攻撃者はクラウド環境を標的にすることが増えており、組織にとってクラウド セキュリティが重要な焦点となっています。画像提供：Growtika。
サイバーセキュリティは、 ありえないほど 複雑化しており、世界中の組織が攻撃の頻度の増加に対処しています。テクノロジーの急速な進歩により、これらの脅威はますます巧妙化しており、より強力なセキュリティ対策が緊急に必要となっています。
この分野のプレーヤーの 1 つである CrowdStrike は、AI 主導のソリューションと進化するサイバー脅威に重点を置き、現在および新たなセキュリティ課題の両方に対処することで対応しています。
Frontier Enterprise は、CrowdStrike の最高技術責任者である Elia Zaitsev 氏にインタビューし、東南アジア特有のセキュリティ課題、サイバーセキュリティにおける AI の役割、急速に変化する状況の中でこれらのリスクを回避する戦略について話し合いました。
サイバー脅威への対応
Zaitsev 氏は、会社設立からわずか 2 年後の 2013 年に最初のセールス エンジニアとして CrowdStrike に入社しました。これにより、Zaitsev 氏の言葉を借りれば、CrowdStrike の進化において「最前列の席」が与えられることになります。それ以来、彼は社内およびサイバーセキュリティ部門全体に大きな変化が起こっているのを見てきました。
「脅威の状況は過去 10 年間で大きく変化しました」とザイツェフ氏は説明しました。 「攻撃者は技術革新を利用して記録的なスピードで組織に侵入しており、その焦点はますますクラウドおよびアイデンティティベースの攻撃に移っています。」
従来のセキュリティ ソリューションは、こうした現代の脅威に対処する上で効果が薄れてきており、ザイツェフ氏は、敵対者がもたらす進化する課題に対応するための新しいアプローチの必要性を指摘しました。
東南アジアに迫る危険
脅威の状況に影響を与える要因の 1 つは地政学です。たとえば、東南アジアは中国に近いため、多作の脅威アクターの標的になることがよくあります。
「クラウドストライクの2024年世界脅威報告書によると、中国と結びついた敵対者は2023年にサプライチェーンの侵害を通じて第三者関係をますます悪用し、重要な情報作戦キャンペーンのために地域の影響力範囲内での選挙に焦点を当てている」とザイツェフ氏は共有した。
さらに、東南アジア経済で主要な役割を果たしている中小企業（SME）は、クラウドや AI ツールを導入しているものの、セキュリティ リソースが限られているため、より頻繁に標的にされるようになってきています。
ザイツェフ氏は、これらの企業はリソースの制約、特にテクノロジーとサイバーセキュリティの人材の面で苦労していると指摘した。この地域がサイバーセキュリティのスキルギャップの拡大に取り組んでいる中、中小企業は、トップのサイバーセキュリティ専門家を引き付けて維持することがますます困難であり、コストがかかることに気づいています。
「セキュリティ チームは、クラウドベースの攻撃やクラウドに展開された AI サービスに対する攻撃の微妙な違いに苦戦するかもしれません。これらの盲点と新しいテクノロジーは、リスクの増加と潜在的な侵害への扉を開きます」とザイツェフ氏は指摘しました。 「残念ながら、多くの中小企業にとって、侵害が成功するとビジネスに大きな影響を与える可能性があります。」
より広い文脈では、脅威の状況は大きく変化しており、攻撃者が有効な認証情報を悪用してクラウド環境に侵入することが増えています。 Zaitsev 氏は、これらの攻撃者がエンドポイント間を横方向に移動し、多くの場合、検出が困難なクロスドメイン攻撃を行っていることを観察しました。
新たな脅威
「クラウドは敵対者にとって重要な戦場となるだろう」とザイツェフ氏は予測した。 「当社の 2024 年世界脅威レポートでは、2023 年にクラウド攻撃の成功率が 75% 増加していることがわかりました。攻撃者は有効な認証情報を悪用してクラウド環境に侵入することが増えており、ID ベースの攻撃やソーシャル エンジニアリング攻撃の成功率が急激に上昇しています。」
Zaitsev 氏はまた、これらの傾向を加速する要因として、クラウド コンピューティングの急速な成長、DevOps のペースの増加、ノーコードおよびローコード開発プラットフォームの台頭を挙げました。デジタル フットプリントを拡大する組織は、自社だけでなく、所属するサプライ チェーンのためにも、ネットワーク全体でデジタル フットプリントが保護されていることを確認する必要があります。
AI のユースケースと導入の増加により、新たな攻撃対象領域も導入されています。
「クラウドストライクは、攻撃者が組織を標的とする最新の脅威ベクトルとしてAIモデルとシステムに注目を移すことを期待している」とザイツェフ氏は述べた。この変化は、こうした新たなリスクを軽減するために、クラウドで AI システムを保護することの重要性を強調しています。
規制順守をナビゲートする
より頻繁かつ高度なセキュリティ脅威が存在することのもう 1 つの影響は、政府が介入して、データ保護、プライバシー、およびサイバーセキュリティの慣行を管理するより多くの法律を可決することです。
CrowdStrike 最高技術責任者、エリア・ザイツェフ氏は次のように述べています。画像提供：CrowdStrike。
問題は、規制の監視が強化されるにつれて、企業は堅牢なセキュリティを維持しながらこれらの法律を遵守するためのより良い方法を採用する必要があることです。 Zaitsev 氏は、脅威の状況を完全に把握することの重要性を強調します。
「組織はまた、IT およびセキュリティ資産を包括的に把握して、違反や脆弱な古いシステム、パッチ適用が必要なテクノロジーを監視する必要があります」とザイツェフ氏は述べています。
説明責任を推進するために、ザイツェフ氏はサイバーセキュリティ プログラム内にガバナンス構造を確立することを推奨しています。これには、コンプライアンスとセキュリティのあらゆる側面を管理する専任の担当者またはチームを任命することが含まれます。
「机上の演習や訓練を通じて、サイバーセキュリティ体制、特にインシデント対応計画やプログラムの強度をテストすることが重要です」と彼は続けた。
AI セキュリティに関する誤解
AI セキュリティに関して一般に信じられているのは、データまたはプライバシーのリスクが認識されているため、セキュリティ チームは AI ツールの使用を完全にブロックする必要があるというものです。 Zaitsev 氏は、このアプローチが意図しない結果を引き起こす可能性があると考えています。
「組織は、従業員がこれらの AI ツールを求めることを認識する必要があります。企業のアクセスを完全に制限することで、従業員が企業の監視の外でコンシューマー版を使用する可能性がある「シャドーIT」シナリオを生み出す危険性がある」と同氏は警告した。
代わりに、ザイツェフ氏は、雇用主に可視性と制御性の両方を提供する承認済みの AI オプションを使用することを提案しています。
「組織は、エンドユーザーが対話するシステム全体、および相互に対話する各 AI エージェント間のガードレール、制御、検証を含むツールを優先する必要があります」と彼は説明しました。
同氏は、この設計アプローチにより、プロンプト インジェクション攻撃や幻覚など、公開された、または「裸の」大規模言語モデル (LLM) と直接対話するリスクや弱点からもユーザーを守ることができると付け加えました。
新たなソリューション
2023 年の時点で、CrowdStrike も生成 AI リングに本格的に参入しました。彼らの場合、さまざまなタスクに必要な時間を短縮する生成 AI アシスタントである Charlotte AI を通じてサイバーセキュリティを強化することです。
「Charlotte AI は、Falcon プラットフォーム (CrowdStrike のエンドポイント検出および対応システム) によって収集された何兆もの毎日のイベントを処理し、脅威インテリジェンスを統合するマルチモデル アーキテクチャを使用しています」と Zaitsev 氏は明らかにしました。
他の生成 AI と同様に、Charlotte を使用すると、ユーザーは平易な言葉で質問し、実用的な回答をすぐに得ることができます。 Zaitsev 氏は、AI はセキュリティ アナリストが環境を理解し、攻撃を調査し、技術的なクエリを作成し、リスクを軽減するための AI 主導の推奨事項を受け取るのに役立つと主張します。
初期導入者は、Charlotte AI により、セキュリティ体制に関する質問への回答が 75% 速くなり、クエリの作成が 57% 速くなり、攻撃者を 52% 効率的に追い詰めることができるようになったと報告しています。
もう 1 つの重要な開発は、Falcon for IT です。ザイツェフ氏によれば、これは、ネイティブの生成 AI ワークフローと Falcon プラットフォームのシングル エージェント アーキテクチャを使用して、セキュリティと IT にわたる複雑なユースケースを自動化します。
「脅威アクターは、システムを攻撃にさらしたままにする設定ミスや脆弱性を悪用することがよくあります。従来、IT チームはこれらの問題を解決し、多くの場合、セキュリティとは別のサイロでさまざまなツールや可視性を使用して作業していました」と Zaitsev 氏は述べました。
同氏は、Falcon for IT は、チーム間の可視性とコラボレーションを確保し、セキュリティの成果を向上させることでこの問題に対処していると付け加えた。
テクノロジーの課題と目標
サイバー脅威との継続的な戦いにおけるイノベーションには、特に生成型 AI の台頭により特有の課題が生じます。
Zaitsev 氏は、Charlotte AI を設計する際の最大のハードルの 1 つは、強みや用途が異なる急速に成長する AI モデルの状況に対処することであったと述べました。各モデルは、速度、精度、トレーニング データ、計算要求、およびエンド ユーザーにもたらすリスクが異なります。
「Charlotte AI に 1 つのモデル、または 1 つのモデルファミリーだけを選択すると、ユーザーはこれらの変数間のトレードオフを受け入れることを強いられる可能性があります。これは私たちのチームにとって受け入れられませんでした」と Zaitsev 氏は説明しました。
これに対処するために、CrowdStrike はタスクをより正確かつ効率的に実行することを目的として、複数の AI エージェントを使用するように Charlotte AI のアーキテクチャを設計しました。ユーザーが質問すると、Charlotte AI は質問をサブタスクに分割し、各部分に最適な AI エージェントに誘導します。この設計は、AI モデルとエンドユーザーの間に安全手段を追加することで、即時注射攻撃や幻覚などのリスクからユーザーを保護すると報告されています。
今後を見据えて、サイバー脅威が進化し続ける中、セキュリティアナリストをサポートし、ワークフローを改善するために、CrowdStrike は Charlotte AI の改良を継続する予定であると Zaitsev 氏は述べました。
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