Forcepoint DSPMの「AI メッシュ」、その実態に迫る

近年、データセキュリティの分野では「AI搭載」という言葉をよく耳にします。
しかし、この表現は製品を実際以上に革新的や高度に見せかける「AIウォッシング」の一種としてよく使われています。

典型的なパターンとしては、以下のようなものが挙げられます。

1. 機能の誇張： 基本的な機械学習アルゴリズムや単純な自動化ルールしか使っていないにもかかわらず、「AI搭載」を謳う製品が多く存在します。これにより、ソフトウェアが実際よりも高度な知能を持つと消費者に誤解を与えかねません。
2. 説明不足： 多くのベンダーが、自社製品でAIがどのように活用されているかを明確に説明していません。そのため、顧客が「AI搭載」機能の真の価値を見極めるのが難しくなっています。

Forcepointも、DSPMソリューションが「AI搭載」であると主張していますが、これには確かな根拠があります。その核心となるのが「AIメッシュ」と呼ばれる技術です。この革新的なアプローチは、ネットワーク化されたAI構造を通じてデータ分類の概念を一新しました。

生成AI型の小規模言語モデル（SLM）と、高度なデータ・AIコンポーネントのネットワークを活用し、膨大な量のファイルを賢く素早く分類します。これは、強力なDSPMソリューションには欠かせない機能です。

1. 小規模言語モデル（SLM）
   データ分類に特化して設計された生成AIモデルです。一般的な大規模言語モデル（LLM）とは異なり、データ分類タスクを効率的に処理し、非構造化テキストを重要な文書ベクトルに変換します。最小のLLMの10分の1のサイズながら、はるかに効率的で省リソースです
2. ディープニューラルネットワーク分類機能
   テキストから感情、意見、態度を読み取る感情分析を行います。コンパクトな設計により、高速処理を実現しています。
3. Bag-of-Wordsモデル
   自然言語処理の基本技術で、トピック検出を行い、分類の精度を高めます。
4. フィルターと評価機能
   正規表現、あいまい検索、Pythonコードセグメントなどを駆使し、特定のパターンや条件に基づいてデータを評価し分類することで、メッシュの効果を高めます。
5. マッピングモデル
   ベイズ推論という強力な機械学習・AI技術を用いて、新しい情報に基づき既存の知識を更新し、予測を行います。これにより、入力情報を統合してより精緻な分類結果を導き出します。

一般的なAIメッシュは80のノードで構成され、上記の機能を統合してデータを自由に流通させ、高精度のデータ分類を実現します。主な利点は以下の通りです。

• カスタマイズ性
  各組織の業界ニーズや規制などに合わせて調整可能です。
  複雑な分類問題（例：社会保障番号に似た製品コード）にも対応できます。
• 効率性とコスト効果
  GPUを必要とせず、標準的な計算リソースで動作し、200ミリ秒以内に分類を完了します。
• メンテナンスの軽減
  継続的な大規模トレーニングなしで高精度を維持でき、メンテナンスコストを抑えられます。
• 説明可能で信頼性の高いAI
  AIメッシュの動作原理が説明可能なため、ユーザーの信頼を得やすく、AI規制にも対応しやすいです。結果として、高度なデータセキュリティ体制を築けます。

効果的なDSPMソリューションには、迅速な発見と正確な分類が不可欠です。ForcepointはAIメッシュアプローチでこれを実現し、AIの能力を最大限に活用してデータ侵害のリスクを低減し、生成AIアプリケーションでのデータ保護を強化し、世界各国のプライバシー規制への準拠をサポートします。