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顧客体験、詐欺の検知、さらには日常業務に AI を取り入れることによって、組織は AI 採用の競い合いをしていますが、クリティカルな基盤であるすべての AI インタラクションを陰で駆動する DNS インフラを見落としています。
大規模な言語モデルに対するすべての API コール、機械学習アルゴリズムにフィードするすべてのデータパイプライン、AI を活用したアプリケーションにサービスするすべてのエッジの導入は、DNS が機能することに依存しています。
AI アーキテクチャが、複数のクラウドをスキャンすることによって複雑さを増し、リアルタイムのデータフローが必須になるにつれ、DNS は「インターネットの電話帳」から基本的な AI ユースケースを支える、ビジネスに不可欠なインフラへと静かに変革してきました。にもかかわらず、ほとんどの組織は、AI システムの回復力や事業戦略の実施に、DNS の健全性が直接どのように影響するか、気づいていません。
AI 環境で DNS の健全性を気に留めない結果は壊滅的で、顧客が向かい合っている AI アプリケーションが機能不全に陥り、機密性の高いモデルデータが露呈するセキュリティの決壊、ブランドの評価を傷付け、戦略的な意思決定を蝕むコンプライアンスの破綻を招きます。
この現実を認識し、DNS のセキュリティを AI 戦略の中核要素として扱う組織には優位な競争力が維持されます。一方、そうでない組織は Akamai DNS Posture Management によって回避できたであろう予防可能な障害に苦闘するのです。
DNS：AI 運用の見えないバックボーン
現在 AI ワークロードの範囲は、クラウド環境の複雑なエコシステム、サードパーティ API、また分散 AI モデルに広がっています。これは厄介であり、また常に変化しています。DNS 管理の従来のアプローチは、この現実に対応するように構築されていません。
課題
1 つの AI チャットボットがユーザークエリーを処理するときに、何が起きているのか考えてみましょう。数十の外部ドメイン間で DNS ルックアップがミリ秒以内にトリガーされ、言語モデルにアクセスし、データソースへの接続が最適化され、ナレッジベースで認証されて、解析プラットフォームと統合されます。
これらのインタラクションによって、DNS アクティビティの短時間のバーストが生成されますが、これはほとんどのモニターシステムが追跡できない速さで発生し消滅します。かつて比較的静的なディレクトリーサービスであったものが、高速で、ビジネスクリティカルなシステムになり、新しいサービスがオンラインで生まれ、モデルのエンドポイントは変化し、ワークフローがクラウド領域間を移行するにつれて、設定は常にシフトしています。
結果
その結果 DNS 管理は、かってないほど断片化が進み、複雑さが増しています。AI スピードで動くインフラレイヤーでは、設定ミスや障害が AI パイプライン全体に即時に降りかかるため、その可視性と管理に関わるセキュリティチームの苦闘は続いています。
DNS レコードの設定ミス：隠れた AI 攻撃ベクトル
AI インフラは、AI 運用の原動力となるモデル・サービス・エンドポイント、トレーニングデータのリポジトリー、および管理インターフェースなど、DNS 経由で公開されアクセスできる内部サービスに大きく依存しています。問題は、AI の開発速度が速く、忘れられた DNS レコードの追跡が間に合わず、セキュリティの深刻な脆弱性が生まれることです。
モデルのテストで浮かび上がるものの、適正に廃止されることのない一時的な開発エンドポイント、また機械学習 API で期限切れの認定資格が、未だに解決に向けて取り組み中であることを考えてみましょう。それぞれは、AI システムを危険に晒そうとするアタッカーの侵入口を表しています。
これらの設定ミスは、理論的なリスクを生むだけでなく、AI 運用を破壊する可能性のある特定の攻撃ベクトルを可能にします。この攻撃ベクトルには以下があります。
モデルエンドポイントのハイジャック：忘れられた DNS や設定ミスによって、攻撃者は API コールを正当な AI サービスから悪性サーバーにリダイレクトし、機密性の高いクエリーを盗み、モデル応答を損壊させることができるようになります。
DNS リダイレクションによるデータポイズニング：攻撃者は、DNS の設定ミスを利用してトレーニングフローをリダイレクトし、 汚染されたデータセットを機械学習パイプラインにフィードし、モデルの精度を時間と共に低下させます。
内部開発サーバーの露呈：開発環境をポイントする Stale DNS レコードが、攻撃者に一般のアクセスを許さない外部モデル、機密性の高いトレーニングデータおよび管理コントロールへのアクセスを与えます。
AI 環境での期限切れ認定資格：AI サービスエンドポイントでの期限切れ SSL 認定資格はサービスの崩壊とセキュリティの脆弱性の両方を生み、機密性の高いモデルコミュニケーションが露呈する可能性が生まれます。
AI 環境でのダングリング CNAME：廃棄 AI リソースをポイントする DNS レコードは、サブドメイン乗っ取り攻撃の主要ターゲットになり、これによって、攻撃者は正当な AI サービスになりすますことができます。
AI インフラが相互に接続されていることによって、一つの DNS の設定ミスが複数のシステムに降りかかり、小さな見落としに見えたものが大きなインシデントになり得ます。
AI を活用した攻撃が既に始まっている
AI で日常が便利になることは誰もが知るところですが、これには悪い面もあります。サイバー犯罪者はその同じ AI ツールを使用して、ネットワークインフラへの攻撃を激化させるのです。
数週間に及んでいたハッカーの手動作業は、脆弱なサブドメインや DNS の設定ミスを自動的に探索する AI 活用ツールによってマシンが数分で完了するようになっています。これを、ネットワークへの経路探索が停止することのない、疲れを知らないデジタルアシスタントとして考えてみましょう。
これらの AI で強化された攻撃は、人間の攻撃者が見逃す可能性のあるパターンや弱みを明らかにできることから、特に危険です。
新たな現実
現在の攻撃者は速さだけでなく、スマートさも増しています。組織がそのサブドメインに命名する方法、またどこがもっとも脆弱な場所かを、機械学習を使用して学習しています。
幸い、適切な DNS 健全性プラクティスを取り入れた組織は、安全性の増したアタックサーフェスを作り、AI を活用して足がかりを検知する偵察を難しいものにします。
この新しい現実の中で、Akamai DNS Posture Management はヒューマンエラーを防ぐだけでなく、眠ることも停まることもなく次の DNS の脆弱性を探し求める AI の一歩先を行きます。
AI 時代の DNS の複雑性管理
これらの課題に対する解決策は、複雑性を増すものでなく、既に存在している DNS のカオスに透明性をもたらすものです。Akamai DNS Posture Management は、特に現在の AI を活用したインフラ用に設計された機能によって、組織が DNS 基盤のセキュリティを確保する方法を変革します。
主要 DNS プロバイダー全般にわたる統一された可視性：Akamai Edge DNS またはインフラ全体に点在しているサービスのどのような組み合わせを使用しても、一つの包括的なビューを獲得します
リアルタイムの脅威の検知：セキュリティインシデントになる前に、AI システムの露呈をもたらす設定ミスを自動的に検知し、忘れられた開発プロジェクトの古いレコードを特定し、期限切れや弱い認定資格にフラグを付加します
Certificate Posture Management：AI インフラ全体でデジタル証明書を継続的に監視し、AI サービスとアプリケーション間の安全なコミュニケーションを危険に晒す可能性のある脆弱なキー、非推奨のアルゴリズム、不正な発行を検知します
ポスト量子暗号への対応：量子コンピューティングの脅威が高まる中で、機械学習の運用が安全であり続けることを保証することによって、どのインフラ資産が量子耐性があるかを評価し、新たな暗号化規格に備えます
コンプライアンスとガバナンスの自動化：DNS セキュリティをゼロトラスト・アーキテクチャ、コンプライアンス要件、AI ガバナンスポリシーと一致させるレポートとアラートを生成します
エージェントのない迅速な展開：大幅なインフラ変更や複雑なインストールなしで、既存のセキュリティスタックにシームレスに統合します
DNS Posture Management は単なるもう一つのセキュリティツールではありません。AI 対応の基本的な可視性をもたらし、AI が活用される未来において、他のすべてのセキュリティ投資をさらに効果的にするものです。DNS セキュリティをサイロ内で管理するのでなく、AI システムが依存するインフラの保護に必要な包括的な監視が行われます。
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