データセキュリティにおける人工知能と機械学習の応用

人工知能は、プロセスを支援および自動化できるスマートマシンの作成に重点を置いたテクノロジーです。 AI はアルゴリズムの助けを借りて、ソフトウェアを人間の脳のように考えさせようとします。簡単に言えば、人工知能の使命は機械において人間の知能を実現することです。機械学習は人工知能のサブセットであり、アルゴリズムを入力することなく機械が結果を正確に予測し、ユーザーが期待する動作を学習できるようにします。機械学習の主なタスクは、機械が情報を受け取り、データを統計的に分析して許容できる出力を提供できるようにするアルゴリズムを研究することです。入力データのソースが増加するにつれて、業界の先駆者たちは情報の適切なセキュリティを確保するために取り組み続けています。

データは、組織が所有する最も重要な資産の 1 つと考えられています。企業は、顧客の認証情報から従業員データベース、組織が公表したくない過去のビジネスイベントまで、あらゆる種類の情報を保存しているからです。この情報がハッキングされると、組織の評判に重大な損害を与える可能性があります。データ セキュリティにおける人工知能と機械学習テクノロジーは、組織が情報を保護するという目標を達成するのに役立ちます。

企業のデータセキュリティが直面する課題

組織が多数の情報源から情報を収集し、その情報を使用して洞察を得て売上を伸ばすことに重点を置くと、脅威が現れ、ハッカーが脆弱性を見つけるような問題を作り出そうとします。組織がデータ セキュリティを確保する際に直面する主な課題のいくつかは、従業員から始まります。従業員が疑わしい Web サイトにアクセスしたり、感染したリンクをクリックしたりすると、システムに保存されている情報が危険にさらされる可能性があります。このようなクリックは多くの場合、ネットワーク感染につながり、企業がさらなる侵入に対して脆弱な状態に陥ります。従業員に加えて、企業はセキュリティ システムの低水準という課題に直面することが多く、その結果、バックドアが開かれ、ハッカーによる情報の盗難につながることがあります。ソフトウェア システムを更新した後でも、企業は依然として避けられない情報漏洩に直面します。これは、組織がセキュリティ システムがどのように機能しているかを継続的にチェックしていないためです。

データセキュリティにおけるAIと機械学習の利点

人工知能と機械学習は、IBM Watson などの企業によって活用されているテクノロジーであり、他の組織のデータ セキュリティの向上に役立っています。これらのテクノロジーは、攻撃の初期段階で脅威を検出することに重点を置いています。 IBM QRadar は、企業が隠れたリスクを発見し、実用的な洞察を提供するのに役立つ Watson 搭載のアドバイザーです。 AI と機械学習を使用すると、システムが犠牲になるのを防ぐために人間による介入がいつどのように必要になるかを企業が把握できるようになります。人工知能はサイバーセキュリティにおいて極めて重要であり、その助けによりサイバー攻撃への対応時間が大幅に短縮されています。

現代のビジネスではさまざまなソースからデータが蓄積されるため、情報の安全性を確保することがビジネスにとって最も重要になります。データ セキュリティにおける人工知能と機械学習は、セキュリティ アナリストが当局によるデータ盗難の防止にかかる時間を短縮するのに役立ちます。人工知能と機械学習は、入力されたアルゴリズムを使用して情報を保護し、特定の脅威がどのように分類されるかを学習することもできます。この種のテクノロジーを使用すると、システムを迅速にスキャンして異常な動作を検出し、これらの異常が潜在的な脅威であるかどうかを判断できます。これらのスマート システムは、異常をスキャンするだけでなく、専門家に警告して介入させ、状況を制御させることもできます。

CTO と CIO は、これらのテクノロジーを活用して組織内のデータ セキュリティを向上させる方法に重点を置く必要があります。当局は、これらのテクノロジーを活用するだけでなく、正規のウェブサイトを装った悪質なウェブサイトにアクセスしないように従業員を教育することにも重点を置く必要があります。さらに、AI や機械学習によって実現される何らかのデータ セキュリティ対策をすでに活用している場合は、既存のシステムを更新してセキュリティ レベルを高める方法を検討する必要があります。