Zscaler、AIエージェント向けセキュリティ強化

サイバーセキュリティ企業のZscaler（ZS）は、人工知能（AI）エージェントの普及に対応するため、ゼロトラスト・プラットフォームの進化を進めています。同社は、プロキシベースの検査を活用し、AIとの複数回の対話（マルチターンAIインタラクション）を理解することで、データ漏洩の防止や、AIモデルへの不正な学習（モデルポイズニング）といった脅威の検知を目指します。

さらに、Zscalerは「Agentic SOC」と呼ばれる新たなソリューションを発表しました。これは、多数の専門エージェントを活用し、ネットワークおよびエンドポイントから得られる信号を横断的に分析して、セキュリティインシデントの検知、調査、対応を行うものです。CrowdStrike、Microsoft Defender、SentinelOneといったパートナー企業からのデータも統合されます。

Zscalerは、既存事業と新たなAI関連サービスの両方で、大きな成長の可能性を見込んでいます。同社がサービスを提供するエンタープライズ顧客は約4,600社と推定されており、市場には約20,000社の潜在顧客がいると見られています。一方、AIエージェント向けのセキュリティ製品はまだ初期アクセス段階にあり、Agentic SOCは今後数年間でより大きな機会になると予想されています。

Zscalerの幹部らは、同社のゼロトラスト・アーキテクチャがAIエージェントにどのように適応されているかを説明しました。また、新製品の発売、販売戦略、そして既存事業における継続的な成長の可能性についても言及しました。

製品責任者であるアダム・ゲラー氏は、Zscalerのプロキシベース・アーキテクチャがセキュリティ戦略の中心であり続ける理由を説明しました。プロキシは、ユーザー、アプリケーション、データソース、そして近年ではAIエージェント間のトラフィックを検査するポイントとなるためです。「サイバーセキュリティを行う目的は、外部からの脅威を探すか、データがどこに移動しているのか、そしてそれが移動すべきかどうかを理解することです」とゲラー氏は述べました。単にシステムを接続するだけではデータは移動しますが、プロキシはアクティビティを監視し、ポリシーを適用できると説明しました。

AIトラフィックには異なるセキュリティ検査が必要

ゲラー氏によると、AIとの対話を保護することは、従来のウェブセキュリティとは異なります。AIシステムは、単一のトランザクションで即時の承認または拒否の判断が必要とされる場合とは異なり、長期間にわたる複数回の対話を含む場合があります。例えば、「クッキー」という単語を含むリクエストはレシピに関するものかもしれませんが、追加のやり取りによって、それが機密情報を含む認証セッションのクッキーに関連していることが明らかになる可能性があります。そのため、セキュリティプラットフォームは、より広いコンテキストウィンドウを理解し、対話の複数ターンを検査する必要があるとゲラー氏は指摘しました。

AIセキュリティは、従来のマルウェア、脆弱性、データ漏洩といったリスクを超えた脅威ももたらします。組織は、誰かがAIモデルに不正な学習をさせようとしているのか、あるいは意図しない動作を引き起こそうとしているのかを判断する必要があるかもしれません。「AI通信をプロキシする場合、そのトラフィックには異なる種類の検査エンジンが必要です」とゲラー氏は語りました。

最高財務責任者（CFO）のケビン・ルービン氏は、顧客との会話が活発化していると述べました。これは、組織がこれまで特定できていなかった脆弱性やリスクを評価しているためです。ルービン氏によると、パッチ適用だけでは、更新が困難な古い機器やオペレーティングシステムに関連するリスクに対処できない場合があります。Zscalerのソリューションは、顧客がアプリケーションを隠し、攻撃対象領域を縮小し、潜在的な侵害後に攻撃者が内部で横移動する能力を制限するのに役立つとルービン氏は説明しました。

Agentic SOCの立ち上げはセキュリティ信号を活用

ゲラー氏は、ZscalerのAgentic SOCの立ち上げについて強調しました。このシステムは、エージェントフレームワークを使用して、顧客がセキュリティインシデントを検知、調査、対応するのを支援します。ゲラー氏によると、このシステムはZscalerが毎日処理する7500億もの信号を処理するように設計されています。同氏は、この製品は従来のセキュリティオペレーションセンター（SOC）モデルではなく、「エージェントファーストのインタラクション」を中心に構築されたと述べました。