※本資料は、米カリフォルニア州サンノゼにて10月5日(現地時間)に公開したブログの日本語抄訳版です。
組織におけるAI導入は、ますますボトムアップ型になっています。従業員は最新のAIアシスタント、コーディング エージェント、ブラウザー、開発ツールを試しています。これらの製品が仕事を遂行する助けになるためです。こうしたツールの多くは、中央のセキュリティ部門やIT部門による評価が行われる前に導入されています。
その結果、シャドーAIが拡大しています。従業員のデバイス上で、アプリケーション、エージェント、拡張機能、モデル、パッケージ、設定ファイルなどのレイヤーが急速に増えています。こうした活動は急速に変化し、組織が従来のアプリケーションに使用しているソフトウェア展開プロセスの対象外となることも少なくありません。
Zscalerは本日、Zscaler Endpoint AI SecurityにおいてAnthropicのClaude Mythos 5.1の機能を限定プレビューとして提供開始することを発表します。Mythos 5.1はExploit Pathsを強化し、セキュリティ部門が関連するエンドポイント上のAIアクティビティーを結び付け、潜在的な攻撃経路を特定し、どこで介入すべきかを判断できるようにします。
この機能の追加により、Zscalerは、さまざまなAIアプリから、すべてのユーザーのエンドポイント上で発生する関連性が分断されたイベントを潜在的な脅威ベクトルの攻撃チェーン分析ビューへと変換できるよう、セキュリティ部門をより効果的に支援します。複数段階にわたるAIの挙動を関連付けて可視化された攻撃経路として把握することで、セキュリティ部門は効果的な優先順位付けを活用し、リスクの高いエージェントのアクティビティーを予防的にブロックし、機密データを保護するとともに、エンドポイント上でリアルタイムのポリシー制御を直接施行できます。
MDMとEDRでは可視性にギャップが生じる理由
MDMとEDRは、エンドポイント セキュリティに不可欠な要素であり続けていますが、それぞれ異なる問いに答えるために構築されています。MDMは、アプリケーション、デバイス、設定を組織が管理できるよう支援します。EDRは、プロセス、ファイル、ネットワーク アクティビティー、既知の攻撃挙動を監視します。
AIエージェントは、これまでとは異なる種類のエンドポイント アクティビティーを生み出します。AIエージェントは、ユーザーのアイデンティティーとアクセス権を使用してユーザーに代わって操作し、ツールを呼び出したり、ファイルにアクセスしたり、コマンドを実行したり、ユーザー自身が直接操作した場合と同じようにサービスに接続したりできます。その結果、監査ログではエージェントによるアクティビティーがユーザーのアカウントによるものとして記録される場合があり、ユーザーの操作とユーザーに代わってエージェントが行った操作を区別することが難しくなります。
プロセスやファイルのレベルでは、こうしたアクティビティーは正常なものに見える可能性があります。署名済みのアプリケーションがマルウェアのパターンに一致することなく、ファイルを変更したり、コマンドを実行したり、ネットワーク経由でデータを送信したりする場合があります。不足しているコンテキストは多くの場合、AIアプリケーション レイヤーに存在します。つまり、どのエージェントが動作したのか、どのようなタスクを実行していたのか、どのツールを呼び出したのか、どのデータを使用したのか、さらにどの拡張機能、モデル、パッケージ、接続サービスが関与していたのかという情報です。
Endpoint AI Securityは、このギャップを解消するために構築されました。エンドポイント上のAIアクティビティー レイヤーを保護します。ここでは、AIアプリ、ブラウザー、アシスタント、コーディング エージェント、その他のエージェント型ツールが新たなリスクを生み出していますが、従来のエンドポイント ツールは、こうしたリスクを解釈したり制御したりするようには設計されていませんでした。
Zscaler Endpoint AI Securityがギャップを解消する方法
Zscaler Endpoint AI Securityは、ユーザーと管理対象デバイスにおいてこのAIアプリケーション レイヤーを保護するよう設計されています。AIを活用する従業員のデバイスを保護するうえで重要な3つの柱、すなわち検出、ランタイムの可視化、ポリシーの施行を組み合わせています。
AI資産の検出
セキュリティ部門はまず、基本的な問いに答える必要があります。組織全体で、どのようなAIが実行されていますか？
Endpoint AI Securityは、管理対象デバイス全体で使用されているAIアシスタント、エージェント、ブラウザー、開発ツール、モデル、パッケージ、拡張機能、接続サービスを特定します。これにより、従来のアプリケーション インベントリーには表示されない可能性があるAI資産を可視化できます。
エージェントの動作の把握
インベントリーによって、何が存在するのかを把握できます。ランタイムの可視性によって、実際に何が起きているのかを把握できます。
Endpoint AI Securityは、エージェントの実行中に発生する重要なイベントを記録します。これには、プロンプト、ツール呼び出し、ファイル アクセス、コマンド、システム操作、ネットワーク アクティビティーなどが含まれます。これらのイベントを、関与したユーザー、エージェント、デバイスに関連付けます。
組織向けのAIポリシーの施行
可視性は、それによって結果を変えられてこそ有用になります。Endpoint AI Securityは、デバイス上のAIアクティビティーを制御するためのポリシー レイヤーを提供します。
ポリシーによって、認可されていないエージェントやツールを制限したり、危険なコマンドや指示を阻止したり、機密性の高いファイルやデータを保護したりできます。これにより、セキュリティ部門は、エンドポイントで組織のルールを適用したまま、AI導入を支援できます。
組織規模でアクティビティーを関連付けることの課題
検出とランタイム監視によって、詳細な証拠を収集できますが、そうした証拠はユーザー、デバイス、エージェント、ツール、個々の実行に分散しています。
課題は、これらのアクティビティーがどのように関連しているのかを理解することです。エージェントに広範なアクセス権が付与されていること、サードパーティー製ツールが使用されていること、機密性の高いファイルにアクセスしていることは、それぞれ単独で見れば管理可能に思えるかもしれません。これらの条件が同じ一連の流れの中で発生すると、より深刻なリスクにつながる恐れがあります。
各イベントを個別に確認していると、こうした関連性を見落としやすくなります。セキュリティ部門には、アクティビティーを相互に関連付け、攻撃が進行している可能性を認識し、どのような対応が最もリスクを軽減できるのかを判断する方法が必要です。
Mythos 5.1がもたらすもの
Mythos 5.1は、Endpoint AI Securityの重要な機能であるExploit Pathsを強化します。Exploit Pathsは、証拠を相互に関連付けて潜在的な脅威を特定し、各ステップがどのようにつながっているのかを説明するとともに、どの時点でその一連の流れを中断すべきかを防御側に示します。
各パスでは、分析の根拠となる証拠、評価の確信度、そして確認済みではなく推測に基づくステップが示されます。また、防御側がそのアクティビティーをどのように認識できるか、そして攻撃チェーンのどこで中断できるかも特定します。
これにより、個々のアラートだけでは得られないコンテキストが提供されます。セキュリティ部門は、攻撃経路全体に基づいてリスクを分類し、一連の検知結果が重要である理由を理解するとともに、その一連の流れを中断できる制御を優先できます。
Endpoint AI SecurityとMythos 5.1には、それぞれ異なる役割があります。Endpoint AI SecurityはAI資産を検出し、エージェントのアクティビティーを記録し、ポリシーの施行ポイントを提供します。Mythos 5.1は、その証拠を分析し、関連する条件を結び付け、注意を払うべき攻撃経路を特定します。
実際の活用例
割り当てられた役割に必要な範囲を超えるアクセス権を持つAIエージェントを考えてみましょう。エージェントの実行中に、サードパーティー製ツールを呼び出し、機密情報を含むファイルにアクセスしたとします。Endpoint AI Securityは、関与したエージェント、ユーザー、デバイス、ツール呼び出し、ファイル アクティビティーを記録します。
これらのイベントを個別に見るだけでは、リスクの全体像を把握できない可能性があります。Mythos 5.1は検知結果を関連付け、それらが信頼できる一連の流れを形成しているかどうかを判断します。Exploit Pathsは、エージェントの権限、サードパーティー製ツールの使用、機密性の高いファイルへのアクセスが組み合わさることで、どのように攻撃経路が形成される可能性があるのかを示します。レポートには、裏付けとなる証拠、推測に基づくステップ、そして防御側がどの時点で介入すべきかについての推奨事項が示されます。
その後、セキュリティ部門はEndpoint AI Securityのポリシー制御を使用し、エージェントやツールを制限したり、リスクの高いアクティビティーを停止したり、機密データへのアクセスをブロックしたりできます。Mythos 5.1が分析と優先順位付けを担い、Endpoint AI Securityが可視性とポリシーの施行を担います。
証拠から行動への移行
Exploit Pathsは、お客様が保護する権限を持つ環境を防御の観点から評価するために設計されています。生のモデル応答を公開したり、実際に機能するエクスプロイト コードやペイロードを生成したりすることなく、優先順位を付けた検知結果を提示します。セキュリティ部門は証拠を確認し、どのように対応するかを判断できます。Mythos 5.1をEndpoint AI Securityに組み込むことで、Zscalerは、分断されたエンドポイント イベントから潜在的な攻撃経路を集中的に把握できるビューへと変換できるよう、セキュリティ部門を支援します。
「AIエージェントは、日常業務の一部として急速に普及しています。しかし同時に、エンドポイント上に新たなアクティビティーのレイヤーを生み出しており、セキュリティ部門はその挙動を理解し、制御する必要があります。Mythos 5.1をZscaler Endpoint AI Securityに組み込むことで、エージェントの挙動、ツールの使用、データへのアクセスを明確なエクスプロイト経路として関連付け、最も大きなリスク軽減につながるアクションを防御側が優先できるよう、お客様を支援しています」
– Zscaler、AIセキュリティ担当EVP、Dhawal Sharma
「Claude Mythos 5.1をZscalerのEndpoint AI Securityに導入することで、組織のセキュリティ部門は、複雑なAIアクティビティーを防御の観点から証拠に基づいて分析できるようになります。これにより、組織は必要な可視性と保護機能を維持しながら、AIツールを確実に導入しやすくなります」
– Anthropic、GTMリーダーシップ サイバーセキュリティ、Ash Alhashim氏
この機能の追加により、セキュリティ アナリストは、エンドポイント上でAIのリスクがエージェント、ツール、データを通じてどのように進展するのかを把握できます。こうしたシグナルが集約されることで、Exploit Pathsは、リスクがどこで形成されているのか、どこで介入することが最も重要なのかを示します。実績のあるZscalerのポリシー制御により、担当部門はビジネスへの影響が生じる前にリスクの高いアクティビティーを中断できます。その結果、管理対象となるすべての従業員デバイスで可視性、制御、保護を実現し、組織においてより安全にAIを導入できるようになります。
Zscaler Endpoint AI Securityの詳細確認またはデモのご依頼については、https://www.zscaler.com/jp/request-a-demoをご覧ください。
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