AIapplicationsのデータ保護とガバナンスの強化

AI 主導の世界がますます拡大する中、データの保護はかつてないほど重要かつ困難になっています。 世界中の組織が、ジェネレーティブ AI やその他の新興テクノロジーを導入して、業務、イノベーション、顧客との関わり方を変革する取り組みを加速させています。 しかし、これらの可能性は魅力的である一方で、特にデータ保護とガバナンスに関しては、かなりの複雑さも伴います。 

AIapplicationsは高度に分散されており、データ ストア、モデル、applications間での膨大な量のデータの移動に依存しています。 このデータを保護し、データ プライバシー規制への準拠を確保することは、IT チームとセキュリティ チームにとって大きな課題です。 従来のデータ損失防止 (DLP) およびデータ セキュリティ態勢管理 (DSPM) ツールでは、データ フローのリアルタイムの可視性が欠如していることが多く、正確な分類が困難で、適用機能が限られています。 これにより、保護にギャップが生じます。   

こうしたギャップはどのapplicationでも問題となりますが、AI によってその問題はまったく新しいレベルに引き上げられます。 トレーニング入力であれ、生成 AI モデルへのユーザー入力であれ、大量の機密データは、悪意のある人物の手に渡ったり、規制に違反したりしないように、正確な可視性とポリシー主導のガバナンスが必要です。 

F5 がこれらの課題の解決に向けて大きな一歩を踏み出していることを嬉しく思います。 今年後半には、 F5application配信およびセキュリティ プラットフォームに画期的なデータ保護およびガバナンス機能を追加する予定です。 これにより、組織は機密データの流れをリアルタイムで管理し、監視性を高め、コンプライアンスを強化できるようになります。 つまり、組織が最新の AI 搭載applicationsを導入するにつれて生じた重大なデータ保護のギャップに対処しているのです。

これらの機能は、データ ガバナンスおよび保護ソリューションの大手プロバイダーである LeakSignal の買収によって実現しました。 LeakSignal は、データ分類、プロアクティブな修復、転送中のデータに対する AI 主導のポリシー適用の先駆者として、米国国立標準技術研究所 (NIST) から評価されました。  

今後数か月以内に、この機能は F5 ソリューション全体に統合され、API、従来のapplicationsと AI アプリケーション、エンドポイント内の機密データと独自データを保護するとともに、大規模言語モデル (LLM) のデータ入出力を仲介するようになります。 期待できることを少しだけご紹介します:

• リアルタイムのデータ分類と分析： 組織は、送信されるデータの種類とその送信先を正確に識別できるようになり、ポリシー主導の制御を適用してリスクを効果的に管理できるようになります。 
• ポリシー主導の施行とインシデント対応: 可観測性が強化されると、組織はデータフローを確認するだけでなく、データフローを制御し、必要に応じて対処できるようになります。 
• 継続的な監視とガバナンス： コンプライアンスは一度で完了する活動ではありません。 当社は、規制基準への準拠を確実にするために、データアクセスと転送の継続的な監査と監視を通じて、より強力な監督を提供します。 

これらの機能を F5application配信およびセキュリティ プラットフォームに統合することで、組織は AI 時代の複雑な状況に自信を持って対処できるようになります。 転送中の機密データの保護からマルチクラウド環境全体のコンプライアンスの確保まで、当社のソリューションは妥協のないイノベーションを実現するように設計されています。 私はこの次のステップに興奮しており、AI の可能性の限界を押し広げるために必要な、安全でデータ主導の基盤をお客様が構築できるよう支援することを楽しみにしています。