AIがサイバーセキュリティ業界を再編、パロ・アルトCEO

サイバーセキュリティ大手パロ・アルト・ネットワークス（PANW）のニケシュ・アローラ最高経営責任者（CEO）は、人工知能（AI）がサイバーセキュリティ分野における新たな需要を創出し、業界の再編を加速させるとの見方を示しました。

アローラCEOは、AIがソフトウェアの脆弱性を迅速に特定する能力を持つことから、企業がセキュリティテストや迅速な対応、データ統合、SIEM（Security Information and Event Management：セキュリティ情報イベント管理）機能への関心を高めていると指摘しました。同氏は、企業がメール、エンドポイント（端末）、クラウドシステム、ファイアウォールといった複数の領域にまたがるアラートを統合的に管理できるプラットフォームを求める傾向が強まるため、AIがサイバーセキュリティベンダーの統合を促進すると予想しています。

パロ・アルト・ネットワークスは、AI関連トラフィックの増加に対応する機会を見出しており、同社の「Prisma AIRS」のような製品で対応を進めています。しかしアローラCEOは、最先端のAIモデルであっても、既存のセキュリティ対策製品を置き換えるというよりは、それらを強化する方向に作用するだろうと述べています。

アローラCEOは、AIモデルが組織の技術スタックにおける弱点を従来よりもはるかに速く特定できるツールであると説明しました。同氏によると、AIモデル「Mythos」が登場した後、パロ・アルト・ネットワークスが自社環境をテストしたところ、約1,200件の潜在的な脆弱性が発見されたとのことです。同社はその後、これらの発見の妥当性を判断し、対応するために3〜4ヶ月を費やしました。

「数週間、あるいは数ヶ月かかっていた作業や、私たちが探しに行こうとしなかったようなことでも、AIはかなり迅速に実行できる」とアローラ氏は語りました。パロ・アルト・ネットワークスは、複数のAIモデルを使用したテストサービスを顧客に提供しており、同社のテストで特定された脆弱性の約60％は「Mythos」経由、約30％はOpenAIのモデル経由、残りは他のモデル経由で発見されたとアローラ氏は述べています。異なるモデルが異なる脆弱性を特定できるため、マルチモデルアプローチの有効性が裏付けられているとしています。

これらの脆弱性評価は、しばしばセキュリティ製品の統合、対応時間の改善、SIEM機能の展開といった、より広範な議論につながるとアローラ氏は指摘しました。

アローラ氏は、数十社のセキュリティベンダーを利用している企業では、エンドポイント、メールシステム、ファイアウォール、クラウド環境、その他の検知ポイントにわたるデータの相関関係を把握することが困難になると論じました。企業は、テクノロジースタック全体のアクティビティを接続し、システム間を移動する脅威を特定できる、一貫したデータレイヤーを必要としていると述べました。

例えば、従業員がメールでフィッシングリンクをクリックし、悪意のあるウェブサイトにアクセスし、その後、企業のファイアウォールで検知可能なアクティビティを作成するシナリオを挙げました。個々のセキュリティ製品はアラートを生成するかもしれませんが、別々のベンダーはこれらのイベントを関連付けるために必要なコンテキストを欠いている可能性があると指摘しました。

アローラ氏は、AIエージェントが脅威を「進行中」に対処するのに役立つ可能性があるものの、複数のセキュリティサプライヤーのエージェントが互いに通信する必要がある場合、そのような展開はより複雑になると述べました。この状況は、統合されたプラットフォームを提供する既存のベンダーに有利に働き、長期的には顧客がサイバーセキュリティベンダーの数を減らすことにつながる可能性があると示唆しました。