従量課金制 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
人工知能 (AI) はビジネスを再構築していますが、従来のサイバーセキュリティでは対処できないリスクももたらします。データ侵害から敵対的攻撃に至るまで、AI システムを保護するには特殊なツールが必要です。以下は、トレーニング、導入、運用全体にわたって AI ワークフローを保護するために設計された 9 つのソリューションです。
各ツールは、AI モデルの保護から機密データやネットワークの保護に至るまで、特定の課題に対処します。 AI を導入する組織にとって、適切なソリューションの選択は、既存のインフラストラクチャ、規制要件、拡張性のニーズなどの要因によって決まります。以下に簡単な比較を示しますので、決定に役立ててください。
AI セキュリティはもはやオプションではありません。 AI が進化し続ける中で、適切なツールに投資することで、機密データを保護し、コンプライアンスを確保し、リスクを最小限に抑えることができます。
Prompts.ai は、GPT-4、Claude、LLaMA、Gemini を含む 35 を超える主要な LLM をシームレスに統合し、データ ガバナンス、アクセス制御、リアルタイム監視などの AI セキュリティの重要な懸念事項に対処します。
このプラットフォームは、AI セキュリティにおける大きなギャップに直接取り組みます。 Prompt Security Inc. の共同創設者兼最高経営責任者であるイタマール・ゴラン氏は、この問題を次のように強調しています。
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「組織は何年にもわたって堅牢な許可ベースのアクセス システムの構築に費やしてきましたが、ここに AI が登場し、まったく新しい課題が生じています。従業員は給与詳細や業績評価などの機密情報の公開を AI に要求するだけで、LLM がうっかりそれに応じてしまう可能性があります。当社の新しい認可機能はこの重大なギャップを埋め、AI アプリケーションが既存のセキュリティ境界を確実に遵守できるようにします。」
These advanced authorization features are central to Prompts.ai’s strategy for safeguarding data and ensuring governance.
Prompts.ai は多層認証システムを採用して厳格なアクセス制御を実施し、すべてのインタラクションに対する完全な監査の可視性を維持しながら機密データの漏洩を防ぎます。
このプラットフォームは、ユーザーの ID と各リクエストのコンテキストの両方を評価するコンテキスト認識型の承認を使用します。これにより、自然言語クエリを介して機密情報にアクセスしようとする不正な試みが即座にブロックされます。
組織が GDPR や CCPA などの規制に準拠できるようにするために、Prompts.ai は部門固有の詳細なポリシーを提供します。その柔軟な編集オプションは、事前定義されたルールに基づいて機密情報を自動的にマスクまたはブロックし、データ プライバシーに対するカスタマイズされたアプローチを提供します。
Prompts.ai は、既存のシステムとシームレスに統合することでセキュリティを強化します。 Okta や Microsoft Entra などの ID プロバイダーと連携し、組織が厳格なアクセス制御を適用しながら、現在の ID 管理インフラストラクチャを構築できるようにします。この設計は、大規模で複雑なユーザー グループの効率的な管理をサポートします。
このプラットフォームはリアルタイムの監視、強制、監査ログを提供し、脅威の即時検出とセキュリティ プロトコルへの準拠を保証します。さらに、統合された FinOps 機能により、使用量とコストの両方に対する透明性が提供され、組織が AI アクティビティの財務およびセキュリティへの影響をリアルタイムで理解できるようになります。
Prompts.ai は、従量課金制の TOKN クレジット モデルにより、組織が必要に応じて AI セキュリティ インフラストラクチャを拡張できるようにします。これにより、一貫した信頼性の高いセキュリティ対策を維持しながら、実際の使用状況に合わせたコストを確保できます。
Prompts.ai secures enterprise AI with built-in controls, while Wiz takes cloud defense to the next level by safeguarding AI workloads across multi-cloud environments. Wiz is designed to provide continuous monitoring and advanced threat detection, ensuring AI applications remain secure, no matter where they’re deployed.
このプラットフォームは、AWS、Azure、Google Cloud 全体にリアルタイムの可視性を提供し、AI ワークロードを自動的に識別し、そのセキュリティ ステータスを評価します。 Wiz はエージェントレス スキャンを使用することで展開を簡素化し、クラウド構成、脆弱性、コンプライアンス問題についての詳細な洞察を提供します。
Wiz は、さまざまなクラウド プラットフォームにわたる構成ミス、公開されたデータ ストア、不正アクセスの試みを正確に特定することで、分散型 AI システムのセキュリティを確保することに優れています。リスク優先順位付けエンジンは、セキュリティ チームが最も緊急の脅威に集中できるように支援し、堅牢な保護を維持しながら不必要なアラートを削減します。
主な機能には、AI ワークロードに合わせて調整されたクラウド セキュリティ体制管理 (CSPM) が含まれます。これには、機械学習パイプラインのコンテナーのセキュリティ、サーバーレス機能の保護、データ レイクの監視が含まれます。これらのツールを使用して、Wiz は機密性の高い AI トレーニング データとモデル アーティファクトがライフサイクル全体にわたって安全に保たれることを保証します。
Wiz は、既存のクラウドネイティブ セキュリティ ツールや DevOps ワークフローと簡単に統合し、自動修復提案を提供し、セキュリティ ポリシーを適用します。機械学習を活用した脅威インテリジェンスは、不規則なデータ アクセスやモデル推論の誤用など、潜在的なセキュリティ リスクを示す可能性のある異常なパターンを特定します。
複雑なマルチクラウド設定を管理する企業向けに、Wiz は、さまざまなクラウド アーキテクチャや AI 導入戦略への適応性を維持しながら、一元的なセキュリティ監視を提供します。
さらに高度なツールに焦点が移るにつれて、次のソリューションはこれらの機能に基づいて構築され、AI を活用した洞察によって脅威の検出を強化します。
Microsoft Security Copilot は、生成 AI と脅威インテリジェンスの膨大なネットワークを組み合わせることにより、脅威を特定し、対処する方法を変革します。このプラットフォームは仮想セキュリティ アナリストとして機能し、複雑なセキュリティ データを処理し、パターンを明らかにし、平易でわかりやすい言語で実用的な洞察を提供します。
Microsoft の広範な脅威インテリジェンス ネットワークを活用することで、Security Copilot は AI システムに関係する不審なアクティビティを分析し、異常なデータ アクセス パターンにフラグを立てて、潜在的な敵対的攻撃をエスカレートする前に検出できます。セキュリティ チームは、過去 24 時間の異常なアクセス イベントのログの要求など、自然言語クエリを使用してプラットフォームと対話し、詳細な分析、視覚的な概要、推奨されるアクションを受け取ります。この機能は、脅威の検出を強化するだけでなく、Microsoft の広範なセキュリティ フレームワークとシームレスに統合します。
Security Copilot は、Microsoft Sentinel、Defender for Cloud、Azure AI サービスと連携して、オンプレミス環境とクラウド環境の両方にわたって統一されたビューを提供します。 Microsoft の確立されたセキュリティ フレームワークに基づいて構築されたこのプラットフォームは、AI 主導の洞察を通じて脅威の検出を強化します。複数の Microsoft ツールにわたるセキュリティ イベントを関連付け、AI 固有の脅威に対するコンテキスト豊富な洞察を提供します。たとえば、不審なアクティビティが AI モデルやトレーニング データをターゲットにしている場合、Security Copilot は攻撃の発信元を追跡し、影響を受けるシステムを特定し、Microsoft の脅威インテリジェンスに基づいて修復手順を推奨します。
データ ガバナンスに Microsoft Purview を活用している組織の場合、Security Copilot はデータ リネージュとアクセス パターンを監視することにより、別の保護層を追加します。これは、機密トレーニング データに対するリスクを特定し、AI モデルへの不正アクセスを防ぐのに役立ちます。これらの統合により、多様な環境にわたって一貫した監視が保証され、組織にスケーラブルなリアルタイム保護が提供されます。
エンタープライズ規模の運用向けに構築された Security Copilot は、数千の AI エンドポイントからのテレメトリを処理します。機械学習を使用してベースライン動作を確立し、異常を検出します。その監視は、モデル推論リクエストの追跡、AI サービスへの API 呼び出しの分析、AI アプリケーションとのユーザー操作の観察にまで及び、脆弱性や潜在的な抽出試行を特定します。
このプラットフォームはインシデント対応も自動化し、セキュリティ チームが AI 関連の脅威に特化したハンドブックを開発できるようにします。脅威が検出されると、Security Copilot は、侵害された AI システムの隔離や、さらなる分析のための詳細なインシデント レポートの生成などの対応アクションを自動的に実行できます。複数のデータセンターにわたる Microsoft の分散検出機能により、大規模な攻撃時でも中断のないセキュリティ監視が保証されます。これは、一貫した信頼性の高い監視を提供するため、さまざまな地域で AI ワークロードを実行している組織にとって特に価値があります。
Microsoft Security Copilot は、堅牢な脅威の検出と対応機能により、AI システムだけでなく、これらのアプリケーションが動作するエンドポイントも保護するための準備を整えます。
CrowdStrike Falcon は、動作分析と機械学習を活用してエンドポイントを監視し、予期しないファイル アクセスや不規則なネットワーク トラフィックなどの異常を発生時に特定します。
Falcon は柔軟性を重視して設計されており、主要なクラウド サービスやコンテナ プラットフォームとシームレスに連携し、個々のワークステーションから大規模なネットワークまであらゆるものに適しています。
その自動応答機能は、侵害されたデバイスを隔離し、有害なプロセスを停止し、不正アクセスを防止することにより、迅速な措置を講じます。一方、詳細なフォレンジック ログは、イベントのタイムラインを再構築し、インシデントの範囲を評価するためのツールをチームに提供します。
IBM Watson for Cybersecurity は、高度なコンピューティングを活用して脅威分析を合理化します。レポート、脆弱性データベース、脅威インテリジェンス フィードなどの幅広いセキュリティ データを処理することで、潜在的なセキュリティ脅威を効率的に特定します。このアプローチにより、データ保護の取り組みと運用パフォーマンスの両方が強化されます。
機密情報を保護し、規制要件に準拠するために、プラットフォームは転送中と保存中のデータの両方に強力な暗号化を採用しています。また、カスタマイズ可能なアクセス制御機能も備えており、許可された個人のみが重要なデータにアクセスできるようになります。
IBM Watson for Cybersecurity は、既存の運用にスムーズに適合するように設計されており、オープン API と標準データ共有プロトコルを通じて一般的なセキュリティ管理システムに接続します。このシームレスな統合により、確立されたインシデント対応ワークフローを中断することなくサポートできます。
このプラットフォームはエンタープライズ規模の需要に合わせて構築されており、リアルタイムのアラートを提供しながら大量のセキュリティ データを処理します。これにより、セキュリティ インシデントへの迅速な対応が可能になり、最も重要なときにタイムリーなアクションが保証されます。
Databricks AI セキュリティ フレームワークは、あらゆるデータまたは AI プラットフォームで機能するように設計されており、環境に関係なく一貫したセキュリティ プラクティスを適用する方法を組織に提供します。役割ベースのアクセス制御、継続的なリスク監視、簡素化されたコンプライアンス プロセスなどの機能により、ガバナンスに構造をもたらします。これらの機能は既存のワークフローにスムーズに統合され、リスク管理の取り組みの強化に役立ちます。
Aikido Security SAST は、最新の AI 開発のニーズを満たす以前のソリューションに基づいて、プロアクティブな静的分析を使用して AI コードを保護するための的を絞ったアプローチを採用しています。
このツールは静的アプリケーション セキュリティ テスト (SAST) に特化しており、データ プライバシーを優先しながら AI コードの脆弱性をスキャンすることに重点を置いています。組織が AI システムの堅牢な保護への依存を強めるにつれて、安全なコード スキャンが重要な出発点になります。 Aikido Security SAST は、展開前にコード内の潜在的なセキュリティ問題を特定することでこの需要に対処し、AI を活用したアプリケーションを開発するチームにとって貴重な資産となります。
Aikido を際立たせているのは、インテリジェントな脆弱性検出システムです。高度なノイズ フィルタリングを採用することで、プラットフォームは誤検知を最大 95% 排除し、無関係なアラートを 90% 以上カットします。この機能により、セキュリティ レビュー プロセスが合理化され、時間を節約し、チームが実際の脅威に集中できるようになります。
Aikido Security SAST は厳格なデータ プライバシー プロトコルを適用し、機密性の高い AI コードが安全に処理されることを保証します。このプラットフォームは読み取り専用アクセス モデルで動作します。つまり、スキャン中にユーザー コードを変更することはできません。これにより、独自の AI アルゴリズムに取り組んでいるチームは、知的財産がそのまま残るという安心感を得ることができます。
Users maintain complete control over repository access, manually selecting which repositories Aikido can scan. This ensures experimental or highly sensitive projects remain secure. During the scanning process, source code is temporarily cloned into isolated Docker containers unique to each scan. These containers are hard-deleted immediately after the analysis, which typically takes just 1–5 minutes.
また、Aikido は、スキャンの完了後にユーザー コードが保存されないようにします。ユーザーデータが第三者と共有されることはなく、アクセス トークンは有効期間の短い証明書として生成され、AWS Secrets Manager を通じて安全に管理されます。認証はバージョン管理システム アカウント (GitHub、GitLab、Bitbucket など) を介して処理されるため、Aikido はユーザー認証キーを保存したりアクセスしたりせず、プライバシーへの取り組みをさらに強化しています。
Aikido Security SAST は、GitHub、GitLab、Bitbucket などの一般的なバージョン管理プラットフォームと簡単に統合できるため、既存のワークフローに簡単に組み込むことができます。また、継続的統合パイプラインとシームレスに連携し、開発ライフサイクルの一部として自動セキュリティ スキャンを可能にします。この統合により、チームは脆弱性を早期に発見し、展開前にリスクを軽減できます。
For organizations with established security frameworks, Aikido’s low false-positive rate is a game-changer. Security teams can trust the alerts they receive, focusing on genuine threats and addressing them promptly. This approach not only enhances code security but also ensures that monitoring remains efficient and scalable as development efforts grow.
Aikido’s architecture is designed for scalability, enabling simultaneous scanning across multiple AI projects. Each scan is conducted within its own isolated environment, ensuring performance remains consistent even as the number of repositories increases.
The platform’s intelligent filtering system plays a vital role as projects scale. By reducing irrelevant alerts by over 90%, Aikido allows security teams to manage larger codebases without being overwhelmed. With processing times of just 1–5 minutes per scan, the tool provides rapid feedback, supporting real-time monitoring without disrupting development workflows.
組織が AI コードとエンタープライズ システムのセキュリティに重点を置くにつれ、ネットワークの保護がパズルの重要なピースになります。 Vectra AI は、AI を活用したネットワーク セキュリティ ソリューションとして機能し、AI システムをホストする環境内の脅威を検出して対応するように設計されています。
Vectra AI は、機械学習を適用することでネットワークの動作を調べ、異常なアクティビティを特定します。これにより、セキュリティ チームは分散インフラストラクチャ全体の潜在的なリスクを一元的に把握できるようになり、迅速かつ断固とした行動が可能になります。
Vectra AI はデータのプライバシーとコンプライアンスを重視します。これには、権限のある担当者のみが機密情報にアクセスできるようにする役割ベースのアクセス制御が含まれています。さらに、組み込まれた監査証跡はコンプライアンスの取り組みをサポートし、インシデント発生時のフォレンジック調査を簡素化します。
Vectra AI は、既存のセキュリティ設定に簡単に適合するように構築されています。一般的な SIEM ソリューションと統合し、API を介して主要なクラウド プロバイダーに接続し、自動化された脅威への対応を可能にします。このプラットフォームはオーケストレーション ツールとも連携して、コンテナ化されたアプリケーションを継続的に監視します。これらの統合により、継続的かつ適応的な監視が保証され、ネットワーク セキュリティに対するスケーラブルなアプローチが提供されます。
Designed for high-traffic networks, Vectra AI handles large-scale deployments with ease. Its real-time monitoring capabilities deliver immediate alerts to security teams, cutting down response times and reducing risks. The solution’s adaptive machine learning models constantly improve threat detection, keeping pace with the ever-changing security landscape.
フォーティネットの AI ドリブン セキュリティ ファブリックは、従来のサイバーセキュリティ対策と特殊な AI 防御を組み合わせて、AI 環境を効果的に保護します。
フォーティネットは、エンドポイントとネットワークの保護を統合プラットフォームに統合することで、AI セキュリティに対する包括的なアプローチを採用しています。このシステムは、コンポーネント間で脅威インテリジェンスを自動的に共有し、潜在的な攻撃に対する AI システムの防御を強化します。保護をネットワークレベルの脆弱性まで拡張することで、以前に説明したソリューションを補完します。
この統合フレームワークは、共有された脅威インテリジェンスと潜在的なリスクへの自動応答を活用することで、最新の AI 環境の複雑なセキュリティ要求に取り組みます。
組織に適切なツールを選択するときは、セキュリティ、統合、拡張性に関する特定のニーズに合わせて選択することが重要です。以下は、いくつかの主要なプラットフォームの主な重点領域の簡単な概要です。
このグラフは、ツールを比較し、組織の優先事項に合致するツールを特定するための出発点として機能します。
これらのソリューションを評価するときは、AI システムのライフサイクル全体にわたって堅牢な保護を保証する機能に焦点を当ててください。
最終的には、リスク管理戦略、テクノロジー環境、財務上の考慮事項に最も適したツールを選択してください。
AI セキュリティの世界は驚くべきペースで進化しており、人工知能を大規模に導入する組織にとって、適切なツールを選択することがこれまで以上に重要になっています。私たちのレビューでは、AI ライフサイクルを保護するために設計されたさまざまなアプローチに焦点を当てています。 Prompts.ai が提供するエンタープライズ オーケストレーションとガバナンスから、CrowdStrike Falcon が提供するエンドポイント保護まで、これらのツールはセキュリティ パズルのさまざまな部分に対処します。この多様性は、組織固有のニーズに合わせてアプローチを調整することの重要性を強調しています。
There’s no one-size-fits-all solution here. The right choice depends on factors like your operational requirements, regulatory obligations, and existing infrastructure. Of course, budget considerations are also a key factor in the decision-making process.
世界中の政府が新しい AI ガバナンス フレームワークを展開するにつれ、規制遵守がますます優先事項になっています。こうした変化するコンプライアンスの要求に対応できるプラットフォームを選択することが重要です。
AI セキュリティにおける課題は、従来のサイバーセキュリティ上の懸念を超えて拡大しています。敵対的攻撃、モデルポイズニング、プロンプトインジェクションなどの脅威はますます洗練されており、AI テクノロジーの進歩ごとに新たな脆弱性が生まれています。強力で適応性のあるセキュリティ フレームワークの構築に取り組む組織は、こうした進化するリスクに対処するための備えが強化されるでしょう。
Deploying AI security tools is just the beginning. To ensure long-term protection, you’ll need to invest in ongoing monitoring, periodic assessments, and staff training. Even the most advanced tools are only as effective as the teams and processes behind them.
AI がビジネス運営の中核となるにつれて、セキュリティ障害のリスクは増大し続けるでしょう。賢いツールの選択、適切な実装、継続的な警戒を含む包括的なセキュリティ戦略に焦点を当てることで、組織は自信を持って AI の可能性を受け入れることができます。今日、AI セキュリティを真剣に受け止めている企業は、データと評判を守るだけでなく、ますます AI 主導の世界において競争力を維持することになるでしょう。
AI システムの保護には、従来のサイバーセキュリティ対策の範囲を超える課題が伴います。これらのシステムは大量の高品質データに大きく依存していますが、そのようなデータの入手と検証は大きなハードルとなる可能性があります。この依存性により、AI はトレーニング段階でのデータポイズニングや改ざんなどの問題に対して特に影響を受けやすくなります。
もう 1 つの差し迫った懸念は、攻撃者がモデルの動作を妨害または操作することを目的とした悪意のある入力を作成する敵対的攻撃です。従来のシステムとは異なり、AI モデルは多くの場合「ブラック ボックス」として動作し、透明性と説明可能性が限られています。この明確さの欠如により、セキュリティ侵害を検出、監査、解決する取り組みが複雑になります。その結果、AI システムを保護するには、従来のサイバーセキュリティで直面するものよりも複雑で常に進化する一連の課題に取り組む必要があります。
AI セキュリティ ツールは、API、クラウド コネクタ、標準化されたプロトコルを使用して既存の IT システムとスムーズに統合できるように構築されています。このアプローチにより、業務に大きな混乱を引き起こすことなく導入できることが保証されます。これらのツールは、現在のインフラストラクチャと連携して動作するように作られており、潜在的な脅威に対する防御層を追加します。
これらのソリューションを採用する場合は、いくつかの重要な要素に注目してください。まず、不必要な複雑さを避けるために、既存のハードウェアおよびソフトウェアとの互換性を確認します。次に、ニーズの進化に応じて将来の成長をサポートできる拡張性をツールが提供していることを確認します。 3 番目に、規制要件を満たすために、NIST や MITRE ATLAS などの確立されたセキュリティ標準への準拠を検証します。効果的な保護には、リアルタイムの脅威検出、堅牢なデータ暗号化、安全なエンクレーブなどの機能も不可欠です。 AI システムの新たな脆弱性を防ぐためには、現在のセキュリティ フレームワークとのシームレスな統合が不可欠です。
敵対的攻撃は、悪意のある攻撃者が入力を微調整して AI システムを騙し、誤分類、機密データの漏洩、さらにはシステム障害などの間違いを引き起こすときに発生します。こうした操作は AI モデルの弱点を悪用することが多く、信頼性とセキュリティに重大な課題をもたらします。
To counter these threats, organizations can adopt measures like adversarial training, which equips models to identify and withstand such attacks, and input validation, ensuring the integrity of data before it’s processed. Building stronger model architectures can also improve resilience, helping protect AI systems against evolving risks.
