クラウドストライク・ホールディングスCRWD
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クラウドストライク・ホールディングス Fal.Con 2日目

決算説明会の要点と文字起こしを確認できます。

決算期 0所要時間1時間38分参加者7名

文字起こし

最初の15段落を発言者ごとに確認できます。

Operator

CrowdStrike社長のMichael Sentonasをお迎えください。

Michael SentonasPresident

ストックホルムの皆さん、おはようございます。2日目へようこそ。皆さん、昨日の初日を素晴らしく過ごされたことと思います。皆さんが展示会場に足を運んだり、会場を見て回ったりする機会があったことと思います。このAIというものは、かなり大きな意味を持つものなのだと、改めて気付きました。至る所にAIがあり、当然ながら、私もこれからAIについてかなり多くお話しすることになります。AIがあらゆる会話を席巻しているのには理由がありますし、ソーシャルメディアの至る所でAIを目にするのにも理由があります。私たちの世代における最大の技術変革が、まさに目の前で展開しています。技術における大きな変化はすべて、セキュリティの変革を余儀なくさせます。クラウドがそうでした。モバイルがそうでした。インターネットがそうでした。AIはそのすべてをはるかに上回るでしょう。

Michael SentonasPresident

それは企業にとって、そして防御する側にとって、私たち全員にとって、並外れた機会を生み出します。残念ながら、それは攻撃者にとっても途方もない機会を生み出します。昨日もお聞きになったと思いますが、私たちは一線を越えたと考えています。ここ数週間で、根本的な変化が起きたことを目の当たりにしました。エージェントが評価環境から脱出しました。エージェントは脆弱性を発見し、システム間を移動しました。触れるはずのなかったインフラを侵害しました。私たちは一線を越えました。大きなことを言っているのは分かっていますが、これが正しい表現だと思います。AIエージェントが目的を追求し、障害に遭遇するとアプローチを変え、そのまま突き進み続ける様子を目にしてきました。Adamが今日、AIが現実世界の標的に対する攻撃を組織化するためにどのように使われているかについて、詳しくお話しします。何が変わったのか、考えてみてください。私たちが使うソフトウェアが、行為主体になったのです。何十年もの間、ソフトウェアは私たちがプログラムした通りに動作していました。

Michael SentonasPresident

今やソフトウェアは、目標を達成する方法を自ら決定できます。ソフトウェアは実行から自律的な行為主体へと移行しました。この概念について考えてみてください。サイバーセキュリティが変わります。もはや問題は、AIが高度なサイバー攻撃を実行できるかどうかではありません。実行できることは分かっています。私たちはそれを目にしてきました。そのことについても話してきました。今、本当の問題は、何百万ものAIエージェントが、双方で機械の速度により行動し、ときには協調できるようになったら何が起きるのか、ということです。ソフトウェアには自律性があります。この概念について考えてみてください。私たちは防御する側として、その状況に備えられているでしょうか。なぜなら、これはサイバーセキュリティよりも大きな問題だからです。あらゆる企業、あらゆる従業員、あらゆる開発者、あらゆる攻撃者がAIを使っています。この部屋にいるオンライン接続された人で、AIを使っていない人は一人もいません。しかしAIは、それ以前のあらゆるコンピューティング革命とは異なります。PCは、私たちがどこでコンピューティングを行うかを変えました。インターネットは、私たちがどのようにつながり、どのようにコミュニケーションを取るかを変えました。モバイルは、私たちがどこで働くかを変えました。

Michael SentonasPresident

クラウドは、アプリケーションがどこで実行されるかを変えました。AIは、誰が、あるいは何が行動できるかを変えます。そして、それはさらに根本的なものを変えます。AIは、私たちがどのように信頼するかを変えます。ここで、朝にお話ししたい大きなテーマがいくつかあります。また、私たちが長年守ってきたものについての考え方も、あらゆる面で変わります。アプリケーション、デバイス、アイデンティティ、インフラ、データ、これらはすべて依然として重要です。もちろん重要です。これからも常に重要であり続けます。AIはその一つ一つを変えています。あのスライドにあるもので、変化していないものは一つもありません。皆さんの多くは、すでにAIを使ってコードを書いています。皆さんの同僚は、エンタープライズモデルや公開モデルを使っています。皆さんは、自社のシステムやデータにアクセスできるエージェントを導入しています。エージェントは皆さんのアイデンティティにも触れています。クラウドワークロードはかつてないほど動的になり、人間および非人間のアイデンティティは、誰も統制できないほどの速さで増え続けています。ここが重要です。AIはエンタープライズの一部です。

Michael SentonasPresident

ビジネスがそれを推進しています。ビジネスがそれを求めています。誰もが導入しています。エンタープライズはもはや、単にAIを使っているだけではありません。AIはエンタープライズの一部です。AIがエンタープライズの一部になると、私たちが守らなければならないものの一部にもなります。私たちは皆そのことを理解していますが、AIは現在、私たちがどのように防御するかも変えています。イノベーションの速度と、悪用の速度については、Adam Meyersのセッションでさらに詳しくお話しします。その二つの数字が近づいています。私たちが規制について考え、プライバシーについて考えている間に、AIを扱う弁護士がいます。攻撃者は気にしません。攻撃者は待っていません。偵察、脆弱性調査、エクスプロイト開発、ソーシャルエンジニアリングにAIを使っています。昨日お話ししたエージェントの脱出について、考えてみてください。これは、AIが将来何をするかという話ではありません。5年後のBlack Hatで何が起きるかを思い巡らしているのでもありません。

Michael SentonasPresident

これは、AIが自ら実行したことです。その議論はもう終わりました。問題は、AIがサイバーセキュリティを変えるかどうかではありません。問題は、誰がAIをよりうまく使うかであり、非常にシンプルな問いです。皆さんがよりうまく使うのか、それとも攻撃者がよりうまく使うのか。非常にシンプルです。これがどのように機能するかを考え始め、皆さんが攻撃者だと考え、これがどこで展開されるのかを考えると、答えはエンドポイント、皆さんのエージェントに行き着きます。ここからAI検知・対応についてお話しします。AIガバナンスについて少しお話ししましょう。組織はAIガバナンスに多額の投資を行っています。検出、態勢、ポリシー、コンプライアンス、これらはすべて重要です。もちろん重要です。重要ではないなどと言うつもりはありません。これらはすべて、「何が起こり得るのか」という一つの問いに答えるものです。

Michael SentonasPresident

私が答えを求めている問い、皆さんとともに答えたい問いは、「今、何が起きているのか」です。なぜならAIは必ずしも単純なポリシーに従って動くわけではなく、実行時に動作するからです。ツール呼び出しは実行時に発生します。脅威は実行時に展開します。私たちはこれを以前にも見てきました。この話はよく知っています。インターネットがネットワークセキュリティを生み出しました。エンドポイントがEDRを生み出し、クラウドがクラウドセキュリティを生み出しました。EDRが実行時にエンドポイントを保護したのと同じように、AIにも独自の実行時カテゴリーが必要です。私たちはそれをAI検知・対応と呼んでいます。ここが根本的な変化です。AIエージェントは単に回答を生成するだけでなく、行動を起こします。このことについては、すでにお話ししました。そのアーキテクチャは、単なるエージェントをはるかに超えています。モデルがあり、アイデンティティがあり、データがあり、アプリケーションがあり、インフラがあります。これらすべてを保護しなければなりません。

Michael SentonasPresident

AIがどのように構築され、どのようにアクセスされ、どのように振る舞い、実行時に何を許可されるのかを安全に管理する必要があります。これにはまったく異なるカテゴリーが必要です。AIDRは、SaaS、エンドポイント、クラウド全体にわたり、検出、態勢、アイデンティティ、データ保護、実行時のガードレール、対応をすべて統合します。これは単なる別のセキュリティ製品ではありません。先ほどお話ししたように、EDRがエンドポイントをどのように保護するかを定義したのに対し、AIDRはAI環境をどのように保護するかを定義します。CrowdStrikeはGuardianによってこれを提供します。Georgeが昨日紹介しましたが、この発表を目にできることを大変誇りに思います。Georgeがそのスライドを表示したまさにその瞬間に製品が稼働を開始したというのは、本当に素晴らしいことです。なぜそれが重要なのかをお見せしたいと思います。AIが企業の一部になると、可視性だけではもはや十分ではないからです。何が稼働しているのか、何にアクセスできるのか、何をしているのか、どこに線を引くべきなのかを把握する必要があります。

Michael SentonasPresident

それがGuardianです。Guardianは、AI環境全体で実行時の可視性を提供します。エージェントが何をしているのか、何にアクセスしているのか、どのようなアクションを取っているのか、それを把握しているかどうかにかかわらず、そして重要なことに、何か問題が起きる前にどこで介入する必要があるのかを把握できます。誰もがAIのセキュリティ確保について話していることは承知しています。業界でもその話題が取り上げられています。Guardianについて話すとき、本当に、本当にエキサイティングなのは、私たちがこれをCrowdStrike社内でしばらく運用してきたことです。この会場にも、これをしばらく運用してきた人たちがいます。CrowdStrikeの社員には、AIを活用して開発してもらいたいと考えています。それを遅らせたいわけではありません。AIがもたらす力、メリット、利点を活用したいと考えていますが、全員が何をしているのかを把握する必要があります。すべてのエージェントが何をしているのか、どこに導入されているのか、誰が使っているのかを把握する必要があります。

Michael SentonasPresident

何を使うことができ、何ができるのかについて、ルールを設定したいと考えています。そのために利用しています。どのように機能するのかをお見せしましょう。大規模なデモをお見せできることを、非常に誇りに思います。Guardianのデモを始めてください。

発言者

Falcon Guardianをご紹介します。これは、AIエージェントが実行される場所、つまりエンドポイント上の実行時にAIエージェントを保護する新しいソリューションです。FalconセンサーがAIエージェントにも対応するようになりました。フックもSDKも必要ありません。Guardianは、プロンプトからプロセスまで、AI環境全体のAIテレメトリーとOSテレメトリーを融合します。実際の動きを見てみましょう。先月、あるFortune 500企業が、エンドポイント上で18,000のAIエージェントが稼働していることを発見しました。承認されていたのは300でした。皆さんが見ている一つひとつの点は、Guardianが初日に発見した、現在稼働中のAIエージェントです。OpenAI Codex、Claude Code、Cursor、Kiroから、分類されていないシャドーAIまで含まれます。アクティブなもの、休止中のもの、あるいは人目につかないところに潜んでいるものも、センサー、スケジュールスキャン、DNSクエリによって検出されます。存在を把握できるようになり、今度は制御もできるようになります。最もシンプルなケースから始めましょう。カスタマーサービス部門のKenは、請求に関する異議申し立てに対応しています。彼はいつもの習慣でGeminiを使おうとします。自宅で使っているものだからです。

発言者

Guardianはそれをブロックし、承認済みアプリであるClaudeを案内します。彼はClaudeに移り、完全なクレジットカード番号を含む顧客記録を貼り付けます。Guardianはプロンプトの段階でその番号をマスキングします。その番号がモデルに届くことはありません。Kenにはポリシー通知が届き、セキュリティチームにはイベントが通知されます。Kenは文字を入力していました。エージェントは文字を入力するのではなく、行動します。そして、人間には見えないテキストに基づいて行動することがあります。エンジニアリング部門のMarcusは、Claude CodeにLambdaのデプロイのデバッグを指示し、その場を離れます。エージェントが作業を始めます。Marcusは気づかないまま、自社全体を危険にさらしたのです。Falcon Guardianは、こうしたリスクを明確に浮き彫りにします。高リスクのClaude Codeエージェント群の中で、1つが脅威スコア90の重大として表示されます。GuardianはそれがMarcusのエージェントであることを特定し、彼のADアイデンティティに紐付けます。

発言者

知らないうちに、彼のエージェントは3つの重大なリスクを引き起こしていました。悪意のあるスキル、外部の送信先にデータを送信しようとする試み、そして想定された範囲外でのAWS認証情報へのアクセスです。エージェントのフットプリントには、すべてのスキル、ツール、MCPサーバー、接続が表示され、それらを統合した1つの脅威スコアが算出されます。センサーは、エージェントから得られるプロンプト、スキル、ツール呼び出しと、OSから得られるプロセスの生成、ファイルの読み取り、ネットワークへの送信を融合し、因果関係を示す1本のタイムラインを構築します。最初から最後まで、1つのストーリーとして把握できます。これがエージェントグラフです。Marcusのエージェントは、リポジトリのドキュメント内にあるリンクをたどり、GitHubのイシューのスレッドに移動します。そのスレッドの奥深くに、隠された指示、つまり間接的なプロンプトインジェクションがありました。それはエージェントにスキルを読み込み、Marcusの認証情報を窃取するよう指示します。Marcusはそれを目にすることがありません。Guardianが阻止します。認証情報の窃取は、キーがマシンの外に出る前にブロックされます。そのスキルは、ほかのどこで実行されているのでしょうか。

発言者

AIファーストの世界では、セキュリティチームはFalcon MCPサーバーを使って、自らのエージェントにこれらのイベントを直接調査させることができます。Claude Codeで、アナリストがFalconプラットフォームに対し、過去にそのスキルを使用したエージェントを照会します。12件が見つかり、すべての試みがブロックされ、どのマシンからも認証情報は流出していません。ホストは調査のため隔離されます。ここまではプロンプト層でした。次は、プロンプト層に一切触れない攻撃です。別のワークステーションでは、Claude Codeが公開リポジトリから新しいプラグインをインストールします。そのプラグインは、プロジェクトのインデックス作成を支援するローカルMCPサーバーを登録します。プロンプト層には問題がなく、モデルが操作されているわけでもありません。しかし、そのMCPサーバーは、プロジェクトのインデックスを作成するための各ツール呼び出しで、ひそかに認証情報の窃取と流出を実行します。センサー層がその流出を検知します。プロンプトだけを対象とするセキュリティツールには、問題のないプラグインに見えます。センサーは攻撃を捉えます。これが多層防御です。では、運用面に移りましょう。

文字起こし全文

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