誇大広告か、効率か？サイバーセキュリティにおける人工知能の実用的応用

サイバーセキュリティにおける人工知能をめぐる誇大宣伝は、多くの専門家の間で不満を引き起こしています。人工知能はどれほど大きな役割を果たすのでしょうか?それとも、AI は高い期待に応えられなかったために、単に疑いの目で見られているのでしょうか?今日は、ネットワークセキュリティの分野における人工知能の実際の応用について見ていきます。

人工知能の典型的な使用例

1. 悪意のあるコードの検出

悪意のあるコードの変更速度は、シグネチャを手動で更新するだけでは解決できなくなりましたが、人工知能技術を使用して構築された分類器は、更新なしでほとんどの新しいマルウェアサンプルを検出できます。

2. 権限管理

権限管理はサイバー攻撃における大きな脆弱性です。同様に、人工知能はセキュリティ担当者を複雑な権限管理作業から解放することができます。たとえば、ユーザーがアクションを試み、ブロックされた場合、AI は権限管理者のように推論できます。

3. 攻撃対象領域の管理

Web、API、IP、DNS、コンテナ...組織内のさまざまな資産や脆弱性を識別、追跡、監視し、脅威インテリジェンスに接続して攻撃をリアルタイムで捕捉して分析したい場合、これらすべては人工知能なしでは想像できません。

4. 脅威の検出と対応

従来の徹底的な防御技術では捉えられない攻撃手法には、異常な動作の検出が必要です。つまり、人工知能です。

つまり、ネットワークセキュリティ、侵入検知、ネットワーク監視など、単純で反復的で大規模な作業は、人工知能なしでは実行できないということです。ネットワークセキュリティにおける人工知能の役割は、直感的に認識することが難しいため、さらに疑問視されるようになりました。たとえば、スマートデバイスでの生体認証、悪意のあるクローラー対策、電子メールのフィッシングなどです。上記の 4 つの一般的なユースケースに加えて、スパム/悪意のあるメールの検出とビジネス詐欺対策 (Shushi Consulting の機能マップではオンラインビジネスセキュリティと呼ばれています) も、セキュリティ分野で一般的に認識されている 2 種類の成功したアプリケーションです。

しかし同時に、AI はバックエンド処理で優れたパフォーマンスを発揮し、ユースケース開発の自動化と速度を大幅に向上できる一方で、その分析機能と自動応答の関係はまだ十分に成熟していないことも認識する必要があります。

最後に、「AI内蔵」のネットワークセキュリティ製品を購入する際、ユーザーは人工知能がセキュリティチームの仕事を代替することを期待したり、人工知能を過度に避けたりすべきではありません。結局のところ、ダイナミクス、スピード、規模が絶えず拡大している攻撃環境において、人工知能は効果的な防御を確立するための鍵となります。しかし同時に、組織は忍耐強く、人工知能技術を磨く人材に投資する必要があります。実現可能で持続可能かつ効果的な人工知能を確立するために必要な手順は、最終的には組織内の人々によって決定されます。