Google Cloud、AI がディフェンダーに深層文脈の優位をもたらす役割を解説
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Google Cloud AI
Google Cloud の Francis deSouza は、攻撃者が AI を活用する中、防御側が深い文脈を活用することで優位性を確保できる点を強調し、AI で構築された初のゼロデイ脆弱性事例を報告した。
AI深層分析を開く2026年8月4日 12:14
AI深層分析
キーポイント
AI による攻撃の高度化と新事例
Google Threat Intelligence Group が、AI だけで構築された初のゼロデイ脆弱性エクスプロイト事例を確認し、これが攻撃のスケーラビリティと速度を劇的に変えていることを示した。
防御側の文脈活用による優位性
Francis deSouza は、AI が攻撃の規模や速度を変える一方で、防御側が深い文脈(deep context)を活用することで対抗できる独自の強力な優位性を有すると主張した。
Google Cloud のセキュリティ戦略
同社は脆弱性の発生前に計画を妨害し、パッチ適用まで成功させた事例を通じて、文脈に基づく防御の重要性を強調している。
AI を活用したゼロデイ攻撃の出現
Google Threat Intelligence Group は、AI によって完全に構築された初のゼロデイ脆弱性攻撃事例を記録した。これは防御側が直面している脅威の規模と速度を示す重要なマイルストーンである。
攻撃の手順間の時間短縮
AI エージェントにより攻撃は機械的なスピードで加速しており、第一段階から第二段階への移行時間が従来の8時間から22秒に短縮された。
重要な引用
Attackers are making headlines with AI, but defenders have a distinct and powerful advantage.
AI is rapidly transforming the cyberthreat landscape, driving unprecedented shifts in the scale, speed, and sophistication of attacks.
The handoff time between the first and second stage of an attack used to be eight hours; today, it takes just 22 seconds.
There's an old saying in cybersecurity that adversaries only have to be right once, but defenders have to be right every time. That is the attacker's advantage.
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2026 年という未来の日付が設定された記事であり、AI を活用した攻撃の進化と防御側の文脈依存が強調されている。これは現在のセキュリティ動向を先取りしたシナリオとして捉える必要がある。
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2026 年 7 月号の「Cloud CISO Perspectives」へようこそ。本号では、Google Cloud の COO 兼セキュリティ製品担当プレジデントである Francis deSouza が、ディフェンダー(守り手)にとっての AI 優位性を築く上で、深い文脈(コンテキスト)が果たす決定的な役割について解説します。
「Cloud CISO Perspectives」シリーズと同様、本ニュースレターのコンテンツは Google Cloud ブログ に掲載されています。ウェブ版で閲覧中の方で、メール版の購読をご希望の場合は、こちら から登録可能です。
AI が深い文脈を味方につける:防御側の決定的な優位性
*Francis deSouza 氏(Google Cloud COO、セキュリティ製品担当プレジデント)*

AI を活用した攻撃が相次いで報じられる中、防御側には明確かつ強力な優位性が存在します。AI はサイバー脅威の風景を急速に変化させ、攻撃の規模、速度、そして巧妙さにおいて前例のない変化をもたらしています。
直近では、Google Threat Intelligence Group が画期的な事例を確認しました。それは「AI だけで構築されたゼロデイエクスプロイト」が初めて確認されたケースです。詳細はこちら。私たちは攻撃計画を阻止し、公開前に脆弱性を修正することに成功しましたが、これは私たちが直面している現実の厳しさを如実に示しています。
AI エージェントの登場により、攻撃は機械的な速度で加速しています。かつて攻撃の第一段階から第二段階への移行には 8 時間かかっていましたが、現在はわずか 22 秒で完了します。
セキュリティの世界には古くからの格言があります。「攻撃者は一度だけ正しければよく、防御側は常に正しくなければならない」というものです。これが従来、攻撃側に有利に働く理由でした。
しかし今、AI がそのルールを書き換えています。深い文脈(コンテキスト)に基づいた決定的な防御側の優位性を生み出しているのです。
AI 時代:攻撃者のプロファイルと防御側の優位性
| 観点 | 攻撃者のプロファイル | 防御側の優位性 |
|---|---|---|
| 可視性 | 外部からのプローブに限定され、侵入時のエンタープライズコンテキストは限定的。 | 完全な内部から外部へのコンテキスト;資産の正確な場所、アプリケーションの動作、チームの所有権を把握している。 |
| 運用スピード | 22 秒でマルチエージェント間のハンドオフを実行。 | 機械速度での防御;数秒以内の予防的緩和(例:モーガン・スタンレーの 90 秒での解決)。 |
| 中核的な戦術 | マルチモデルフィッシング、ディープフェイク、AI 構築型ゼロデイ、モデル汚染。 | クローズドループ防御;継続的なエクスポージャーマッピングと迅速なコードパッチ適用。 |
統合された青写真:Google AI Threat Defense
従来、企業のコンテキストデータは連携しないセキュリティツール間に断片的に散在していました。しかし今、AI が防御者を支援し、こうした豊富なデータを統合して、常時稼働する自律的な防御へと変換します。
Google AI Threat Defense は、Google のセキュリティ機能を単一のプラットフォームに集約するために構築されました。ここでは、Gemini の高度な推論能力、Wiz のコンテキストを重視したクラウドパワー、CodeMender のコードレベルでの修復機能、そして Mandiant の最前線の知見が融合しています。
当社のプラットフォームは、以下の 4 つのステップからなる継続的なフレームワークを通じて、脆弱性管理を変革します。
| ステージ | 技術とアクション | 企業への戦略的価値 |
|---|---|---|
| 1. 準備 | Wiz を使用して露出しているアプリケーション、API、ID、ランタイム環境をマッピングし、Wiz Red Agent で攻撃経路をシミュレーションする。 | 脆弱性が本番環境に到達する前にインターネットへの到達性を減らし、基盤を強化する。 |
| 2. スキャンと優先順位付け | 広範なカバレッジには軽量モデルを、高リスク資産の深層分析には Gemini フロンティアモデルを使用するマルチモデルスキャンを実行する。 | 膨大なアラートリストに代わり、トークンあたりの最適コストを含む、文脈に基づいた深いリスク検証を行う。 |
| 3. 修正 | 開発者 IDE/CLI 内に CodeMender をデプロイし、検証済みのコード修正を自動生成する。 | 遅く手動のパッチ適用に代わり、自律的なコードレベルでの修正とメモリ安全な移行を実現する。 |
| 4. 監視 | Wiz に紐付いた AI エージェントをデプロイし、ネットワーク、ID、アプリケーションのテレメトリ全体で脆弱性と異常を検索する。Google Security Operations と連携して未知の脅害を迅速に検索する。 | ゼロデイ対応やパッチ適用が不可能な環境に対する脅威に対して、機械速度でのランタイム検出を実現する。 |
本番環境に脆弱性が到達する前に防ぐため、モーガン・スタンレーは Google Cloud と Wiz と提携し、AI 脅威防御フレームワーク の中核となる原則——準備、スキャン、修正、監視——に沿った戦略を策定しました。断片化されたツールをこの統合された青写真に置き換えることで、モーガン・スタンレーは脅威を検出するまでの平均時間を 99.9% 短縮し、受動的な対応(45 分)から、90 秒以内 の能動的な対策へと転換しました。
Google Cloud x モーガン・スタンレー:AI エラにおける脅威防御の再定義
*Google Cloud x モーガン・スタンレー:AI エラにおける脅威防御の再定義*
戦略的な人間の監督を維持する
人間が処理できる速度では、自動化された脅威に対抗しきれません。しかし、人間の管理は依然として不可欠です。私たちは自律型 AI エージェントを、支援対象となる人間チームと直接連携させることで調整しています。例えば Wiz では、「Red エージェント」がペネトレーションテストの自動化を担当し、「Blue エージェント」が脅威調査を主導し、「Green エージェント」がクラウド環境の修正を加速します。
すべての AI による対話は、セキュリティに関する対話です。つまり、AI インフラストラクチャを保護するには、既存のものに付け足すのではなく、ゼロから構築する必要があります。
これにより、人間の監督下での自律性が確保され、エンジニアリングチームとセキュリティチームがバックログを解消し、スピードを犠牲にすることなくソフトウェア開発ライフサイクルを安全に管理できるようになります。
次なるステップ:AI ネイティブでエージェント駆動型のインフラストラクチャ
ディフェンダーの優位性の基盤は、環境を保護することから始まります。外部からの脅威だけでなく、シャドウ AI や許可されていないエージェントといった内部リスクからも守る必要があります。従業員が IT の管理外でモデルをダウンロードし、エージェントを展開すると、静かな論理違反やデータ汚染のリスクが生じます。
これに対抗する鍵は、AI に対するゼロトラストの適用と、適切なガバナンスを持つ 承認されたアーキテクチャ へのチームの誘導です。すべての AI 対話はセキュリティ対話でもあります。つまり、AI インフラを構築するには、後付けではなく、ゼロから作り上げる必要があります。
Google では、セキュリティは単なる追加レイヤーではありません。基盤そのものです。デフォルトで安全なアーキテクチャにより、毎日約 150 億件の不要なメールが自動的にブロックされ、数十億人のユーザーが保護されています。
脅威環境が成熟するにつれ、自動化された敵対者に対抗するには、AI ネイティブかつエージェント駆動型としてゼロから構築されたプラットフォームが必要です。AI で AI に立ち向かうのです。
Google AI Threat Defense について詳しく知りたい方、ソフトウェアライフサイクルのセキュリティ強化方法はこちらをご覧ください。Google AI Threat Defense
見逃した方へ
今月のセキュリティチームから発表された最新情報、製品、サービス、リソースをご紹介します。
- FinOps for SecOps:アジェンティックな SOC の価値最大化方法
AI 導入への対応力を高めるには、CISO は計算コストを管理しつつ脅威の検知と阻止を最大化する、規律ある「FinOps for SecOps」の青写真が必要です。その具体的な手法はこちら。
- 新しい IDC 調査:Mandiant がセキュリティを競争優位性へ変える
IDC のビジネスバリュー・ホワイトペーパーによると、Mandiant Consulting を活用することで平均 430 万ドルの費用削減を実現し、3 年間の ROI は 268% に達することが明らかになりました。
- Google の脅威インテリジェンスと Wiz ASM を活用し、リスクを優先してプロアクティブなセキュリティを実現: 実際の暴露状況とリアルタイムの敵対的活動を一致させるため、Google Threat Intelligence と Wiz Attack Surface Management の統合を開始しました。**続きを読む**。
- エージェントによる高速化:ソフトウェア定義車両(SDV)のセキュリティ強化: SDV をより効果的にサポートし、保護するために、Google Cloud と Valtech は Nexus SDV の開発に共同で取り組んでいます。これはスケーラビリティが高く、AI 機能を備えたコネクテッドカープラットフォームです。**続きを読む**。
- Gemini スタートアップフォーラムに参加するサイバーセキュリティスタートアップ 33 社との出会い: Google for Startups の主力プログラムである「Gemini Startup Forum: Cybersecurity」が、最初の 33 社の先駆的なスタートアップを選出しました。**続きを読む**。
GKE での k8s-aibom の導入による AI の部品表(BOM)の自動化: k8s-aibom をオープンソース化しました。これは Kubernetes コントローラーであり、継続的に監視を行い、AI の部品表を自動的に生成します。
原文を表示
Welcome to the first Cloud CISO Perspectives for July 2026. Today, Francis deSouza, COO, Google Cloud and President, Security Products, explains the crucial role that deep context plays in creating an AI advantage for defenders.
As with all Cloud CISO Perspectives, the contents of this newsletter are posted to the Google Cloud blog. If you’re reading this on the website and you’d like to receive the email version, you can subscribe here.
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How AI leverages deep context as the defender’s advantage
By Francis deSouza, COO, Google Cloud and President, Security Products

Attackers are making headlines with AI, but defenders have a distinct and powerful advantage.AI is rapidly transforming the cyberthreat landscape, driving unprecedented shifts in the scale, speed, and sophistication of attacks. Just recently, Google Threat Intelligence Group documented a critical milestone: the first known case of a zero-day exploit built entirely with AI. While we successfully disrupted their plans and got the vulnerability patched before launch, it highlights exactly what we are up against.With AI agents, attacks are accelerating at machine speed. The handoff time between the first and second stage of an attack used to be eight hours; today, it takes just 22 seconds.
There’s an old saying in cybersecurity that adversaries only have to be right once, but defenders have to be right every time. That is the attacker’s advantage.But AI is rewriting those rules, delivering a decisive defender's advantage built on deep context.
The AI Era: Attacker’s Profile vs. Defender’s Advantage
| Aspect | Attacker's Profile | Defender's Advantage |
|---|---|---|
| Visibility | Limited to outside-in probing; little enterprise context upon entry. | Complete inside-out context; knows exact asset locations, application behavior, and team ownership. |
| Operational Speed | Executes multi-agent handoffs in 22 seconds. | Machine-speed defense; proactive mitigation in seconds (such as Morgan Stanley's 90-second resolution.) |
| Core Tactics | Multi-model phishing, deepfakes, AI-built zero-days, and model poisoning. | Closed-loop defense; continuous exposure mapping and accelerated code patching. |
The unified blueprint: Google AI Threat DefensePreviously, enterprise context data was fragmented across disconnected security tools. Now, AI empowers defenders to synthesize this rich data into a unified, always-on, autonomous defense.We built Google AI Threat Defense to combine Google’s security capabilities into a single platform: the advanced reasoning of Gemini, the contextual cloud power of Wiz, the code-level remediation capabilities of CodeMender, and the frontline intelligence of Mandiant.Our platform transforms vulnerability management across a continuous four-step framework:
| Stage | Technology & Actions | Strategic Value to the Enterprise |
|---|---|---|
| 1. Prepare | Map exposed applications, APIs, identities, and runtime environments using Wiz. Simulate attack paths with the Wiz Red Agent. | Hardens the foundation to reduce internet reachability before vulnerabilities hit production. |
| 2. Scan & Prioritize | Run multi-model scanning — using lighter models for broad coverage and Gemini frontier models for deep-dive analysis of high-risk assets. | Replaces massive alert lists with deep, context-driven risk validation, including an optimal cost per token. |
| 3. Remediate | Deploy CodeMender inside developer IDEs/CLIs to auto-generate verified code fixes. | Replaces slow, manual patching with autonomous code-level remediation and memory-safe migrations. |
| 4. Monitor | Deploy AI agents tied to Wiz to hunt for vulnerabilities and anomalies across network, identity, and application telemetry. Pair with Google Security Operations to rapidly hunt for unknown threats. | Establishes machine-speed runtime detection for zero-day response and threats against unpatchable environments. |
To stop vulnerabilities before they hit production, Morgan Stanley partnered with Google Cloud and Wiz, aligning their strategy with the core principles of the AI Threat Defense framework: prepare, scan, remediate, and monitor. By replacing fragmented tools with this unified blueprint, Morgan Stanley collapsed its mean time to detect threats by 99.9%, shifting from a reactive 45-minute window to proactive mitigation in 90 seconds or less.
Google Cloud x Morgan Stanley: Redefining Threat Defense in the AI Era
*Google Cloud x Morgan Stanley: Redefining Threat Defense in the AI Era*
Maintaining strategic human oversightWhile human-speed execution cannot keep pace with automated threats, human management remains essential. We align autonomous AI agents directly with the human teams they support. In Wiz, for example, the Red agent automates penetration testing, the Blue agent drives threat investigations, and the Green agent accelerates cloud remediation.
Every AI conversation is a security conversation. That means securing AI infrastructure requires building from the ground up, and not bolting on.
This ensures autonomy under human supervision, empowering engineering and security teams to eliminate backlogs and secure the software development lifecycle without sacrificing speed.What’s next: AI-native, agent-driven infrastructureThe foundation of your defender's advantage starts with protecting your environments — not just from outside threats, but from internal risks like shadow AI and unauthorized agents. When employees download models and deploy agents outside of IT oversight, they create silent logic breaches and data-poisoning risks.The key to countering this is enforcing Zero Trust for AI, and directing teams toward approved architectures with proper governance. Every AI conversation is a security conversation. That means securing AI infrastructure requires building from the ground up, and not bolting on.At Google, security is not just an added layer; it is our foundation. Our secure-by-default architecture automatically blocks nearly 15 billion unwanted emails and protects billions of users every day.As the threat landscape matures, outperforming automated adversaries requires a platform built from the ground up to be AI-native and agent-driven.Fight AI with AI. Learn more about how to secure your software lifecycle with Google AI Threat Defense.
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), ('btn_text', 'Watch now'), ('href', 'https://www.youtube.com/watch?v=CmGWIwgHR60'), ('image', )])]>
In case you missed it
Here are the latest updates, products, services, and resources from our security teams so far this month:FinOps for SecOps: How to optimize the agentic SOC for value: To be more resilient in AI adoption, CISOs should develop a disciplined "FinOps for SecOps" blueprint that maximizes threat disruption while keeping control over compute costs. Here's how. Read more.
- New IDC study: How Mandiant transforms security into a competitive advantage: A new IDC Business Value White Paper found that you save an average of $4.3 million, driving a 268% three-year ROI, with Mandiant Consulting. Read more.
- Drive proactive security, prioritize risks with Google Threat Intelligence and Wiz ASM: To help you match your real-world exposures with real-time adversary activity, we’ve begun integrating Google Threat Intelligence with Wiz Attack Surface Management. Read more.
- Shift into high gear with agents: Securing the software-defined vehicle: To better support and secure SDVs, Google Cloud and Valtech have partnered to develop Nexus SDV, a highly-scalable, AI-enabled connected vehicle platform. Read more.
- Meet the 33 cybersecurity startups joining the Gemini Startup Forum: Our flagship Google for Startups program, Gemini Startup Forum: Cybersecurity, has selected its first 33 trailblazing startups. Read more.
Introducing k8s-aibom on GKE for automated AI bills of materials: We’re open-sourcing k8s-aibom, a Kubernetes controller that continuously monit
AI算出
論評・提言ainew評価限定的
記事は AI エージェントによる攻撃速度の加速と、防御側が持つコンテキスト優位性という概念を論じており、具体的な新製品や数値的な新規事実(世界初など)よりも、ベンダーの戦略的見解(Opinion)に重点が置かれています。また、Google Cloud の公式ニュースレターであり、既存のセキュリティトレンドの再解釈であるため新規性は低めです。
6つの評価軸を見る
- AI関連度
- 75
- 情報源の信頼性
- 25
- 新規性
- 25
- 調べる価値
- 50
- 重複の少なさ
- 100
- 日本での有用性
- 25
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