AIは、ソフトウェアとセキュリティの両方の経済性を変えつつあります。
エージェントは今や、脆弱性の発見、コードの記述、ツールの呼び出し、APIの呼び出しに加え、インフラストラクチャ全体にわたる処理をマシン速度で実行できます。これにより、防御側は強力な新機能を活用できるようになります。同時に、AIセキュリティはもはやモデルの保護だけでは不十分です。
こうした背景から、F5はNVIDIAをはじめとする業界リーダーとともに、Open Secure AI Allianceにメンバーとして参加しました。同アライアンスは、AI時代に防御側がソフトウェアとエージェントを保護できるよう、オープンなテクノロジー、手法、ツールの開発と共有に取り組んでいます。
セキュリティには最低限の強制適用基準が必要
AIエージェントは、単なる言語モデルではありません。モデル、指示、アイデンティティ、権限、メモリ、ツール、API、ガードレール、ログ、評価システムで構成されるシステムです。どのレイヤーも重要ですが、最も持続性の高い制御は、エージェントが書き換えたり、回避したり、説得によって変更させたりできないものです。
“これが、F5がこのアライアンスにもたらす設計原則です。背後にあるインテリジェンスだけでなく、インタラクションそのものを保護します。また、オープンな研究成果、テストハーネス、ツールに加え、組織全体から選定した成果も提供していく方針です。」”
私はこれを「強制適用の基盤」と捉えています。つまり、リクエストが評価され、リクエスト元の制御が及ばないところでポリシーが適用されるポイントです。AIエージェントの場合、この基盤は、エージェントとそのアクセス先システムを結ぶ経路上に置かれることが増えています。エージェントが実際に発揮できる能力は、何を呼び出せるか、どのデータにアクセスできるか、どのようなアクションを実行できるかによって決まります。
これはF5が熟知している領域です。
インターネットが信頼できるものになったのは、すべてのエンドポイントが正しく動作したからではなく、重要な制御が導入されたからです。
- ロードバランサーが可用性を管理
- ファイアウォールによるネットワークポリシーの適用
- Webアプリケーションファイアウォールがアプリケーションを保護
AIエージェントによって、この問題は新たな段階へと進みます。制御ポイントは再び移行し、今度はユーザー、アプリケーション、API、エージェント、ツール、モデル間の接続が中心となります。
F5がもたらす価値
F5は数十年にわたり、アプリケーションおよびAPIトラフィックの重要な制御ポイントで事業を展開してきました。ここ数年は、その役割をAI分野にも拡大しています。
The F5 AI Security Platformは、AIアプリケーション、モデル、エージェント、およびそれらを接続するAPIのセキュリティ確保とガバナンスを目的に設計されています。モデルに依存しないテストとランタイム保護、エージェントのアクションとツール呼び出しの可視化に加え、パブリッククラウド、プライベートクラウド、オンプレミス、エアギャップ環境に対応する導入オプションを提供します。
これが重要なのは、ほとんどの企業が単一のモデルやプロバイダーに標準化することはないためです。ワークロード、リスクプロファイル、地域、コスト構造に応じて、異なるモデルを使い分けることになります。また、モデルのポートフォリオは、アプリケーションやセキュリティアーキテクチャよりも速いペースで変化する可能性があります。
そのため、モデルを切り替えてもセキュリティ制御が機能し続ける必要があります。特定のモデルに紐づくポリシーは、そのモデルが変更されるたびに再構築しなければなりません。一方、アプリケーションとAPIの経路全体で適用されるポリシーであれば、モデル、プロバイダー、導入環境が異なっても一貫して適用できます。
これが、F5がこのアライアンスにもたらす設計原則です。背後にあるインテリジェンスだけでなく、インタラクションそのものを保護します。また、オープンな研究成果、テストハーネス、ツールに加え、組織全体から選定した成果も提供していく予定です。私たちの目標は、防御に携わるコミュニティを支援することです。
今後に向けて
オープンかクローズドかという議論だけでは、エンタープライズセキュリティを捉えるには不十分です。
最終的にはハイブリッドになります。企業は、オープンモデルとクローズドモデル、ホステッドシステムと自己管理型システム、汎用モデルと特化型モデルを併用することになります。真に問われるのは、そのすべてに一貫したセキュリティ態勢を適用し、その態勢を顧客や規制当局に示したうえで、制御を一から再構築することなく基盤となるモデルを変更できるかどうかです。
重要なのは、どのモデルが最も高い性能を発揮できるかではありません。システムが信頼できる最低基準を満たしているかどうかです。
F5は、信頼できる最低基準をオープンに構築する取り組みに貢献するため、Open Secure AI Allianceに参加しました。詳しくは、こちらのブログをご覧ください。
著者について

Kunal Anandは、最高製品責任者としてF5の製品部門を率いています。製品のビジョン、戦略、実行を統括し、重要な課題を解決して優れた顧客体験を生み出す画期的なソリューションの開発を推進しています。前職の最高技術・AI責任者としては、F5のテクノロジーおよびAIに関する戦略とビジョンを策定しました。 F5入社以前は、Impervaで最高技術責任者と最高情報セキュリティ責任者を兼任していました。2013年に共同創業したアプリケーションセキュリティのスタートアップPrevotyが2018年に買収されたことを機に、Impervaに加わりました。Prevoty以前は、BBC Worldwideでテクノロジーディレクターを務めました。イノベーションと技術分野で豊富な実績と専門知識を有し、Gravity、MySpace、NASA Jet Propulsion Labでは、セキュリティ、データ、テクノロジー、エンジニアリングの各チームを率いる役職を歴任しました。 AIと機械学習の分野で15年以上の経験を持ち、モデルのトレーニング、AIを活用したアルゴリズムによる製品強化、AIアーキテクチャの設計と実装に携わってきました。 Babson Collegeでコンピューターサイエンスの理学士号を取得しています。
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