サイバーセキュリティにおける人工知能の役割

人工知能（AI）が社会に普及するにつれ、サイバーセキュリティの分野にも参入してきました。 AI は、脅威の検出と対応の自動化、ネットワーク効率の向上、脆弱性の特定の支援など、さまざまな方法でサイバーセキュリティの向上に役立ちます。この記事では、AI がサイバーセキュリティをどのように変えているのか、そして AI が企業のサイバーセキュリティの維持にどのように役立つのかについて説明します。

人工知能はサイバーセキュリティの状況を変えています。この記事の利点は、AI システムを実装することで、組織が検出と対応の速度を向上させ、新たな脅威をより積極的に予測して対処できるようになることを示唆しています。

人工知能（AI）とは何ですか？

人工知能は、人間や他の動物が示す自然知能とは対照的に、機械が示す知能の一種です。 AI アプリケーションは、人間の介入なしにデータを分析し、独自に意思決定を行うことができます。

人工知能は、人間の脳のプロセスを評価し、人間の脳のパターンを研究することによって実現されます。これらの脅威調査により、スマートなソフトウェア、システム、または AI ソリューションが作成されます。

AI の基礎は、いわゆる AI のチューリングテストに基づいています。人工知能におけるチューリングテストは、機械が人間と区別がつかない動作を行えるかどうかを判断する方法です。この質問の答えが「はい」の場合、マシンはチューリングテストに合格し、インテリジェントであるとみなされます。

AI の 3 つの主要コンポーネントは次のとおりです。

人工知能の学習は、経験から新しい知識やスキルを習得するプロセスです。
推論とは、一連の前提から論理的な結論を導き出す能力です。
自己修正とは、間違いを認識して修正する能力です。

サイバーセキュリティにおける人工知能の役割は何ですか?

サイバーセキュリティにおける AI の役割は、組織が侵入のリスクを軽減し、全体的なセキュリティ体制を改善できるように支援することです。 AI は過去のデータから学習してパターンや傾向を特定することで、サイバーセキュリティにおいて役割を果たします。この情報は将来の攻撃を予測するために使用されます。 AI 駆動型システムは、脅威に自動的に対応し、より短い時間枠でサイバー脅威に対抗するように構成することもできます。

企業の攻撃対象領域が拡大し進化し続ける中、サイバー脅威やサイバー攻撃の分析と強化はもはや人間の課題ではなくなりました。組織の規模に応じて、リスクを正確に計算するには、最大数千億の時間変動信号を処理する必要があります。

この前例のない課題に対処するために、ニューラルネットワークなどの人工知能ツールと手法が開発され続け、より効果的かつ効率的な脅威検出および脅威排除機能を提供し、情報セキュリティチームが機密情報を保護し、侵入のリスクを軽減し、セキュリティ体制を改善できるように支援しています。

サイバー空間における機械学習の応用

機械学習は、明示的にプログラムすることなく、アルゴリズムを使用して経験から自動的に学習し、改善する人工知能のサブセットです。

これは主にネットワークセキュリティに使用され、次の 2 つの目的があります。

異常検出: 機械学習を使用すると、セキュリティの脅威を示す可能性のある異常なユーザー動作や予期しないネットワークアクティビティなどの異常を自動的に検出できます。たとえば、crowdstrike、darktrace などの多くの製品がこの技術を使用しています。
分類: 機械学習を使用すると、電子メールやファイルなどのデータを、スパムやマルウェアなどの分類に自動的に分類して、より効率的に処理できるようになります。

AIとサイバーセキュリティの難問 – 潜在的な欠点

人工知能を使用すればセキュリティの問題を解決できることに私たちは皆同意しています。

サイバー犯罪者は、AI システムをトレーニングしたり、AI が使用するデータセットに偽のデータを入力したりする可能性があります。これにより、より現実的で洗練された攻撃を作成できるようになります。さらに、AI を使用すると攻撃を自動化できるため、単一の攻撃者が大規模な攻撃を実行できるようになります。

AI システムは、いわゆる「敵対的サンプル」、つまりシステムを騙して誤った分類を行わせるために特別に設計された入力によっても騙されやすい。たとえば、一時停止標識の画像が一時停止標識として認識できなくなるほどわずかに変更されると、自動運転車はそれを譲歩標識など別のものと勘違いする可能性があります。これは悲惨な結果をもたらす可能性があります。

AI がサイバーセキュリティで広く使用されるようになるにつれて、潜在的なリスクとその軽減方法を考慮することが重要になります。これを実現する方法の 1 つは、AI システムが「説明可能」であること、つまり、決定の理由を提供できることを確認することです。これにより、決定が透明かつ説明責任のあるものになることが保証されると同時に、敵対的事例がシステムを騙すために使用されるのを防ぐのにも役立ちます。

結論として、AI ベースのサイバーセキュリティシステムは、組織を支援する上で大きな可能性を示しています。ただし、潜在的なリスクを認識し、それを軽減するための措置を講じることが重要です。

AIはセキュリティにどのように活用されていますか?

サイバーセキュリティにおける AI の優れた使用例がいくつかあります。研究者やシンクタンクから始めると、ガートナーの Prism for Cybersecurity Use Cases の優れた例がここにあります。ガートナーの予測以来、ハイパーオートメーションがホットな話題となっています。これは、汎用の次世代 AI システムによって、新たなレベルの自動化が可能になることを意味します。これには、AI/ML と自動化 + 品質保証を組み合わせて、アラートとインシデント対応の管理を効率化することが含まれます。本質的には、企業がノーコードまたはローコードのセキュリティを大規模に強化し、ビジネスの俊敏性と DevOps 戦略を向上させるのに役立ちます。

セキュリティサービスとクラウドセキュリティが適用される例を以下に示します。

取引詐欺検出
ファイルベースのマルウェア検出
プロセス動作分析
異常なシステム動作の検出
ネットワーク、ドメイン、評判の評価
資産インベントリと依存関係マッピングの最適化
アカウント取得識別
適応型ランタイムアクセスと認証
身分証明
機械と人間の違い
テキストベースの悪意のある意図の検出
同一人物の識別
Webコンテンツの視覚化分析
セキュリティ運用タスクの自動化
ビジネスデータのリスク分類
戦略推奨エンジン
イベント相関
危険な情報
セキュリティ態勢とリスクスコアリング

サイバーセキュリティにおける AI が、サイバーセキュリティの脅威の特定、検出、対応にかかる時間をどのように短縮できるかについて、いくつかの例を示します。

（１）マルウェアの自動検出と防止

人工知能 (AI) と機械学習は、従来のソフトウェア駆動型または手動のアプローチよりも効果的に脅威を自動的に検出し、対応することで、サイバー犯罪者と戦うのに役立ちます。機械学習技術は、ホスト、ネットワーク、クラウド上のマルウェア対策コンポーネントからの大量のデータを組み合わせることで、マルウェアの検出を改善できます。

これまで知られていなかったサンプルは、マルウェアやランサムウェア攻撃の検出における新しいファイルである可能性があり、エンドポイント保護メカニズムに役立ちます。隠された属性は悪意のあるものかもしれないし、そうでないかもしれない。同様に、検出を回避できるマルウェアが毎回検出される保証はありません。

これは、すべてのマルウェア攻撃を AI を使用して阻止できるという意味ではありません。モデルは、データのプロパティをサポートする数学的に構造化された一連のルールです。

（２）フィッシングとスパムの検出

ディープラーニングでは、大量のデータを使用してディープニューラルネットワークをトレーニングし、時間の経過とともに画像を分類する方法やその他のタスクを完了する方法を学習します。

比較的緩い特徴を持つ攻撃操作の場合でも、ディープラーニングモデルは優れた精度を達成できます。これは、職場で閲覧できない画像やその他の画像、およびスパムやフィッシング攻撃を検出するために使用されます。

Google はディープラーニングを使用して、検出が難しい画像ベースのメール、コンテンツが隠されたメール、新しく作成されたドメインからの通信を検出します。これにより、スパムに関連するインターネットトラフィックパターンを含む、高度なフィッシング攻撃を検出できます。

（３）より高速で正確な異常検知 - SIEMとSOARプラットフォーム

AI は、ネットワークトラフィックデータ内の悪意のある異常と無害な異常をほぼリアルタイムで識別できます。機械学習アルゴリズムをネットワークトラフィックデータに適用することで、これまで知られていなかった攻撃だけでなく、検出を回避するために変更された既知の攻撃も検出できます。

SIEM および SOAR システムは、組織のセキュリティインフラストラクチャを強化します。アラートを識別するために高度な分析と機械学習が使用されますが、誤検知が発生するため微調整が必要になります。

SOAR は、SIEM アラートの修復と対応を処理するエンジンです。これは、アラートを収集し、ケースを管理し、SIEM の絶え間ない通知に応答することで、セキュリティチームが対応プロセスを自動化できるように設計されています。

脅威インテリジェンス機能はソリューションの 1 つであり、セキュリティチームは、コンピュータシステム全体だけでなく、IoT デバイスやその他の統合におけるその他の脅威についても、より深い洞察を得ることができます。

（4）ゼロデイ脆弱性の発見

「ゼロデイ攻撃」では、犯罪者はメーカーがまだ修正していないソフトウェアの欠陥を悪用して、コンピューターをマルウェアに感染させます。ただし、AI に関する現在の議論と開発が役立つ可能性があります。

ディープラーニングアーキテクチャを使用すると、隠れたパターンや潜在的なパターンを発見し、時間の経過とともによりコンテキストに敏感になるため、ゼロデイの脆弱性やキャンペーンを特定するのに役立ちます。自然言語処理により、ソースコードをスキャンして危険なファイルを検出し、フラグを立てることができます。生成的敵対ネットワークは、あらゆるデータ分布を模倣することを学習でき、複雑な欠陥の識別にも役立ちます。

（５）検知・対応速度の向上

企業ネットワークを保護するための最初のステップは、脅威を検出することです。信頼できないデータをすぐに検出できれば理想的です。ネットワークを永久的な損傷から保護します。

AI とサイバーセキュリティを組み合わせることが、脅威をリアルタイムで検出して対応する最善の方法です。 AIはシステム全体のリスクをチェックします。人間の知能とは異なり、サイバー領域の AI はリスクを早期に検出できるため、セキュリティ警告がより迅速かつ正確に行われ、サイバーセキュリティの専門家の作業がより効率的になります。

（6）新たな脅威の検出

異常な動作や活動パターンを識別するための予測分析は、サイバーセキュリティにおける AI の主な用途の 1 つです。サイバー犯罪者は常にシステムを悪用する新しい方法を探しています。 AI は、被害が発生する前にこれらの新たな脅威を特定するのに役立ちます。

（７）誤検出を減らす

誤検知が多すぎると、実際の問題の解決に費やす時間が奪われてしまいます。しかし、AI を使用してセキュリティインシデントを特定することで、誤検知の数を減らすことができ、チームはすぐに作業を再開できるようになります。

データサイエンスの助けを借りて、AI は大量のイベントを迅速に分析し、マルウェアからフィッシングや悪意のあるコードのダウンロードにつながる危険な行動の脅威の特定まで、幅広いセキュリティリスクを特定できます。これらのシステムは時間の経過とともに改善され、過去の攻撃を活用して現在の新しいタイプの攻撃を識別します。行動履歴は、ユーザー、資産、ネットワークのプロファイルを作成することで、AI が確立された規範から逸脱した行動を識別して対応するのに役立ちます。

AI システムは、マルウェアを検出し、パターン認識を実行し、高度なアルゴリズムを使用して、マルウェアやランサムウェア攻撃のごくわずかな兆候でもシステムに侵入する前に検出するようにトレーニングされています。

AI は自然言語処理を通じて、サイバーの危険に関する記事、ニュース、研究をクロールし、独自に資料をキュレートすることで、より優れた予測インテリジェンスを提供できます。 AI ベースのセキュリティソリューションは、世界規模および業界固有の脅威に関する最新の知識を提供し、システムを攻撃するために使用される可能性の高いものではなく、システムを攻撃するために使用される可能性が最も高いものに基づいて、よりスマートな優先順位付けの決定を行うことができます。

（８）検査ロボット

ボットは現在、インターネットトラフィックの大部分を占めていますが、致命的となる可能性もあります。盗まれたパスワードを使用したアカウントの乗っ取りから不正なアカウント作成やデータ詐欺まで、ボットは深刻な脅威となる可能性があります。自動化された脅威に対しては、手動による対応は効果がありません。 AI と機械学習は、Web サイトのトラフィックを分析し、善良なボット、悪質なボット、人間を区別するのに役立ちます。

ユーザーの行動パターンを分析することで、企業は典型的なユーザーエクスペリエンスがどのようなものか、また、まれでリスクの高いエクスペリエンスがどのようなものかを理解できます。ここから、ネットワーク通信の目的を解読し、悪質なボットに先んじることができます。

（９）侵入リスク予測

AI システムは、さまざまなシステムへのさまざまなレベルのアクセス権を持つすべてのデバイス、ユーザー、アプリケーションの完全かつ正確なリストである IT 資産インベントリを決定するのに役立ちます。現在、資産インベントリと脅威の露出（上記参照）を考慮すると、AI ベースのシステムはハッカーが最も攻撃する可能性の高い方法と場所を予測し、最も弱いポイントにリソースを投資する計画を立てることができます。

この侵入リスク予測は、組織が影響を制限し、攻撃チェーンを断ち切る準備をするのに役立ちます。さらに、リスクデータを使用することで、AI ベースの分析を通じてポリシーと手順を開発および変更し、サイバーレジリエンスを強化することができます。