AIゼロトラストセキュリティとは何ですか？

ゼロトラストセキュリティモデルは、企業資産へのアクセス要求の明示的な検証と最小特権アクセス制御を組み合わせています。AIベースのゼロトラストセキュリティは、AIを使用してアクセス決定を行い、分析を実行することでこれを拡張します。AIゼロトラストセキュリティは、アイデンティティ中心のセキュリティを強化するために技術を活用するゼロトラストネットワークアクセス（ZTNA）の進化です。AIを取り入れることで、最小特権アクセス制御のインテリジェントな施行、継続的な検証、マイクロセグメンテーションが可能になります。

AIは、組織が直面するアイデンティティ中心の攻撃の増加に対処するために、ゼロトラストアーキテクチャにますます統合されています。サイバー攻撃がますます多く、洗練され、侵害されたユーザーアカウントに焦点を当てるようになる中で、組織は、特にリモートワーカーやデバイスの増加に伴い、効果的なセキュリティを大規模に実装するためにAIを必要としています。

今日のゼロトラストセキュリティはどのように定義されていますか？

ゼロトラストセキュリティモデルは、従来の境界ベースのセキュリティの限界に対処するために設計されました。境界モデルは、一般的に仮想プライベートネットワーク（VPN）を介して実装され、内部脅威やネットワーク内の攻撃者の横移動に対して脆弱です。ZTNAとゼロトラストは、進化するITインフラストラクチャとサイバー脅威のニーズに適合するように設計された現代的な代替手段を提供します。

ゼロトラストの核心原則

ゼロトラストは「侵害を想定する」アプローチを採用し、横移動や継続的な攻撃、さらには外部からの脅威を防ぐことを試みます。モデルの主要な要素には以下が含まれます：

• 最小特権:最小特権の原則は、ユーザー、デバイス、およびアプリケーションがその役割を果たすために必要なアクセスのみを持つべきであると定めています。最小特権アクセス制御は、侵害されたアカウントの潜在的な影響を管理し、横移動の脅威を管理するのに役立ちます。
• 継続的な認証と承認:ゼロトラストセキュリティ制御は、企業資産へのアクセス要求ごとに明示的な検証を必要とします。「決して信頼せず、常に検証する。」
• マイクロセグメンテーション：ZTNAソリューションはマイクロセグメンテーションを実装し、個々のシステムやアプリケーションの周りに信頼境界を作成します。これにより、すべてのリクエストがこの信頼境界を通過し、検査とポリシーの適用を受けなければならないため、最小特権アクセス制御が強化されます。

ゼロトラスト制御は、内部および外部のデバイスやユーザーを含むすべての人に平等に適用されます。このアプローチは、内部脅威のリスクに対処し、トラフィックがクラウドやSaaSに移行するにつれて、アイデンティティが「新しい境界」となった事実に適応します。

ゼロトラストネットワークアクセスレガシーVPN

ゼロトラストセキュリティ制御は、従来のVPNの代替として開発されたZTNAを介して一般的に実装されます。VPNは認証されたユーザーに無制限のネットワークアクセスを提供し、攻撃者が企業環境にアクセスを得た場合に横移動の脅威を引き起こします。

対照的に、ZTNAは特定のアプリケーションへのアクセスをケースバイケースで提供します。これらの決定は、最小特権アクセス制御や企業ポリシー、デバイスの姿勢チェックなどの他の要因に基づくことができます。

AIゼロトラストセキュリティとは何を意味しますか？

AIゼロトラストセキュリティは、リスクを評価し、リアルタイムでポリシー決定を行うために、ゼロトラストアーキテクチャにAIと機械学習を適用します。これはゼロトラストの原則を拡張し、リスクスコアリングとプロトコルの適用をスケールで強化するためにAIを追加します。

AIがゼロトラストコンポーネントにどのように接続されるか

AIシステムは、アイデンティティ管理、ユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）、PTNAポリシーエンジン、セキュリティ分析プラットフォームなど、組織のゼロトラストアーキテクチャの既存要素と統合されます。システムは過去のイベントやアナリストの決定に基づいて学習し、将来の決定を洗練させて偽陽性および偽陰性の検出を最小限に抑えるのに役立ちます。ゼロトラストのためにAIを実装する際には、アイデンティティプロバイダー、エンドポイント、ネットワークツールからの高品質なデータが、効果と精度を最大化するために不可欠です。

AIはゼロトラストネットワークアクセス（ZTNA）をどのように強化しますか？

AIはZTNAツールが、全体のセッションにわたってユーザー、デバイス、セッションのコンテキストをインテリジェントに評価することによって、意思決定を強化することを可能にします。AIを使用することで、企業は静的なポリシーを超えて、通常のログイン時間、アプリケーションの使用状況、場所からの逸脱を考慮し、異常を特定し、リスクスコアを計算できます。これらのリスクスコアは、ステップアップ認証、アクセス拒否、または特権の制限などの修正アクションをトリガーするために使用されることがあります。

AI駆動のデバイスおよびセッション姿勢チェック

ゼロトラストアーキテクチャは、ユーザーセッションのリスクスコアを計算する際に、幅広い潜在的要因を考慮する能力を持っています。一般的な例には次のものがあります：

• Version 2.0
• パッチレベル
• EDRステータス
• デバイスのコンプライアンス

AIを統合することで、単一のデバイスではなく、組織全体でパターンを追跡し、異常を特定することが可能になります。さらに、リスクスコアを計算する際に、単一のデータソースではなく、幅広い要因を考慮することができます。この追加のコンテキストは、脅威検出を強化し、状況に応じた是正措置を調整するのに役立ちます。

継続的な検証と適応的アクセス

AIは、組織がユーザーセッション全体で継続的な検証を実施し、適応的アクセスを実装する能力を向上させます。セッションをリアルタイムで監視し、さまざまなデータポイントを考慮することで、AIはユーザーの活動や他の警告サインに基づいて計算されたリスクスコアを継続的に更新できます。

セッションがリスクが高すぎる場合、AIはこの問題を解決するために行動を起こすことができます。例えば、ステップアップ認証を使用してユーザーの身元を確認し、セッションを続行するためにパスワードやMFAコードを提供させることがあります。または、システムが高リスクのシステムやリソースへのアクセスを制限したり、セッションを完全に終了させたりすることがあります。

これにAIを使用することで、セキュリティチームは意思決定プロセスとエスカレーションの原因についての洞察を得ることができます。AIがリスクスコアの履歴とその背後にある理由を説明できる場合、セキュリティ担当者はそれに応じて行動を起こし、インシデント対応を開始したり、AIモデルからの誤検知に対処したりすることができます。

AIはどのようにアイデンティティとアクセス管理を改善するのか？

アイデンティティとアクセス管理（IAM）は、組織のユーザー認証、承認、および監査を実施します。これはゼロトラストアーキテクチャの重要な要素であり、ユーザープロファイルとユーザートラストのポリシーを管理します。

AIは、インテリジェントなアイデンティティ管理と分析を実行することでIAMを強化します。脅威管理に加えて、AIは役割ベースのアクセス制御（RBAC）のために類似のユーザーロールをクラスタリングし、未使用のアカウントを特定し、最小特権アクセスポリシーに違反する可能性のある特権を特定するのに役立ちます。

AIはIAMに役立つことがありますが、人間の監視を置き換えるものではありません。IAMチームは、変更を自動的に承認するのではなく、AIの推奨を検証すべきです。

リスクベースの認証とステップアップコントロール

リスクベースの認証は、セッションにリスクスコアを割り当て、これらのスコアに基づいてアクションを取ります。例えば、未知のデバイス、異常な場所、または不可能な移動を伴うセッションはフラグが立てられることがあります。これらのセッションは、ユーザーの身元を確認するために追加の認証ステップが必要なステップアップ認証を実行しなければなりません。

AIモデルは、ユーザーセッションのリスクスコアをよりインテリジェントかつ適応的に調整するために使用できます。これは、ユーザーの行動、脅威の傾向、その他の情報を考慮して、追加の確認が意味を持つ場所を特定し、ユーザー体験内の摩擦を最小限に抑えることができます。

アイデンティティライフサイクルと特権管理

AIは、アカウント管理のための従来の手動プロセスを自動化するのに役立ちます。これには、アカウントのプロビジョニング、アクセスレビュー、およびデプロビジョニングが含まれます。

例えば、AIシステムは組織内の類似のアカウントを特定し、それらの特権を比較することで、特権の拡大やその他の問題を検出するのに役立ちます。ユーザーの活動を監視することで、未使用のアカウントや役割に付与された不必要なアクセスを特定するのに役立ちます。

AI駆動のゼロトラストを実践で定義するユースケースは何ですか？

AI駆動のゼロトラストは、リスク計算が複雑で急速に変化する状況で最も効果を発揮します。一般的な例には、以下が含まれます：

• 管理されていないネットワークを使用するリモート従業員のセキュリティ。
• 管理コンソールへの特権アクセスの保護。
• AIアプリケーションとモデルへのアクセスの制御。
• 内部脅威やアカウント乗っ取りの検出。

これらのアプリケーションにおいて、AIは脅威を迅速に特定し、排除する可能性を持っています。しかし、AIシステムがまだ学習中でモデルを調整しているときには、偽陽性の検出が発生することがあります。さらに、AIは脅威を見逃す可能性があるため、セキュリティチームや従来のコントロールを置き換えるのではなく、補完するべきです。

AIゼロトラストセキュリティのための主要な設計原則

AIゼロトラストセキュリティを実装するためのベストプラクティスには、以下が含まれます：

• ポリシー優先の思考:AIを実装する前に、組織はゼロトラストポリシーとリスクモデルを明確に定義する必要があります。これにより、AIシステムが企業のガバナンスに沿って実装され、調整されることが保証されます。
• 深層防御:AIはゼロトラストを補完します；それを置き換えるものではありません。AIベースのリスクスコアリングは、最小特権アクセス管理やネットワークセグメンテーションなど、ZTNAを介して実装された従来のゼロトラストセキュリティコントロールの上にレイヤーされるべきです。
• 可視性と説明可能性:AIに単独でアクセス決定を行わせるべきではありません。セキュリティチームは、AIの思考プロセスを可視化し、AIの推奨に基づいて行われた変更を実施前にレビューする能力を持つべきです。
• プライバシーとコンプライアンス:IAMを実装するAIシステムは、ユーザーの行動を監視し、分析します。これは規制要件に従って実施されなければならず、敏感なユーザーデータは不正アクセス、使用、または開示から適切に保護されるべきです。
• 変更管理:AIシステムへの小さな変更が、その効果に大きな影響を与える可能性があります。変更は、段階的な変更、監視、および調整を強制する変更管理プロセスを通じて制御されるべきです。

データ、モデル、およびポリシーガバナンス

データガバナンスはAIシステムにとって重要です。悪いトレーニングデータやテレメトリは、AIが誤りを犯し、ビジネスに損害を与える原因となる可能性があります。AIガバナンスプログラムの主要な要素には以下が含まれます：

• データ分類：
• データ最小化
• アクセス管理
• AIモデルのパラメータのログ（トレーニングデータソース、更新頻度など）

IT環境とAI規制の状況はどちらも急速に進化しています。企業は、企業のAIポリシーが透明性、監査可能性、セキュリティ、信頼性、およびデータプライバシーに関する規制の期待に沿っていることを確認しなければなりません。

ゼロトラストにおけるAIのリスクと制限は何ですか？

アイデンティティ管理にAIベースのシステムを導入することは、偽陽性、偽陰性、モデルドリフト、バイアス、潜在的な回避など、さまざまな潜在的リスクを引き起こします。この理由から、不透明なモデルを使用したAIベースのツールへの過度の依存は、人間のレビューなしに重大な脅威を生む可能性があります。

攻撃者は、AIベースのセキュリティシステムを攻略するためにさまざまなアプローチを取ることができます。例としては：

• 悪意のある活動を正常化するために行動を徐々に変えること
• トレーニングデータセットやテレメトリを汚染すること
• 盲点を利用すること

ゼロトラストにAIを実装することは、次のような運用リスクも生む可能性があります：

• モデルの誤設定
• ノイズの多いアラート
• アクセスの中断を引き起こす不適切な閾値
• 古いAIモデル

効果的なAIベースのシステムは、アプリケーション、ユーザーの行動、パターンが進化するにつれて、継続的なトレーニング、調整、検証を必要とします。AIは慎重に実装され、適切に管理されたゼロトラストプログラム内で使用されるべきであり、それの代替として機能してはいけません。

ガードレールと人間の介入制御

AIは有用なツールですが、完璧ではありません。AIによって推奨される高影響の変更は、AIの幻覚やその他のエラーの潜在的な影響を軽減するために、人間のアナリストによってレビューされ、承認されるべきです。

組織は、リスクとモデルのパフォーマンスを管理するためにAI変更管理プログラムを実施するべきです。ベストプラクティスには以下が含まれます：

• カナリアデプロイメント
• A/Bテスト
• AI駆動のポリシー変更のためのロールバックプラン。
• インシデント率の低下、検出速度の向上、ユーザー体験への影響など、AIのKPIを追跡すること。
• 自動化できるアクションや常に人間のレビューが必要なアクションを指定した文書化された意思決定プレイブック。

AIゼロトラストセキュリティに関するFAQ

AIゼロトラストセキュリティは製品ですか、それともアーキテクチャですか？

AIゼロトラストはアーキテクチャであり、既存のゼロトラストセキュリティフレームワークをAIで強化します。既存のシステムをAIで強化しようとする組織は、既存のZTNA、IAM、およびセキュリティ分析への投資に合わせて、時間をかけて能力を段階的に採用できます。

AIゼロトラストは従来のゼロトラストとどのように異なりますか？

従来のゼロトラストは、最小特権アクセスや明示的な検証などのゼロトラスト原則を適用するために、静的でポリシーベースの決定に依存しています。AIゼロトラストはこれにAIを追加し、アイデンティティシステム、エンドポイント、およびネットワークから収集されたコンテキストデータに基づいて、継続的でリスクベースの決定を提供します。

ゼロトラストが機能するためにAIは必要ですか？

いいえ、従来のゼロトラストはAIを使用せず、最小特権アクセス制御を強制する静的ポリシーを使用します。しかし、AIはゼロトラストアーキテクチャに有用な追加要素であり、大規模なアクセス管理に対してより詳細な制御を提供します。

AIゼロトラストを運用するために、セキュリティチームはどのようなスキルが必要ですか？

AIゼロトラストを実装するチームは、モデルに高品質なデータを提供し、ガバナンスポリシーを定義・強制し、継続的な学習のためのフィードバックループを実装する必要があります。これには、IAMガバナンス、データエンジニアリング、ポリシーデザインの専門知識が必要です。

ゼロトラストのためにAIセキュリティソフトウェアをどのように評価すべきですか？

AIゼロトラストは、継続的でインテリジェントなリスクスコアリングと分析を統合することにより、ゼロトラストアーキテクチャの効果を高めます。AIセキュリティソフトウェアはゼロトラストのために次のことを提供する必要があります：

• さまざまなデータソース（アイデンティティプロバイダー、エンドポイント、ネットワークなど）へのサポート
• ポリシー強制のためのセキュリティソリューションとの統合
• 高品質で説明可能なリスクスコアリング
• 調整可能なポリシーとガバナンス
• 規制要件に従ったログ記録と報告
• プライバシーを保護するテレメトリの収集と分析
• 導入と統合の容易さ

AIはゼロトラストアーキテクチャの必要不可欠な部分ではありませんが、正しく実装されれば力を倍増させることができます。ソリューションを評価する際には、データソースの詳細、決定の説明、ポリシーの強制方法を含むAI駆動の決定の具体例を要求してください。AIゼロトラストセキュリティは、複雑な環境においてゼロトラストをより動的で弾力的にします。しかし、それは堅固なアーキテクチャ、ガバナンス、そして人間の監視に依存します。