Google Cloud Well-Architected Framework のセキュリティの柱におけるこの原則では、AI を使用してクラウド ワークロードのセキュリティを向上させるための推奨事項が示されています。
サイバー攻撃の数と高度化が進んでいるため、AI の可能性を活用してセキュリティを強化することが重要です。AI は、脅威の数を減らし、セキュリティ専門家が必要とする手作業を減らし、サイバーセキュリティ分野の専門家不足を補うのに役立ちます。
原則の概要
AI 機能を使用して、既存のセキュリティ システムとプロセスを改善します。Gemini in Security と、 Google Cloud サービスに組み込まれている固有の AI 機能を使用できます。
これらの AI 機能は、セキュリティ ライフサイクルのすべての段階で支援を提供することで、セキュリティを変革できます。たとえば、AI を使用して次のことができます。
- リバース エンジニアリングを行わずに、潜在的に悪意のあるコードを分析して説明します。
- サイバーセキュリティ担当者の反復作業を削減する。
- 自然言語を使用してクエリを生成し、セキュリティ イベントデータを操作します。
- コンテキスト情報を表示する。
- クイック返信の推奨事項を提示する。
- イベントの修復を支援する。
- 構成ミスや脆弱性に関する優先度の高いアラートを要約し、潜在的な影響をハイライトし、緩和策を提案します。
セキュリティ自律性のレベル
AI と自動化は、進化し続けるサイバーセキュリティの脅威に対処する際に、より優れたセキュリティ成果を達成するのに役立ちます。セキュリティに AI を使用することで、脅威の検出と防止の自律性を高め、全体的なセキュリティ ポスチャーを改善できます。Google は、セキュリティに AI を使用する場合の 4 つの自律性レベルを定義しています。これらのレベルは、セキュリティ タスクの支援、そして最終的には主導における AI の役割の拡大を示しています。
- 手動: 人間がセキュリティ ライフサイクル全体にわたってすべてのセキュリティ タスク（防止、検出、優先順位付け、対応）を実行します。
- 支援: Gemini などの AI ツールは、情報の要約、生成インサイトの生成、推奨事項の作成により、人間の生産性を向上させます。
- 半自律型: AI が多くのセキュリティ タスクの主な責任を負い、必要な場合にのみ人間に委任します。
- 自律型: AI は、人間の介入を最小限に抑えつつ、組織の目標と設定に基づいてセキュリティ ライフサイクルを推進する信頼できるアシスタントとして機能します。
推奨事項
以降のセクションでは、セキュリティに AI を使用するための推奨事項について説明します。また、推奨事項が Google のセキュア AI フレームワーク（SAIF）にどのように沿っているか、セキュリティ自律性のレベルにどのように関連しているかも示します。
- AI で脅威の検出と対応を強化する
- エキスパートと非エキスパートの両方のセキュリティを簡素化する
- AI を使用して時間のかかるセキュリティ タスクを自動化する
- リスク管理とガバナンスのプロセスに AI を組み込む
- AI システムに安全な開発手法を導入する
AI で脅威の検出と対応を強化する
この推奨事項は、次の重点分野に関連しています。
- セキュリティ運用（SecOps）
- ロギング、監査、モニタリング
AI は、大量のセキュリティ データを分析し、脅威アクターの行動に関する分析情報を提供し、悪意のある可能性のあるコードの分析を自動化できます。この推奨事項は、次の SAIF 要素に沿ったものです。
- 検出機能と対応機能を拡張し、組織の脅威対策に AI を取り込む。
- 防御を自動化し、既存および新規の脅威に対応する。
実装に応じて、この推奨事項は次の自律性レベルに関連する場合があります。
- アシスト: AI が脅威の分析と検出を支援します。
- 半自律型: AI がセキュリティ タスクのより多くの責任を担います。
Google Threat Intelligence は、AI を使用して脅威アクターの行動と悪意のあるコードを分析し、この推奨事項の実装を支援します。
エキスパートと非エキスパートの両方のセキュリティをシンプルにする
この推奨事項は、次の重点分野に関連しています。
- セキュリティ運用（SecOps）
- クラウドのガバナンス、リスク、コンプライアンス
AI を活用したツールは、アラートを要約して、緩和策を推奨できます。これらの機能により、より幅広い担当者がセキュリティにアクセスできるようになります。この推奨事項は、次の SAIF 要素に沿ったものです。
- 防御を自動化し、既存および新規の脅威に対応する。
- プラットフォーム レベルの管理を調整し、組織全体で一貫したセキュリティを確保する。
実装に応じて、この推奨事項は次の自律性レベルに関連する場合があります。
- アシスト: AI がセキュリティ情報のアクセシビリティを向上させます。
- 半自律型: AI がすべてのユーザーのセキュリティ対策をより効果的にする。
Gemini in Security Command Center は、構成ミスや脆弱性に関するアラートの概要を提供できます。
AI で時間のかかるセキュリティ タスクを自動化
この推奨事項は、次の重点分野に関連しています。
- インフラストラクチャのセキュリティ
- セキュリティ運用（SecOps）
- アプリケーションのセキュリティ
AI は、マルウェアの分析、セキュリティ ルールの生成、構成ミスの特定などのタスクを自動化できます。これらの機能により、セキュリティ チームのワークロードを軽減し、対応時間を短縮できます。この推奨事項は、既存および新規の脅威に対応するために防御を自動化するという SAIF 要素に沿ったものです。
実装に応じて、この推奨事項は次の自律性レベルに関連する場合があります。
- 支援: AI がタスクの自動化を支援します。
- 半自律型: AI がセキュリティ タスクの主な責任を負い、必要な場合にのみ人間の支援を求めます。
Google Security Operations の Gemini は、アナリストを支援し、関連するコンテキストを取得して、次のステップの推奨事項を提示することで、労力の大きいタスクを自動化できます。
AI をリスク管理とガバナンスのプロセスに組み込む
この推奨事項は、クラウドのガバナンス、リスク、コンプライアンスという重点分野に関連しています。
AI を使用してモデル インベントリとリスク プロファイルを構築できます。AI を使用して、データ プライバシー、サイバーリスク、サードパーティ リスクに関するポリシーを実装することもできます。この推奨事項は、周囲のビジネス プロセスにおける AI システムのリスクをコンテキスト化することに関する SAIF 要素に沿っています。
実装によっては、この推奨事項は半自律型の自律性レベルに関連する場合があります。このレベルでは、AI はカスタム セキュリティ目標を達成するためにプロセスを実行するセキュリティ エージェントをオーケストレートできます。
AI システムに安全な開発手法を導入する
この推奨事項は、次の重点分野に関連しています。
- アプリケーションのセキュリティ
- AI と ML のセキュリティ
AI を使用して、安全なコーディング、トレーニング データのクリーニング、ツールとアーティファクトの検証を行うことができます。この推奨事項は、強固なセキュリティ基盤を AI エコシステムまで拡大することに関する SAIF 要素に沿っています。
この推奨事項は、セキュリティ自律性のすべてのレベルに関連する可能性があります。AI をセキュリティに効果的に使用するには、安全な AI システムを導入する必要があるためです。この推奨事項は、セキュリティ プラクティスが AI によって強化されるアシストレベルに最も関連しています。
この推奨事項を実装するには、AI アーティファクトに関するソフトウェア アーティファクトのためのサプライチェーン レベル（SLSA）ガイドラインに沿って、検証済みのコンテナ イメージを使用します。