効果的なネットワーク管理は、信頼性の高いシステムパフォーマンスを確保し、ほぼすべてのビジネス運営を支える情報の流れを保護するために不可欠である。AIは急速に企業ネットワーク管理の中核となり、今後のセキュアで最適化されたネットワークの基準を確立しつつある。
予測分析や自己修復アーキテクチャから、障害を予測するAI駆動のシミュレーションまで、組織は人工知能を活用してネットワークをより高速で安全、そしてより回復力のあるものにしている。以下では、Forbes Technology Councilのメンバーが、AIが現在どのようにネットワークの信頼性、パフォーマンス、防御を変革し、業界全体で標準的な実践になりつつある方法を共有する。
1. 日々のネットワークデータセットの分析
ネットワーク運用者は毎日膨大なデータセットを収集している。予測AIと生成AIは、そのデータを分析し、パフォーマンスの変化を予測し、顧客体験を維持しながら、脅威やネットワークの問題を事前に特定するために重要である。AI駆動のモデルにより、運用者は環境の混乱から規制の変更まで、ネットワークシナリオをシミュレーションでき、迅速な適応とダウンタイムの最小化を実現できる。- Fletcher Keister氏、 GTT Communications, Inc.
2. 生成AIによる攻撃シミュレーション
生成AIは攻撃シミュレーションのゲームを変えている。静的なテストに頼るのではなく、実際のハッカーを模倣し、隠れた脆弱性を見つけるために戦術を進化させることができる。これにより、チームは攻撃者よりも先に弱点を発見し、防御を微調整できる—これはすぐに企業ネットワークを保護するための標準になると私は考えている。- Pavan Emani氏、 Truist Bank
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3. 異常なユーザー行動の検出
AIは、ファイルや非構造化データを標的とする悪意のある行動を検出することで、企業ネットワークの保護に不可欠になりつつある。シグネチャや静的ルールだけに頼るのではなく、AIモデルはユーザーとシステムのパターンを継続的に学習し、異常なアクセススパイクや隠された情報漏洩の試みなどの異常を検出する。この積極的な防御は、ビジネスクリティカルなデータを保護するための標準となるだろう。- Nick Burling氏、 Nasuni
4. リスク評価と予防の強化
AIは保険業界の企業ネットワークを最適化し、リスク評価と不正検出に予測分析を活用している。AIは潜在的なリスクや不正を示すパターンを特定する。このアプローチはセキュリティを強化し、運用を効率化し、手動での監視の必要性を減らす。保険会社がAIを採用するにつれ、この実践は標準となり、運用における信頼性と効率性を高めるだろう。- Srinath Chandramohan氏、 EY
5. リアルタイムデータストリームへのデジタルIDの統合
AIが企業ネットワークを保護する一つの方法は、リアルタイムデータストリームにデジタルIDを統合することである。これにより、特にマルチクラウドやエッジコンピューティング環境において、認可されたユーザーとAIエージェントのみが機密データにアクセスできるようになる。これはシンプルでありながら強力なセキュリティとコンプライアンスを維持する方法であり、すぐに標準的な実践になると私は確信している。- Guillaume Aymé氏、 Lenses.io
6. シャドウAIとデータ漏洩の管理
AI駆動の異常検出は企業ネットワークの標準となるだろう。通常のトラフィックを学習することで、AIはシャドウAIの使用、データ漏洩、コンプライアンスのギャップをリアルタイムで浮き彫りにし、従業員主導の導入を責任からセキュアで管理された生産性向上の原動力に変えることができる。- Douglas Murray氏、 Auvik
7. ネットワークテレメトリの継続的監視
予測分析とクラウド変革の仕事において、私たちは人間のチームや従来のツールでは見逃してしまうような微妙な逸脱を検出するために、ネットワークトラフィック、ユーザー行動、システムテレメトリを継続的に監視するAIモデルを実装してきた。時間の経過とともに、これはファイアウォールや侵入検知システムと同様に標準となり、AIが企業ネットワークのリアルタイムの守護者として機能することは確実だと思う。- Diganta Sengupta氏、Oracle Corp.
8. 自己修復ネットワークの実現
企業ネットワークにおけるAIは、検出から自己修復の自律性へと移行するだろう。異常を検出するだけでなく、AIは障害を予測し、トラフィックを自動的に再ルーティングし、人間が介入する前に脆弱性にパッチを適用する。この反応型防御から積極的な回復力への転換は、すぐにセキュアで未来に備えた企業を定義するようになるだろう。- Anusha Nerella氏
9. データ漏洩の防止
AIは企業ネットワークでのデータ漏洩防止の標準となるだろう。個人を特定できる情報や機密情報の露出を検出するだけでなく、無関係または文脈外のデータが消費者のエンドポイントに到達した場合にフラグを立てることができる。適切な人だけが適切なデータにアクセスできるようにすることで、AIはセキュリティを強化し、リスクを軽減し、信頼を構築する。- Subasini Periyakaruppan氏、 Biotechnology Innovation Organization
10. 自律型ルーティングによるネットワークトラフィックの最適化
AI駆動のネットワークトラフィック最適化—AIがリアルタイムの使用パターンに基づいてルーティングと帯域幅割り当てを自律的に調整する—はすぐに標準となるだろう。これは混雑を減らしユーザー体験を向上させるだけでなく、インテリジェントな自己調整ネットワークを通じて停止や攻撃に対する回復力も高める。- Pradeep Kumar Muthukamatchi氏、 Microsoft
11. 生きたIDデジタルツインの維持
AIは、人、アカウント、権限、システムをナレッジグラフとしてモデル化した生きたIDデジタルツインを維持するだろう。それはドリフト、孤立したアクセス、有害な組み合わせを検出し、修正に優先順位をつけ、監査証拠を自動生成し、IDアクセスガバナンスを通じて取り消しをトリガーする。継続的で予測的なID保証は、ハイブリッド環境全体で標準となるだろう。- Craig Davies氏、 Gathid
12. ネットワーク障害の予測
予測ネットワーク最適化が標準となるだろう。AIはネットワークデータを分析して輻輳やセキュリティ脅威を予測・防止し、管理を反応型から積極型へと転換する。例えば、AIシステムはサーバールームの音響プロファイルを分析して、故障しかけているファンの異常な音や、侵害されたハードドライブのクリック音を検出できる。- Harshal Shah氏
13. ゼロトラスト検証の実装
AI駆動のゼロトラストネットワーク検証が不可欠になりつつある。境界セキュリティを監視するだけでなく、AIはすべてのデバイスとユーザーの相互作用をリアルタイムで継続的に検証する。この積極的なアプローチは従来の方法では見逃される脅威を捉えるが、成功するためには、ビジネス運営を妨げる誤検知を避けるために、人間の監視を伴う思慮深い実装が必要である。- Joseph Ours氏、 Centric Consulting
14. 適応型アクセスのためのトークン化IDの使用
AIが企業ネットワークセキュリティを変革している一つの方法は、トークン化されたIDとアクセス管理を通じてである。AIは暗号化されたトークン化された認証情報に関連する行動と異常を継続的に監視し、侵害されたノードの隔離や特定のトークンの取り消しなど、リアルタイムの自動対策を可能にする。この適応型の細分化されたアプローチは、企業のサイバーセキュリティにおいて標準になる可能性が高い。- Charles Morey氏、MobilEyes Inc.
15. 継続的なペネトレーションテスト
AI駆動のペネトレーションテストが登場しており、セキュリティを四半期ごとの手動の演習から、ソフトウェアやインフラの変更ごとの継続的なテストへと変革するだろう。生成AIモデルの確率的性質と変動性を活用することで、企業は多様な攻撃ベクトルを効率的にシミュレーションし、セキュリティ体制を強化できる。- Elliott Cordo氏、 Data Futures
16. ストレージサイロの排除
企業ネットワークでは、部門間で分割された複数のストレージソリューションが使用されることが多く、互換性がなかったりアクセスできなかったりして、コストがかかり複雑なデータ転送が発生する。AIは様々なアーキテクチャから構築されたレガシーシステムと自律的に統合し、複数のストレージプラットフォームに分散したデータをシームレスに統合できる。- Daniel Keller氏、 InFlux Technologies Limited (FLUX)
