公共部門におけるAIの大規模活用を実現

公共部門のAIが拡張できないことが多いのは、モデルの性能不足ではなく、セキュリティとネットワークのアーキテクチャが、継続的かつ自律的な省庁横断の運用に対応できないためです。本ウェビナーでは、継続的な検証、インライン検査、ポリシー適用を備えたゼロトラストが、機密性の高い政府業務におけるミッショングレードAIの実現に不可欠である理由を解説します。これにより、政府機関はコンプライアンス、監査可能性、レジリエンスを損なうことなく、自動化を拡大できます。

このウェビナーで学べること：

• 公共部門におけるAI導入を主に制約しているのが、モデルの能力やコンピューティングリソースではなく、セキュリティとインフラストラクチャである理由。
• 政府システムにおいて、自律的かつ継続的に稼働するAIがもたらす、データ漏えい、APIの悪用、不正アクセス、政府機関間のラテラルムーブメントなどの具体的なリスクを特定する方法。
• ゼロトラストの原則に基づき、ユーザー、サービス、API、非人間アイデンティティを継続的に認証、認可、検査することで、AIのスケーラビリティをどのように実現できるか。
• 暗号化された東西トラフィックの検査、可用性、レイテンシ管理、コンプライアンスに必要な監査可能性など、セキュリティとパフォーマンスのバランスを取るためのインフラストラクチャ要件を評価する方法。