Cisco、OpenAIのAIを防御に活用　ネットワーク情報と組み合わせ

Ciscoは、ネットワーク機器とセキュリティ基盤を提供する企業です。OpenAIの公式ブログによると、同社は自社のネットワーク情報とOpenAIのAIの推論を組み合わせ、攻撃に機械の速度で対応する考え方を紹介しました。話しているのは、CiscoのPresident兼Chief Product OfficerであるJeetu Patel氏です。

この記事は、顧客事例を紹介した動画とブログです。Ciscoがどう防御を組み立てているかの説明が中心です。

防御を「ネットワークに溶け込ませる」考え方

Patel氏は、防御の置き方が変わったと語ります。以前のように1つの境界で守るのではありません。マイクロサービス（機能ごとに分けた小さなアプリ部品）、コンテナ、クラスターごとに制御を分散させる形です。

同氏は「すべてのマイクロサービス、Kubernetesのコンテナ、クラスターの前に小さなセキュリティスタックを置ける」と述べています。そうしてセキュリティをネットワークの構造に組み込む考えです。

アプリ単位の制御では、各サービスに必要な通信だけを許可できます。攻撃者が横に広がる経路が減ります。被害を受けたシステムだけを切り離せます。影響のないサービスは動かしたまま、調査や対応を進めることもできます。

信号を突き合わせるのがAIの役目

Patel氏は、ネットワーク情報とOpenAIのモデルを組み合わせれば、大量の信号を機械の規模で突き合わせられると説明します。「2つの信号は単独では無害に見えても、合わせると意味のあるパターンを示すことがある」とも述べています。

Patel氏が課題に挙げたのは、攻撃者が脆弱性（システムの弱点）を突くまでの速さと、企業が修正を終えるまでの時間の差です。AIでこの差を縮め、より多くの脅威を素早く調べられると見ています。「AIは攻撃者に速度と規模を与える。防御にAIを使うことは安全を保つ前提条件だ」とも語りました。

DaybreakとGPT-6 Astraへの評価

Patel氏は、DaybreakとGPT-6 Astraを、Ciscoと顧客の安全性を高める取り組みとして挙げました。発言は次のとおりです。

「DaybreakとGPT-6 Astraは、当社だけでなく顧客のセキュリティ体制にとっても、ステップ関数的な改善だった」

同氏はさらに、脆弱性をより効率よく見つけて修正し、調査、対応、復旧の時間を短くできると述べています。幹部の説明ですが、具体的な短縮時間などの数字は示されていません。

導入のしやすさにも触れています。これらの機能は既存のスキャンの流れに組み込めるため、チームの働き方を根本から変える必要はないと説明しています。

AIエージェント時代の見分け方

AIエージェント（自分で手順を進めるAI）が自律的になるほど、見分けが必要になります。見分けるべきは、悪意のある妨害と、エージェントが正当な目的を意図しない形で追っている状況です。Patel氏は、セキュリティの記録と、動作を見るオブザーバビリティ（観測）データを合わせて使う必要があるとしています。

優先事項は3つです。

• エージェントを悪意ある攻撃から守る
• 意図しない動作を検知し、止める
• ほぼリアルタイムで動く

この3点から、エージェントの動きに合わせて方針と制御を変えていく流れが導かれるとされています。

事業での連携と、OpenAI側のデータ保護

CiscoとOpenAIは、Daybreak Defense Networkを通じて、セキュリティチームが危険にさらされている箇所を素早く優先づける方法を探っています。Cisco Cloud Controlで適切な制御を適用する方法も探っています。提供開始の時期は示されていません。

OpenAIはデータ保護も強調しています。柱は、ゼロデータ保持（入力データを残さない運用）、顧客データの厳格な境界、検証可能な分離です。Ciscoは、顧客の優先事項や機微なテレメトリを損なわずに導入できると見ていたと、同社は説明しています。

OpenAIは過去にも、本番障害の原因特定から修正までをAIが進めるデモを公開しています（OpenAIが「Codex」の障害自動復旧デモを公開）。