アディティア・K・スード、アリヤカのセキュリティエンジニアリングおよびAI戦略担当VP – インタビューシリーズ

アディティア・K・スード（Ph.D）は、アリヤカのセキュリティエンジニアリングおよびAI戦略担当VPです。16年以上の経験を持ち、情報セキュリティ、製品、インフラストラクチャに関する戦略的リーダーシップを提供しています。スード博士は、人工知能（AI）、クラウドセキュリティ、 マルウェアの自動化と分析、 アプリケーションセキュリティ、 セキュアソフトウェア設計に興味があります。彼は、IEEE、Elsevier、Crosstalk、ISACA、Virus Bulletin、Usenixなどの様々な雑誌やジャーナルに論文を発表しています。

アリヤカは、ネットワークとセキュリティのソリューションを提供し、統合SASE as a Serviceを提供しています。このソリューションは、パフォーマンス、敏捷性、セキュリティ、シンプルさを組み合わせるように設計されています。アリヤカは、顧客をさまざまな段階でサポートし、ネットワークとセキュリティの環境を現代化し、最適化し、変革するのを支援しています。

あなたのサイバーセキュリティとAIへの旅についてもう少し教えてください。アリヤカでの現在の役割に至った背景は何ですか?

私のサイバーセキュリティとAIへの旅は、テクノロジーの複雑な問題を解決する可能性に魅了されたことから始まりました。キャリアの初期段階で、私はサイバーセキュリティ、脅威インテリジェンス、セキュリティエンジニアリングに焦点を当て、システムがどのように相互作用し、脆弱性がどこにあるかを理解するための堅実な基礎を築きました。この経験は自然とサイバーセキュリティへの関心を深め、データとネットワークを保護することの重要性を認識することになりました。AIテクノロジーが登場すると、そのサイバーセキュリティを変革するための潜在性を認識しました。脅威の検出を自動化することから予測分析まで、AIはサイバーセキュリティを変革する可能性があります。

アリヤカのセキュリティエンジニアリングおよびAI戦略担当VPとしての役割は、私のセキュリティとAIへの情熱を活かすために完璧な場所でした。アリヤカは統合SASE as a Service、クラウドファーストWANソリューション、革新への焦点でリーダーシップを発揮しています。私の役割は、現代の課題であるセキュアなハイブリッドワーク、SD-WANの最適化、リアルタイムの脅威管理に対処するために、私のセキュリティとAIへの情熱を融合させることを可能にしました。アリヤカのAIとセキュリティの融合は、組織が脅威の先を行くようにし、同時に優れたネットワークパフォーマンスを提供することを可能にし、私はこの使命の一部になることを光栄に思います。

サイバーセキュリティのトップリーダーとして、AIがセキュリティの風景を再定義することをどのように見ていますか?

AIはセキュリティの風景を変革する瀬戸際にあり、ルーチンワークの負担から解放し、より複雑な課題に集中できるようになります。大量のデータをリアルタイムで分析する能力により、セキュリティシステムは人間の能力を超えるスピードで異常、パターン、脅威を特定できます。AI/MLモデルは継続的に進化し、先進的な持続的な脅威（APTs）やゼロデイ脆弱性の影響を検出および回避する精度を高めています。また、AIはインシデントレスポンス（IR）を革命的に変えることになります。繰り返し処理や時間厳守のタスクを自動化することで、セキュリティチームはより複雑な課題に集中できるようになります。さらに、AIはサイバーセキュリティのスキルギャップを埋めることになります。ルーチンワークを自動化し、人間の意思決定を強化することで、セキュリティチームはより複雑な課題に集中できるようになります。

しかし、敵対者はAIの同じ能力を利用して、より洗練された脅威を開発しています。サイバークライムは、ディープフェイクフィッシング攻撃、適応型ソーシャルエンジニアリング、AI駆動のマルウェアなどの脅威を開発するためにAIを使用しています。この傾向は、組織がこれらの進化する脅威を上回るために継続的に革新する必要がある「AIの軍拡競争」につながります。

企業がAIアプリケーションを展開する際に直面する主要なネットワークの課題について説明してください。なぜこれらの問題がより重要になっているのでしょうか?

企業がAIアプリケーションに取り組むと、ネットワークの課題に直面します。AIワークロードは、リアルタイムで大量のデータを転送および処理する必要があるため、高帯域幅と超低遅延の必要性を生み出します。たとえば、リアルタイムAIアプリケーション、自律システム、または予測分析は、瞬時のデータ処理に依存しています。わずかな遅延でも結果を妨げる可能性があります。これらの要件は、伝統的なネットワークインフラストラクチャの能力を超えることが多く、パフォーマンスのボトルネックにつながります。

スケーラビリティはAI展開における重要な課題です。AIワークロードのダイナミックで予測不可能な性質により、迅速に変化するリソース要件に適応できるネットワークが必要です。企業は、さまざまな場所に分散されたデータとワークロードを抱えており、シームレスなデータ転送とスケーラビリティが必要です。信頼性も重要です。AIシステムは、ダウンタイムやデータ損失が重大な中断や不正確なAI出力につながる可能性のある、ミッションクリティカルなタスクをサポートすることがよくあります。

セキュリティとデータの完全性もAI展開を複雑にします。AIモデルは、トレーニングと推論に大量の機密データに依存しているため、データの転送と保護が優先事項となります。この課題は、規制要件が厳格な業界、たとえばヘルスケアと金融では、特に重要です。組織は、パフォーマンスの必要性とともに、規制要件を満たす必要があります。

企業がAIを採用するにつれて、これらのネットワークの課題はより重要になります。高度なAI対応ネットワークソリューションが必要であり、帯域幅、遅延、スケーラビリティ、セキュリティを提供する必要があります。

Aryakaのプラットフォームは、AIワークロードの増加した帯域幅とパフォーマンスの要求にどのように対応していますか?

Aryakaのプラットフォームは、AIワークロードの増加した帯域幅とパフォーマンスの要求に、インテリジェントで柔軟で最適化されたネットワーク管理で対応しています。分散されたロケーション間の大規模なデータセットの転送は、伝統的なネットワークを大幅に負担させることがよくあります。Aryakaのソリューションは、トラフィックを最も効率的で利用可能なパスにダイナミックにルーティングすることで、この負担を軽減します。

Aryakaのソリューションの1つの重要な利点は、リアルタイムデータ分析やマシンラーニングモデル推論などの遅延に敏感なワークロードを優先するアプリケーション認識ルーティングの能力です。AIアプリケーションが必要なネットワークリソースを確実に受け取ることで、Aryakaは遅延を最小限に抑え、信頼性の高い意思決定を保証します。さらに、Aryakaのソリューションは、AIワークロードの需要に応じて、動的に帯域幅を割り当てることができます。ボトルネックを防ぎ、ピーク時でも一貫したパフォーマンスを確保します。

さらに、Aryakaのプラットフォームは、ネットワークのパフォーマンスとAIワークロードの動作に関するプロアクティブなモニタリングと分析機能を提供します。このプロアクティブなアプローチにより、企業はパフォーマンスの問題をAIシステムの運用に影響を与える前に特定して解決できます。先進的なセキュリティ機能と組み合わせると、AryakaのプラットフォームはAIデータの完全性を保護します。

AIの採用は、企業ネットワーク内に新たな脆弱性や攻撃面をどのようにもたらしますか?

AIの採用は、企業ネットワーク内に新たな脆弱性や攻撃面をもたらします。AIシステムは、トレーニングと推論に大量の機密データに依存しているため、データの転送や保存中に傍受、操作、または盗難される可能性があります。さらに、AIアルゴリズムは、悪意のあるアクターがAIシステムを誤った決定に導くように設計された入力を導入する可能性のある、敵対的な攻撃に脆弱です。これらの攻撃は、不正検出や自律システムなどの重要なアプリケーションを妥協し、重大な運用上のまたは評判上の損害をもたらす可能性があります。

AIの採用は、自動化と意思決定に関するリスクももたらします。悪意のあるアクターは、意図しない結果や運用上の混乱を引き起こすために、自動化された意思決定システムを、偽のデータで操作する可能性があります。たとえば、攻撃者は、セキュリティ侵害を隠したり、注意をそらすために偽のアラームを生成するために、AI駆動の監視システムで使用されるデータストリームを操作する可能性があります。

別の課題は、AIワークロードの複雑で分散された性質に起因します。AIシステムは、エッジデバイス、クラウドプラットフォーム、インフラストラクチャを横断する相互接続コンポーネントで構成されます。この複雑な相互接続性は、攻撃面を大幅に拡大し、各コンポーネントと通信経路が潜在的なエントリーポイントとなるため、セキュリティを確保することが困難になります。エッジデバイスを妥協した場合、たとえば、ネットワーク内で横方向に移動したり、中央のAIシステムに処理または転送されるデータを操作したりすることができます。さらに、セキュリティで保護されていないAPIは、AIアプリケーションの統合に使用されるため、保護されていない場合に脆弱性を公開する可能性があります。

企業がAIにますます依存するにつれて、これらの脆弱性の潜在的な結果はより深刻になり、AI駆動環境を保護するための強力なセキュリティ対策の必要性を強調しています。組織は、これらの課題に対処するために迅速に行動する必要があります。たとえば、AIモデルに対する敵対的なトレーニング、データパイプラインの保護、ゼロトラストアーキテクチャの採用などです。

これらのAI固有のセキュリティリスクに対処するために、アリヤカではどのような戦略やテクノロジーを実装していますか?

Aryakaのプラットフォームは、AIシステムが依存する大量の機密データを保護するために、転送中および保存中のデータのエンドツーエンド暗号化を使用します。これらの措置により、エッジデバイス、データセンター、クラウドサービス間でデータが転送される際に、AIデータパイプラインが傍受または操作されるのを防ぎます。ダイナミックトラフィックルーティングは、セキュリティとパフォーマンスの両方を強化し、重要なワークロードを優先して遅延を最小限に抑え、信頼性の高い意思決定を保証します。

AryakaのAI Observeソリューションは、ログを分析することでネットワークトラフィックを監視し、疑わしいアクティビティについてセキュリティインシデントの通知をトリガーします。Aryakaによって提供される集中化された可視性と分析により、組織はAIワークロードのセキュリティとパフォーマンスを監視し、潜在的な悪意のあるアクションやリスクのあるユーザーの行動、重要なサーバーおよびホストを含むエンドユーザーについて、事前に潜在的な脅威を特定できます。AI Observeは、AI/MLアルゴリズムを使用して、さまざまなパラメータと変数に基づいて決定を下す重要性に応じて、セキュリティインシデントの通知をトリガーします。

AryakaのAI>Secureインラインネットワークソリューション（2025年下半期に登場）は、エンドユーザーとAIサービスエンドポイント（ChatGPT、Gemini、コピーロットなど）間のトラフィックを分析して、プロンプトインジェクション、情報漏洩、ガードレールの悪用などの攻撃を明らかにすることを可能にします。さらに、承認されていないおよび制限されたGenAIサービス/アプリケーションとの通信を制限するための厳格なポリシーを施行できます。さらに、アリヤカは、ネットワークと強力なセキュリティ対策を組み合わせた先進的な戦略を実装して、AI固有のセキュリティリスクに対処しています。1つの重要なアプローチは、ゼロトラストネットワークアクセス（ZTNA）の採用です。これにより、AIワークロードとやり取りしようとするすべてのユーザー、デバイス、応用プログラムの信頼性が継続的に検証されます。これは、エッジデバイス、クラウドプラットフォーム、およびオンプレミスインフラストラクチャにわたるワークロードを抱える分散型AI環境で特に重要です。攻撃者が未承認アクセスや横方向の移動を試みる可能性があるためです。

これらの包括的な措置を採用することで、アリヤカは、進化するリスクからAI環境を保護するのを支援しながら、スケーラブルで効率的なAI展開を可能にします。

AIはセキュリティを強化するツールとして、またネットワークの妥協を引き起こすツールとしてどのように使用されていますか?

AIはサイバーセキュリティの強力なツールであり、セキュリティを強化するだけでなく、洗練された攻撃にも使用されます。AIは、セキュリティシステムが人間の能力を超えるスピードで異常、パターン、脅威を特定できるように、ネットワークトラフィックをリアルタイムで分析します。たとえば、AI駆動のシステムは、ネットワークプロトコルのパターンを分析し、自動的に悪意のあるソースを分離することで、分散型サービス拒否（DDoS）攻撃を検出および緩和できます。さらに、AIの行動分析の潜在性は重要であり、内部の脅威やアカウントの侵害を検出するために、通常のユーザーの行動プロファイルを作成します。最も強力な応用は、予測分析であり、AIシステムは潜在的な脆弱性や攻撃ベクトルを予測し、脅威が現れる前にプロアクティブな防御を可能にします。

一方で、サイバークライムは、AIを使用してより洗練された攻撃を開発しています。AI駆動のマルウェアは、伝統的な検出メカニズムを回避するために、動的にその特性を変更できます。攻撃者はまた、データスクラッピングと分析を使用して、個人に合わせた偽のメールやメッセージを制作するために、AI/MLをフィッシングキャンペーンに使用しています。社会工学におけるディープフェイクの1つの懸念事項は、機密情報を漏らすために、または不正な取引を承認するために、エグゼクティブや信頼できる個人を信憑性のあるオーディオまたはビデオで模倣することです。さらに、敵対的なAI攻撃は、他のAIシステムを直接標的にし、不正確な予測や決定を引き起こすために、操作されたデータを導入します。

AIのセキュリティにおける双方の使用は、多層防御戦略の重要性を強調しています。組織は、防御を強化するためにAIの潜在性を利用する必要がありますが、同時に、AIの悪用に対して警戒する必要があります。

Aryakaの統合SASE as a Serviceは、従来のネットワークおよびセキュリティソリューションと比較してどのように異なりますか?

Aryakaの統合SASE as a Serviceソリューションは、ビジネスに合わせてスケーリングするように設計されています。従来のシステムとは異なり、ネットワーク（MPLSなど）とセキュリティ（ファイアウォールやVPNなど）に別々のツールを使用するのではなく、統合SASEはこれらの機能を統合し、シームレスでスケーラブルなソリューションを提供します。この統合により、管理が簡素化され、ユーザーに一貫したセキュリティポリシーとパフォーマンスが提供されます。クラウドネイティブアーキテクチャを利用することで、統合SASEは、複雑なオンプレミスハードウェアの必要性を排除し、コストを削減し、企業が現代のハイブリッドワーク環境に迅速に適応できるようにします。

Aryakaの1つの重要な違いは、ゼロトラスト（ZT）原則を大規模にサポートする能力です。ZTは、AIワークロードとやり取りしようとするすべてのユーザー、デバイス、応用プログラムの信頼性を継続的に検証します。これは、エッジデバイス、クラウドプラットフォーム、およびオンプレミスインフラストラクチャにわたるワークロードを抱える分散型AI環境で特に重要です。攻撃者が未承認アクセスや横方向の移動を試みる可能性があるためです。Secure Web Gateways（SWG）、Cloud Access Security Broker（CASB）、侵入検出および防止システム（IDPS）、次世代ファイアウォール（NGFW）などの機能と組み合わせて、Aryakaは、脅威から保護するのと同時に、分散環境全体で機密データを保護します。

Aryakaは、ユーザーエクスペリエンスとパフォーマンスを向上させます。統合SASEは、Software-Defined Wide Area Networking（SD-WAN）を利用してトラフィックルーティングを最適化し、低遅延と高速接続を保証します。これは、クラウドアプリケーションやリモートワークを採用する組織にとって特に重要です。セキュリティとパフォーマンスを統一プラットフォームから提供することで、統合SASEは複雑さを最小限に抑え、スケーラビリティを向上させ、企業が現代のダイナミックなIT環境のニーズを満たすことができるようにします。

AryakaのOnePASS™アーキテクチャは、AIワークロードをサポートしながら、セキュアで効率的なデータ転送をどのように保証しますか?

AryakaのOnePASS™アーキテクチャは、セキュアで高パフォーマンスのネットワーク接続を、強力なセキュリティおよびデータ最適化機能と統合することで、AIワークロードをサポートします。AIワークロードは、エッジデバイス、データセンター、クラウドベースのAIプラットフォームなどの分散環境間で大量のデータを転送することがよくあります。OnePASS™は、AryakaのグローバルプライベートバックボーンとSecure Access Service Edge（SASE）機能を利用して、これらのデータフローを効率的でセキュアなものにします。

グローバルプライベートバックボーンは、低遅延と高帯域幅の接続を提供し、AIワークロードがリアルタイムでデータを処理および分析する必要があるため、これは重要です。この最適化されたネットワークは、パブリックインターネット接続で発生するボトルネックを回避し、AIシステムのパフォーマンスに信頼性をもたらします。アーキテクチャはまた、データの重複排除や圧縮などの先進的なWAN最適化技術を使用して、効率性をさらに高め、ネットワークリソースへの負担を軽減します。これは、AI操作に関連する大規模なデータセットと頻繁なモデル更新に適しています。

セキュリティの観点から、AryakaのOnePASS™アーキテクチャは、ゼロトラストフレームワークを施行し、すべてのデータフローを認証、暗号化、および継続的に監視します。統合されたセキュリティ機能、Secure Web Gateway（SWG）、Cloud Access Security Broker（CASB）、および侵入検出システム（IDS）により、機密のAIワークロードがサイバーセキュリティ脅威から保護されます。さらに、エッジベースのポリシーの適用を可能にし、分散環境全体でセキュリティコントロールを一貫して適用しながら、遅延を最小限に抑えることで、OnePASS™はセキュリティとパフォーマンスのバランスを提供します。

Aryakaのシングルパスアーキテクチャは、すべての必要なセキュリティ機能を統一プラットフォームに統合します。これにより、リアルタイムのネットワークトラフィックの検査と処理が可能になり、複数のセキュリティデバイスが不要になります。セキュアで低遅延の接続と強力な脅威保護の組み合わせにより、AryakaのOnePASS™アーキテクチャは、現代のAIワークロードに最も適したものです。

2025年以降、AIとネットワークセキュリティのトレンドについて予測してください。

2025年以降、AIはネットワークセキュリティの重要な役割を果たすことになります。AI駆動の脅威検出システムは、先進的な持続的な脅威（APTs）やゼロデイ脆弱性を検出するために、AI/MLを使用して進化し続けるでしょう。これらのシステムは、人間の能力を超えるスピードでパターンと異常を特定する能力を発揮します。AIはまた、インシデントレスポンスの自動化を推進し、セキュリティオーケストレーション、自動化、レスポンス（SOAR）システムが脅威を自動的に軽減し、対応時間を短縮し、人間の分析者の負担を軽減できるようにします。さらに、量子コンピューティングの進化により、ネットワークセキュリティの既存の暗号化標準が弱点となる可能性があり、業界は量子耐性のある暗号化に向けて進化するでしょう。

しかし、ネットワークセキュリティにおけるAIの統合は、サイバークライムがAIテクノロジーを使用してより洗練された攻撃を開発することを可能にするため、課題ももたらします。AIモデルへのバイアスや不適切なトレーニングのリスク、AIモデルへの敵対的な攻撃のリスクが増大する可能性があります。これらの攻撃は、AIモデルを操作されたデータで妥協し、不正確な予測や決定を引き起こす可能性があります。さらに、AIの採用により、ソフトウェアサプライチェーンの脆弱性の検出が改善されます。

AI駆動のツールは、セキュリティツール、チーム、および組織の間のコラボレーションを改善することも予測されます。AI中心のソリューションは、ユーザーの役割と行動に基づいて、個人用のセキュリティモデルを作成します。国は、AIテクノロジー向けの世界的なサイバーセキュリティフレームワークを構築するために協力するでしょう。さらに、AIモデルは、ユーザーの役割と行動に基づいて、個人用のセキュリティポリシーを作成するでしょう。これらは、ユーザーがセキュリティのニーズを満たしていることを保証するでしょう。国は、AIテクノロジー向けの世界的なサイバーセキュリティフレームワークを構築するために協力するでしょう。読者がもっと学びたい場合は、アリヤカを訪問してください。