データセキュリティ管理のCohesityがGoogle Cloudと提携、ジェネレーティブAIで組織の強化を支援

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Image credit: Cohesity

データセキュリティ管理プラットフォーム「Cohesity」は5月23日、Google Cloud とのパートナーシップを大幅に拡大すると発表した。この提携は、ジェネレーティブ AI とデータの可能性を最大限に活用する上で組織を強化することを目的としている。また、Cohesity は多様な業界や地域の顧客に AI 主導の深い洞察を提供するために設計された AI 機能の包括的なスイート「Cohesity Turing」を発表した。

Google Cloud との戦略的パートナーシップと Cohesity Turing の導入により、企業は、オンプレミス、マルチクラウド、エッジ環境をシームレスに連携できるようになる。また、安全で統一されたワークフローのおかげで、完全なデータエコシステムを活用できるようになると同社は述べた。

Cohesity は、Google が近年進めている AI 技術を活用し、AI 対応のデータセキュリティ管理プラットフォーム「Cohesity Data Cloud」を拡充していく。この拡充には、Vertex AI のようなトップクラスのクラウドサービスとの緊密な連携を確立することが含まれる。Vertex AI は、企業の ML(機械学習)や AI(人工知能)モデルの展開プロセスを合理化するために明示的に作られた、完全管理型の ML プラットフォームだ。

Cohesity の CEO Sanjay Poonen 氏は VentureBeat に次のように語った。

Azure OpenAI との連携の意図をはじめ、Microsof tとのパートナーシップの拡大を発表してから1ヶ月、今度は Google Cloudと のパートナーシップの拡大と Vertex AI との連携の意図を発表します。

Cohesity の先進的なデータセキュリティ管理機能と Google Cloud の強力なジェネレーティブ AI やアナリティクス機能の組み合わせは、Cohesity のプラットフォームですでにセキュリティと管理を行っているのと同じデータに対して新しい洞察を得ることができ、顧客にとって Win-Win になると考えています。

Cohesity のデータセキュリティ管理機能と Google Vertex の連携により、共同利用者は Cohesity プラットフォーム上ですでに保護・管理しているデータから新たな洞察を得ることができる。Google Cloud の Vertex AI 大規模言語モデル(LLM)を使用することで、膨大な量のデータを迅速に検索し、データパターンを明らかにし、異常を検出し、正確な答えを見つけ、文脈に沿った検索によって迅速なデータ復旧を促進することができる。

Turing は、急速に進化する AI/ML の機能と技術の集合体であり、Cohesity のマルチクラウドデータプラットフォームとソリューションに連携され、組織が責任を持って AI とそのデータを結びつけるための力を与えます。Turing を利用し、Cohesity のプラットフォームを通じて、組織は膨大な数の最新の AI/ML 搭載機能を利用し、データから卓越した洞察を導き出すことができます。(Poonen 氏)

Sanjay Poonen 氏

同社は、Cohesity のマルチクラウドデータプラットフォームと同様に、Turing を利用しても、顧客はデータを完全にコントロールできることを強調している。さらに、包括的なロールベースのアクセス制御モデルを採用することで、データアクセスが許可されたユーザに限定され、ユーザのクエリに対するコンテキストを考慮した応答が、ユーザの指定したアクセスレベルに一致することを保証する。

また、企業は、採用する AI 技術にかかわらず、データの制御を行い、セキュリティを確保することができるようになるという。

AI によるデータセキュリティと管理の強化

Cohesity と Vertex AI が緊密に連携することで、共同利用する顧客に大きなメリットをもたらすことが期待される。両社は、ジェネレーティブ AI と LLM の可能性を活用することで、データセキュリティの大幅な強化を目指す顧客を共同で支援することを目指している。

非常に多くの潜在的な攻撃ベクトルと急速に増加するデータエステートでは、侵害が発生した場合、AI は簡単に共同顧客が自然な質問をし、迅速にエクサバイト(データ)を検索し、アクション可能で人間が読める応答をほぼ瞬時に受け取ることができます。

IT とセキュリティスタッフが迅速にリスクを評価し、オペレータが対応プロトコルを合理化できるようになるのです。AI 対応の eDiscovery で、顧客が過去のデータを迅速に分析し、重要な質問への回答を支援することを目指します。(Poonen 氏)

Poonen 氏は、Cohesity は、LLM でそのデータを使用することを可能にする特定のメタデータを含むバックアップデータのインデックスを作成すると述べた。

Cohesity 上のバックアップデータが保存され、脅威分析のために検索できるのと同じように、LLM を通じて人がデータについて質問したときに、応答が人間が読めるように、そして行動できるように設計されているように AI にも対応しています。Cohesity 上にバックアップされた権威あるデータソースを活用することで、ユーザや機械による問い合わせに対して、より正確な回答を得ることができます。(Poonen 氏)

同社は、Turing が組織に最先端の AI 機能を提供し、業務効率の向上、セキュリティリスクに対するより深い洞察の獲得、データからのより大きな価値の解放を実現すると述べている。これらの機能は、高度なモデリングとデータエントロピーの検出、脅威インテリジェンスのための何百万ものサンプルで訓練された機械学習モデル、機密データの分類、予測能力計画のための機械駆動型の推奨を包んでいる。

Cohesity DataHawk SaaS に搭載された Cohesity Turingの 機能により、企業は脅威を検出し、機密データを発見することができます。ワンクリックスキャンや毎日更新される自動脅威フィードにより、脅威の検出を簡素化することができます。

ML ベースのデータ分類は、機密データの発見と正確な分類を支援し、不正な使用やアクセスがあったかどうかを判断して、攻撃の影響を評価することができます。ユーザ活動ログ分析により、改ざんや盗難の兆候となる疑わしい行動やアクティビティを特定することができます。(Poonen 氏)

Cohesity の ML ベースのエンジンは、個人を特定できる情報(PII)、PCI や HIPAA で保護されたデータなどの機密データの分類に対応する。これにより、企業はランサムウェア攻撃やその他のサイバーインシデントがもたらす影響を迅速に評価できるようになる。

Poonen 氏は、名前付きエンティティ認識と自然言語処理技術を組み込んだ BigID の ML ベースの分類エンジンを使用することで、正規表現によるパターンマッチを超えることができると強調した。

さらに、確立された検証済みのパターンを利用して、包括的なグローバル検索機能を実現する。一般的に見られる個人、健康、金融データを網羅する、235以上の事前構築されたパターンの大規模なコレクションが特徴だ。企業は、これらのパターンをカスタムポリシーに組み合わせることで、機密データの特定を容易にし、規制やプライバシー要件へのコンプライアンスを確保することができる。

AI を使ったセキュリティインフラがもたらす事業機会

Poonen 氏は、Cohesity の最先端のデータセキュリティ管理プラットフォームは、AI 対応のアーキテクチャが際立っており、さまざまなワークロードや時間軸においてシームレスな検索性を実現し、ファイルの包括的なデータベースを維持できるよう設計されていると強調した。

このような設計により、AI や LLM は、重要なビジネス上の問い合わせに対して迅速に回答を提供することができ、また、アクセスしたデータに関連する回答を、権限を持つ個人だけが受け取ることができるようになると述べている。

特許出願中の Cohesity の RAG(retrieval-augmented generation)モデルの開発は、知識に基づく会話の領域における目覚ましい進歩を意味します。複数の文書の力を利用し、会話のトピックとローカルコンテキストの両方を取り入れることで、これらのモデルは知識豊富で多様かつ適切な応答を生成することができます。(Poonen 氏)

また、ビジネスプロセスや業務の効率化の重要性が高まっていることを説明し、AI は当然ながらこの努力に不可欠な要素になると強調した。しかし、機密データや知的財産を公開することには大きなリスクがあることを認識している。

AIは、ゴールドラッシュに似ている。誰もが金について話していますが、誰もツールや安全性に目を向けていません。Cohfesity は、組織が求める金を最大化するためのツールと安全性を構築することに重点を置いています。Cohesity Turing は、RAG、責任ある AI、ガバナンスを結集し、AI とデータの力を安全かつ責任を持って解き放ちます。(Poonen 氏)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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