サイバーエクスポージャー管理における AI の現在の活用状況

以下のセクションでは、各手法について詳しく説明します。

機械学習

Tenable は機械学習を使用して脆弱性をプロアクティブに特定し、優先順位を付けることで、最も重大な脅威に集中できるよう支援します。

Vulnerability Priority Rating (VPR) (脆弱性優先度格付け ((VPR))) (脆弱性優先度格付け (VPR)): 脆弱性が 28 日以内に悪用される可能性を予測し、リスクベースの優先順位付けを可能にします。Tenable One (Undefined variable: Tenable.ExposureManagementShort) 全体で使用できます。
CVSS Metrics Prediction (CVSS メトリクス予測): CVSSv3 メトリクスを予測し、(VPR)) モデルに重要な入力情報を提供します。
Operating System Prediction (オペレーティングシステム予測): 限られたスキャンデータでもリモートでのオペレーティングシステムのフィンガープリント精度を向上させ、より適切なデバイス管理をもたらします。Tenable Nessus プラグイン 132935 として利用できます。
User Criticality Rating (ユーザー重要度の格付け): 役職とアクセス権に基づいて組織内の個々のユーザーの重要度を評価し、Tenable One Identity Exposure および Tenable One でリスクベースのサイバーエクスポージャー管理を可能にします。

ディープラーニングと小規模言語モデル

Tenable One AI Exposure

Tenable One AI Exposure は、ディープラーニングモデルと微調整された小型言語モデル (SLM) を使用して、チャットボット、エージェント、アプリケーションを含むあらゆる AI プラットフォームでのインタラクションを保護します。

AI Threat and Misuse Detection (AI 脅威および誤使用の検出): AI プラットフォームを標的とする潜在的な敵対的攻撃を特定し、不正なデータアクセスや意思決定における AI への安全でない依存などの誤使用を検出します。
Data Exposure Detection (データ漏洩の検出): AI エンジンやエージェントが露出または漏洩させた機密データを検出します。
Prompt Translation (プロンプト翻訳): AI を使用して、英語以外の言語のプロンプトを分析用に英語に翻訳します。

これらのモデルは、オープンソースライブラリを使用して Tenable によってトレーニングされます。AI アクティビティは、リスクを特定するために事前に構築済みの検出ポリシーと照らして実行時に評価されます。このアクティビティは、モデルのトレーニングや変更には使用されません。

生成 AI とエージェント型 AI

Tenable は、 Google の Vertex AI と Amazon の Bedrock プラットフォームが提供する生成 AI と事前トレーニング済みの大規模言語モデル (LLM) を活用し、以下の用途などで、明確かつ簡潔で、具体的な対応につながる情報を提供します。

脆弱性の優先順位付け

Vulnerability Priority Rating (VPR) (脆弱性優先度格付け ((VPR))) (脆弱性優先度格付け (VPR)): サイバーニュースメディア、セキュリティアドバイザリ、ベンダーのブログ、関連ソースからの膨大な量のコンテンツを分析し、28 日以内に脆弱性が悪用される可能性を予測できるようにします。文脈に富んだ脆弱性のインサイトを脅威モデルへの入力情報として組み込み、主要な要因を更新し、脅威と修復のサマリーなどのメタデータを充実させます。Tenable One 全体で使用できます。

攻撃経路リスクの評価

Attack Path Summary (攻撃経路サマリー): 複雑な攻撃経路を分かりやすいサマリーに抽出します。
Attack Path Assistant (攻撃経路アシスタント): 特定の攻撃経路とそのコンポーネントについて、自然言語で質問できます。
Attack Path Mitigation Guidance (攻撃経路軽減ガイダンス): 特定された攻撃経路リスクに対処するための手順を説明します。

これらの機能は、Tenable の既存の攻撃経路 Analysis によってすでに特定された攻撃経路を要約し、説明するものです。これらは、以下で説明する Hexa AI の機能である Adversary View とは異なります。Adversary View は、すでに見つかったものを説明するのではなく、Claude Mythos を使用して未加工のエクスポージャーデータを横断的に推論し、新たな攻撃チェーンを明らかにします。

インベントリの管理

Asset Summary (資産のサマリー): 資産の詳細な説明を提供し、最も重大なエクスポージャーをハイライトします。
Natural Language Search (自然言語検索): 自然言語を使用して資産インベントリを検索できます。

Exposure Signals のモニタリング

Exposure Signals Description (Exposure Signals の説明): 特定のエクスポージャーインサイトを説明します。
Exposure Signals Summary (Exposure Signals のサマリー): 資産が特定のエクスポージャーインサイトに含まれる理由を説明します。

Tenable Hexa AI の活用

Tenable Hexa AI はエージェント型 AI を使用して、独自の Tenable データに対してマルチステップのセキュリティワークフローを計画し、実行します。複雑なリクエストを一連のステップに分割し、Tenable の既存のプラットフォーム機能を通じてアクションを実行し、 Tenable 製品がすでに収集した脆弱性、資産、アイデンティティ、設定、AI システムデータに加えて、直接入力したデータすべてを処理対象とします。

Tenable は Anthropic と提携して、これらのエージェント機能を Tenable One 全体に提供します。基になるモデルのトレーニングに顧客データは使用されません。

ユーザーは、次の 2 つのチャネルを通じて Tenable Hexa AI とやり取りします。

チャット:Tenable One、Tenable One Vulnerability Management、Tenable One Cloud Exposure に組み込まれている会話型インターフェース。ユーザーが達成したいことを自然言語で伝えると、Hexa AI はステップを計画し、推論内容を提示して、変更を加える前に確認を求めます。
Model Context Protocol (MCP): 顧客が選択した MCP 対応 AI アシスタントに Hexa AI の機能を提供する、Tenable がホストするエンドポイントです。顧客は、すでに使用している AI クライアントを通じて Hexa AI を利用できます。

Hexa AI の機能は、以下を含む一般的なセキュリティワークフローや Tenable 製品の機能をサポートします。

Asset Tagging and Organization (資産のタグ付けと整理): 自然言語を使用して資産インベントリを検索し、タグとタグカテゴリを作成して、条件に一致する資産に一括でタグを適用します。
Exposure Investigation and Organization (エクスポージャーの調査と整理): Tenable One 全体の脆弱性とエクスポージャーを検索して調査し、影響を受ける資産や資産の詳細を確認したり、検出結果のリスクを調整したりします。
Dashboard and Report Creation (ダッシュボードとレポートの作成): 必要に応じてダッシュボードを作成、更新、削除します。
Scan Operations (スキャン操作): スキャンとスキャンポリシーを作成、設定し、スキャンを開始してモニタリングします。
修正ワークフロー 組み合わせとイニシアチブを作成、更新、削除し、サードパーティとの連携を活用してチケッティングや変更管理アーティファクトを作成します。
Adversary View (Attack Path Discovery (攻撃経路検出)): Anthropic の Claude Mythos モデルを活用し、Tenable One にすでに収集されているエクスポージャー、資産、および脆弱性データを横断的に推論することで、攻撃者が最初の侵入地点から重大なシステムへと移動する経路を再構成します。各ステップの根拠を提示し、その経路を遮断するための修復アクションを推奨します。上記のタグ付け、ダッシュボード、修復ワークフローの機能とは異なり、Adversary View は読み取り専用です。分析と推奨は行いますが、それ自体がデータを変更することはありません。