ハイパーオートメーション: 次世代のサイバーセキュリティソリューション

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ハイパーオートメーションがネットワークとデータ セキュリティに与えるプラスの影響。

ハイパーオートメーションは、AI と ML を利用して、人間が行うべきタスクを自動化します。サイバーセキュリティのスキルが不足しているため、自動化の重要性に重点を置く必要があります。サイバー攻撃はますます執拗かつ高度化しています。サイバー犯罪者は、高度なソーシャルエンジニアリング攻撃を実行するために AI を使用し始めています。

今日のデジタル世界では、ハイパーオートメーションは選択肢から生き残るための条件へと変化しました。それはビジネスを変える新しい働き方になっています。ハイパーオートメーションは、あらゆる企業のサイバーセキュリティに今後もプラスの影響を与え続けるであろう思わぬ利益です。

組織では、統合されたツールではなくサイロ化されたツールである無数のテクノロジを使用することがよくあります。ハイパーオートメーションは、この「組織的負債」を削減して価値とブランドを高めることを目的としています。サイバーセキュリティの観点から見ると、パッチワークは環境を危険にさらすだけでなく、ネットワーク防御者が環境を保護し、マシンの速度で脅威に対応する能力にも影響を及ぼします。企業の 62% は、最も機密性の高いデータがどこに保存されているかを把握しておらず、それがサイバー脅威につながっています。

次世代システム向けの AI 駆動型予測モデリングと実用的な結論を実現するには、従来とは異なるセンサー テレメトリ、大量のフィード、脅威インテリジェンスをネットワーク COP (ネットワーク共通運用状況図) に重ね合わせる必要があります。ハイパーオートメーションがサイバーセキュリティの未来をどう防ぐか

緩く統合されたセキュリティ システムは脆弱性を招くため、ハイパーオートメーションはこの問題をより大規模に解決することを目指しています。将来的には、ハイパーオートメーションと AI および ML が、次世代のセキュリティ ソリューションのニーズを満たす可能性を秘めています。

潜在的な脅威に関する情報を共有することで、サイバーセキュリティ ソリューションを大幅に改善できます。たとえば、ほとんどのサイバーセキュリティ プラットフォームは、事前に定義されたしきい値条件に一致するイベントを識別して対応できます。

しきい値アラートの使用例の 1 つは、ランサムウェアの拡散を防ぐことです。たとえば、指定された時間枠内に X 個のファイルが暗号化された場合、特定のプロセスを停止したり、ユーザー アカウントを無効にしたり、ファイアウォール設定を調整したり、影響を受けるサーバーをシャットダウンしたりするカスタム スクリプトを実装できます。それは素晴らしいことですが、攻撃を阻止することはできません。ハイパーオートメーションモデルを使用すると、インシデントの前に発生したイベントを調査することで、インシデントのフォレンジック分析を行うことができます。収集された情報は、同じシステムを使用している他の組織に提供することができ、自然選択のプロセスを通じて、最も一般的な構造を比較し、イベントの最も可能性の高い原因を選択できます。現在では、最後の攻撃の前に発生した可能性が最も高いイベントに基づいてカスタム スクリプトを実行できるようになり、攻撃の開始を阻止できる可能性があります。

ただし、システムが本当に学習するためには、その仕組みを理解することが重要であり、それはサンドボックスなどの制御された環境で攻撃を検出できることを意味します。これは、ハイパーオートメーションを使用してランサムウェア攻撃を防ぐ方法のほんの一例ですが、同じプロセスを使用して、より広範囲の攻撃ベクトルを特定できます。

AI と機械学習についてはまだ学習中なので、超自動化システムが広く採用されるまでには時間が必要です。ハイパーオートメーションは、急速に出現する脅威の状況に対応し、IT セキュリティ専門家の不足を補う唯一の方法となるため、避けられないトレンドです。