NVIDIA DOCA を用いたアジェンティック AI のインフラ強化とインシリコンセキュリティの進展

AI エラは、前例のない規模で動作する自律型 AI エージェントにデータから知能を供給する [AI ファクトリー](https://www.nvidia.com/en-us/glossary/ai-factory/) という新たなインフラストラクチャのクラスを牽引しています。アクセレレーテッド・コンピューティング（加速計算）によって支えられた AI ファクトリーは、企業が AI をより高速かつ効率的にトレーニングし、ファインチューニングし、展開することを可能にします。 この新たなインフラストラクチャのクラスは、さらに権限を持つ自律型エージェントを含む、インフラストラクチャ、ソフトウェアサプライチェーン、モデル、データ、および自律型エージェントにまたがる根本的に新しい攻撃対象領域をもたらしました。自律型 AI の採用が加速するにつれ、敵対者は AI インフラストラクチャとそれによって駆動されるアプリケーションの両方を標的とするようになり、ミッションクリティカルなシステムの機密性、完全性、および可用性に対する新たなリスクを生み出しています。 従来のセキュリティアーキテクチャは、AI ファクトリーの規模、複雑さ、およびパフォーマンス要件のために設計されていません。この新しいインフラストラクチャを保護するには、分散型でフルスタックかつアクセレレーテッド（加速化）されたセキュリティが必要です。 本記事では、[NVIDIA BlueField データ処理ユニット (DPUs)](https://www.nvidia.com/en-us/networking/products/data-processing-unit/) と [NVIDIA DOCA](https://www.nvidia.com/en-us/networking/products/software/doca) が、ランタイム検出、データアクセス制御、およびアクセレレーテッド・ネットワーク強制執行を通じて、AI スケールでの AI インフラストラクチャ、ワークロード、エージェント、データを保護する方法について説明します。 ## 組み込みセキュリティは従来のセキュリティモデルをどのように変えるのか？ AI インフラストラクチャ向けに設計された NVIDIA BlueField DPUs は、高性能ネットワーク、プログラム可能なコンピューティング、ハードウェアアクセラレーション、高度なセキュリティ機能を単一のプラットフォームに統合し、すべての AI ファクトリ計算ノードに埋め込まれています。従来のセキュリティアプローチがホストシステムソフトウェアに依存するのに対し、BlueField はハードウェアで強制される組み込みかつワークロードに依存しないセキュリティレイヤーを確立します。 BlueField は独自の信頼実行ドメイン内で動作し、インフラストラクチャとセキュリティサービスをホストシステムから分離します。監視、ポリシー適用、テレメトリは、ホストまたはワークロードが侵害された場合でも機能し続けます。セキュリティ機能が保護対象のシステムから隔離されているため、攻撃者は BlueField が強制するインフラストラクチャセキュリティポリシーを改ざんしたり迂回したりすることはできません。 このアーキテクチャは従来のセキュリティモデルを根本的に変えます。従来のエンドポイント保護は、保護対象環境と同じ信頼境界とシステムリソースを共有するため、ホストが侵害された際にセキュリティソフトウェアが改ざんや回避、無効化に対して脆弱になります。BlueField のシリコンへセキュリティ処理をオフロードすることで、ホストの計算リソースを消費したり AI ワークロードと競合したりすることなく、回復力のあるフルスタック保護を実現し、インフラストラクチャの最高効率と AI パフォーマンスを維持します。 ![image](https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/05/in-silicon-security-ai-agent-speed.webp)*図 1. NVIDIA BlueField-4 DPU は、AI エージェントの速度で動作するイン・シリコンセキュリティを提供します* ## NVIDIA BlueField と DOCA が AI ファクトリー全体を保護する方法 [NVIDIA Vera Rubin プラットフォーム](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/rubin/)において、セキュリティは AI ファクトリー全体に分散され、インフラストラクチャ層に直接組み込まれます。NVIDIA BlueField-4 プロセッサは、すべての計算およびストレージシステムに埋め込まれています。これには、[NVIDIA Vera Rubin NVL72](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/vera-rubin-nvl72/) 計算トレイ、Vera CPU 計算トレイ、LPX システム、そして [Vera BlueField-4 STX ストレージシステム](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-vera-bluefield-4-stx-brings-agentic-ai-storage-processing-with-in-silicon-security) が含まれます。これにより、プラットフォーム全体にわたって一貫したハードウェア強制型のセキュリティ基盤が確立されます。 BlueField-4 シリコンを基盤とした、新たなクラスの [NVIDIA DOCA](https://developer.nvidia.com/networking/doca) セキュリティ機能により、AI のライフサイクル全体と Vera Rubin プラットフォームにわたる保護が拡張されます。AI モデル、コンテキストメモリ、データセット、ランタイムでのやり取りをいずれ守る場合でも、BlueField はあらゆるデータタイプ、あらゆるワークロード、そしてあらゆるエージェントをセキュリティで保護します。これには自律型エージェント自体の保護や、推論、トレーニング、および新興のエージェント AI ワークフローにまたがって権限を持つようになりつつあるエージェントから AI ファクトリーを守ることも含まれます。 NVIDIA DOCA セキュリティスタックは、AI ファクトリー全体を保護するための統一されたフレームワークを提供します。BlueField-4 のアクセラレーションを活用することで、DOCA はソフトウェアのみによるエージェントレスアプローチと比較して最大 1,000 倍高速なランタイム脅威検出を実現し、同時にネットワークおよびファイルアクセスポリシーを最大 800 Gb/s の速度で適用します。これにより、セキュリティは AI のスピードとスケールで動作することが可能になります。 ![image](https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/05/nvidia-end-to-end-ai-factory-security-.webp)*図 2. NVIDIA のエンドツーエンドの AI およびセキュリティアーキテクチャは、エージェント AI ファクトリー全体にわたって拡張されています* DOCA セキュリティスタックには、[DOCA Argus](https://docs.nvidia.com/doca/sdk/doca-argus-service-guide/index.html)、DOCA Vault、および [DOCA Flow](https://docs.nvidia.com/doca/sdk/doca-flow/index.html) が含まれており、これらはランタイム脅威検知、ファイルベースストレージに対するゼロトラストアクセス、高速なポリシーネットワークの強制といった専門的な機能を網羅しています。これらのフレームワークを組み合わせることで、AI ファクトリー全体における AI インフラストラクチャ、ワークロード、エージェント、およびデータを保護するための堅牢なセキュリティアーキテクチャが構築されます。 NVIDIA AI と統合された BlueField は、テレメトリデータとセキュリティデータを GPU 加速システムへストリームし、AI を活用した分析を行います。これにより、動的に保護を適応させ、DPU（Data Processing Unit）上で直接ポリシーを強制できる実用的なセキュリティインテリジェンスが生成されます。その結果、アジェンティック AI の速度、スケール、複雑さに最適化された、継続的に学習するセキュリティアーキテクチャが実現します。 ## DOCA Argus はどのようにして AI ワークロード内の脅威を検出するのか？ [DOCA Argus](https://docs.nvidia.com/doca/sdk/doca-argus-service-guide/index.html) は、AI ファクトリー全体にわたるリアルタイムの可視化と状況認識を提供するランタイム脅威検知マイクロサービスです。Argus は DOCA セキュリティスタックの基盤となります。 BlueField データおよびストレージプロセッサ上で実行される DOCA Argus は、高度なメモリ分析を用いてランタイム中のワークロード動作を継続的に監視します。これにより、組織は AI ワークロードのパフォーマンスに影響を与えることなく、脅威を検出し、整合性を監視し、運用状態を理解することが可能になります。 従来のホストベースのセキュリティアプローチとは異なり、DOCA Argus は保護対象となる計算ノードから独立して動作します。BlueField のハードウェア分離かつ検証可能な実行環境と DOCA の直接メモリアクセス機能を活用することで、Argus はソフトウェアエージェントに依存したりホスト CPU リソースを消費したりすることなく、システム活動の信頼できる真実源である特定の揮発性ホストメモリ領域を安全にアクセスします。ゼロコピーメモリアクセス技術を通じて、この検査はアプリケーションや AI のパフォーマンスを妨げることなく行われます。 DOCA Argus は自動的にホストシステムで実行されている Linux カーネルバージョンを特定し、分析に必要な正確なメモリ構造を検出するためにカーネル固有のメモリマップを適用します。x86 および Arm64 アーキテクチャの両方をサポートするこのプラットフォームは、ホストメモリストラクチャから低レベルのテレメトリデータを直接収集し、プロセス、スレッド、実行状態、ワークロード活動、システム動作に関する可視性を含む、生メモリデータを意味のある運用コンテキストに変換します。 ポリシーエンジンが収集されたテレメトリを継続的に分析し、意味のある運用およびセキュリティシグナルを特定するとともに、無関係な活動をフィルタリングします。これにより、システムの挙動、攻撃の指標、異常なランタイム状態に対するリアルタイムでの可視性が実現されます。セキュリティ上の発見事項は、運用上の認識と文脈的な可視性を提供する「イベント」と、調査または対応を要する即時的脅威や不審な行動を示す「アラート」に分類されます。 DOCA Argus は、メモリを継続的に分析して状態の変化や行動上の異常を検出することで、従来のホストベースのエージェントに依存することなく、永続的なランタイム監視を提供します。セキュリティ制御がホストから独立して動作するため、ワークロードやオペレーティングシステムが侵害された場合でも、検知機能は維持されます。同時に、フォレンジック証拠の継続的な収集により、潜在的なインシデントの調査が可能となり、事後分析を支援します。 ![image](https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/05/nvidia-doca-argus-ai-threat-detection.webp)*図 3. DOCA Argus は AI の脅威検出を監視します* ## AI におけるランタイム整合性のモニタリング AI アプリケーションは通常、コンテナとしてデプロイされ、同じイメージからインスタンス化されたワークロードは、一貫性があり予測可能な動作を示すことが期待されています。DOCA Argus はこの一貫性を活用して AI ワークロードの行動プロファイルを作成し、侵害や不正な活動、悪意のある行為を示す可能性のある逸脱をリアルタイムで監視することを可能にします。 DOCA Argus は、実行時に何が実行されているか、どのように実行されているか、そして何と相互作用しているかを監視することで、ランタイム整合性を継続的に検証します。これには、バイナリの動作やプロパティを実行時のマニフェストと比較すること、SHA-256 ハッシュを通じて整合性を検証すること、コマンドライン引数や実行パスなどの実行コンテキストを分析すること、スレッド、ライブラリ、ファイルシステム、ネットワーク、メモリとの相互作用を監視してワークロードが意図通りに動作していることを確認することが含まれます。 このプラットフォームは、ファイルアクセスとネットワーク活動に関するプロセスレベルの可視性を提供し、どのファイルがどのプロセスによってアクセスされ、どのようなアクションが実行されているかを継続的に監視します。インバウンドおよびアウトバウンドのネットワーク接続を分析して、ワークロードが期待される通信パターンを維持し、不審な動作を示さないことを保証します。 DOCA Argus は、実行中のリアルタイム活動を確立された行動ベースラインと比較することで、整合性の違反や侵害の兆候をリアルタイムで特定できます。検出機能には、例えば、不正なプロセスの実行、不正なライブラリの使用、ドリフトの検出、bash シェル実行、リバースシェルの活動、および侵害や悪意のある行動に関連するその他のランタイム異常が含まれます。 ## AI 発見とエクスポージャー管理 DOCA Argus はまた、AI ファクトリー全体における AI の発見とエクスポージャー管理のための基盤となる可視化レイヤーも提供します。このプラットフォームは、リアルタイムで AI インフラストラクチャ、ワークロード、およびそれらの関係を継続的に特定し、マッピングし、文脈化します。 これには、コンテナ（Kata コンテナを含む）、仮想マシン、およびベアメタルシステム全体でのワークロードの姿勢認識が含まれ、さらにコンテナから POD へ、コンテナから VM へ、コンテナからオペレーティングシステムへの依存関係など、インフラストラクチャコンポーネント間の関係をマッピングします。 コンテナイメージハッシュを使用することで、DOCA Argus は、実行中のアーティファクトを公開リポジトリや内部エンタープライズソフトウェアの在庫と相関させることで、展開された AI ソフトウェア、モデル、および自律エージェントの特定を支援できます。DOCA Argus のテレメトリーを活用することで、組織は、どの AI コンポーネントが実行されており、どこに展開され、環境全体でどのように相互作用しているかを可視化できます。 DOCA Argus は、実行されたバイナリおよび読み込まれたライブラリの SHA-256 ハッシュを分析することで、潜在的に脆弱なソフトウェアコンポーネントの特定を支援し、パッシブな脆弱性管理もサポートします。 ## AI 処理のサイバーセキュリティ運用への統合 DOCA Argus は、Fluent Bit や Vector などの標準的なテレメトリエクスポートメカニズムを通じて既存のサイバーセキュリティエコシステムとシームレスに統合され、組織がセキュリティテレメトリを SIEM、SOAR、XDR プラットフォーム、およびエンタープライズデータレイクへストリーミングして、その強化と分析を可能にします。 サイバーセキュリティチームは、主要なアーキテクチャ変更を必要とせずに、既存の分析、相関エンジン、脅威インテリジェンス、および自動化されたインシデント対応ワークフローを AI 環境へシームレスに拡張できます。サイバーセキュリティプロバイダーは、DOCA Argus のテレメトリを自社のセンサーからのデータとともに取り込んで正規化することで、AI ワークロードと加速されたインフラストラクチャを、脅威検出および調査のために従来の環境と同じ運用レンズを通じて監視することが可能になります。 重要なのは、DOCA Argus が抽出したテレメトリを運用上およびセキュリティに関連する情報に制限し、個人を特定できる情報（PII）を露呈させることなくプライバシーを保護している点です。 BlueField プロセッサ 1 つ上で動作する DOCA Argus は、計算ノード全体に対する包括的なランタイム監視と脅威検出を提供し、最小限の運用オーバーヘッドでインフラレベルの可視性と保護を実現します。BlueField のインシリコンセキュリティアーキテクチャと組み合わせることで、DOCA Argus は、パフォーマンス、効率性、または AI スループットを犠牲にすることなく、あらゆるワークロードをスケールして保護することを企業やクラウド AI ファクトリ構築者に可能にします。 ## DOCA Vault はどのようにリアルタイムデータアクセス制御を実現するのか？ DOCA Vault（Vault）は、ファイルベースの AI ネイティブストレージ向けに特別に設計されたデータセキュリティフレームワークであり、AI ファクトリ全体におけるデータのアクセス方法に対するリアルタイム制御を可能にします。DOCA Vault は、ホストオペレーティングシステムやストレージプラットフォームとは独立して、インシリコン内で微細な権限付与ポリシーを強制します。 これにより、ファイルベースのストレージに対するゼロトラストアクセス層が実現され、エージェント、トレーニングジョブ、推論サービス、および AI アプリケーションを含む、認可された AI ワークロードプロセスのみが、動作に必要な特定のデータにアクセスでき、かつ明示的に許可されたアクションのみを実行できることが保証されます。 ホストシステムに依存して実行される従来のアクセス制御とは異なり、DOCA Vault はストレージへのアクセス要求に対してインラインで動作し、ホストオペレーティングシステム、アプリケーション、またはストレージ層が侵害された場合でもポリシーの執行を維持します。このアーキテクチャにより、企業は多様なストレージインフラストラクチャ全体で一貫したセキュリティ制御を維持しながら、マルチエージェント AI 環境を安全にスケールさせることが可能になります。 DOCA Vault は、セキュアでポリシー駆動型のストレージアクセスに必要な可視性と執行機能を提供するために、DOCA Argus および DOCA SNAP（DOCA デバイスエミュレーション SDK を介して）と統合されています。DOCA SNAP は、PCIe バス上でローカルドライブをエミュレートすることで、ネットワーク化されたストレージをホストシステムに対してローカルファイルシステムデバイスとして提示します。その結果、オペレーティングシステムやハイパーバイザーは、要求が BlueField によって加速されたストレージフレームワークを通じて透明性高くリダイレクトされていることに気づいたまま、標準のストレージドライバーを使用し続けます。 このアーキテクチャにより、データアクセスが発生する前にファイルへのアクセス要求を傍受して評価することが可能になります。DOCA Vault は、DOCA Argus から収集されたコンテキストテレメトリをストレージ要求に付加することで、要求を開始したプロセス、対象となるファイル、および OPEN、READ、WRITE といった要求アクションに関する詳細な理解を構築します。これらのコンテキスト信号により、DOCA Vault は、適切な権限を持つ正しいワークロードプロセスのみが正しいファイルにアクセスすることを保証する、きわめて粒度の細かい認可ポリシーを執行することができます。 ![image](https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/05/nvidia-doca-vault-ai-data-security.webp)*図 4. DOCA Vault データセキュリティフレームワークは、ファイルベースの AI ネイティブストレージ向けに特別に設計されています DOCA Vault は、従来の認可を超えた保護も提供し、AI ワークロードおよびストレージ環境に対してランタイム整合性制御を強制します。細粒度ポリシーにより、実行が許可されるプログラムの制限、不正なファイル作成の防止、ランタイムドリフトの抑制、ならびに不正なモデルまたはデータ流出のブロックが可能となります。ファイルアクセス動作を厳密に管理することで、Vault は攻撃者がワークロードやコンテナへの初期アクセスを獲得した後に実行できる行動を大幅に削減します。 エージェントが自律的に共有データセット、メモリ、およびモデルにアクセスするようになっているマルチエージェント AI システムにおいて、このレベルの制御は特に重要です。不正または予期せぬファイルアクティビティはリアルタイムでブロックされ、侵害の強力な指標として機能し、組織が AI ファクトリー内で悪意のある動作が拡散する前に検出することを支援します。 DOCA Vault はストレージセキュリティをインフラストラクチャ層に直接埋め込み、パフォーマンスを犠牲にすることなく、企業機密データセット、AI モデル、コンテキストメモリ、および知的財産を保護可能にします。BlueField-4 上でインライン実行される Vault は、最大の AI スループットとアプリケーション効率を維持しながら、リアルタイムの認可と保護を提供します ## DOCA Flow はどのように高度なセキュリティサービスを加速するのか？ [DOCA Flow](https://docs.nvidia.com/doca/sdk/doca-flow/index.html) は、DOCA ソフトウェアプラットフォーム内の基盤となるライブラリであり、開発者やサイバーセキュリティプロバイダーが BlueField プロセッサ上で高性能でハードウェアアクセラレーションされたパケット処理パイプラインを作成することを可能にします。プログラム可能な API を通じて、開発者はネットワークおよびセキュリティ操作をホスト CPU からオフロードしつつ、超低遅延と高スループットを維持しながら、ネットワークハードウェア内で直接実行されるパケット処理「パイプ」を定義できます。 DOCA Flow は、パケット検査、暗号化、フィルタリング、ポリシー適用をシリコン上で直接実行することで、アプリケーションや AI ワークロードのパフォーマンスに影響を与えることなく、ネットワークセキュリティが AI の速度とスケールで稼働することを可能にします。 DOCA Flow の中核的な用途の一つは、BlueField プロセッサを、組み込みの接続追跡機能を備えた高性能な Layer 4 ファイアウォールとして機能させるようにプログラムすることです。これにより、AI ファクトリー全体におけるフロントエンドとバックエンドのトラフィックに対するきめ細かい制御が可能となり、組織はネットワーク分離の強制、ワークロードの隔離、暗号化されたトラフィックを含むリアルタイムでの不正な通信経路の防止を実現できます。 DOCA Flow は、セキュリティプロバイダーが BlueField 上で高度なセキュリティサービスを直接加速することを可能にします。これには、層別ファイアウォール（Layer 7 firewalls）、AI セキュリティゲートウェイ、アプリケーション認識型インスペクション、および加速されたインフラストラクチャとエージェント AI 環境向けに特別に設計されたポリシー適用サービスが含まれます。 AI ファクトリがますます分散化・自律的なワークロードをサポートするためにスケールするにつれ、ネットワーク通信は重要な攻撃対象領域となっています。DOCA Flow は、セキュリティポリシーをインフラストラクチャ層内で直接適用することを可能にし、大規模な AI 学習と推論に必要なラインスピードパフォーマンスと効率性を維持しながら、脅威がシステム間で横方向に伝播するのを防ぎます。 ## エージェント AI ファクトリセキュリティのための NVIDIA DOCA の活用開始 [NVIDIA DOCA](https://www.nvidia.com/en-us/networking/products/software/doca) セキュリティスタックの各コンポーネントは個別に強力なセキュリティ機能を提供しますが、DOCA Argus、DOCA Vault、および DOCA Flow を組み合わせることで、AI ファクトリ全体とエージェント AI のライフサイクルを保護するための統一されたインシリコンセキュリティフレームワークが構築されます。ランタイム可視性、ゼロトラストデータ保護、加速されたネットワーク適用を組み合わせることで、このスタックはパフォーマンスやスケーラビリティを犠牲にすることなく、AI インフラストラクチャ、ワークロード、エージェント、およびデータに対するエンドツーエンドのセキュリティを実現します。 NVIDIA BlueField プロセッサ上で連携して動作するように設計されたこれらの相互運用可能なサービスは、テレメトリ、ポリシーコンテキスト、および強制機能の共有を通じて、インフラストラクチャ、ワークロード、データ、ネットワーク通信全体にわたって協調した保護を提供します。 その結果、アジェンティック AI 向けの設計段階からセキュリティを考慮したアーキテクチャが実現されます。これは信頼性を継続的に検証し、インフラストラクチャの速度でポリシーを強制し、現代のアクセラレーテッドコンピューティングが要求する規模とパフォーマンスで AI ファクトリーを保護するものです。詳細については、[DOCA を用いたセキュアな AI インフラストラクチャの構築](https://resources.nvidia.com/en-us-accelerated-networking-resource-library/gtc26-s81625)をご覧ください。また、[NVIDIA DOCA とアクセラレーテッドインフラストラクチャ](https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/playlist/playList-554e5a6e-b50e-420b-92b4-88d44faef328/)についてさらに深く掘り下げることも可能です。 AI インフラストラクチャの未来について詳しく知るには、NVIDIA の創設者兼 CEO であるジェンソン・ファン（Jensen Huang）による [NVIDIA GTC Taipei 2026 キーノート](https://www.nvidia.com/en-tw/gtc/taipei/keynote/?nvid=nv-int-bnr-823296)にご参加ください。

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