　開発側から脆弱性へのパッチ（修正プログラム）が提供される前に、AIによって脆弱性を発見して攻撃するゼロデイ攻撃の脅威が高まっている。また、AIが膨大な脆弱性を見つけ続けるのに対して、人間がパッチの適用を続けるのは限界がある。「人がサイバー攻撃する場合は、切れ目がある。人が休まなければならないからだ。しかし、AIは休まない。攻撃をひたすら続けることができる」（リュウ氏）。

　そこでTXOne Networksが提案するのが、可視化（Discover）、リスク評価（Assess）、防御（Protect）のサイクルで迅速な防御を展開する「D.A.P.フレームワーク」だ。このフレームワークは、ただネットワークにつながった資産やそれらに潜むリスクを認識するだけでなく、実際のアクションまで至るサイクルを回し、具体的にリスクを低減する取り組みとなる。

「重要性に基づく資産の優先順位を付け、実際のリスクで大小を評価し、それらを組み合わせてリスクを減らし、止めないオペレーションを実現する」（リュウ氏）

可視化、リスク評価、防御のサイクルでリスクを低減［クリックで拡大］出所：TXOne Networks

　AIの普及に伴って、新たな重要インフラとなるのがデータセンターだ。サーバを冷却するために大量の電力や水が使われており、これらのシステムがサイバー攻撃によって停止すると深刻な影響が生まれる。「データセンターが止まれば、AIが止まってしまう。データセンターを守ることは、国家として重要インフラを守ることに他ならない」（リュウ氏）

　将来的に防御側もAIを活用するようになった時、防御側のAIと攻撃側のAIが戦うことになる。勝負の分かれ目はどこになるのか。リュウ氏は防御側の鍵となるのは、カスタマイズまたはローカライズされたAIだと指摘する。

「防御対象となる会社または組織の通常モードのオペレーションをAIに学習させることで、攻撃されたときの異常モードのオペレーションが検知しやすくなる。通常と異常の境目を明確に捉えることが重要になる」（リュウ氏）

AIを止めないためにデータセンターをいかに守るか［クリックで拡大］出所：TXOne Networks

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