企業のセキュリティチームは、攻撃者にとっての機会の窓が狭まっていることや、従来のセキュリティ対策の限界から、AIを活用した新たなランタイム攻撃に対抗するため、推論セキュリティプラットフォームの導入をますます進めています。これらの攻撃は、AIエージェントの実行段階における脆弱性を悪用するもので、ブレイクアウトタイム（侵入から攻撃実行までの時間）は数秒単位で計測され、パッチ適用にかかる時間（数時間から数日）をはるかに上回ります。

この変化により、CISO（最高情報セキュリティ責任者）は、本番環境におけるAIアプリケーションに対するリアルタイムな可視性と制御を提供するソリューションを求めるようになっています。CrowdStrikeの「2025年グローバル脅威レポート」によると、ブレイクアウトタイムは最短51秒にまで短縮されており、これはセキュリティチームがアラートを受信する前に、攻撃者が最初のアクセスからネットワーク内での水平展開（ラテラルムーブメント）を完了できることを意味します。また、同レポートでは、検出された攻撃の79%がマルウェアを使用しておらず、代わりに従来のEndpoint Defenseを回避する「ハンズオンキーボード」テクニックに依存していることも明らかになりました。

IvantiのフィールドCISOであるMike Riemer氏は、パッチリリース後の兵器化の加速について強調しました。「脅威アクターは72時間以内にパッチをリバースエンジニアリングしています」とRiemer氏はVentureBeatに語りました。「顧客がリリース後72時間以内にパッチを適用しない場合、エクスプロイトに対して脆弱になります。そのスピードはAIによって大幅に向上しています。」この迅速なエクスプロイトサイクルにより、組織はパッチ適用戦略を見直し、よりプロアクティブなセキュリティ対策を採用することを余儀なくされています。

従来のセキュリティソリューションでは、ランタイム時にAIアプリケーションを効果的に監視および保護するために必要な可視性と制御が不足していることがよくあります。推論セキュリティプラットフォームは、AIモデルの動作をリアルタイムで監視し、異常を検出し、不正アクセスや操作を防止することで、このギャップを埋めます。これらのプラットフォームは通常、行動分析、異常検知、アクセス制御などの手法を使用して、AIアプリケーションをランタイム攻撃から保護します。

AIを活用した攻撃の高度化と高速化が進むにつれて、今後数年間で推論セキュリティプラットフォームの導入がさらに進むと予想されます。AIが重要なビジネスプロセスに深く統合されるにつれて、堅牢なランタイムセキュリティの必要性はますます高まるでしょう。この進化する脅威の状況に適応できない企業は、重大な経済的および評判上の損害にさらされるリスクがあります。