Cloudera、AI時代のゼロトラストを提言。検証対象はモデルと推論基盤へ

企業がAIエージェントを業務に組み込む動きが拡大している。データにアクセスするのはもはや人間だけではなく、従来のゼロトラストでは不十分だ。ClouderaのフィールドCTO兼サイバーセキュリティリード、キャロライン・デュービー（Carolyn Duby）氏が同社イベント「EVOLVE26」でそう述べた。

デュービー氏によると、AIに起因する脅威は2025年時点では抽象的な議論にとどまっていたが、2026年に入って被害として表面化し始めている。裏付けとして挙げたのが、AIが関与する攻撃が前年比89%増加したとするCrowdStrikeの「2026年版Global Threat Report」だ。同レポートでは、システム侵入から他システムへ横展開されるまでの平均時間（ブレークアウトタイム）が2024年の48分から2025年には29分へ短縮し、最短事例では27秒を記録したという。攻撃側がAIを使う以上、防御側もAIエージェントで対応を高速化する必要がある、と同氏は説く。

論点になるのがゼロトラストの適用範囲だ。すべてのアクセス要求を検証するこのモデルは、従来ユーザー、デバイス、ネットワークを対象としてきた。デュービー氏は、AIの導入によってその対象がモデル、プロンプト、推論エンドポイント、さらにAIのライフサイクル全体へ広がっていると説明する。モデル自体が機微なデータの受け手にも送り手にもなるからだ。プロンプトには企業固有の業務情報が含まれうるし、出力にも意図しない内容が混ざりうる。同氏はモデルを「データの消費者であり、同時に生成者でもある」存在として扱う必要があるとし、学習データと出力を追跡できるバージョン管理とリネージを求めた。

AIエージェントは、定められたルールに従う従来型のソフトウェアと異なり、推論に基づいて行動を決める。付与された権限だけでなく、実際にアクセスした範囲を把握し検証できる体制が要る。デュービー氏はAnthropicの「Claude Mythos」がサンドボックスを離れた件に触れ、「大きな影響はなかった」としながら「これは警告サインだ」と振り返った。

もう一つの柱がデータガバナンスだ。「優れたデータ」とは量や質ではなく、「AIに渡す前段階でどう扱われているか」を指すという。失敗パターンは、収集段階でガバナンスを後回しにすることだ。同氏はデータガバナンスを、制約ではなく「アクセラレーター」と位置付ける。

セキュリティ製品の多くは顧客データをベンダーに渡す前提であり、データ主権の要請でクラウド共有が難しい組織には、データを外に出さずに済む選択肢が重要になる。同氏は「我々はSIEMではない。SIEMを補完する存在だ」と説明。モデル推論サービス「Cloudera AI Inference service」も提供している。