティングおよびマルウェア分析プラットフォームは、既知および未知の脅威を積極的に検索し、行動分析ツールは一般的なアクティビティのベースラインを設定します。他のソリューションは、生体認証ベースの本人確認とエンドポイント保護を利用することでセキュリティを向上させます。

AIツールの主な違い

  • 違いとしては、ネットワーク、エンドポイント、ユーザーの行動、クラウド インフラストラクチャのどれに重点を置くかなどがあります。
  • ソリューションは、自動化、既存のセキュリティ スタックとの統合、スケーラビリティの点でも異なります。
  • 適切なソフトウェアの選択は、組織の規模、コンプライアンスのニーズ、および特定の脅威の状況によって異なります。

 

AI セキュリティリスクとは何ですか?脅威と脆弱性 リンク リンク

AI がサイバー防御戦略にさらに統合されるにつれて、 新しい脆弱性。 以下は、組織が注意深く監視する必要がある最も差し迫った AI セキュリティ リスクと AI セキュリティの脅威です。

AIモデルを標的とした攻撃

  • 敵対的攻撃入力を操作して、AIモデルが誤った予測や分類を行うようにします。
  • データ ポイズニングでは、トレーニング データを改ざんして AI モデルの動作を破壊し、その精度と信頼性を損ないます。
  • モデル反転により、攻撃者はモデル出力から機密性の高いトレーニングデータを推測し、制限された情報を明らかにすることができます。
  • モデルの盗難または抽出は、 AI モデルの不正な複製であり、知的財産の損失につながります。
  • バイアスの悪用は、攻撃者が結果を操作したり、セキュリティフィルターを回避したりするために使用されます。
  • 自動化に過度に依存すると、チームが脅威を見逃し、システムの脆弱性が増す可能性があります。
  • 合成コンテンツ生成により、Generative AI はフィッシングやディープフェイクを介したソーシャルエンジニアリング攻撃を増幅できます。
  • 説明可能性が欠如していると、インシデント対応が遅れ、侵害時のセキュリティ リスクの根本原因が不明瞭になる可能性があります。

 

AI セキュリティ リスクには、モデル入力を操作する敵対的攻撃、トレーニング データを破損させるデータ ポイズニング、知的財産の損失につながるモデル盗難などがあります。新しい脅威は、バイアスの悪用、合成コンテンツの生成、自動化への過度の依存によって生じる脆弱性からも生じます。

エージェントAIとは何ですか?AIセキュリティにとってなぜ重要なのか リンク リンク

エージェントAIとは何ですか?

  • 人間の直接的な介入なしに意思決定を行い、目標を追求し、行動を起こすことができる人工知能システムを指します。
  • 独立性、適応性、動的な環境で活動する能力を重視します。

エージェントAIは従来のAIとどう違うのか

事前にプログラムされた指示に従う従来の AI とは異なり、エージェント AI は次の機能によって定義されます。

  • 目標設定:自分自身の目標を設定できる
  • 適応性: リアルタイムのフィードバックに基づいて行動を調整する
  • 行動を起こす:目標を達成するためのステップを開始し、実行する

例: 「エージェント AI システムは、ネットワーク上の脅威を監視し、疑わしいアクティビティに関する仮説を立て、人間の承認を待たずにデバイスの隔離やトラフィックのルート変更などの先制的なアクションを実行できます。」

サイバーセキュリティにおけるエージェントAI:機会と課題

AI セキュリティの観点から見ると、AI は大きなメリットと深刻な懸念の両方をもたらす可能性があります。

機会:

  • 運用効率: プロセスの改善によりコストを削減
  • スケーラビリティ: 人間の介入を必要とせずに、大規模なワークロードと複雑なタスクを処理できます。

課題:

  • 連鎖反応: 1つのタスクの失敗は他のエージェントにも影響する可能性がある
  • データリスク: エージェントシステムは、規制に違反する可能性のある方法で機密情報を自動的に収集し、アクセスします。
  • 目標変更のリスク: システムには、主な目標から逸脱するのを防ぐメカニズムがありません。

エージェントAIの基本

  • 透明性、ガバナンス、倫理的境界の確保
  • サイバーセキュリティ専門家は、エージェントの行動を監視する安全策を優先すべきである。
  • 組織のセキュリティポリシーとの整合性

 

エージェント AI とは、人間の直接の介入なしに意思決定を行い、目標を追求し、行動を起こすことができる人工知能システムを指します。エージェント AI の定義は、独立性、適応性、動的な環境で動作する能力を強調しています。

NetskopeのAIセキュリティへのアプローチは何ですか? リンク リンク

Skope AIとは何ですか?

Netskope の SkopeAI プラットフォームは、クラウド、ネットワーク、エンドポイント環境全体でデータ保護と脅威防御を組み合わせた、深く統合された AI ネイティブ アプローチを提供することで際立っています。

NetskopeのAIセキュリティ機能とソリューション

DLP - 情報漏洩対策

SkopeAI 、構造化データと非構造化データの両方を即座に識別し、その「独自の分類子をトレーニングする」機能を使用してオンザフライで適応する ML ベースのクラウド データ損失防止システムを備えており、企業が AI データを大規模に保護できるようにします。

データ保護と脅威防御

新しい脅威の出現に合わせて進化するディープラーニングを使用して、ポリモーフィックなマルウェア、ゼロデイエクスプロイト、フィッシングドメイン、その他の悪意のあるコンテンツを迅速に発見します。

GenAIのガバナンスとコントロール

Netskopeコンテキスト データ保護、インライン ポリシー適用、アップロード/ダウンロードの動的な制御により、企業での ChatGPT や同様のツールの使用を保護し、AI 環境のセキュリティ保護における主要な懸念事項に対処します。

統合されたSASE機能

このソリューションには、AI 以外にも、UEBA、SD-WAN 最適化、クラウドネイティブ CASB、安全な ZTNA など、AI インテリジェンスが組み込まれています。

Netskopeの特長

統合された AI ファースト アーキテクチャ:

従来のプラットフォームに AI を組み込む競合他社とは異なり、Netskope は AI と ML をデータ、脅威、ネットワーク、アクセスのあらゆる層に深く組み込んで、統合された可視性と自動化された保護を提供します。

柔軟な ML カスタマイズ性:

独自のデータ分類器をトレーニングすることで、組織は一般的なツールが提供する以上の機密資産を独自に定義し、保護できるようになります。

生成AIガバナンス:

これは、企業環境で生成モデルの 用 を保護するためのコントロールを特に組み込んだ最初の製品の 1 つです。

市場をリードする SASE 機能:

ガートナーのレポートで一貫してトップの評価を得ている Netskope は、クラウド アプリの制御、データ保護、統合セキュリティ配信において競合他社を凌駕しています。

Netskope は、完全で安全な AI 機能を提供することで際立っています。これらはリアルタイムAIとマシンラーニングに基づいています。 これらは、今日の生成 AI 主導のビジネス向けに設計されたクラウドネイティブ セキュリティ システムの一部です。

 

AIセキュリティに関するよくある質問 リンク リンク

AIエージェントとは何ですか?

AI エージェントは、環境を認識し、特定の目標を達成するために行動を起こすシステムです。動的 AI エージェントは、変化する状況にリアルタイムで適応して対応できます。

生成 AI はセキュリティにどのような影響を与えましたか?

生成 AI は導入しました 新しい ディープフェイクの作成、自動フィッシング攻撃、悪意のあるコードや誤った情報の生成における悪用の可能性など、セキュリティ上の課題。

AIはサイバーセキュリティにおいてどのように活用できるのか?

AI は、サイバーセキュリティにおいて脅威を検出し、インシデント対応を自動化し、ユーザーの行動を分析し、データを大規模に特定することで保護を強化します。