AIネイティブ・ネットワーキング：5つの原則と5つの驚くべきユースケース

AIネイティブ・ネットワーキングとは何か？

AIネイティブ・ネットワーキングとは、人工知能（AI）と機械学習（ML）を中核的な構成要素として、一から設計されたコンピュータ・ネットワーキング・システムを指します。つまり、AIは後付けの要素ではなく、制御プレーンやユーザープレーンを含むネットワークアーキテクチャのあらゆる側面に統合されているということです。

このアプローチにより、操作が簡素化され、生産性が向上し、大規模な環境でも信頼性の高いパフォーマンスが実現され、手動による介入や監視に依存する従来のネットワーク手法の枠を超えています。

AIネイティブ・ネットワーキングの主な特徴は以下の通りです：

• AIを活用したネットワーク機能：制御プレーンおよびユーザープレーンの両方で、ネットワーク機能（NF）の大部分がAIによって支えられています。
• AIオーケストレーションおよびサポートサービス：AIオーケストレーション、モデル管理、パフォーマンス監視からなる堅牢なエコシステムにより、AIベースのネットワーク機能（NF）のシームレスな統合と最適なパフォーマンスを確保します。
• 予測分析と先手を打った問題解決：AIネイティブネットワークは問題を予測し、先手を打って対策を講じることができるため、問題が発生する前に未然に防ぐことができ、時間とリソースの節約につながります。
• ユーザー体験の向上：ネットワークの可視性を高め、パフォーマンスを最適化することで、AIネイティブネットワークは、ユーザーにより信頼性が高く、高性能な接続体験を提供することを目指しています。
• 自律的な問題解決：AIアルゴリズムにより、ネットワーク上の問題を自動的に特定・解決できるため、手動による介入の必要性が軽減されます。
• 継続的な学習と適応：AIネイティブネットワークはデータから学習し、変化するネットワーク環境に適応することで、長期にわたり最適なパフォーマンスを維持します。

これは、AIサイバーセキュリティに関する一連の記事の一部である。

従来のネットワークからAIネイティブネットワークへの進化

従来のネットワークでは、インテリジェンスはあらかじめ定義されたルール、静的な設定、および事後対応型の管理に限定されていました。ネットワーク機器は独立して動作し、パフォーマンスの監視、問題の検出、変更の実施はすべて人間のオペレーターに依存していました。自動化は最小限にとどまり、分析は通常オフラインで行われていたため、問題への対応が遅れていました。

AIネイティブ・ネットワーキングへの移行は、ネットワークテレメトリ、プログラム可能なインターフェース、およびソフトウェア定義ネットワーク（SDN）の導入から始まりました。これらの進歩は、一元的な制御とデータ駆動型の意思決定の基盤を築きました。当初、AIや機械学習は、トラブルシューティングや最適化を支援するための独立した分析レイヤーとして適用されていましたが、あくまでオプションの追加機能にとどまっていました。

AIネイティブネットワークは、この進化の次の段階を象徴するものです。既存のアーキテクチャにAIを追加するのではなく、ルーティング、スイッチング、セキュリティ機能にインテリジェントな意思決定機能を直接組み込んでいます。この統合により、ネットワークが人間の介入を待たずに検知、分析、対応を行う「閉ループ運用」が可能になります。 その結果、ネットワークのパフォーマンス、セキュリティ、スケーラビリティが、継続的かつ自律的に管理されるようになります。

詳しくはAIネイティブ 

AIネイティブ・ネットワーキングの基本原則と特徴

1. AIを活用したネットワーク機能

AIネイティブ・ネットワーキングでは、従来のコントロールプレーンのロジックが、ネットワークデバイスや仮想化ネットワーク機能内で直接動作する組み込みMLモデルによって置き換えられるか、あるいは補完されます。これにより、ルーティングアルゴリズムは、最短経路や静的コストの計算にとどまらず、リアルタイムの遅延測定値、ジッター、パケットロス、予測される輻輳レベルなどを考慮に入れることが可能になります。

スイッチは、事前に設定されたQoSルールだけに依存することなく、動的なフロー分類を適用し、アプリケーションの種類やSLA要件に基づいてパケットの優先順位を決定することができます。セキュリティ適用機能では、AI分類器によって強化されたディープパケットインスペクション（DPI）を活用し、これまでに確認されていない攻撃シグネチャやプロトコルの逸脱を検知することで、ラインレートでの異常検知を実現しています。

2. AIオーケストレーションおよびサポートサービス

AIネイティブネットワークにおけるオーケストレーションは、従来のSDNコントローラーの枠を超えています。AI駆動型のオーケストレーターは、インテントベースのポリシーと実際のネットワーク状態を継続的に照合し、設定のずれが自動的に修正されるようにします。 例えば、オペレーターが「データセンター間のレイテンシを20ミリ秒以下にする」という意図を定義した場合、AIオーケストレーターは、その要件を満たし続けるよう、トランスポートパス、ロードバランサー、およびアプリケーションの配置を動的に再構成します。

サポートサービスには、導入時にデバイスを設定するだけでなく、トラフィック負荷の変動に応じて導入後の設定を自動的に調整する、自動化されたゼロタッチプロビジョニング（ZTP）が含まれます。キャパシティプランニングモジュールは、予測モデリングを用いて、物理リソースや仮想リソースの利用率が閾値に達するタイミングを予測し、先制的なスケーリングを実行します。

3.予測分析および積極的な問題解決

パケットブローカー、ネットワークプローブ、ストリーミングNetFlow/IPFIX、およびディープロギングパイプラインからのテレメトリデータは、ほぼリアルタイムで分析エンジンに取り込まれます。これらのエンジンは、数百ものパフォーマンス指標を対象に、統計的異常検知、時系列予測、および相関分析を実行します。

システムは、利用率が95%に達した時点で単にリンクにフラグを立てるだけでなく、現在の傾向や過去のトラフィック急増パターンに基づいて、いつ飽和状態になるかを予測することができます。モデルが、予定されているソフトウェアのロールアウト中に需要の急増を予測した場合、先手を打って帯域幅を再割り当てしたり、追加のトランジット容量を確保したりすることができます。 セキュリティの観点では、予測レイヤーがDDoS攻撃や内部者による脅威の初期段階に類似したパターンを特定し、本格的な影響が生じる前に緩和措置を講じることができます。

4. ユーザー体験の向上

AIを活用したトラフィック誘導とセッションごとの品質調整により、エンドツーエンドのパフォーマンス最適化が実現されます。ネットワークは、Zoom通話の品質が低下していることを検知すると、たとえ一時的に大容量のデータ転送を低速なリンクに切り替えることになっても、そのセッションを直ちに低遅延の経路に再ルーティングします。

アプリケーション認識型シェーピングにより、ERPやVDIセッションなどのミッションクリティカルなワークロードは、QoSプロファイルを手動で更新することなく優先的に処理されます。また、AIモデルはユーザーの行動パターンを学習し、特定の支店における共同作業トラフィックの毎日の急増を予測して、帯域幅やキャッシュリソースを事前に確保します。

5. 自律的な問題解決

AIネイティブネットワークにおける自律的な復旧処理は、適応的な意思決定によって補完された、あらかじめ定義されたプレイブックに基づいています。光ファイバーの断線が発生した場合、システムはオペレーターの操作を必要とせずに、迅速な迂回プロトコルを起動し、新しい経路の安定性を検証し、ネットワーク全体でルーティングテーブルを調整し、冗長なアラームを抑制することができます。

ファームウェアや設定のロールバックは、状態情報を考慮して処理されるため、修正によって依存関係が損なわれることはありません。根本原因分析エンジンは是正措置と並行して動作し、一連の事象を記録し、ナレッジベースを更新するとともに、意思決定モデルを洗練させることで、将来のインシデントをさらに迅速に処理できるようにします。

6. 継続的な学習と適応

継続的な適応には、新しいデータが到着するたびにモデルが調整される「オンライン学習」と、大規模な履歴データセットを用いて検知および予測の精度を向上させる「オフライン再学習」の両方が必要です。この学習パイプラインは、パケットキャプチャ、システムログ、仮想化された関数からのAPIメトリクス、外部の脅威インテリジェンスフィードなど、多様なソースからのテレメトリデータを取り込みます。

モデルは、季節的なビジネスサイクルによるベースライントラフィックの変化など、コンセプトドリフトを検知すると、しきい値や判定パラメータを自動的に再調整します。これにより、時間の経過に伴うモデルの性能低下を防ぎ、新たに発生するトラフィックパターン、アプリケーションの展開、および脅威ベクトルに対する耐性を確保します。

AIネイティブ・ネットワーキングのメリット

AIネイティブ・ネットワーキングは、単なる段階的な改善にとどまらない、運用面、パフォーマンス面、セキュリティ面でのメリットをもたらします。ネットワークファブリックにインテリジェンスを直接組み込むことで、組織は従来のアーキテクチャでは困難、あるいは不可能な成果を実現することができます。

主な利点は以下の通り：

• 問題解決の迅速化：閉ループ自動化により、障害を数秒で検知・診断・修復することが可能となり、平均修復時間（MTTR）を短縮し、サービスの中断を最小限に抑えます。
• 予測に基づくパフォーマンスの最適化：リアルタイムの分析と予測により、ユーザーやアプリケーションに影響が及ぶ前に、輻輳、遅延の急上昇、パケット損失を未然に防ぎます。
• セキュリティ体制の強化：AIを活用した統合型異常検知機能により、シグネチャの更新のみに依存することなく、新たな攻撃パターンを特定・遮断します。
• 運用コストの削減：プロビジョニング、設定、トラブルシューティングの自動化により、エンジニアリングチームは反復的な保守作業ではなく、戦略的なプロジェクトに注力できるようになります。
• リソース利用率の向上：需要に応じて帯域幅、演算能力、ストレージを動的に割り当てることで、効率の向上とインフラコストの削減を実現します。
• 一貫したユーザー体験：アプリケーション認識型のトラフィックステアリングにより、ピーク時の負荷や部分的な障害が発生した場合でも、レイテンシに敏感なワークロードやミッションクリティカルなワークロードの品質を維持します。
• 拡張性と俊敏性：AIネイティブなオーケストレーションにより、大規模な再構成プロジェクトを行うことなく、ネットワークを新しいアプリケーション、トラフィックパターン、およびビジネス要件に迅速に適応させることができます。

AIネイティブ・ネットワーキングの主なユースケース

1. リアルタイムのトラフィック最適化とインテントベース・ネットワーキング

AIネイティブネットワークは、大量のテレメトリデータを瞬時に処理する能力を活かし、リアルタイムのトラフィック最適化に優れています。AIを活用した分析機能により、これらのネットワークは、リアルタイムのパフォーマンス指標や変化するビジネス要件に基づいて、ルーティング、帯域幅の割り当て、およびアプリケーションの優先順位を動的に調整します。

インテントベース・ネットワーキング（IBN）は、こうした機能の自然な延長線上にあるものです。ユーザーや管理者が望ましい結果（「インテント」）を定義すると、ネットワークがそれを自律的に適用すべきポリシーへと変換します。AIが組み込まれているため、ネットワークはこのインテントへの準拠状況を継続的に監視し、ビジネス目標との整合性を維持するために必要に応じて調整を行います。

2. 予知保全と自己修復型ネットワーク

AIネイティブネットワークにおける予知保全は、高度な分析技術を活用し、障害や性能低下が発生する前にそれを予測します。 AIモデルは、機器のログ、過去のパフォーマンス、外部環境を分析することで、ハードウェアの摩耗、環境上の異常、または差し迫った回線障害などの潜在的な問題を特定し、タイムリーな予防措置を可能にします。これにより、予期せぬ停止が削減され、機器の寿命が延び、ネットワークの保守業務が簡素化されます。

自己修復機能により、障害の自動検出、診断、および修復が可能となり、信頼性がさらに向上します。ネットワークは、人の介入なしに、障害箇所を隔離したり、フェイルオーバー機構を起動したり、さらには仮想化された機能の置換やトラフィックの迂回といった修復措置を開始したりすることができます。

3. ネットワークセキュリティと異常検知

AIネイティブネットワークは、リアルタイムの脅威検知と異常の特定により、よりスマートで適応性の高いセキュリティを実現します。機械学習モデルは、既知の攻撃シグネチャだけでなく、ゼロデイ攻撃、内部者による脅威、またはポリシー違反を示唆する可能性のあるトラフィックパターンの微妙な変化も認識できるよう学習されています。これにより、セキュリティインシデントの封じ込めを大幅に迅速化できます。

AIを活用したセキュリティメカニズムは、脅威を特定するだけでなく、新たに発見された攻撃ベクトルや企業固有の脅威データを用いて再学習を行うことで、検知率を継続的に向上させます。自律的な緩和措置により、悪意のあるトラフィックを遮断したり、影響を受けたシステムを即座に隔離したりすることが可能です。

4. バーチャル・ネットワーク・アシスタント

AIを搭載した仮想ネットワークアシスタントは、日常的な管理業務の自動化を支援し、ユーザーサポートを強化します。これには、ネットワークエンジニアの設定作業、ステータス確認、変更管理業務を支援するインテリジェントなチャットボットなどが含まれます。AIアシスタントは、自然言語によるリクエストを解釈し、実行可能なコマンドに変換します。

社内のITサポートにとどまらず、バーチャルアシスタントはエンドユーザーともやり取りを行い、会話型インターフェースを通じて、接続に関するトラブルシューティング、アクセス権限の申請、サービスの設定などを直接サポートします。AIはそれぞれのやり取りから学習し、時間の経過とともに精度と問題解決能力を向上させていきます。

5. セキュリティポリシーの自律的な適用とゼロトラスト・ネットワーキング

AIネイティブネットワークは、インフラストラクチャ全体にわたってセキュリティポリシーを継続的かつ自動的に適用することを可能にし、デフォルトでゼロトラストの原則をサポートします。静的なルールや境界ベースの防御に依存するのではなく、ネットワークはアクセスを許可または維持する前に、ユーザーの身元、デバイスの状態、アプリケーションの動作、および状況に応じたリスクを継続的に評価します。

ID管理システム、エンドポイント、ネットワークトラフィックからの信号を相互に関連付けることで、AIはアクセス制御やセグメンテーションポリシーをリアルタイムで動的に調整します。 例えば、通常は信頼されているデバイスが危険な挙動を示し始めた場合、ネットワークはそのデバイスの権限を自動的に制限したり、より厳格な検査を実施したり、あるいは完全に隔離したりすることができます。この適応性が高く、コンテキストを認識するアプローチにより、攻撃対象領域を大幅に削減すると同時に、セキュリティポリシーが変化するビジネス環境や脅威の状況に常に適合し続けることが保証されます。

AIネイティブネットワーク導入のためのベストプラクティス

組織は、AIネイティブ・ネットワーキングを導入する際、以下の実践策を検討すべきである。

1. 統一的なデータ収集およびガバナンスの確立

AIネイティブ・ネットワーキングにおいて、AIの出力品質は、テレメトリデータの一貫性、正確性、および適時性に直接左右されます。 統一されたデータ収集フレームワークを構築するには、まずテレメトリソースの完全なインベントリ作成から始める必要があります。これには、ストリーミングテレメトリ、NetFlow/IPFIX、SNMP、syslog、パケットブローカー、アプリケーションパフォーマンスログ、クラウドAPIメトリクス、脅威インテリジェンスフィードなどが含まれます。

これらのデータソースを共通のスキーマ（YANG/OpenConfigモデルなど）に正規化することで、解析の複雑さが軽減され、モデル間で機能の移植性が向上します。 PTP または高精度の NTP による全デバイス間の時刻同期は、イベントの順序を正しく保つために不可欠です。データ取り込みパイプラインでは、受信データの完全性、フィールドの正確性、単位の一貫性、およびスキーマのバージョンを検証し、破損したエントリを破棄またはフラグ付けする必要があります。

ガバナンスポリシーでは、データの所有権、保存期間のルール、アクセス制御を明確に定義するとともに、機密性の高いフィールドを保護するために、転送中および保存中のデータの暗号化を行う必要があります。 ロールベースまたは属性ベースのアクセス制御により、エンジニア、アナリスト、および自動化されたプロセスが、必要なデータのみを閲覧できるようになります。フィーチャーストアを唯一の信頼できる情報源として維持することで、トレーニングと推論の両方で同一のフィーチャーが使用され、モデルの偏りが軽減されます。

2. ネットワーク向けの説明可能なAIシステムの設計

ネットワーク環境において、説明可能性は精度と同様に重要です。なぜなら、運用担当者は、大規模な接続性に影響を及ぼしうる自動化された判断を信頼する必要があるからです。AIシステムは、各アクションについて、最も寄与度の高い特徴量、それらの重み付けや重要度、信頼度、およびどの代替アクションが却下されたかといった、構造化された推論を出力すべきです。

例えば、ルーティングの決定によって経路の選択が変更された場合、システムは「以前の経路で予測された輻輳がポリシーの閾値を15%上回っていたのに対し、選択された経路ではレイテンシが4ミリ秒短縮されると予測された」と説明する可能性があります。SHAPやLIMEといったモデル非依存の手法を、より単純な代理モデルと併用することで、検出能力を損なうことなく、複雑なニューラルネットワークの解釈が可能になります。

説明可能なAIは、エンジニアがポリシー変更を本番環境への展開前に検証できるようにすることで、運用上の安全性も支えています。これは、「what-if」サンドボックスを活用することで実現可能です。このサンドボックスでは、直近のテレメトリデータを再生し、提案されたアクションがレイテンシ、パケットロス、ジッターに与える影響をシミュレートします。 反事実的推論（「リンクXのジッターが少なければ、経路変更は発生しなかっただろう」）は、運用担当者が閾値を調整し、AIシステムへの信頼を維持するのに役立ちます。

3. ネットワークインテリジェンスのためのMLOpsの導入

ネットワーク運用の各段階（データの検証、特徴量エンジニアリング、モデルの学習、評価、パッケージ化、およびデプロイ）は、バージョン管理が行われ、再現可能でなければならない。モデルレジストリでは、アーティファクトに加え、それに関連するデータセット、スキーマのバージョン、および想定されるデプロイ環境も管理すべきである。

リリース前に、モデルは過去のインシデントデータを用いた回帰テストに合格し、対象となるKPIにおいて既存のベースラインよりも優れたパフォーマンスを発揮することを実証する必要があります。シャドウデプロイメントにより、モデルは本番トラフィックに影響を与えることなく状況を観察し、シミュレーションによる意思決定を行うことができます。また、カナリア展開により、本番環境導入の初期段階におけるリスクを最小限に抑えることができます。

継続的な監視ネットワークのKPI（遅延、スループット、パケットロス）とモデルの健全性指標（精度、再現率、判定遅延）の両方において、パフォーマンスのドリフトを検出することは極めて重要です。ドリフトが検出された場合は、確認済みのインシデントから得られた実世界のラベルと、ラボやエミュレータで生成された合成障害シナリオの両方を使用して、再学習パイプラインを自動的に起動する必要があります。

4. 低遅延の推論にはエッジまたはハイブリッドクラウドを活用する

AIネイティブネットワークでは、特にインライントラフィック分類、異常検知、キュースケジューリングなどのタスクにおいて、低遅延での意思決定が極めて重要となる場合が多い。 NPU、DPU、スマートNICなどのエッジデバイスにモデルを直接展開することで、推論をマイクロ秒単位で実行でき、集中型プロセッサへの往復通信による遅延を回避できます。

エッジ推論は、安全な意思決定を行うのに十分な精度を維持しつつ、ハードウェアの制約を満たすために、プルーニングや量子化といったモデル圧縮技術を用いて最適化されるべきである。また、サービスへの影響を防ぐため、AIサービスが利用できなくなった場合に備え、デバイスには軽量なヒューリスティック方式によるフォールバック機能も組み込むべきである。

大規模な相関分析、履歴分析、グローバル最適化など、負荷の高いワークロードには、ハイブリッドクラウドアーキテクチャがより適しています。このような構成では、エッジ側で時間的制約のある意思決定を処理し、クラウド側でモデルの再学習、長期予測、シミュレーションなどのバッチジョブを実行します。 また、地域ごとの推論クラスタを中間層として活用することで、レイテンシの要件と演算能力のスケーラビリティのバランスをとることができます。

5. フィードバックループを活用する

各自動化された処理の実施後は、直ちに変更後の検証を行い、意図したKPIが改善されたか、また予期せぬ副作用が発生していないかを確認する必要があります。例えば、遅延を低減するためにトラフィックの経路を変更した後は、ネットワーク側でパケット損失率やジッターが許容範囲内に収まっていることを確認し、必要に応じて変更を元に戻す必要があります。

トポロジーの状態、トラフィックの構成、環境コンテキストなど、アクションから結果に至る詳細な記録を収集することで、時間の経過とともに意思決定モデルを洗練させるための貴重なデータセットが構築されます。 多層的なフィードバックループは、俊敏性と安定性のバランスを取るのに役立ちます。デバイスレベルのループは数ミリ秒ごとにキューイングやペース制御を最適化する一方、サイトレベルのループは数秒から数分の単位で経路選択や容量を調整します。

数時間から数日にわたって実行されるグローバルループは、配置戦略や長期的な方針の変更を調整することができます。これらのループの実行間隔をずらすことで、振動や矛盾した行動を防ぐことができます。因果推論の手法や対照群を活用することで、運用担当者はAIの意思決定がもたらす真の影響を測定し、自然なトラフィックの変動によるノイズを除去することができます。

6. AIネイティブなワークフローにセキュリティを組み込む

AIネイティブのネットワーキングワークフローでは、セキュリティを単なるオーバーレイとしてではなく、データおよびモデルのライフサイクルのあらゆる段階に統合する必要があります。継続的な監視は、ネットワークインフラストラクチャやAIコンポーネント自体を標的とした悪意のある動作を検知するために不可欠です。 NetFlow、syslog、APIコールなど、AIモデルに供給されるすべてのテレメトリソースは、完全性検証と改ざん検知の対象とすべきです。ソース間の相関分析を行うことで、あるストリームに注入された偽造データが、他のストリームとの不整合によって特定されるようになります。

自動化されたポリシー適用には、動的なアクセス制御やセグメンテーションだけでなく、モデル実行に関する安全対策も含まれるべきです。 例えば、AIモデルが機密性の高いトラフィックの経路変更を決定した場合、そのアクションによってポリシー検証フックがトリガーされ、規制上の境界、データ居住地規則、または内部のセグメンテーション制約への準拠が確保されるべきです。AIの意思決定パスに実行時のポリシーチェックを組み込むことで、自動化によって重要なセキュリティ制御が迂回されることを防ぐことができます。

安全なモデル学習の実践は、ポイズニングやデータ漏洩のリスクを低減します。学習用データセットからは敵対的入力を除去し、データプライバシー要件への準拠を確認する必要があります。モデルパイプラインでは、環境（開発／テスト／本番）間の厳格な分離を徹底し、不正なコードの注入を防ぐために署名付きモデルアーティファクトを使用すべきです。 機密性の高いデータソースや分散型データソースで学習されたモデルには、差分プライバシー、フェデレーテッドラーニング、およびセキュアマルチパーティ計算の技術が適している場合があります。

AIネイティブ・セキュリティExabeam

Exabeam同社のセキュリティ運用プラットフォーム、特に「Exabeam Nova」は、AIと機械学習を重要なセキュリティ機能に直接組み込むことで、AIネイティブ・ネットワーキング環境を強化・保護する上で独自の強みを持っています。「Exabeam Nova」は、「New-Scale Security Operations Platform」内でAI機能を統合したシステムとして動作し、特にセキュリティの観点から、AIネイティブ・ネットワーキングに固有の原則や課題に対処するよう設計されています。

ExabeamがAIネイティブ・ネットワーキングの文脈においてどのように役立つかを以下に示します：

• AIを活用したセキュリティ機能：Exabeam Novaは、ユーザー、エンティティ、ネットワークコンポーネント（AIを活用したネットワーク機能によって管理されるものを含む）にわたって、動作のベースラインを構築します。これにより、動的に適応するAIネイティブネットワークにおいても、侵害の兆候となり得るわずかな逸脱を検出します。つまり、Exabeamは、他のAI駆動型ネットワーク要素を監視する、AI駆動型のセキュリティ層として機能します。
• 予測型セキュリティ分析と先制的な問題解決：Exabeam Novaは適応型リスクスコアリングを適用し、イベントを関連付けて脅威のタイムラインを構築します。 AIネイティブネットワークにおいて、これにより、認証情報の悪用やデータ流出といったセキュリティ問題を、事態が深刻化する前に予測することが可能になります。本格的な攻撃の前兆となり得るパターンを特定し、事後対応型のセキュリティから、先制的な脅威防止へと進化させます。
• 自律的なセキュリティ問題の解決：Exabeam Novaは、証拠の収集、優先順位付け、およびケース作成を自動化します。 AIネイティブネットワークにおいて、これは、AI駆動型のネットワーク機能自体が侵害されたり、悪意のある動作を示したりした場合、Exabeamが自律的に対応措置を開始できることを意味します。これにより、セキュリティインシデントを迅速に封じ込め、変化の激しいネットワーク環境において、平均検知時間（MTTD）および平均対応時間（MTTR）を短縮することができます。
• 継続的なセキュリティ学習と適応：AIネイティブネットワークが継続的に学習し適応するのと同様に、Exabeam Novaは日々のセキュリティ態勢に関するインサイトを提供し、検知結果をMITRE ATT&CKなどのフレームワークにマッピングします。この継続的なフィードバックループにより、AIネイティブネットワーク自体が進化し、新たなトラフィックパターンやアプリケーションの展開に適応していくにつれて、セキュリティポリシーの精緻化と全体的なセキュリティ態勢の向上が図られます。
• ネットワークセキュリティと異常検知の強化：Exabeamは、ネットワークセキュリティに特化して設計されています。 ネットワークの挙動が極めて動的なAIネイティブ環境において、Exabeamの行動分析機能は、シグネチャベースのシステムでは検知できない、ゼロデイ攻撃、内部者による脅威、またはポリシー違反を示す高度な異常を検知できます。これは、ネットワーク独自のAIを補完する、極めて重要なセキュリティ監視層を提供します。
• セキュリティのための統合的なデータ収集とガバナンス：Exabeamは、ネットワークフロー情報、システムログ、ユーザーアクティビティ記録、アプリケーション間のやり取り、プロトコル通信など、幅広いデータソースを取り込み、分析します。これは、AIネイティブネットワークにおける統合的なデータ収集のニーズに完全に合致しており、セキュリティチームがガバナンス、脅威の検知、インシデント対応のために包括的なテレメトリ情報を確実に利用できるようにします。
• AIネイティブワークフローへのセキュリティの組み込み：Exabeamは、AIネイティブのネットワークワークフローにセキュリティを直接組み込むことを支援します。Exabeamは、AIを活用したネットワーク機能の相互作用や意思決定を監視することで、これらの自動化されたプロセスがセキュリティポリシーを遵守し、意図せず脆弱性を生じさせないよう保証します。これは独立したセキュリティ監査役としての役割を果たし、AI駆動型ネットワークのセキュリティ態勢を常に検証します。

要するに、Exabeamは、ますます複雑化し、自律的に運用されるAIネイティブ・ネットワーキング環境を保護するために必要な、インテリジェントかつ自律的なセキュリティ層を提供します。これにより、ネットワークがよりスマートかつ効率的になる一方で、進化し続けるサイバー脅威に対してもセキュリティが確保されます。