フロンティアAIモデルとは、コード解析、データ分析、推論、タスク自動化にわたる複雑なタスクを自律的に実行できる、高度に発達した汎用AIシステムです。フロンティアAIモデルを基盤とするシステムは、業務プロセスを大幅に高速化できる一方で、セキュリティおよびガバナンス上の新たなリスク要因となる可能性もあります。
フロンティアAIにより、脆弱性の発見から悪用までの時間が短縮されている
攻撃者はフロンティアモデルを利用することで、外部に露出したシステムを発見し、隠れた脆弱性をすばやく見つけ出しています。攻撃者は、影響度の低い問題を組み合わせ、セキュリティチームが対処するよりも速くエクスプロイトを生成できてしまいます。セキュリティリーダーは、AIによって加速する攻撃がビジネスに影響を及ぼすインシデントへと発展する前に、露出を低減し、影響を封じ込め、防御を強化する必要があります。
AIによって加速する攻撃に対する、実践的な防御戦略
攻撃者がセキュリティギャップをより速く発見し、悪用できるようになると、予防だけに依存する防御では対応しきれません。セキュリティチームには、露出を低減し、プロービングや自動化を阻止して、脅威が拡散する前に封じ込める多層防御が必要です。
AI駆動型の攻撃が拡散する前に影響範囲を限定する
初期アクセスが起こり得ることを前提とし、その後に攻撃者が到達できる範囲を制限します。Akamai Guardicore Segmentationは、アプリケーション通信の把握、セグメンテーションポリシーの適用、ラテラルムーブメント（横方向の移動）の封じ込めを支援し、1件の侵害がビジネス全体に影響を及ぼすインシデントへと発展するのを防ぎます。
攻撃者に悪用される前に、外部にさらされたセキュリティギャップを特定し、解消する
フロンティアモデルは、外部に露出した脆弱性、アプリケーション、API、不十分な制御の発見を加速させる可能性があります。Akamaiは、外部からアクセス可能な資産、API関連のリスク、ポスチャギャップなどのアタックサーフェスの特定と縮小を支援します。それにより、セキュリティチームは特に影響の大きい問題を優先的に特定し、修正できるようになります。
AI駆動型のプロービング、ボット、自動化された不正利用を阻止する
AIを利用した攻撃は、多くの場合、スクリプト、スキャナー、ヘッドレスブラウザ、ボット、エージェント駆動型トラフィックといった形で発生します。Akamaiは、不審な自動化を検知し、意図とふるまいを評価して、保護対策を実施することで、偵察活動が悪用へと発展する前に対処できるよう支援します。
修復が完了するまでアプリケーションとAPIを保護する
AIが脆弱性を発見し、検証するスピードに、セキュリティチームのパッチ適用が常に間に合うとは限りません。Akamaiは、適応型保護、仮想パッチ、APIセキュリティの検出結果、アクティブテスト、エッジでの防御策の適用を通じて、チームが根本原因の調査と修復を進める間も、攻撃対象領域を縮小できるよう支援します。
フロンティアAIに起因するセキュリティリスクに対応するAkamaiソリューションを確認する
フロンティアモデル自体が脅威であるわけではありません。攻撃者がフロンティアモデルを利用して、探索、プロービング、自動化、悪用を加速させることが、リスクです。Akamaiは、組織が攻撃対象領域を縮小し、アプリケーションとAPIを保護し、自動化された不正利用を阻止して、防御を突破した脅威を封じ込められるよう支援します。
よくある質問（FAQ）
よくある質問（FAQ）
いいえ。モデルそのものが脅威であるわけではありません。攻撃者がフロンティアモデルを利用して、脆弱性の探索、偵察活動、エクスプロイトの開発、高度な攻撃の自動化を加速させる可能性があることがリスクなのです。セキュリティチームにとって実務上の懸念は、探索から悪用までの時間が短縮されることです。
AI駆動型の攻撃は、従来の手法を用いる人間の攻撃者よりも速いペースで実行され、より迅速に適応し、より多くの経路をテストできます。これにより、攻撃者は、外部に露出したシステムの探索、APIのプロービング、影響度の低い弱点の組み合わせ、エクスプロイトの試行をマシンスピードで実行できるようになります。
特定のフロンティアモデルを直接ブロックできると主張すべきセキュリティプロバイダーはありません。こうしたモデルは通常、推論を担うレイヤーとして機能します。組織側で検知されるトラフィックは、一般的にスクリプト、スキャナー、ツール、ヘッドレスブラウザ、ボット、エージェントから発生します。Akamaiは、こうしたツールが生み出すふるまいの検知と緩和を支援します。
Akamaiは、組織が攻撃対象領域を縮小し、アプリケーションとAPIを保護し、自動化された不正利用を阻止して、防御を突破した脅威を封じ込められるよう支援します。これには、エッジ保護と仮想パッチ、APIの探索とテスト、ボットとエージェントの制御、AIアプリケーションのガードレール、DDoS防御、ラテラルムーブメントを制限するマイクロセグメンテーションが含まれます。
まず、外部にさらされたセキュリティギャップは、これまでより速く発見されるものと想定する必要があります。外部に露出したアタックサーフェスを特定し、到達可能で悪用され得るリスクに優先的に対処し、アプリケーションとAPIの保護を強化するとともに、不審な自動化や偵察活動を阻止し、侵害が歯止めなく拡散しないようセグメンテーションを実装します。
リソース
フロンティアAI駆動型のリスクに対する防御の準備
フロンティアモデルは、チームが対応する前に、探索、プロービング、悪用を加速させる可能性があります。以下の方法について、ぜひAkamaiにご相談ください。
- 外部に露出したアプリケーション、API、攻撃経路を特定する
- ラテラルムーブメントを封じ込め、影響範囲を縮小する
- ボット、エージェント、自動化された偵察活動を阻止する
- 修復対応が進行している間も、アプリケーションとAPIを保護する
- AIによって加速する脅威に対する多層防御を強化する