ハーベンドラ・シン氏、ITデリバリーマネージャー - クラウドエンジニアリング＆アーキテクチャ、クラウドとAIを活用したデジタルトランスフォーメーションを推進。
クラウド導入のペースは容赦ない。あらゆる業界の企業が、インフラをスケーラブルで柔軟なクラウドネイティブ環境に移行しようと競争している。しかし、組織がクラウドに全面的に移行するにつれて、特にAPIとデータ機密性に関する新たなセキュリティ課題も生じている。これらの問題は周辺的なものではなく、デジタルリスクの中核に位置している。
クラウドネイティブアプリケーションが拡大するにつれ、2つの重要かつ密接に関連するセキュリティ懸念が生じる。第一に、高度に分散されたシステム全体でAPI駆動の通信をどのように効果的に保護するか。第二に、クラウドで保存、共有、処理される機密データをどのように保護するか。その答えの一つは、2つの強力な技術を融合させることにある：AI駆動の侵入検知システム（IDS）とクラウド専用に設計された準同型暗号だ。
これらの技術を組み合わせることで、インテリジェントかつ回復力のあるセキュリティ基盤が構築される。そしてこの組み合わせこそ、現代の組織が今日の高速デジタル環境で自らを守るために必要なものである。
従来のIDSからAI駆動の防御へ
歴史的に、侵入検知は静的なルールセットと既知の攻撃シグネチャに依存してきた。しかし、この方法は今日の動的でコンテナ化され、API集約型の環境では通用しない。サイバー脅威はルールが作成されるよりも速く進化する。さらに、クラウド環境は本質的に伸縮性があり、新しいサービスが絶えず起動・停止するため、従来のIDSソリューションが追いつくことはほぼ不可能だ。
しかし、AIは侵入検知を再発明している。AI駆動のクラウドネイティブIDS（CN-IDS）は、APIトランザクションインテリジェンスを分析することで機能する。簡単に言えば、ユーザーとサービスがクラウドインフラ全体でどのように相互作用するかを学習する。既知のシグネチャを待つのではなく、何かがおかしいと思われる時にそれを検出する。
例えば、マイクロサービスが変な時間にAPI呼び出しを開始したり、システムがめったに接続しないエンドポイントへのトラフィックが急増したりした場合、CN-IDSはそれを検出する。確立された規範から外れる行動にフラグを立てる。アプリケーションの変化に合わせて適応し、学習し、進化する—これは従来のIDSツールにはできないことだ。
攻撃がより標的型で高度化するにつれ、セキュリティにコンテキスト認識アプローチを取る適応型防御が、クラウドネイティブな回復力の標準になりつつある。
なぜ準同型暗号がまだ重要なのか
AIがセキュリティ境界を強化し、相互作用をリアルタイムで監視する一方で、準同型暗号は内部にあるもの—実際のデータを保護する。
それも、データが静止している時だけでなく。準同型暗号は暗号化されたデータに対して計算を実行することを可能にする。データを復号化することなく、分析、処理、操作ができる。機密データはその全ライフサイクルを通じて—転送中、保存中、さらには処理中でさえも—安全に保たれる。
これは重要なデータを扱う業界にとって大きな飛躍だ。患者記録を扱う医療提供者、信用スコアリングモデルを実行する金融機関、国家安全保障データを管理する政府機関を考えてみよう。これらの分野では、一瞬の露出でさえ壊滅的な結果をもたらす可能性がある。
その可能性にもかかわらず、準同型暗号は長い間、一つの頑固な障害に直面してきた：速度だ。従来の実装はリアルタイムアプリケーションには遅すぎた。そこが変わった点だ。
高速クラウドパイエ方式のブレークスルー
学術研究者たちは、クラウドパイエ方式の高速バージョン（ペイウォール）を導入した—これは堅牢なデータ保護と完全な準同型機能を提供する暗号化モデルだ。この高速バージョンは、同じ高レベルのセキュリティを維持しながら、データをはるかに速く復号化するための数学的技術を使用している。
なぜこれが重要なのか？暗号化されたデータに対するリアルタイム分析を実用的にするからだ。
企業にとって、これはプライバシーを保護する分析の実行、機械学習モデルの強化、エコシステム全体でのコラボレーションが可能になることを意味する—すべて機密性を損なったり、運用速度を低下させたりすることなく。
AIと暗号化の交差点で魔法が起こる
これら2つの技術を組み合わせることを想像してみよう。
クラウド上で金融サービスプラットフォームを運営しているとしよう。一方のレイヤーでは、AIベースのCN-IDSがAPI呼び出しを監視している。通常よりも頻繁にアクセスされているサービスや、不審な場所からのアクセスなど、異常な動作を検出し、即座にアラートをトリガーする。もう一方のレイヤーでは、侵害が発生しても、データは暗号化されたままだ。高速準同型暗号のおかげで、攻撃者にとってデータは依然としてアクセス不能で読み取り不可能だ。彼らは有用なものを操作したり抽出したりすることができない。
さらに良いことに、現代のAIモデルは暗号化されたデータで訓練できるようになった。つまり、不正検出アルゴリズムや顧客セグメンテーションツールは、生データを露出させることなく学習を継続できる。かつては対立していたプライバシーとパフォーマンスが、今や連携している。
クラウド向けに構築され、開発者向けに設計
このアプローチが非常に強力な理由は、それが現代の開発者スタック向けに構築されていることだ。AIベースのCN-IDSと高速準同型暗号はどちらもクラウドネイティブ技術だ。Kubernetesクラスター内で動作し、サーバーレスフレームワークとシームレスに統合され、APIを介して通信するように設計されている。
これにより、DevSecOpsチームが最初からセキュリティを組み込むことが非常に容易になる。デプロイ後にソリューションを後付けするのではなく、チームはセキュリティをCI/CDパイプラインに直接統合し、それを開発ライフサイクルの一部にすることができる—後付けではなく。
スピード重視でイノベーションを追求する企業にとって、そのような統合は非常に価値がある。
展望：インテリジェンスが新たなセキュリティ境界
サイバーセキュリティは進化している。壁を築いて持ちこたえることを期待する古いモデルはもはや通用しない。今日の環境では、インテリジェンスが新たな境界だ。組織は「正常」がどのようなものかを理解し、そうでない場合を検出し、即座に対応できるシステムを必要としている。
AI駆動の侵入検知と高速準同型暗号の融合は、新しい種類のセキュリティを提供する—スマートで高速、そしてアプリケーションの構築と実行方法に深く組み込まれたセキュリティだ。
それはリスクを軽減するだけでなく、新たな可能性を解き放つ。安全なマルチパーティコラボレーション、リアルタイム暗号化分析、プライバシー優先のAIトレーニングはもはやバズワードではない。それらは今、達成可能だ。
企業が規制当局、顧客、競合他社からの圧力に直面する中、インテリジェントで適応性のあるセキュリティを採用することは、単にコンプライアンスの問題ではない。それはリーダーシップの問題だ。明日勝利する企業は、今日スマートでスケーラブル、そして安全なデジタルインフラに投資する企業だろう。
なぜなら、すべてがクラウドネイティブの時代において、データ保護はITの優先事項だけでなく、ビジネス上の必須事項だからだ。
