シャドウAI探索は、組織によって正式に承認または管理されていない生成AIおよびAI搭載のサービスの使用状況を可視化することができます。 これにより、ユーザーがAIツールとどのようにインタラクションを取るのかを把握し、施行やポリシー定義前にデータ露出やリスクを評価できます。
シャドウAI探索は、認識とインサイトに焦点を当てています。 デフォルトでトラフィックをブロックせず、AIプロンプトや応答の内容を検査することはありません。
シャドウAI発見が特定するもの
シャドウAI探索は、インターネットトラフィックを通じてAIサービスとのインタラクションを特定します、含む：
公開した生成AIツール
SaaSアプリケーションに組み込まれたAI搭載の機能
サイトやリモートユーザーからAIサービスと直接インタラクションする
これらのインタラクションは、明示的なIT承認を受けず、承認済みの企業AIプラットフォーム外で発生する可能性があります。
シャドウAI発見がどのように機能するか
シャドウAI探索は、ネットワークレベルの可視性とトラフィック解析に基づいています。
Catoはアプリケーションシグネチャ、ドメイン、行動パターンの組み合わせを使用し、AIサービスを特定します。 これには、単独のAIアプリケーションと、SaaSプラットフォームに組み込まれたAI機能の両方が含まれます。
トラフィックはプロトコル、宛先、使用行動に基づいてAI関連活動を検出するために継続的に分析および分類されます。 この方法は、AIベンダーとのAPI統合やエンドポイントでのエージェントベースの検査に依存しません。
AIの使用はネットワーク状況と関連づけられ、誰がAIサービスを使用しているのか、どこから、どのデバイスで使用しているのかを可視化し、ユーザーインタラクションの内容を確認しません。
さらに、CatoはSaaSアプリケーションに組み込まれたAIモデル（Microsoft 365 Copilot や Google Workspace AI 機能など）の探索、設定可視性、およびリスク評価を提供します。 これらの組み込まれたAI機能は同じ分析プロセスの一部として特定され、見落とされないようにします。
Cato AIセキュリティは、これらの組み込まれたAI機能のリスク体質を評価し、使用中の特定の計画や設定を含め、AIへのアクセスや使用方法を管理するポリシーを施行できるようにします。
収集される情報
シャドウAI探索は、AI使用に関連するメタデータとコンテキスト情報を収集します。 収集される情報には以下が含まれます：
AIアプリケーションまたはサービスのアイデンティティ
アプリケーションカテゴリとAI分類
ユーザー、サイト、IPアドレスなどのソースコンテキスト
目的地AIサービス
AI関連活動の頻度とボリューム
シャドウAIインサイトの理解
シャドウAI探索のインサイトは、Cato管理アプリケーション内の専用のシャドウAIページに表示されます。 このページは、組織内におけるAI利用のリスクを考慮した包括的なビューを提供するように設計されています。
シャドウAIページは次のような重要な質問に答えるためのヘルプを提供します：
どのAIアプリケーションが環境で使用されているか
ユーザーとインタラクションに基づいて、各AIアプリケーションがどれだけ広く使用されているか
どのAIアプリケーションが高リスクを示し、より厳密な評価が必要か
これらのインサイトを使用して、AIの採用パターンを理解し、非承認または高リスクのAIサービスを特定し、追加のガバナンスまたはポリシーの制御が必要かどうかを決定します。
ユースケース
ABC社は、生産性と協力を支援するために、従業員に自由なインターネットアクセスを許可します。 時間が経つにつれて、ユーザーは公開している生成AIツールやAI搭載機能を採用し始め、コンテンツ作成、調査、コーディングなどのタスクを支援します。 これらのサービスはしばしば、正式な承認やITからの可視性なしに使用されます。
IT管理者として、Cato Cloudを経由してルーティングされたインターネットトラフィックを分析し、AIサービスとのインタラクションを特定するために、シャドウAI探索を使用します。 シャドウAIページは、使用中のAIアプリケーションの在庫を構築し、どれだけ広く採用されているかを表示し、より高リスクをもたらす可能性のあるアプリケーションを強調します。
これらのインサイトを使用して、企業全体でのAIの使用方法を理解し、非承認または高リスクのAIサービスを特定し、潜在的なデータ露出を評価し、AIガバナンスと承認済みAIプラットフォームに関する情報に基づいた決定を行います。