F5では、アプリケーションの未来はマルチクラウド、APIファースト、そしてAIによって活用したものになると考えています。AppWorld 2024では、F5 AI Data Fabricを発表しました。このイノベーションは、AI を活用してより優れたアプリと API の保護をより迅速に、そして驚くほど簡単なエクスペリエンスをユーザーに提供するための大きな一歩となります。
AIは、現在誰にとっても当然のことながら最優先の関心事です。他のエキサイティングなテクノロジーと同様に、利益とリスクの両方をもたらすことができます。F5では、AIを消費および使用することを簡単かつ安全にすることに重点を置いてイノベーションを行っています。F5 AI Data Fabricを使用することで、ポートフォリオ全体でAIの採用を加速し、特定のAIのアプリケーションがアプリとAPIのセキュリティに革命をもたらすと信じています。
まず、その動作方法から始めましょう。F5 AI Data Fabricは、ポートフォリオ全体の製品からの膨大なデータから洞察を生成するのに役立つサービスのコレクションを提供します。このデータから、レポートや分析を提供したり、機械学習モデルをトレーニングしてデプロイしてアプリをより安全に最適化することができます。このアプローチは、F5 Distributed Cloud Services、NGINX、BIG-IPからのデータを集約し、F5 Distributed Cloud Consoleを介して洞察を明らかにします。
このデータファブリックの主要なコンポーネントの1つは、AIエコシステムです。これは、製品チームとユーザーに機械学習とAIをはるかにアクセスしやすくするために設計されたモデル、モジュール、およびAPIのコレクションです。私たちが言うように、極めて簡単です。これにより、製品にAIを組み込む能力が加速し、アイデアからAI対応のアプリケーションに素早く移行できます。
ここに例を示します。教師学習モデルをトレーニングしたことがある場合、多くのデータが必要であり、そのデータにはラベルが必要です。適切な、ラベルが付いたデータを見つけることは課題であり、データのラベリングは数週間の労力がかかる場合があります。急速に変化する脅威の状況に対応するモデルを構築する場合、これでは十分な速度ではありません。
AIと大規模言語モデルが登場します。この課題に対処するために、トレーニング データ セットをベクトル化するセンテンス トランスフォーマーと、データのラベル付けプロセスをブートストラップして自動化するセマンティック検索を利用します。同様の手法を使用してモデルをトレーニングし、洗練させることができます。例えば、SQLインジェクション攻撃を検出するブートストラップを構築したいとします。攻撃の一例を挙げると、F5 AI Data Fabricは、データのラベリング、モデルのトレーニング、およびコンテナへの展開のプロセスを手助けします。以前は数日または数週間かかる作業が、数分で完了します（しかも、私はデータサイエンティストでもありません！）。
その分類器モデルをトレーニングして展開したら、再びAIを活用して助けを求めることができます。正規表現を作成するためにトレーニングされた大規模言語モデルを使用すると、リアルタイム検出のためにエッジに展開することができるシグネチャを生成できます。新しい脅威が現れると、ボタンを押すだけでシグネチャを生成することで、非常に迅速に対応できます。
AIエコシステム内のこれらの機能を活用すると、新しい検出モデルを構築し、その後シグネチャを生成するのにかかる時間を大幅に短縮できます。したがって、新しい脅威に非常に迅速に対応できます。新しい攻撃タイプがある場合、その分野の専門家はすぐにデータプラットフォームに検出機能を追加できます。生成AIは、当社と当社の顧客に低コストで、より優れた検出を提供し、加速するのに役立ちます。
そして、これは私たちがAIで行うことの1つにすぎません。
上記では、F5 AI Data Fabricが脅威へのより迅速な適応と対応にどのように役立つかを説明しました。生成AIは、ユーザーの体験を劇的に向上させることもできます。
この技術を顧客の手に届けるために、今年後半にはAIアシスタントを導入する予定です。これは、顧客が目標を達成するのを支援するインテリジェントパートナーとして機能します。高度な自然言語インターフェースを介して、ユーザーはデータに関する質問をしたり、リアルタイムでダッシュボードを生成したりすることができます。製品の設定を生成したり、ポリシーの実装を支援したりすることもできます。F5 AI Data Fabricで動作するこのツールは、顧客サポートマネージャーとして機能し、F5の利用可能な集合知に基づいて質問をし、推奨事項を受け取ることができます。
ユーザーは、自分のデータに関する質問をします。「先週のインフラで見た攻撃の数はいくつですか？それらのうち、SQLインジェクション攻撃はいくつですか？それらはどこから来ましたか？」これは、顧客がデータと対話し、迅速に答えを得たり、視覚化を生成したり、推奨される緩和策を実装したりするためのはるかに簡単な方法です。ユーザーは、「新しいアプリのボット保護をどのように構成しますか？」などの質問をすることができ、チャットボットが手順を要約します。ガイダンスだけでなく、これにより、ユーザーは「WAFが有効なロードバランサーの構成を生成してください」といったことを行うこともできます。
今後数か月で、この機能をF5 Distributed Cloud Servicesの顧客に公開し始めますが、私たちが構築しているものを共有できることを心から嬉しく思います。
AIと大規模言語モデルはどこにでも存在し、それには十分な理由があります。これらはアプリケーションとのやり取り方を完全に変えることができます。しかし、私が最も楽しみにしているのは、大規模言語モデルが顧客のためにはるかに優れたセキュリティ結果を提供する可能性です。
セキュリティ市場は、検出に関する精度の課題に長い間悩まされており、多くの組織は（残念ながら）それに慣れてきました。我々は、より優れた検出を容易にするために、いくつかの驚くべきことを行なっています。また、全な方法で検出技術を改良するために、お客様が意見を提供できるようにします。
F5 AI Data Fabricは、F5の広範な顧客ベースの技術フットプリントと高品質なデータへのアクセスから利益を得ています。私たちは世界のほぼ半数のアプリケーションのデータパスに位置し、1日あたり550ペタバイトのデータがF5製品を流れています。私たちのAIソリューションは、他に類を見ないデータセットを持ち、私たちはこれから始まったばかりです！
まず何よりも、F5はイノベーターです。AIがアプリとAPIのセキュリティをより速く、低コストで提供する方法の限界を超えています。未来はAIによって推進されることになりますが、F5はその道をリードしていきます。 AI が次にどのようなイノベーションをもたらすかが楽しみです。