IPXOのCEO、Ramutė Varnelytė – インタビュー・シリーズ

Ramutė Varnelytė、IPXOのCEOは、15年以上の商業リーダーシップの経験を持ち、2025年初頭に会社を率いるために任命されました。彼女の役割では、戦略的成長、運用の優秀性、市場の位置付けを推進し、IPXOがIPアドレスのリースと管理におけるイノベーションの最前線に留まることを保証しています。

IPXO、インターネット・プロトコル・エクスチェンジ・オーガニゼーションの略称は、2021年にグローバル的なIPv4不足に対処するために、ダイナミックなリースと収益化プラットフォームを作成するために設立されました。世界最大の完全に自動化されたIPアドレスリースのマーケットプレイスに成長しました。プラットフォームは、地域インターネット・レジストリとの強力な関係と、統一された効率的なIPエコシステムを構築する使命によってサポートされる、世界中の数百万のIPアドレスをサポートしています。

IPXOが行動に基づくリスク・プロファイリングと機械学習を使用して、無害なAI自動化と悪意のあるボット活動を区別する方法について議論します。会話では、インターネット・トラフィックにおけるAIエージェントの台頭、ISPのサイバーセキュリティ・チャレンジ、セキュリティと運用の効率性のバランスをとるための戦略について探ります。

あなたが、AIエージェントが組織内のトラフィック・パターンを支配しているという結論に達した背景にあるトレンドは何ですか?

ボットは現在、人間のトラフィックを大幅に上回っています。ボット・トラフィックの3分の1以上が「悪意のあるボット」で構成されており、多くの悪意のある活動に貢献しています。トレンドは、さまざまなインシデント・レポートで明らかです。会社が不審なトラフィックや有害なトラフィック、API使用量の異常なスパイク、またはその他の不規則性を調査する場合、多くの自動化システムは、AIエージェントのように動作し、ユーザー・エージェントのスプーフィング、IPの迅速な回転、典型的なスクレイピング・ボットの活動と比較して不一致があります。基本的に、トラフィックの純粋な量と、行動の複雑さは、単純なボットではなくAIエージェントを示しています。

IPのリスク・プロファイルを構築するために使用される行動シグナルは何ですか?リクエストの頻度、ヘッダー、地理的パターンなど?

リクエストの実際のコンテンツを調べることなく、IPの「評判スコア」を評価することができます。ただし、ネットワーク内でのその動作を観察するだけで十分です。これらの不規則なパターンは「コンテンツ非依存」であり、実際のデータは必要ありません。メタデータと特定の動作は、IPのリスク・プロファイルを評価するのに十分です。これは、大規模なスケールでも機能し、疑わしい動作は、TLS 1.3やECHなどの最新の暗号化では隠されません。依然として、暗号化されていない多くの観察可能なデータがあります。

あなたのシステムは、スクレイピング、ボットネット、クレデンシャル・スタッフィングなどの悪意のある活動と区別するために、ペイロード・コンテンツを検査せずに、行動に基づくリスク・プロファイリングをどのように使用しますか?

自動化が特定の期間内にどのように動作するかを考慮することが重要です。ただし、どのようなコンテンツを要求しているかではなく、どのように動作するかを考慮します。「良い」ボットは通常、予測可能であり、特定の構造とステップを実行します。一方、悪意のあるボットは、予測不可能にジャンプし、使い捨ての識別子を使用し、機械のようなペースを保ち、検出を避けるためにリクエストを多くのサーバーに分散します。これは、時間の経過とともにサイト内での動作を評価することです。

ISPは、サイバーアタックに対する強力な防御を維持しながら、増加するプロキシ・トラフィックに対処するためにどのように苦労していますか?

最新のプロトコルは、プライバシーを強化するために、接続の詳細をより多く隠します。したがって、ISPはトラフィックの種類を評価し、正しく分類することがより困難になり、より高価になります。内部が見えにくいため、ISPはコンテンツではなくトラフィックの動作に頼ります。苦労は、トラフィックの検査に頼ることから、新しい脅威インテリジェンス・ツールを統合するようにアプローチを変更することにあります。

ISPは、AIエージェント・トラフィックを許可するために制限を緩和した場合に、どのようなサイバーセキュリティのトレードオフに直面する可能性がありますか?

フィルタを緩和すると、偽陽性と摩擦が減り、エージェントがスムーズに動作することができます。ただし、悪意のあるトラフィックと攻撃の数が増える可能性もあります。緩いフィルタは、より高いリスクを意味します。リスク重み付けゲート・アプローチを使用することで、両者のバランスをとることができます。たとえば、疑わしいトラフィックがある場合、最初のステップは完全にブロックするのではなく、トラフィックを遅くすることです。より繊細なコントロールが必要です。

あなたのリアルタイム・リスク・スコアリングを支えるコア・テクノロジーは何ですか?機械学習、脅威インテリジェンス・フィード、行動異常検出を使用していますか?

リアルタイムのデータ・モニタリングと評価、機械学習、さまざまな脅威インテリジェンス・ツールの組み合わせを使用しています。目標は、不規則性を迅速に検出することです。トラフィックの意図と、有害である可能性のある理由を理解することです。そうであれば、高リスクのケースをフラグ付けして、適切に対処します。

あなたのシステムは、既存のISPまたは企業のSOCワークフローとどのように統合していますか?自動的にアラートや緩和をトリガーできますか?

はい、システムは既存のワークフローにアラートを送信し、ネットワーク・レベルで特定の脅威をブロックすることもできます。リスク許容度に応じて、さまざまなモードで実行できます。

プロファイリング・システムは、テストまたは展開の初期段階で、予期せぬ攻撃パターンまたは悪用ケースを発見しましたか?

はい、いくつかありました。業界全体で見られる例としては、「幻覚的なクロール」があります。LLMが存在しないURLを生成し、次にそれらを取得しようとします。あるいは、15分間や1時間間などの正確な時間間隔で繰り返されるリクエストの急激な増加などです。これらのパターンは、行動の追跡をさらに洗練し、偽陽性を減らすのに役立ちます。

暗号化されたコンテンツを検査せずに、行動に基づくプロファイルを構築することの、プライバシーとセキュリティへの影響は何ですか?特に、グローバルなデータ保護法の下では?

行動メタデータは、個人データと見なされる可能性があります。ただし、正当な利益、正当化、セキュリティ・モニタリングのために必要な場合は、例外があります。ただし、データへのアクセスと保持されるデータの量は、評価されるリスクに比例している必要があります。

あなたは、研究用のクローラーまたはホワイトリストされたAIエージェントなどの無害な自動化を、サイバー・スレットとしてフラグ付けする偽陽性をどのように防ぎますか?

新しいセーフガードとルールを展開する前にテストし、行動を評価し、トラフィックの正当性をテストするために最初にソフトなチャレンジを使用します。完全にブロックするのではなく、トラフィックを遅くします。多層のチェックリストであり、継続的に微調整されています。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。詳細については、IPXOを訪問してください。