生成AIやGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、自動化、カスタマーエクスペリエンス、データ分析のイノベーションを推進し、業界を変革しています。しかし、企業がこれらの技術を採用するにつれ、見過ごすことのできないネットワーク・セキュリティの課題が増大しています。これらの高度なAIシステムは、膨大なデータセット、常時接続のネットワーク、クラウドベースのインフラに依存しているため、従来のセキュリティ・アプローチでは対応に苦慮する可能性がある新たな脆弱性を生み出しています。以下では、ジェネレーティブAIとLLMが現在直面しているネットワーク・セキュリティの課題トップ5を紹介します。
1.データプライバシーと保護リスク
ジェネレーティブAIモデルが効果的に学習し動作するためには、膨大なデータセットが必要です。これらのデータセットには機密情報や専有情報が含まれていることが多く、攻撃者にとって格好の標的となります。セキュリティ管理が厳重でない場合、不正アクセスによってデータ侵害が発生し、顧客情報、知的財産、内部通信が流出する可能性があります。ジェネレーティブAIを導入する企業にとって、データの暗号化、アクセス制御、セキュアな転送プロトコルは、機密データがネットワーク上を移動しても保護され続けることを保証するために不可欠です。ZTNA（Zero Trust Network Access）のようなソリューションを採用することで、重要なAIリソースへのアクセスを許可する前に、ユーザーとデバイスを確認することができます。
2.クラウド依存による攻撃サーフェスの増大
ほとんどのジェネレーティブAIアプリケーションはクラウド環境でホストされており、スケーラブルで効率的な反面、さらなるセキュリティリスクが生じます。これらのプラットフォームは、一貫性のある高速ネットワーク接続と、API、サードパーティ・サービス、ハイブリッド・クラウド・システムにわたる複数の統合に依存しています。レイヤーが増えるごとに攻撃対象が増え、悪意のある行為者の侵入口が増えます。このリスクを軽減するために、企業はAI関連のトラフィックを監視・制御するクラウド・アクセス・セキュリティ・ブローカー（CASB）やセキュア・ウェブ・ゲートウェイ（SWG）のようなセキュアなクラウド・アクセス・ソリューションを必要としています。また、堅牢なFirewall-as-a-Service（FWaaS）戦略は、分散クラウド環境全体で不正アクセスや悪意のある活動をブロックするのに役立ちます。
3.サービス拒否（DoS）とリソースの過負荷
ジェネレーティブAIとLLMは、膨大なコンピューティングパワーとリソースへの継続的なアクセスを必要とします。このため、悪質な行為者がシステムにトラフィックを過剰に投入してAIのパフォーマンスを妨害したり、モデルをオフラインにしたりするサービス拒否（DoS）攻撃に対して特に脆弱です。短時間のダウンタイムであっても、AI主導の自動化や顧客サービスに依存している企業にとっては深刻な影響を及ぼしかねません。このような脅威を防御するために、企業はSD-WANを通じてインテリジェントなトラフィックルーティングを行い、ネットワークパフォーマンスを最適化し、攻撃中にトラフィックを迂回させる必要があります。さらに、侵入検知および防止システム（IDPS）を実装することで、疑わしいアクティビティを監視し、DoS の試みをリアルタイムで軽減することができます。
4.モデルポイズニングとデータ完全性攻撃
AIの生成モデルは、学習させたデータと同程度の性能しか持ちません。攻撃者は、悪意のあるデータや不正確なデータをAIの学習パイプラインに注入することで、これを悪用することができます。これはモデルポイズニングとして知られる手口です。これによりモデルの動作が破壊され、偏った出力、セキュリティの脆弱性、さらには信頼を損ない金銭的損失をもたらす有害なレスポンスにつながります。ネットワークの可視性を確保し、厳格なデータ検証ポリシーを実施することは、異常な入力を検出して阻止するために極めて重要です。また、トレーニング環境やデータソースを改ざんから保護するために、エンドツーエンドの可観測性とAI固有のセキュリティ制御を導入する必要があります。
5.リアルタイムの脅威検知と対応の欠如
AIやLLMを駆使したアプリケーションは高速で動作するため、セキュリティチームは進化する脅威に迅速に対応する必要があります。しかし、多くの企業では、ネットワーク全体でリアルタイムの脅威検出と自動ミティゲーション機能が不足しています。そのため、脆弱性が特定され、パッチが適用される前に、攻撃者が脆弱性を悪用する危険なギャップが生じます。AIを活用したセキュリティ・アナリティクスを活用することで、企業はリアルタイムの脅威検知と自動応答を可能にし、ネットワーク・トラフィックを保護して侵害を防ぐことができます。Unified SASE as a Serviceプラットフォームを導入することで、高度なセキュリティ機能と最適化されたネットワーク・パフォーマンスが組み合わされ、生産性に影響を与えることなく脅威にプロアクティブに対処することができます。
Aryaka Unified SASE as a ServiceによるAI世代に向けたレジリエントなネットワークの構築
生成的なAIと大規模な言語モデルは素晴らしい機会をもたらしますが、企業が正面から取り組まなければならない複雑なセキュリティ上の課題ももたらします。AryakaのUnified SASE as a Serviceは、ジェネレーティブAIと大規模言語モデル（LLM）がもたらすネットワークセキュリティの課題に対処することを目的として構築されており、堅牢なセキュリティと最適化されたパフォーマンスを組み合わせた統合アプローチを提供します。
ゼロトラストWANと 次世代ファイアウォール（NGFW）により、Aryakaは認証されたユーザーとデバイスのみが重要なAIインフラストラクチャにアクセスできるようにし、不正アクセス、トラフィックの傍受、データポイズニングを軽減します。また、Aryakaのプラットフォームにはセキュア・ウェブ・ゲートウェイ（SWG）とクラウド・アクセス・セキュリティ・ブローカー（CASB）の機能が組み込まれており、クラウドを行き来するトラフィックを保護し、それらのフローを可視化し、企業ポリシーへのコンプライアンスを実施します。パフォーマンス面では、AryakaのAIアクセラレーション・グローバル・プライベート・バックボーンは、パブリック・インターネットの予測不可能性を排除し、AIワークロードや大容量データ転送に必要な低遅延・高速接続を保証します。このプラットフォームのインテリジェントなトラフィックルーティングとビルトインWAN最適化により、リソースの過負荷やネットワークの混雑といった課題に対処し、処理負荷が高い場合でも安定したパフォーマンスを実現します。
Aryaka OnePASSアーキテクチャは、セキュアでシームレスなネットワークアクセスを実現するための3つのコアアーキテクチャ原則に依存しています：
- 単一の管理ペインにより、ネットワークとセキュリティの両サービスを一元的に可視化および制御できるため、企業やマネージド・サービス・プロバイダーはAI/MLアナリティクスを活用して積極的な問題解決と一貫した監視を行うことができます。
- 統一されたコントロールプレーンにより、ポリシーが一元的にオーケストレーションされ、ユーザーやロケーションに一貫して適用されるため、セキュリティ侵害の一般的な原因である設定ミスを最小限に抑えることができます。
- 分散データプレーンは、エッジ、クラウド、PoPのいずれにおいても、ユーザーやアプリケーションに近いところでセキュリティを強化し、冗長性を排除したスケーラブルで場所を意識した保護を提供します。
リアルタイムのネットワーク観測性と分析機能を組み合わせることで、Aryakaは、生成的なAIオペレーションを妨害する前に脅威をプロアクティブに監視、検出、解決し、イノベーションのためのセキュアでハイパフォーマンスな環境を構築することができます。AIへの投資を保護し、最適なパフォーマンスを確保するために、企業はAryaka Unified SASE as a Serviceが提供する高度な機能、可視性、効率性を必要としています。パフォーマンスとセキュリティを組み合わせることで、企業はリスクを軽減しながらジェネレーティブAIの可能性を最大限に活用することができます。
AIイニシアチブを保護する準備はできていますか？
AryakaのUnified SASE as a Serviceプラットフォームが、ジェネレーティブAIや大規模モデルの需要に対してどのようにネットワークを保護し、最適化できるのか、実際にお確かめください。