組織の保護とモダン化に役立つゼロ トラスト戦略

ゼロ トラストに対する包括的なアプローチは、ID、エンドポイント、ネットワーク、データ、アプリケーション、インフラストラクチャ、AI システムなど、デジタル資産全体に及びます。ゼロ トラスト アーキテクチャは、リスクを軽減し、進化する脅威の状況に適応するために、これらの要素間の緊密な統合を必要とする包括的なエンド ツー エンド戦略として機能します。

ゼロ トラスト セキュリティの基礎となるのが ID です。これには、人間の ID、人間以外の ID、ワークロード、ユーザーまたはシステムの代わりに自律的に動作する AI エージェントが含まれます。すべての ID は、明示的な検証、最小限の特権アクセスを使用して、厳密に認証され、継続的に評価され、承認される必要があります。また、アクセスがユーザー、サービス、AI 主導のプロセスのいずれからのものであるかに関係なく、侵害の原則を想定する必要があります。

統一されたポリシー適用レイヤーとして、ゼロ トラスト ポリシーはすべてのアクセス要求を明示的に検証し、環境全体からのシグナルを評価します。これには、ID リスク、デバイスの態勢、場所、アプリケーションの機密性、データ分類、AI コンテキスト (エージェントの意図、モデルのアクセス許可、ワークロードの動作など) が含まれます。ポリシーはアクセス時に適用され、セッションを通して継続的に評価されます。

このポリシー フレームワークは、AI の使用と AI 主導の自動化にまで及ぶガバナンスとコンプライアンスの制御を通じてさらに強化されます。セキュリティ態勢の評価、テレメトリ収集、最適化により、ユーザー、システム、AI ワークロード全体の可視性が確保され、組織はイノベーション、生産性、リスクのバランスを取ることができます。

テレメトリと分析は、ゼロ トラスト アーキテクチャ全体の脅威保護システムにフィードされます。AI アクティビティ、エージェント アクション、モデル操作など、大量のシグナルが継続的に分析され、リスク分析情報が生成されます。サイバー脅威はコンピューターの速度で動作するため、防御も同じ速さで対応する必要があります。これにより、リアルタイムの自動保護が可能になり、必要に応じて詳細な調査をサポートします。

トラフィックのフィルター処理とセグメント化は、パブリックネットワークまたはプライベート ネットワークへのアクセスが許可される前に一貫して適用されます。これには、AI サービス、アプリケーション、インフラストラクチャ間の通信が含まれており、横移動が制限され、信頼が前提とされないようにします。

データの分類、ラベル付け、暗号化は、AI システムを介してトレーニング、グラウンディング、または応答するために使用される電子メール、ドキュメント、構造化データ、およびデータに適用されます。SaaS でもオンプレミスでも、アプリケーションへのアクセスは、適応的かつリスク ベースです。ランタイム コントロールは、サーバーレス、コンテナー、IaaS、PaaS、内部サービスなどのインフラストラクチャに適用され、従来のワークロードと AI 対応ワークロードの両方にバージョン管理とガバナンスが適用されます。

最後に、ネットワーク、データ、アプリケーション、インフラストラクチャ、AI システムからのテレメトリ、分析、およびリスク評価は、ポリシーの最適化と脅威の保護に継続的にフィードバックされ、時間の経過と共にセキュリティ態勢が強化されるクローズド ループ システムが作成されます。