Zscaler AI:組織のサイバーセキュリティを変革
AIを通じたデータ流出、AIシステムに対する攻撃、AIを悪用したサイバー攻撃を阻止し、組織のAI導入における安全を確保します。
包括的なAI保護
パブリックAIアプリおよびプライベートAIアプリを完全に可視化、制御します。コンテキストに基づくポリシーを定義し、アクセスできるユーザーや使用方法を管理するとともに、インラインでプロンプトを検査することで悪意のあるアクティビティーや機密情報の流出からデータとAIモデルを保護します。
課題
AIがもたらす新たなセキュリティ課題
AIがもたらす無視できないほど大きな潜在的なメリットとリスク
データ流出
多くの場合、ひとたびAIに共有されたデータを削除または回収する方法はありません。
脆弱性
プロンプト インジェクションやデータ ポイズニングなどの脅威によって、AIモデルや出力の質が損なわれる可能性があります。
ガバナンス
AIは多くのシステムに組み込まれており、運用されるすべての場所で保護する必要があります。
ソリューションの概要
Zscaler AI＋ゼロトラスト
Zscalerのインライン ゼロトラスト アーキテクチャーは、効果的なAIガードレールを適用して、パブリックAIの使用における安全性を確保するとともに、プライベートAIを悪意のある攻撃から保護し、AIを悪用した脅威を阻止します。Zscalerは、ゼロトラストとAIの力でITとセキュリティを強化および自動化しながら、コストの削減と複雑さの最小化を実現します。
パブリックAIの安全な利用
AIの活用による生産性向上の可能性を最大限に引き出します。データ流出のリスクを排除しつつ、シャドーAIの使用と疑わしいアクセスのリスクを軽減します。
Copilotの安全な使用による生産性向上
Microsoft Copilotの安全な使用を可能にし、機密データの漏洩を防ぎ、インラインでの使用を保護します。
プライベートAIの安全な導入
AIを活用したアプリを自信を持って導入し、イノベーションを起こせます。機密データを保護しながら、プロンプト インジェクションやデータ ポイズニングを防止し、LLMのデータおよびシステムのセキュリティを確保します。
AIを悪用した攻撃の阻止
ゼロトラスト＋AIで、AIを悪用した攻撃に対しても安全を確保します。攻撃対象領域を削減し、完全なTLSインスペクションによって脅威を阻止し、脅威のラテラル ムーブメントを排除します。
特長
新時代の効率性
新たなレベルの生産性を実現
AIテクノロジーを安全に導入して、データ リスクを回避しながら従業員の生産性を高められます。
自信を持ってイノベーションを実現
AIを活用した意思決定、顧客とのやり取り、運用ワークフローに対する信頼をこれまで以上に高めます。
ビジネスのレジリエンスを強化
業界をリードするゼロトラストとAIにより、AIを悪用した攻撃に対して最も効果的な保護を実現します。
セキュリティの成果を向上
高度なAI機能を活用して、セキュリティの成果を向上させます。
ソリューションの詳細
GPTのようなAIアプリの可能性を引き出し、データ流出やシャドーAIのリスクを最小限に抑えながら、ビジネスの速度を最大化
AIの可視性
AIアプリやAIアシスタント(Microsoft Copilotなど)、プロンプトや応答をすべて確認できます。
AIの使用に関するきめ細かなポリシー制御
未承認のAIアプリをブロックし、誰がどのようにAIを使用しているかに基づいてアクセスと使用を制御します。
AIの分離
AIツールの使用を許可しながら、リスクの高いデータ共有を防止します。
AIガードレールとモデル保護
プロンプト インジェクション、悪意のある出力、PIIの公開をブロックしながら、LLMとデータ セキュリティを強化します。
AIデータ セキュリティ
データ流出をブロックしてデータ侵害を防止し、LLMデータのセキュリティ態勢を強化します。
AIの監査証跡
ユーザー、プロンプト、応答、アプリのログをすべて保持できます。
ZscalerのAI技術
ZscalerのAI技術
Zscaler AIは、Zero Trust Exchange™プラットフォームから得られる1日あたり5兆件以上のシグナルから生成されたメタデータを処理する、高度なAIインフラを活用しています。お客様のプライバシーとコンプライアンスを確保しながら、この大量のメタデータによって優れた成果を実現します。
AIはゼロトラスト アーキテクチャーに組み込まれており、AIによってポリシーを強化することでゼロトラスト セキュリティ態勢を迅速に更新し、AIを悪用した攻撃をブロックします。
お客様の成功事例
ChatGPTを最大限に可視化するEaton
AIを活用してセキュリティを強化するConsilio
AIでカスタマー サービスを最適化するXPO
よくある質問
AIセキュリティは、サイバーセキュリティの原則とAIシステムに固有の保護手法を組み合わせ、アルゴリズム、モデル、トレーニング データを改ざんや悪用から保護するものです。機密性の高い資産や運用をリスクにさらす侵害を防止しながら、データの正確性、機密性、完全性を確保することを目的とします。強力なAIセキュリティにより、AIを活用した業務における信頼と回復力を確保できます。
AIには、以下のような固有のリスクが伴うため、AIとその関連システムを保護する堅牢なセキュリティ対策が必要です。
- トレーニング データのポイズニング：誤ったデータでAI出力を歪めます。
- モデル反転：トレーニング セットから機密情報を抽出します。
- データの窃取：AIシステムを悪用して個人データを盗みます。
- 知的財産の窃取：AIモデルのコピーやリバース エンジニアリングを行います。
AIセキュリティでは、システムとデータを保護するいくつかの重要テクノロジーが基盤となります。
- データ保護：トレーニング データの正確性と安全性を確保し、漏洩や改ざんから保護します。
- 堅牢な認証：アイデンティティーとアクセス制御により、許可されていないユーザーをブロックします。
- 脅威検出：データ使用やAIモデルの異常を特定し、リスクを早期に発見します。
- 継続的な監視：脆弱性や攻撃に対するリアルタイムの対応を可能にします。
- AIモデル ガバナンス：倫理的な開発と説明責任のためのポリシーを確立します。
- インシデント対応：侵害を効果的に検出して対処するための手順を定めます。
- AIガバナンスとコンプライアンス：GDPR、CCPA、AI法などの規制を順守します。