Huawei が AI セキュリティ「Xinghe」を改善：ゼロトラストは追いつけるか？

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Huawei は、統合ポリシー制御により、AI セキュリティスタック「Xinghe」が、公開文書化されたコンテキスト脅威および自動化されたアラームに対して、約 95～99%の検出または対応率を達成できると述べています。今回のアップデートでは、アプリケーションレベルでのより詳細な制御（マイクロアイソレーション）、大規模モデルのワークフロー向けのエンドポイント防御の強化、さらに「端末＋ネットワーク」防御による IoT およびマルウェア対策ツールが導入されました。 何が起こったか：Huawei が支社、キャンパス、データセンターに AI ゼロトラストセキュリティを展開 Huawei は、HUAWEI CONNECT 2025 のデータ通信サミットにおいて、強化された AI ネットワークセキュリティソリューション「Xinghe」を発表しました。これは、企業の支社、キャンパス、データセンターをカバーするゼロトラストフレームワークを統合しています。主な機能は以下の通りです： 支社向けゼロトラストアクセス：支社セキュリティゲートウェイ USG6000F は、iMaster NCE-Campus コントローラーを介した集中ポリシーオーケストレーションと組み合わせることで、最大 99%の自動脅威対応を可能にし、AI ベースの脅威検出と、公開文書化されたコンテキストマルウェアを展開するエミュレーションエンジンにより、公開文書化されたコンテキスト脅威に対して 95%の検出率を主張しています。

キャンパスゼロトラスト相互接続：資産認識の向上（95%以上の精度）、AI によるグルーピング、アクティブ分析、きめ細かな隔離ポリシーの自動作成が特徴であり、特にキャンパスネットワーク内を水平移動するリスクを指す東西トラフィックに対応します。 データゼロトラストセキュリティ：大規模 AI/ML モデルの保護に特化し、HiSec Endpoint は展開時のカーネルレベルでのエクスプロイトを検出し、一方でアンチウイルスエンジンを搭載したインテリジェントコンピューティングファイアウォール XH6655 が、トレーニング中に埋め込まれたマルウェアをチェックします。さらに、プロンプトインジェクション対策やワンクリックのランサムウェア回復などの機能が含まれています。

関連記事：Oracle が 50 億ドル投資の一環で英国のソブリンクラウドに AI を導入 関連記事：Huawei がグローバル AI 競争に挑むために SuperCluster を構築 なぜ重要か この発表は、悪意のある攻撃者が大規模モデルを使って攻撃を自動化できる AI 駆動型の脅威に対して企業がより脆弱になっている時期に行われました。また、企業が政府、医療、気象などの分野で脆弱性をもたらす可能性のある AI/ML ワークフローを実装しているためです。Huawei の取り組みは、セキュリティベンダーにとってゼロトラスト＋AI の統合がいかに重要であるかを示しています。しかし、いくつかの疑問が残ります： 実環境での有効性：主張されている 95%の検出率や自動応答などは、ラボや制御された環境では印象的ですが、高負荷時や多様な環境、または攻撃者が適応する場合にどのように機能するのでしょうか？ 複雑性 vs 管理容易性：ゼロトラストアーキテクチャとマイクロセグメンテーションは複雑さをもたらします。企業は、詳細なポリシーを管理し、それらが運用を妨げないようにすることが難しいと感じるかもしれません。

信頼とサプライチェーン：オープンソースフレームワークを使用した大規模モデルのトレーニングは、サプライチェーンの脆弱性をもたらす可能性があると記事は指摘しています。Huawei は「組み込みマルウェア」を検出するツールを提供していますが、これらのツールがすべての脅威を捕捉することを確認するのは容易ではありません。 総合的に見て、Huawei の強化された「Xinghe」プラットフォームは、エンドポイント防御、脅威検出、ポリシー自動化の強化を約束し、AI の将来に向けたゼロトラスト思考を進展させます。しかし、長期的な成功は、セキュリティと使いやすさのバランスが求められる状況において、実際の大規模な脅威に対してこれらの機能がどのように機能するかにかかっています。