Falco Feedsは、オープンソースに焦点を当てた企業に、新しい脅威が発見されると継続的に更新される専門家が作成したルールにアクセスできるようにすることで、Falcoの力を拡大します。
Kubernetes は最新のクラウドネイティブアプリケーションの基盤ですが、セキュリティ要件を変える規模と複雑さも伴います。インフラストラクチャーとコンテナは数秒で起動/停止できます。ワークロードはクラスター間を動的に移動します。構成ミスやゼロデイは、チームが対応しきれないほど速いペースで次々と発生する可能性があります。
ここで、クラウドセキュリティにおけるエージェンティック AI が、重要なものを迅速に保護するための有用なツールとして急速に存在感を高めています。
エージェンティック AI は Kubernetes セキュリティとクラウドワークロード保護のあり方を変革し、チームを適切な判断ポイントへと導き、迅速なアクションと確実なセキュリティ成果につながる対応を後押しします。
課題:規模、スキルギャップ、シグナルオーバーロード
クラウドセキュリティチームは、非常に大きなプレッシャーにさらされています。熟練したセキュリティ専門家の世界的な不足により、クラウドネイティブ環境を脅かすあらゆるエクスポージャーやリスクを管理する能力が損なわれています。新しいデプロイメント、Helm チャート、RBAC の更新のたびに、攻撃対象領域は拡大していきます。
一方で、攻撃者は AI を利用して偵察を自動化し、脆弱性をより迅速に悪用し、短命なワークロード内で自らの活動を隠蔽しています。その結果はどうなるでしょうか。セキュリティチームはアラートの洪水に溺れ、重要なシグナルとノイズの区別に苦しみ、結果としてリスクにさらされる状況を招いてしまいます。
もし、企業がセキュリティ目標を達成するためのより良い方法を必要とする瞬間があるとすれば、それはまさに 今 です。
Kubernetes のセキュリティ保護-生成からエージェンティック AI へ
生成 AI は、セキュリティチームがクラウドセキュリティを加速させるためのインサイトをより迅速に得られるよう、大きな貢献をしてきました。
脅威の要約、調査のガイド、設定ミスの特定などがその例です。しかし、エージェンティック AI はその一歩先を行きます。それは単なる対話型ツールではなく、行動できる AI なのです。
エージェンティック・クラウドセキュリティでは、AI エージェントがクラウド環境や Kubernetes 環境全体にわたり、問題を自律的に特定し、優先順位を付け、さらに修復の支援まで行います。AI エージェントは絶え間なく働くチームメイトとして、マシンスピードとマシンスケールで継続的に分析し、優先順位を付け、提案します。
想像してみてください。Kubernetes 環境で悪い兆候があることを知らせる「アラート」だけでなく、シグナル・データ・関連する文脈すべてを調べ上げ、リスクを明らかにし、修復手順を自動で提案する ―そんな 仮想セキュリティアナリスト の存在を。
Sysdig Sage™ を搭載したエージェンティック・クラウドセキュリティ
Sysdig では、この変革はすでに始まっています。私たちのエージェンティック AI クラウドセキュリティアナリストである Sysdig Sage™ によって、それが実現しています。Sysdig Sage は、セキュリティライフサイクルのあらゆる段階において、スピード、精度、そして確信度を高めます。
Sysdig Sage:主な機能
- 脆弱性の優先順位付けと修復: チームが本当に重要な脆弱性に集中できるよう支援し、問題を迅速に解決するための修正をガイドします。
- ポスチャーに関する洞察: インフラストラクチャー、ワークロード、サービスに関する平易な言葉によるクエリを解釈して、クラウドリスクの調査を簡素化します。
- 脅威の調査と対応: セキュリティアラートを解釈し、ビジネスリスクを明らかにし、脅威がエスカレートする前に阻止するための実行可能な手順を規定します。
Sysdig クラウドネイティブアプリケーション保護プラットフォーム（CNAPP）の一部として、Sysdig Sage は DevSecOps にとっての “フォースマルチプライヤー（戦力倍増効果）” として機能し、AI を調査・トリアージ・修復ワークフローに直接組み込みます。これにより、必要なコンテキストへ即座にアクセスでき、従来は数時間かかっていた作業をわずか数分で完了できるようになります。
次に、Kubernetes を保護するための 3 つの領域 ― 脆弱性管理、Kubernetes ポスチャー管理、ランタイムセキュリティ ― を見ていきましょう。
自律型エージェントアーキテクチャーに基づいて構築された AI が、認識だけでなく、対応までも加速させる力をどのようにユーザーに与えるのかを確認します。
エージェンティック脆弱性管理でCVEを未然に防ぐ
Kubernetes セキュリティにおける最大の悩みのひとつが、コンテナイメージ内で見つかる一般的な脆弱性および露出（CVE）への対応です。従来の脆弱性管理には摩擦が多く、非常に手間のかかる作業として悪名高いものです。脆弱性の数はあまりに多く、手作業のステップも多すぎます。多くの組織では、実際に問題を修正する時間よりも、長いリストに優先順位を付けることに時間を費やしてしまっています。しかし、エージェンティック AI があなたの代わりに働くことで、この課題に正面から取り組むことができます。Sysdig では、この問題に次のように対処しています。
ノイズを取り除く
最初のステップは、“雑多な情報を整理し切り分けること” です。これは最終目的ではなく、意味のあるアクションにつなげるための土台です。エージェンティック AI は複数のステップを実行し、実際のビジネスリスクを特定することができます。これは現在、多くの担当者が、脆弱性リストや構成管理データベース（CMDB）、さらにはスプレッドシートを行き来しながら行っている作業そのものです。
まず最初のステップとして、AI エージェントはセマンティック分析を用いて、本番 / ステージング / 開発 といった Kubernetes のコンテキスト、アプリケーションの種類、その他の重要なインサイトを識別・分類し、膨大なクリティカル CVE のリストをフィルタリングするための基盤を作ります。
さらに Sysdig は設定情報やランタイム使用状況といった重要なインサイトを取得できるため、AI エージェントは 実際に使用されている・外部に露出している・悪用可能であるといった条件を満たす脆弱なパッケージを優先付けすることも可能です。
AIがトリアージを処理するので、ユーザーが行う必要はありません。最終的に、エージェンティックAI は、インサイトを相互に関連付け、長い CVE のリストをフィルタリングすることで、ユーザーをはるかに小さなリストに直接絞り込むことができ、多くの場合、ノイズを最大 95% 削減できます。
どの段階でも、AIが実行した作業について、なぜ特定の脆弱性がビジネスクリティカルと見なされるのか、また一部の脆弱性が例外に値する理由を説明してもらうと、AIが実行した作業について明確で状況に応じた説明をすぐに得ることができます。
修復効果に焦点を当てる
対処すべき CVE のリストがより現実的な量に絞り込まれたら、AI はさらに 影響の大きいアクションを特定する ことにも役立ちます。エージェンティック AI は、特定のコンテナイメージを修正することで、検出結果全体にどのような影響があるかを自動的に特定します。
たとえば、7 件のクリティカルな脆弱性を含む 1 つのイメージを修正するだけで、環境全体で 7,000 件の検出結果を削減し、全体のリスクの 20% を解消できる場合があります。これは、そのイメージが多数のクラスターで広く使用されているためです。
この結果、より迅速な意思決定、無駄な作業の削減、そしてリスクの低減が実現します。
修復を加速
最後のステップとして、関連するCVEへの対処方法に関するガイダンスをAIが開発者に提供できます。AI は、アドバイザリーやフォーラム、およびそれらが説明されているその他の情報源から得られる脆弱性を認識しています。これらの知見を活用して、エージェンティックAI はアプリケーションレイヤーとベースイメージレイヤーの修復手順を生成し、環境に合わせた明確で具体的なガイダンスを提供します。
AIは、Jiraなどのチケット管理と統合することで、チケット作成を自動化し、関連するすべての修正情報と画像コンテキストがあらかじめ入力された課題をオープンできます。
修復は単に修正することではなく、進捗状況を示すことです。エージェンティックAI は進行状況を自動的に追跡し、脆弱性リスクへの影響を視覚化するのに役立つ指標をプロットできます。最終的に、エージェンティックAI により、セキュリティチームは事後対応型のチケットトリアージから戦略的修復へと移行できるようになります。
AI による Kubernetes のポスチャーリスクの特定
Kubernetes セキュリティのもう1つの重要な側面は、構成ミスを監視して修正することにより、クラスターとワークロードの防御を管理することです。Kubernetes セキュリティポスチャー管理 (KSPM) は、構成の評価、コンプライアンス要件の確認、リスクの特定に役立ちます。
Sysdigなどのセキュリティソフトウェアプロバイダーは、グラフデータベースを利用して、Kubernetesリソース、コンテナ、ユーザー、セキュリティ構成、リスク間の関係のマッピングを簡素化するソリューションを開発しました。
グラフ検索アシスタントとしてAIを採用することで、ユーザーはKubernetesのセキュリティデータをより簡単に操作し、そこから洞察を引き出すことができます。セキュリティに関する質問を自然言語で表現するだけで、自動的に解釈されてクエリに変換されるため、Kubernetes の資産とワークロードの状態をシームレスに調べることができます。この場合、AI は次のことに役立ちます。
- Kubernetes コンポーネントがどのように相互作用し、相互に影響し合うかを理解する
- セキュリティ分析の対象となるセキュリティ結果と構成
- コンテキスト主導型のコンプライアンス分析を実行
AIは、調査目標と膨大な量の低レベルデータとの間のギャップを埋め、ポリシー検証などのポスチャー管理ワークフローを加速します。
Sysdig Sageでどのように機能するかについての詳細をご覧ください。
AI でランタイムセキュリティを可視化し、加速する
ランタイムセキュリティ は Kubernetes のセキュリティにとって不可欠なコンポーネントです。インフラストラクチャーやワークロードに対する不審なアクティビティ、ゼロデイエクスプロイト、攻撃を検知するのに役立ちます。
Kubernetesの設定ミス、サプライチェーンの脆弱性、不適切なアクセス制御、その他の弱点を悪用する脅威は、残念ながらよく見られます。適切なソリューションを導入すれば、セキュリティを強化して環境を保護できると同時に、ランタイムセキュリティを活用して侵害の試みを検出して阻止できます。
脅威活動による不幸な結果として、アラートやテレメトリが大量に発生し、セキュリティアナリストはこれらを整理して実際のリスクを特定し、対策を講じる必要があります。これは、最も重要な事象を明らかにして理解するうえで AI が役立つもう 1 つの重要な領域です。AI エージェントは、脅威アラートをわかりやすい概要と忠実度の高いコンテキストで自動的に強化できるため、決定的なアクションをより迅速に実行するために必要な状況認識が可能になります。
さらに、Sysdig Sage のように、ランタイムセキュリティのチャットアシスタントは、セキュリティイベントのレイヤーを順に解きほぐし、脅威の本質を迅速に理解するための支援を行うことができます。ボタンをクリックするだけで、調査中の問題についてのカスタムインサイトが得られます。さらに深く掘り下げ、次に何をすべきかを理解するために、次のようなシンプルな質問を投げかけることもできます。
- このインシデントの根本原因は何か。
- 注意すべき関連アラートにはどのようなものがありますか？
- これはもっと大きなセキュリティ侵害の一部ですか？
- この脅威に対応する最善の方法は何か？
これは、コンテナの寿命が非常に短い環境において、検知までの時間を短縮し、対応を加速する 助けとなります。
ランタイム脅威に対する AI アシスタンスの詳細をご覧ください。
実証済みの効果:MTTR の短縮、コストの削減、信頼性の向上
AI を活用したクラウドセキュリティのビジネス成果は明らかです。IBMによると データ漏えいのコストに関するレポート 2025、AIを広範囲に使用している組織は、1回の侵害あたり平均190万ドルの節約になります。 Google クラウドの人工知能2025 ROI レポートによると、77% の企業が脅威の特定を改善し、61% が解決までの時間を短縮しました
Sysdigのお客様にはすでに次のような結果が出ています。
- 米国の大手銀行がインシデント対応コストを 52% 削減
- ある医療技術プロバイダーは、平均応答時間 (MTTR) を 76% 改善しました
- チームは、インテリジェントな優先順位付けと自動化により、脆弱性管理のノイズが 95% 削減されたと報告しています
Kubernetes には明確なセキュリティ上の課題があります。新しい戦場は、人間と AI のパートナーシップによって支えられています。理解し、優先順位を付け、行動するのを手伝ってくれる AI を活用したチームメイトがいることで、封じ込めと妥協の区別がつきます。
エージェント AI の動作をご覧ください。オンラインセミナーを視聴する: Securing Kubernetes with Agentic AI: From Noise to Clarity.