クラウドセキュリティの先駆者であるSysdigは、革新的なAI Workload Security機能を発表しました。 この先進的なツールは、AI環境におけるアクティブなリスクを検出および管理し、セキュリティチームがAIを含むワークロード内での疑わしい活動に迅速に対処できるように設計されています。
更新されたSysdigのCloud-native Application Protection Platform（CNAPP）は、AIワークロードに対する洞察を提供し、アクティブなリスクをリアルタイムで特定し、新興のAIポリシーに準拠することが可能です。 この取り組みは、安全なAI展開への需要の増加に応え、ビジネスがAIの力を利用しながら、公開されたAIパッケージを含むワークロードに対処する時に悪用の可能性があるリスクを監視することができます。
KubernetesがAI展開の主要プラットフォームとして台頭していますが、このような儚いコンテナ化されたワークロードのデータの保護とアクティブなリスクの軽減は、ランタイムの透明性を持ったリアルタイムのソリューションを必要としています。 オープンソースプロジェクトFalcoを基盤にして構築されたSysdigのCNAPPは、クラウド内およびオンプレミスのKubernetesクラスターの両方に対して、比類のない脅威検出を提供しています。
SysdigのリアルタイムAI Workload Securityは、主要なAIエンジンやパッケージ（OpenAI、Hugging Face、TensorFlow、Anthropicなど）を持つワークロードを即座に特定し、優先順位付けするのを支援します。 これにより、ビジネスは、承認されたか未承認のAI利用を管理およびコントロールし、統合されたセキュリティ機能と統一されたリスク評価機能を通じてトリアージプロセスを簡素化し、対応時間を短縮することができます。
公開されたワークロードに関するリスクが増大しています、Sysdigは、展開されたGenAIワークロードの34%が公開されており、GenAIモデルの機密データに重大な脅威をもたらしていると発見しています。 これにより、セキュリティ侵害やデータ漏洩のリスクが拡大し、規制の遵守が複雑化しています。
AIの採用の急増により、このようなセキュリティ対策の緊急性が高まっており、Cloud Security Allianceの調査によると、企業のうち55％が今年中にGenAIソリューションを導入する予定です。 Sysdigはまた、12月以降にOpenAIパッケージの使用回数が約3倍に増加していることを報告しています。 現在展開されているGenAIパッケージの28％はOpenAIで、その後にHugging FaceのTransformersとNatural Language Toolkit（NLTK）が続きます。
AI Workload Securityを使用することで、Sysdigは、新たな政策とAIへの激しい検証のニーズに対応し、バイデン政権の大統領令とNTIAの推奨事項に沿った取り組みを行っています。 Sysdigは、公開されたエクスポージャや悪用可能な脆弱性、ランタイムイベントを強調することで、AI法が完全に有効化される前に産業が問題に迅速に対処できるよう支援し、企業にリスクに対抗し、包括的なセキュリティコントロールとランタイム検出を備えたAI展開を強化します。
事実:
– 人工知能（AI）および機械学習（ML）のワークロードは、その複雑さ、動的性、および処理することがよくある機密データの性質から、専門的なセキュリティアプローチを必要とします。
– AIを利用するワークロードは新しい攻撃ベクトルを作り出す可能性があり、従来のセキュリティツールではAIシステムのニュアンスに対処するのに適切でない場合があります。
– SysdigのAI Workload Securityはランタイムインサイトを活用しており、これにより、AIアプリケーションの実行時にリスクを検出および管理できるため、展開段階での静的検査とは異なります。
– KubernetesはAI展開だけでなく、さまざまなクラウドネイティブアプリケーションでも人気があります。 そのダイナミックでスケーラブルな性質から、セキュリティの確保が難しい場合があります。
主要な質問と回答:
Q1: AI Workload Securityが重要な理由は何ですか？
A: AI Workload Securityが重要なのは、AI基盤が複雑で非常に機密性の高いデータを含んでおり、それが侵害されると重大な侵害につながる可能性があるためです。 これらのワークロードを保護することで、データのプライバシー、整合性、および規制順守が維持されます。
Q2: SysdigのAI Workload Securityが既存のセキュリティ対策にどんな貢献をしていますか？
A: SysdigのAI Workload Securityは、既存のセキュリティ対策にランタイム脅威検出を追加し、既知のAIフレームワークに焦点を当てており、これによりAIワークロード環境の特定のニーズに合わせたものになっています。
課題と論争:
– AI Workload Securityソリューションが最新のAI開発と脅威ベクタに常に追従できるようにすることは常に課題です。
– セキュリティツールがAIワークロードの処理効率に与えるパフォーマンスの影響に関する懸念があるかもしれません。
– どんなAI関連システムにも、AIをベースとするセキュリティソリューションによるプライバシー問題やバイアスのリスクアセスメントに関する議論があるかもしれません。
利点:
– AIおよびMLワークロードに特化したリアルタイムの脅威検出。
– 新興のAIポリシーと政府の推奨事項との一致により、企業が規制変更に先んじて対応できます。
– 承認されたおよび未承認のAI使用の両方を管理できる能力により、ガバナンスと規制順守が合理化される可能性があります。
欠点:
– セキュリティ検査の追加により、AIアプリケーションにパフォーマンスオーバーヘッドが発生する可能性があります。
– サードパーティのベンダー（Sysdig）への依存は、データプライバシーやベンダーロックインの懸念を引き起こす可能性があります。
– AIセキュリティシステムの複雑さにより、追加のユーザートレーニングと専門知識が必要となることがあります。
関連リンク:
関連情報に関心がある場合は、次のリソースを訪れてみてください:
– 公式Sysdigウェブサイト
– Kubernetes公式ウェブサイト
– OpenAI公式ウェブサイト
– 国立電気通信情報局（NTIA）
これらはSysdigのAI Workload Securityに直接関連するコンテンツであり、Kubernetes、AIテクノロジー、および政治機関のAIポリシーに関する洞察を提供しています。