CrowdStrike FalCon 2026で時間を過ごした後、サイバーセキュリティが直面している最大の変化は、攻撃側と防御側がより優れたAIツールを手にしていることだけではないと感じた。
AIが自律的に行動し始めていることだ。
基調講演やパネルディスカッション、非公開のラウンドテーブルで、幹部たちはさまざまな角度から同じ課題に何度も立ち返っていた。つまり、自律型エージェントが脆弱性を発見し、意思決定を行い、人間より速く行動できる環境を、どうすれば安全にできるのかということだ。
攻撃は推論の速度で進む
CrowdStrikeの創業者兼CEO、George Kurtz氏は、攻撃が「推論の速度」で発生していると説明した。
次に何が起きるかを人間のオペレーターが判断するのを待つのではなく、自律型エージェントは機会を見つけると、即座にそれを利用できる可能性がある。
Kurtz氏は、将来がどのようなものになるかを示す例として、最近のHugging Faceのインシデントを挙げた。
OpenAIの共同創業者兼社長であるGreg Brockman氏はさらに踏み込み、理論上のシナリオではなく、実際の自律型エージェントによる攻撃が公に確認された最初の例だと説明した。
Brockman氏によると、OpenAIはエージェントが最終的にこうした能力を示す可能性を予測していたが、実際に稼働中のシステムに対して動作する様子を目の当たりにしたことで、議論の流れが変わった。
同氏が指摘したのは、強力なモデルの周囲には依然として決定論的なセキュリティ制御が必要だということだ。モデルそのものをセキュリティ境界にすることはできない。
CrowdStrikeの敵対者対策オペレーション担当シニアバイスプレジデント（SVP）、Adam Meyers氏は、その境界がどれほど急速に試されているかを示した。
CrowdStrikeの調査では、昨年の攻撃者のブレークアウト時間の平均は29分で、観測された最速のケースではわずか27秒だった。Meyers氏はまた、1,100件を超えるLLM駆動のコマンドが数分以内に実行された攻撃についても説明した。
脆弱性の数も加速度的に増えている。Meyers氏によると、CrowdStrikeは2026年6月に約2,400件のCVEを発見した一方、同月には業界全体でおよそ7,400件が特定された。
同氏の結論は、従来の30日間のパッチ適用サイクルが時代遅れになりつつあるというものだった。
この点が印象に残ったのは、多くの企業のセキュリティプロセスが依然として人間の速度で進む攻撃を前提に構築されているからだ。
信頼の対象は人間だけではない
CrowdStrikeの社長、Mike Sentonas氏は、この問題を別の角度から捉えた。企業が決めなければならないのは、どの人間を信頼するかだけではない。どのAIエージェントに自分たちの代わりに行動させられるかも決める必要がある。
そのため、実行時の可視性が重要になる。セキュリティチームは、エージェントが何をしているのか、何にアクセスできるのか、どのようなアクションを取っているのかを把握する必要がある。
非公開のラウンドテーブルでSentonas氏は、大企業の顧客がAIセキュリティに関する議論に取締役会を関与させるケースが増えていると話した。彼らが問うているのは、許容できないリスクを持ち込まずに、どうすればAIの活用をより迅速に進められるかということだ。
NVIDIAの創業者兼CEO、Jensen Huang氏は、これをさらに発展させ、「エージェント型ゼロトラスト」と呼ぶ考え方を示した。エージェントは、システムへのアクセスやアクションの実行を許可されていることを、継続的に証明しなければならない。
Huang氏の論調が、目立って警戒を煽るものではなかったことも興味深かった。
同氏は、今後5年間でセキュリティ運用が大幅に自律化すると予想している。一方で、セキュリティ業界は人々を安心させるべきであり、AIによる破局の予測を煽るべきではないと主張した。
同氏の見方では、最も重要な意思決定には今後も人間が関与する。
SOCは変わるが、人間は依然として重要だ
Falcon Complete担当バイスプレジデント（VP）のAustin Murphy氏は、人間とAIの関係がどのようなものになるかについて、最も明快なイメージの一つを示した。
CrowdStrikeは毎週10万件を超えるアラートに対応している。同社のセキュリティエージェントは、MDRアナリストがすでに利用している標準作業手順を中心に構築されており、経験豊富な防御担当者がさまざまなインシデントにどう対応するかを、エージェントに実質的に教え込んでいる。
Murphy氏は、人間を意思決定に直接参加する「ループ内」と、自律的な活動を監督する「ループ上」の両方として説明した。CrowdStrikeはまた、エージェントの判断をサンプリングし、主任アナリストならどのように対応するかと一致しているかを確認している。
AIによって、ジュニアアナリストが戦力になるまでの速さも変わる可能性がある。
例えばアナリストは、書き方を自分で知らなくても、LLMを使ってYARAルールを生成できるかもしれない。しかしMurphy氏は、セキュリティの基礎知識は依然として重要だと強調した。
AmazonのCISO、CJ Moses氏も同様の指摘をした。AWSのハニーポットには毎日7億5,000万件を超える脅威とのやり取りが発生するため、この規模では自動化が不可欠になる。
Moses氏は、セキュリティチームは発見した脆弱性の数よりも、「防御までの平均時間」、つまり弱点や脅威が明らかになってから、実際に組織を保護できるまでの速さに重点を置くべきだと提案した。
「AIは魔法ではないが、それを運用する人々は魔法のような存在だ」という同氏の発言には、FalCon全体を通じて耳にしたもう一つのテーマ、セキュリティコミュニティの重要性も表れていた。
Kurtz氏やほかの複数の講演者は、CrowdStrikeの「Crowd」は、防御担当者が協力し、学んだことを共有する姿を表しているという考えに繰り返し立ち返った。
攻撃がより高速かつ自律的になるにつれ、その協力はさらに重要になる可能性がある。
AIは、すでにあるセキュリティ基盤を浮き彫りにする
CrowdStrikeの南北米担当フィールドCTO、Cristian Rodriguez氏は、カンファレンスで私が特に気に入ったたとえの一つを示した。
同氏は、組織には「きれいな部屋」か「散らかった部屋」のどちらかがあると説明した。
強固なアイデンティティの可視性と制御、AIの可視性、脆弱性管理、ポリシーをすでに備えている企業は、きれいな部屋からスタートしている。既存の欠落がある組織では、AIによって散らかった状態が極めて速く拡大する可能性がある。
これが、FalConから得た最大の教訓かもしれない。
AIによって、セキュリティ責任者がプログラムをゼロから作り直す必要が必ず生じるわけではない。しかし、弱点が発見され悪用される速さ、信頼すべき相手や対象、そして防御側が対応すべき速さは変わる。
自律型AIへの備えが最も整っている組織とは、AIがマシンの速度で自分たちを試し始める前に、最終的に基本を正しく整えた組織なのかもしれない。