サイバーセキュリティにおける人工知能の動向

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今日の世界はデータ主導であり、手動のプロセスだけではすべてのデータを監視または保護することは不可能です。適切に適用すれば、AI 強化サイバーセキュリティは現代の企業ネットワークに不可欠な保護層を追加できます。

今日のサイバーセキュリティにおける人工知能

調査会社Technavioによると、AIベースのサイバーセキュリティ市場は2021年から2025年にかけて190億ドル成長する見込みだ。同社は、オンプレミスのインフラストラクチャとクラウド コンピューティング リソースが混在し、すべてリモート アクセスを必要とするエンタープライズ ネットワーク環境がますます複雑化していると指摘しました。 AI技術を導入することで、効率性と精度が向上し、サイバーセキュリティ分野で続く人材不足の影響を軽減することができます。

企業がワークフローの合理化と人的エラーの削減に役立つ自律型アプリケーションに慣れてくると、サイバーセキュリティにおける AI の導入が増えるのは当然のことです。サイバーセキュリティにおける 5 つの AI トレンドは、多くの分野で AI ビジネス アプリケーションへの全体的な移行を浮き彫りにしています。

サイバーセキュリティにおける人工知能の 5 つのトレンド

（１）人工知能はサイバーセキュリティ人材不足の負担を軽減する

2020年のコロナウイルスのパンデミック中に世界中の従業員がオフィスからリモートワークに移行するにつれ、従業員の安全でないネットワークへの接続にさらなる脆弱性が生まれ、サイバー犯罪者がサイバー攻撃を仕掛ける準備が整いました。こうした戦術は、熟練労働者の深刻な不足に長年直面しているサイバーセキュリティ分野ですでに実行されている。

(ISC)2 が発表した「2020 年サイバーセキュリティ人材レポート」というレポートによると、世界のサイバーセキュリティ業界では約 300 万人のサイバーセキュリティ人材が必要であると推定されています。さらに、調査対象となったサイバーセキュリティ専門家の 64% が、組織がサイバーセキュリティのスキル不足の影響を受けていると回答しました。

セキュリティ運用チームの人員が不足すると、脆弱性は当然増加します。この場合、人工知能技術が重要な役割を果たすことになります。高度な AI 駆動型アルゴリズムにより、サイバー攻撃のパターンや疑わしい電子メールのアクティビティを識別し、最も脆弱なネットワーク エンドポイントを特定できます。 AI は、データのラベル付けなどの反復的でエラーが発生しやすいタスクを処理し、アナリストが確認するための自動レポートを生成することもできます。これらすべての機能により、サイバーセキュリティ チームの作業負荷が軽減され、チーム メンバーは他の重要なセキュリティの役割に集中できるようになります。

（２）AIがIDとアクセス管理のセキュリティ対策を自動化する

ゼロ トラスト セキュリティ フレームワークの人気が高まるにつれて、すべてのネットワーク ユーザーを認証、承認、継続的に検証する必要が生じ、アイデンティティおよびアクセス管理 (IAM) がこれまで以上に重要になっています。

AI は、安全システムにインテリジェントな自動化を導入することで、これらの目標を達成するために必要な手作業の量を大幅に削減できます。人工知能は、キーボードの入力やマウスの操作など、ユーザーのアクティビティを監視および分析できます。また、教師ありアルゴリズムと教師なし学習を強化することもできます。どちらも、サイバーセキュリティ チームが異常な動作を識別するのに役立ちます。

AI は、アカウントの作成やログインからサービス アカウントとのやり取りまで、顧客認証のセキュリティを向上させることもできます。 AI を活用したこれらのアクティビティの監視により、企業はユーザーを単にロックアウトしたり、セッションの途中で接続を終了したりするのではなく、潜在的に疑わしいイベントに関連するリスク スコアを割り当てることができます。このより微妙なアプローチにより効率が向上し、アナリストが実際の脅威に集中できるようになります。

（３）人工知能はブロックチェーンを改善する

暗号通貨がより広く理解されるようになるにつれて、ブロックチェーンの採用は急速に増加しています。調査会社グランドビュー・リサーチによると、2020年の世界のブロックチェーン技術市場規模は約36億7,000万米ドルで、この数字は2021年から2028年にかけて82.4%の年平均成長率（CAGR）で急上昇すると予想されています。

ビットコインやその他の暗号通貨は、取引の安全性と分散化を保証するブロックチェーン ソリューションに基づいて構築されています。ブロックチェーンは、医療分野でも電子記録へのアクセスをより適切に保護および監視するために使用できます。

AI 駆動型ブロックチェーンの進歩により、キーの検証を伴う時間のかかる SSL および TSL「ハンドシェイク」方式の必要性が軽減されます。代わりに、新しいシステムでは、高性能な人工知能を使用してデータ チェーンをバッチで分析できるため、全体的に高速かつ安全です。

（４）人工知能は規制遵守を強化する

AI は、複雑なネットワーク全体のデータに規制ルールと要件を適用できるため、手動の検索プロセスよりも迅速かつ簡単にコンプライアンスを実現できます。

CCPA や GDPR などの規制データ契約に準拠していないことが判明した場合の影響を考慮すると、企業にとって AI を通じて規制コンプライアンスを強化することは賢明な投資です。

（５）人工知能ネットワークセキュリティはクラウドコンピューティングネットワークセキュリティを強化する

より多くの企業がデータをクラウドに移行するにつれて、サイバーセキュリティはより複雑になります。従来のセキュリティ システムの多くはクラウド データを監視できませんが、新しい AI 強化サイバー セキュリティはクラウド専用に設計されています。

複数の運用環境にわたってデータを監視および分析するハイブリッド サイバーセキュリティ ソリューションの導入が必須になります。多くの企業は、さまざまなアーキテクチャからデータを抽出し、コンパイルして、ソフトウェア プラットフォームで分析するというアドホックなアプローチを採用しています。これらの方法は複雑で費用がかかるだけでなく、重要なデータが失われる可能性もあります。