CrowdStrikeが研究組織を設立、フロンティアAIを防御に活用

CrowdStrikeは9月8日、研究組織「Cyber Superintelligence Lab」の設立を発表しました。
最先端のAIである「フロンティアAI」をサイバー防御に取り入れます。
AI研究者や攻撃作戦、インシデント対応の担当者を集め、次世代の防御技術を開発します。
防御目的のAIに必要な人材、データ、環境を整え、AIの安全性に関する課題の解決を目指します。

記事の概要

Cyber Superintelligence Labは、CrowdStrikeのAI研究者や攻撃作戦担当者、インシデント対応担当者の専門知識を結集する組織です。
同組織は「CrowdStrike Falcon」プラットフォームのデータや攻撃者インテリジェンスを活用します。
実環境を忠実に再現した環境も整備し、エージェント時代に向けた防御技術の開発を進めます。
主要な情報源となるのは、同社が保有するセキュリティデータコーパスです。
Falconセンサーは、エンドポイントやアイデンティティシステム、クラウドワークロード、データストアの情報を単一のアーキテクチャに送ります。
そこでは日々、兆単位のイベントが生成され、最前線のアナリストが判断結果とともにシグナルをマッピング・ラベリングします。
同社は15年にわたり、攻撃の実行方法や阻止要因に関する脅威インテリジェンスとインシデント対応の知見を蓄積してきました。
それらを専門家が検証した記録として活用し、学習と改善を続ける防御AIの開発につなげます。

記事のポイント

1. 専門人材を結集： AI研究者、攻撃作戦担当者、インシデント対応担当者が連携し、実際の攻撃対応に基づく防御AIを開発します。
2. 兆単位の信号を活用： Falconセンサーが集める日々兆単位のイベントを、アナリストの判断結果とともに学習基盤へ取り込みます。
3. 攻撃阻止を評価軸に： AIの性能を侵害を阻止できるかで評価し、マシンスピードで継続的に学習・改善する防御を目指します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 自社のAI防御を評価する際、検知精度だけでなく、実際の侵害を阻止できるか、継続的に学習・改善できるかを確認する必要が高まりそうです。
• セキュリティ事業者： 攻撃者の手法と阻止結果を結び付けたデータ基盤が競争力になり、AI研究者だけでなく、脅威対応の専門家や実データをどう確保するかが課題になりそうです。
• AI開発・研究部門： サイバー防御向けAIでは、実環境に近い検証環境と専門家による評価記録を組み合わせ、性能と安全性を継続的に検証する体制が求められそうです。

このニュースの背景

フロンティアAIを防御に活用するには、AI研究だけでなく、攻撃の実行方法や阻止要因を把握する専門知識が必要です。
CrowdStrikeは、Falconセンサーから日々生成される兆単位のイベントを、アナリストの判断結果とともに蓄積しています。
同社は15年にわたり、脅威インテリジェンスとインシデント対応の知見を記録してきました。
こうしたデータと専門家の検証記録を、実環境を再現した環境で活用することで、防御AIの学習と評価を進める構成です。

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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ZDNET Japan

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