IoTセキュリティにおける人工知能の重要性

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定義上、サイバーセキュリティは非常に不安定で、常に変化する分野です。効果的な防御態勢を確保するには、脅威を継続的に監視し、脅威に対抗して新たな対策を実施するための防御戦略を策定する必要があります。この課題は、成長を続けるモノのインターネットの世界に当てはめると、さらに複雑になります。従来のセキュリティ制御は、無数のデバイスが接続され、さまざまなタスクを実行する IoT 環境では機能しません。

モノのインターネットは、インターネット経由で通信するためのセンサーと IP アドレスを備えたコンピューティング デバイスのネットワークとして広く理解できます。 IoT デバイスのセキュリティが特に難しいのは、これらのデバイスの用途が非常に多岐にわたるため、あらゆるセキュリティ ソリューションの範囲を超えていることです。さらに、これらのデバイスは低コスト、低電力になるように設計されており、通常は単純なパスワードのみを必要とします (必要な場合)。これにより、IoT デバイスはハッカーの攻撃に対して非常に脆弱になります。

AIがデータ分析を通じてIoTネットワークのセキュリティにどのように役立つか

IoT デバイスが得意とする点が 1 つあるとすれば、それは無数のセンサーを通じてデータを収集することです。人工知能は、IoT デバイスが想像を絶する量のデータを非常に短時間で解析するのに役立ちます。 AI と IoT を組み合わせることで、インターネット経由で通信するデバイスやセンサーが多数ある場合でも、組織はより優れた可視性と制御を実現できます。つまり、AI は企業が IoT を通じて収集するデータを貴重な洞察に変換できるのです。これは、不正アクセスや侵入の試みからデバイスやネットワークを保護する上で特に重要です。

モノのインターネットにおけるセキュリティ問題

IoT デバイスにとってサイバーセキュリティが困難な課題となる要因は複数あります。この空間の規模と範囲は極めて広大で、IoT は多種多様なデバイスで構成されており、それぞれが独自のオペレーティング システムとセキュリティの脆弱性を持っています。この異種性により、IoT ネットワークを単一の防御システムでカバーすることが困難になります。さらに、IoT デバイスは安価になるように設計されているため、セキュリティ フレームワークが組み込まれていないか最小限しか組み込まれていない、低電力でエネルギー効率の高いデバイスであることがよくあります。さらに、各ネットワークは、インターネット経由でデータを送信する数千または数百万のデバイスで構成されているため、セキュリティ対策全体が、信じられないほど複雑な運用を伴う事実上の悪夢となっています。少なくとも、ネットワークでは、すべてのオペレーティング システムとネットワーク アプリケーションが定期的に更新され、新しい資産のインベントリが維持され、セキュリティ リスクが測定され、潜在的なターゲットが検出されることなどを保証する必要があります。まさにこれが、セキュリティ専門家が IoT サイバーセキュリティの脅威に対抗する際に AI に注目する理由です。

IoTサイバーセキュリティにおける人工知能

IoT セキュリティ フレームワークを構築するための基本的なステップは、ネットワーク上のすべてのデバイスを識別することです。数百万のセンサーとデバイスを備えた大規模なネットワークの場合、これは困難な作業になる可能性があります。しかし、AI を使用すると、検出プロセスがはるかに簡単になり、デバイスの性質に関する包括的で詳細な情報を提供できるようになります。効果的なネットワーク セキュリティは、ネットワーク内のすべてのノードを識別して監視することにあります。人工知能のこの識別および資産管理機能により、IoT ネットワーク セキュリティが非常に効果的になります。

第二に、人工知能はデータ分析を通じて IoT ネットワークのセキュリティにも役立ちます。 AI は疲れることがなく、広大な IoT ネットワークを継続的に監視してアクティビティの異常を検出する点で人間よりも効果的です。残念ながら、あらゆる異常が潜在的な脆弱性とみなされる可能性があるため、これにより誤検知も多く発生します。ただし、機械学習を使用して AI をトレーニングし、攻撃パターンを認識させることで、この問題に対処できます。残念ながら、実際の攻撃からの実際の脆弱性データはプライバシー上の懸念からほとんど公開されないため、有効な攻撃パターンをモデル化する能力は非常に限られており、分析の品質が制限されます。

IoTにおける機械学習の応用

機械学習は、潜在的な脅威を特定し、ネットワークのギャップを発見し、体系的な IoT の脆弱性（IoT デバイスのパスワード保護の欠如や脆弱さなど）を特定するだけでなく、防御を構築するためにネットワーク構成に対処するのにも非常に役立ちます。機械学習は、膨大なサイバーセキュリティデータセットと IoT デバイスプロファイルで機能するため、ゼロデイ脅威は多くの企業にとって懸念事項となっています。しかし、ゼロデイの脅威は別として、機械学習は DDoS 攻撃に対抗し、IoT ネットワークの全体的なセキュリティ体制を改善するのに非常に効果的であることが証明されています。機械学習によって提供される早期の脅威識別機能により、メーカーはより安全なデバイスを設計し、セキュリティ パッチをタイムリーかつ効果的に展開することもできます。

IoT のサイバーセキュリティをさらに向上させるために、機械学習から得られるデータは、IoT 開発者がより安全なデバイスを作成するのにも役立ちます。脆弱性を早期に特定することで、開発者は可能な場合にセキュリティ パッチを送信したり、ユーザーの保護を強化するためにデバイスの新しいバージョンを作成したりすることができます。

ほとんどの IoT デバイスには効果的な暗号化とセキュリティ フレームワークがないため、機械学習はネットワーク レベルで適応性と柔軟性に優れた IoT セキュリティを提供するのに非常に効果的です。さらに、IoT フレームワークを導入する企業にとっては、コストの見通しもより管理しやすくなります。同じアプローチを家庭や小規模の IoT 展開に適用して、脅威を早期に特定し、ネットワーク内の異常をユーザーに警告することもできます。 （iothome による編集）