ZscalerとOpenAI:フロンティアAIを活用したセキュリティを組織に導入

セキュリティ業界は、これまでにないスピードでAIへの対応を進めており、Zscalerはその取り組みをリードしてきました。しかし、この課題の性質は進化し続けています。攻撃者はAIを悪用して複雑な環境を推論し、従来のツールでは見つけられない侵入経路を探し出しています。これに対応するには、より高速な検知や、より広範な適用範囲だけでは不十分です。セキュリティも同じように推論できる必要があります。つまり、何かがおかしいと警告するだけでなく、組織がどのように侵害される可能性があるのかを理解する必要があります。

だからこそ、OpenAIとのパートナーシップが重要なのです。OpenAIのDaybreak Defense Networkを通じて、ZscalerはOpenAIのGPTサイバー モデルを活用した2つの新しい機能を構築しました。本日は、AIファーストの世界において、組織におけるセキュリティで何が可能になるのか、そしてどのような姿であるべきなのかを紹介させてください。

この2つの機能は、9月3日に開催されたOpenAI Intelligence at Work: Cyberで紹介しました。詳細については、以下をご覧ください。

イノベーションの紹介1: Endpoint AI Security—攻撃チェーン分析

AIエージェント、AIアシスタント、AIコーディングIDEは、今や開発者の標準的なワークフローの一部となっています。これらは強力です。同時に、新たに生まれた、そしてその全容がほとんど把握されていない攻撃対象領域でもあります。しかも、その範囲は現在、ローカルとWebのMCPサーバー、ローカルで実行されるモデル、さらにはブラウザー内で直接実行されるAIにまで広がっています。OpenAIのGPTサイバー モデルを活用した新しいEndpoint AI Securityの攻撃チェーン分析機能により、組織はデバイスのリスクをこれまでとは異なる方法で把握できるようになります。単純な設定ミスやCVEの一覧を提示するのではなく、AIエージェント、コーディング アシスタント、IDEやブラウザーの拡張機能、インストール済みソフトウェア、パッケージ、システム構成など、エンドポイントの状態全体を読み取り、それらすべてを分析し、現実的な攻撃チェーンを構築します。

それは実際には何を意味するのでしょうか。単に「脆弱な拡張機能があります」と伝えるのではありません。最初のルアーから、このユーザーのアカウントでのコード実行、認証情報やソース コードの窃取、永続化、再侵入に至るまでの経路を示し、最初にどこを塞ぐべきかを提示します。

調査結果には証拠が紐付けられており、各ステップについてホスト上で確認済みなのか、状態から推論されたものなのか、または検証が必要なものとしてフラグが付けられているのかが明示されます。その結果、セキュリティ部門は優先順位付けされた修復ロードマップを得られます。これは、セキュリティ部門にとって他にはない視点、つまり、自社のデバイスを攻撃者が取り得る経路に近い形で捉えた防御側からの視点を提供します。

この機能は、単独のエンドポイント エージェントとして実行できるほか、7,000万台を超えるデバイスで稼働している現在のZscalerクライアントにモジュールとして組み込んで実行することもできます。すべての操作は完全に制御され、ポリシーの範囲内で実行されます。分析のために送信されるエンドポイントのコンテキストは、Zscalerがポリシーに基づいて制御します。つまり、これまで大規模に実施することが非常に困難であったことを実現します。潜在的な攻撃経路を許可された範囲内で分析することでセキュリティ部門調査する必要をなくします。

イノベーションの紹介2: Zscaler AI Access Graphにおけるアイデンティティー リスク分析

セキュリティ部門が手作業で追跡できる速度を上回って拡大している、もう1つの主要な攻撃対象領域が、アイデンティティー、特に人間以外のアイデンティティーです。サービス アカウント、AIコパイロット、エージェント型ワークロードは、今や多くの組織環境で人間のユーザーを上回る数に達しています。これらの権限はクラウド、SaaS、オンプレミス システムに広がっており、人間の担当部門が高速で分析することは不可能です。

2つ目の統合では、OpenAIのGPTサイバーモデルをAI Access Graphに直接組み込み、組織規模でアイデンティティー権限のリスク分析を実行できるようにしました。

AI Access Graphはすでに組織全体のアイデンティティー(人間、サービス アカウント、AIエージェント)と、環境内のデータ オブジェクト、およびAzure、AWS、OCI、GCP全体でそれらのアイデンティティーが到達できるモデル エンドポイントとの関係をマッピングしています。OpenAIのGPTサイバー モデルが加えるのは、推論レイヤーです。GPTサイバー モデルはこのグラフ上の経路を追跡し、過剰な権限によるアクセス、危険な権限の組み合わせ、過剰に継承されたアクセス範囲など、リスクの高い組み合わせを特定します。そして、一般的な重大度スコアではなく、実際に到達可能な対象に対するビジネスへの影響、影響範囲、機密性、完全性、可用性に基づいてリスクの優先順位を付けます。

重要なのは、このグラフがエージェントやボットの動作と人間の動作を区別することです。この区別は、エージェント型のアイデンティティー ガバナンスにおいて重要です。存在するアクセス権だけでなく、誰がまたは何がその権限を使用しているのか、そしてその動作がその役割や同等のユーザーに対して想定されるベースラインと一致しているのかを把握する必要があります。

修復については、意図的にモデルの推論から切り離しています。すべての修復措置は、人間による承認ワークフローを通じて実行されます。モデルはリスクを明らかにし、その内容を説明します。そして、人間が何をするかを判断します。これが適切な設計です。

OpenAIとのパートナーシップにとっての意味

これら2つの機能には、システムがどのように侵害されるのかを推論できるモデルが必要でした。抽象的にではなく具体的にお客様の環境に固有のコンテキストに基づいて推論できるモデルです。標準的なモデルでは、このタスクに十分対応できませんでした。OpenAIのGPTサイバー モデルは、この種のセキュリティに関する推論に特化して構築されており、これこそが、今回の2つのイノベーションを可能にする基盤です。

OpenAIとのパートナーシップは、組織が実際に必要とするAIセキュリティ インフラを構築することを目的としています。深く具体的で証拠に基づき、重大なアクションが実行される前に人間によるレビューを実行します。それが、9月3日に紹介したものです。

この分野における変化のスピードは、衰えることはありません。私たちも、歩みを止めません。