企業ネットワークとセキュリティの分野では、攻撃者がAIを活用してマシンスピードで自動攻撃を拡大し、エクスプロイトを巧妙化させています。防御側も同様に進化する必要があります。シスコは、自社の膨大なネットワークテレメトリデータとOpenAIの最先端AI推論能力を組み合わせ、より適応性の高い防御体制を構築しています。この協力の核心は、OpenAIの企業データプライバシーに対する厳格な姿勢—ゼロデータ保持、明確な顧客データ境界、検証可能な分離—にあります。これによりシスコは、顧客の優先事項や機密テレメトリを損なうことなく、最先端のインテリジェンスをミッションクリティカルなシステムに展開できます。
シスコのプレジデント兼チーフプロダクトオフィサーであるジートゥ・パテル氏は、防御の起点は脅威が移動するネットワークそのものだと指摘します。同氏は、単一のセキュリティ境界からマイクロサービス、コンテナ、クラスタ全体に分散した制御への移行を説明しています。「各マイクロサービス、各Kubernetesコンテナ、各Kubernetesクラスタの前にミニセキュリティスタックを配置し、セキュリティをネットワークファブリックに融合できます」と述べています。アプリケーションレベルの制御により、通信を各サービスが必要とする接続に限定し、攻撃者が横展開する経路を減らすことができます。セキュリティチームは影響を受けたシステムをより選択的に隔離し、影響を受けていないサービスを稼働させながら調査と対応を進められます。
ネットワークインテリジェンスとOpenAIモデルを組み合わせることで、シスコはマシンスケールでシグナルを相関させることができます。パテル氏は「2つのシグナルは単独では無害に見えても、組み合わせると意味のあるパターンが明らかになることがあります。ネットワークインテリジェンスにより、ネットワーク全体のデータを相関させ、安全な運用に役立つ洞察を導き出せます」と説明します。同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速さと組織がパッチを適用するまでの時間のギャップを挙げます。AIはこのギャップを縮める手段として期待されており、防御側がより多くの脅威を調査し、迅速に対応する能力を提供します。「AIは攻撃者に速度と規模を与えます。防御にAIを使うことは安全を維持するための前提条件です」とパテル氏は強調します。
同氏はDaybreakやGPT-6 Astraなどの取り組みが、シスコと顧客双方のセキュリティ態勢を強化する進歩だと述べています。「脆弱性をより効率的に発見・修正し、調査、対応、修復に必要な時間を短縮できます」とパテル氏は言います。「DaybreakとGPT-6 Astraは、当社のセキュリティ態勢だけでなく、顧客のセキュリティ態勢にも段階的な改善をもたらしました」。導入経路についてパテル氏は、これらの機能がチームの既存のスキャンワークフローに組み込めるため、働き方を根本的に変える必要はないと考えています。
AIエージェントがより自律的になるにつれ、セキュリティチームは悪意のある干渉と、エージェントが意図しない方法で正当な目標を追求する行為を区別する必要があります。パテル氏は、これにはセキュリティテレメトリと可観測性データを併用し、脅威とエージェントの行動の両方を評価できるようにする必要があると述べています。同氏は3つの優先事項を挙げます。エージェントを悪意ある攻撃から保護すること、意図しない行動を検出して阻止すること、ほぼリアルタイムで運用することです。これらの優先事項が、エージェントの行動に応じて適応するポリシーと制御への移行を導いています。Daybreak Defense Networkを通じて、シスコとOpenAIはセキュリティチームが露出をより迅速にトリアージし、Cisco Cloud Controlで適切な制御を実施できるよう支援する方法を模索しています。パテル氏にとって、これは防御側に優位性を取り戻す助けとなります。「OpenAIは、マシンスピードと規模で運用できるようにすることで、優位性を防御側に移しています」。