Akamai の戦略的かつ透明性の高い AI 導入

そのため、企業は AI を導入して既存の製品を適応させたと、実際にはまだ行っていないにもかかわらず、そう示唆するようになりました。

AI ウォッシングとは、既存の製品に「AI 搭載」などの言葉を追加し、（実際には AI を使用していないのに）AI を使用しているように見せかけることを指します。多くの業界で AI ウォッシングが横行しているため、特に米国証券取引委員会は自社製品に AI ウォッシングを行った 企業に罰金を科しています 。

サイバーセキュリティ 業界も例外ではありません。何年も前から知られている多くのベンダーが、途端に「AI ネイティブ」であると主張するようになりました。今年の RSA Conference の展示ホールを少し歩けば、どれほど多くのベンダーがこの流行語に飛びついているかがわかります。

もちろん、すべての企業が AI ウォッシングを行っているわけではありません。正当に AI が導入されているセキュリティ製品は数多くありますが、現在は AI の発展過程全体の初期段階であり、どの製品に AI が搭載されているか、具体的な AI の使用によって組織にどのようなメリットやリスクがもたらされるかを掘り下げて、正確に把握することが重要です。

このブログ記事は、Akamai がどのように AI を使用しているかに関心のある人が、そのような疑問を簡単に掘り下げて、透明性の高い情報を得られるようにご紹介します。

最新の AI 搭載機能のうち 2 つは、先日の Akamai Guardicore Platform の提供開始に伴い、2024 年 4 月 30 日に発表されました。Akamai Guardicore Platform は ゼロトラスト ・プラットフォームであり、統合マイクロセグメンテーション、 ゼロトラスト・ネットワーク・アクセス（ZTNA）、DNS ファイアウォール、マネージド型脅威ハンティング機能を提供します。 

この統合プロセスにおいて、Akamai は AI ベースの機能、ウィザード、レポートなどの大幅な機能強化を追加し、お客様がネットワークの可視性を高め、簡単にポリシーを導入できるようにしました。これらの AI 機能強化により、ネットワークとの通信が簡単になったり、ラベリングが高速されたりします。

Akamai Guardicore Platform のユーザーは自然言語を使用してネットワークログと通信できるため、コンプライアンスの取り組みや一刻を争うインシデント対応アクティビティが促進されます。

ゼロトラスト・ポリシーを作成するためには、保護が必要な各資産の正確なインベントリーが必要です。このプロセスは ラベリング から始まりますが、これは極めて困難で時間のかかる手作業のタスクです。Akamai Guardicore Platform は AI を活用して、資産がどのようなふるまいをしているのかを検証し、ラベルを提案します。この提案には、信頼度スコアとラベルの選択理由の説明が含まれています。

これらはあくまで一例で、AI 機能強化はさらに進められています。