ブローカード・ファイナンシャル・ソリューションズは、重要なインフラの運用者に、脆弱性を特定しサイバー防御を強化することを目的とした最先端のAIモデルを提供するイニシアチブ「Project Glasswing」に、Anthropicが取り組んでいることに参加した。 この提携は、金融テクノロジーの提供者の間で起きている戦略的な転換を反映している。 すなわち、人工知能は生産性向上ツールとしてだけでなく、サイバーセキュリティ戦略に不可欠なものだと見なされるようになってきている。 サイバー脅威がより巧妙になる一方で、ソフトウェアのエコシステムはさらに複雑化している。 その中でAIは、金融機関が日々依存しているインフラを守る役割をより大きく担うようになっている。
ブローカードのCEO、Tim Gokeyは次のように述べた。「サイバーセキュリティは、金融市場のレジリエンス（回復力）にとって基本です。 私たちはProject Glasswingに参加し、最先端のAIモデルを自社のシステムに適用します。 そうすることで、新たに生まれつつある脅威に先んじ、より安全な金融エコシステムを支えることができます。」
金融機関はサイバーセキュリティの複雑性が高まり続けている
金融機関は、増え続ける幅広いサイバーセキュリティの脅威に直面している。 身代金要求型攻撃、ソフトウェアの脆弱性、サプライチェーンの侵害、資格情報の窃取、そして高度なソーシャルエンジニアリングのキャンペーンは、金融分野全体にわたる継続的なリスクとなっている。
現代の金融インフラは、著しく複雑になっている。 施設は、取引、決済、コミュニケーション、顧客サービスを支えるために、数千ものアプリケーション、相互接続されたシステム、クラウド環境、第三者の技術提供者、そしてグローバルなネットワークに依存している。 この複雑さは、攻撃者にとっての機会を生み出す一方で、防御側の課題も増大させる。
従来のサイバーセキュリティのアプローチは、組織が監視しなければならないソフトウェア、インフラ、データの量に追いつくのが難しいことが多い。 人工知能は、解決策の1つとしてますます見られるようになっている。 単にインシデントが起きた後に対応するのではなく、AIモデルは、異常なパターンを特定したり、脆弱性を掘り起こしたり、大量のコードを分析したり、脅威が業務上の問題として顕在化する前に優先順位を付けたりするのに役立つ。
ブローカードは年間70億件の通信を処理する
今回の発表の重要性は、ブローカードが世界の金融市場の中で占める位置づけによってさらに高まっている。 同社は、業界で最も重要な技術インフラの一部を運用している。
ブローカードによれば、同社のシステムは、従来型およびトークン化された有価証券市場における日々の取引活動として$15兆に相当する規模を支えながら、年間で70億件を超える通信を処理・生成している。 これらの数字は、同社が金融サービスの運用上の中核となるバックボーンのかなり奥深くに組み込まれていることを示している。
課題は、単に個別の組織を守ることだけではない。 金融分野全体で、取引、決済、ガバナンス、コミュニケーション、投資家向けサービスを支える相互接続されたシステムを守ることにある。 そうしたシステム内での障害は、単一の企業を超えて影響を及ぼし得る。
AnthropicはProject Glasswingを通じてClaude Mythosのプレビューアクセスを提供する
Project Glasswingは、そうしたより広範な課題に対処するために作られた。 このイニシアチブは、金融サービスを含む重要インフラ分野で使われるソフトウェアの構築、保守、運用に携わる組織を結集する。
参加者は、Anthropicの未リリースの最先端AIモデルであるClaude Mythos Previewにアクセスできる。 このモデルは、防御目的のサイバーセキュリティ強化のために特別に投入されている。 狙いは、世界のサイバー攻撃面の重要な部分を合わせて構成する基盤となるソフトウェアシステム全体における弱点を特定することにある。
この取り組みは、ソフトウェアのセキュリティが、組織単位の問題ではなく、ますます全体の（システムとしての）課題になりつつあるという認識が高まっていることを示している。 多くの重要なサービスは、共有される技術、共通のインフラ提供者、相互接続されたソフトウェアのエコシステムに依存している。 その結果、ある領域で見つかった脆弱性が、複数の組織に同時に影響を及ぼすことも少なくない。
AIの展開は生産性から防御へと移行する
この提携は、金融サービス領域で人工知能がどのように展開されているかについての、より広い進化を浮き彫りにしている。 最初の導入の波は、主に生産性に焦点が当てられていた。 銀行、ブローカー、取引所、そして技術提供者はAIを使い、情報の要約、反復作業の自動化、従業員の支援、そして顧客体験の向上を行っていた。
次の段階は、防御により強く焦点が当たっているように見える。 組織は、脅威検知、脆弱性の特定、異常監視、セキュリティ分析、インシデントの優先順位付け、そして業務のレジリエンスに向けてAIを使い始めている。
この転換は、サイバーセキュリティの課題が、人手だけで多くの組織が対応できるペースを上回って増大しているという現実を反映している。 攻撃がより高度になるにつれ、防御側はリスクを機械の速度で分析できる技術を求めている。
金融インフラはAI活用のユースケースとして浮上する
ブローカードがProject Glasswingに参加したことの重要性は、金融市場における人工知能の導入がどちらへ向かうのかという点で、この提携が示しているサインなのかもしれない。 AIをめぐる会話の多くは、効率化、自動化、生産性の向上に焦点を当ててきた。 しかし近年は、技術がグローバル金融を支えるシステムをどのように守れるのかを、ますます多くの機関が検討している。
重要インフラを運用する企業にとって、サイバーセキュリティは単なる業務上の要件ではない。 それは市場の安定性に関わる問題である。 金融サービスにおけるAI導入の次の大きな波は、舞台裏で、世界の市場が毎日機能し続けるためのソフトウェア、ネットワーク、インフラの内部で起きる可能性がある。
FAQ
BroadridgeはAnthropicのProject Glasswingについて何を発表しましたか？
ブローカード・ファイナンシャル・ソリューションズは、同社がAnthropicのProject Glasswingに参加し、重要インフラの運用者に、脆弱性を特定し、サイバー防御を強化し、ソフトウェアシステムを保護するよう設計された最先端AIモデルへのアクセスを提供する取り組みだと発表した。 参加者は、保守的なサイバーセキュリティ強化の取り組みのために特別に投入されているAnthropicの未リリースの最先端AIモデルであるClaude Mythos Previewにアクセスできる。
Broadridgeのインフラはどれくらいの取引活動を支えていますか？
ブローカードによれば、同社のシステムは、従来型およびトークン化された有価証券市場における日々の取引活動として$15兆に相当する規模を支えながら、年間で70億件を超える通信を処理・生成している。 同社は、グローバルな金融サービスの運用上の中核に深く組み込まれた技術インフラを運用している。
なぜ金融機関は、生産性ではなくサイバーセキュリティのためにAIを使っているのですか？
金融機関は、生産性からサイバーセキュリティへとAIの用途を広げている。 サイバー脅威がより巧妙になり、ソフトウェアのエコシステムがより複雑になってきているためである。 AIモデルは、異常なパターンを特定し、脆弱性を掘り起こし、大量のコードを分析し、それらが業務上の問題として顕在化する前に脅威に優先順位を付けることができる。 こうした能力は、必要な規模とスピードにおいて従来のアプローチでは十分に一致させるのが難しいものだ。
