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- 2026/11/10 19:17 掲載
数百社が使うシスコのAI DefenseにMythos投入 攻撃者並みの推論に自社AIは耐えるか
AI Defenseは2025年1月の提供開始以降、数百社がAIの重大な欠陥を本番前に見つけるために使ってきたという。適応型レッドチーミングは、対象システムに合わせて複数段階の攻撃を組み立てる仕組みだ。Claude Mythosは高度な推論で意味のある試験を計画し、結果を対象システムごとの攻撃案に落とし込む。
機能は、多段階の攻撃経路の生成、構造化された画面だけを通じた利用(自由なプロンプト入力は不可)、全テスト操作の記録による監査などだ。アンソロピックのサイバーセキュリティ責任者、マイケル・ムーア氏は「企業はAIエージェントを中核業務に組み込みつつあり、本番投入前に徹底的に試験したいと考えている」と述べた。
悪用を防ぐ安全策も重ねた。企業が登録し、試験を許可した対象にしか動作せず、実施には認証が必要で、実名の企業担当者に結び付く。実行は人間が決めた任務に限り、時間を区切って、いつでも止められる。
SplunkのAIエージェント可観測性では、費用管理の「Tokenomics」を強化する。AmazonのBedrockなどの利用データと、仕事の質を採点する評価を組み合わせ、エージェントごとの費用と収益を1つの画面に示す。評価モデル「Eval-G1」は、評価とガードレールを商用の大規模言語モデルより最大98%低い費用で動かせるという。
Cisco IQは、脆弱性や構成のデータをSplunkに取り込み、ライブの脅威検知とネットワーク機器の露出を突き合わせられるようにする。
Mythosを使う適応型レッドチーミングは近日、一部の企業向けに始める。Tokenomicsは12月に限定プレビュー、2027年初頭にAWS Marketplaceで一般提供の予定だ。
では、シスコはなぜ、防御の製品に攻撃者側の発想を持つAIを組み込んだのか。背後には、標準的なテストでは拾えない自社固有のリスクの問題と、脆弱性対応の遅れを示す数字がある。
・標準テストと適応型テスト、守れる範囲はどこまで違うのか
・費用対効果の物差しに、NPSや請求1件あたりの費用が登場
・脆弱性の解決に中央値43日、広がる対応の遅れ
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