脅威検出システムにAIを統合するメリット

サイバー脅威は高度化、蔓延しているため、企業は常に警戒を怠ってはなりません。 2022年には、4億9,333万件の攻撃が報告されました。企業がセキュリティ対策を改善するための新しい方法を常に模索しているのは当然のことです。

セキュリティ対策を強化するための最も有望なアプローチの 1 つは、脅威検出システムに人工知能 (AI) を統合することです。これにより、脅威の検出にプロアクティブなアプローチが採用され、これまで達成できなかったレベルの洗練度と精度が実現します。

AI をシステムに統合して、セキュリティと非常に複雑な脅威を識別する能力を向上させる方法を見てみましょう。

AIとエンティティ行動分析の統合

セキュリティ分析のためのユーザーおよびエンティティ行動分析 (UEBA) は、脅威を特定するための強力なツールです。 UEBA は、機械学習テクノロジーを使用してあらゆるネットワークにおける異常な動作や不規則な動作を検出することに優れており、潜在的な脅威から防御するためのセキュリティ層を追加します。

ベースラインのユーザーおよびエンティティの動作パターンを作成し、システムが潜在的なセキュリティの脆弱性を示す可能性のある規範の変化を検出できるようにします。さまざまなデータ ソースを慎重に分析して、異常なアクティビティや疑わしいアクティビティをユーザーに警告します。

人工知能と機械学習の統合

新しい脅威や進化する脅威を識別するには、従来のシグネチャ技術が必要になることがよくあります。一方、機械学習アルゴリズムは、大量のデータを調べて、脅威を示唆する可能性のあるパターンを見つけることができます。

機械学習アルゴリズムの分析力と人工知能の適応性とインテリジェント性を組み合わせることで、組織は潜在的な危険をより正確かつ迅速に特定できます。

機械学習アルゴリズムは、人工知能のコンテキストと洞察の恩恵を受けることができ、より適切な意思決定や悪意のあるアクティビティを示すパターンの検出に役立ちます。

人工知能と自然言語処理の統合

ソーシャル エンジニアリングは、今日でも最も深刻なサイバーセキュリティの脅威であり、企業に 1 件の事件あたり平均 410 万ドルの損害を与えています。攻撃者は、検出を回避するために、SMS や電子メールなどの従来の通信手段を使用するだけでなく、計画を進化させ、より洗練された手法を採用しています。

幸いなことに、AI の認知スキルと NLP の自然言語処理機能を組み合わせることで、企業はサイバー犯罪者に対して大きな優位性を獲得できます。

これらのデバイスを組み合わせることで、企業は大量のテキスト データを迅速に分析し、潜在的な脅威を検出できる強力な機能を手に入れることができます。これにより、企業は、進行中のハッカー攻撃を示唆する可能性のある通信上の疑わしい変化や異常を即座に特定できるようになります。

人工知能とディープラーニングの統合

ディープラーニング アルゴリズムは、従来の機械学習と自然言語処理 (NLP) 技術の機能を拡張し、脅威検出研究における大規模なデータ セットを迅速に分析します。

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と再帰型ニューラル ネットワーク (RNN) は、テキスト、ビデオ、写真などの複雑で非構造化データの分析に特に適した 2 種類のディープラーニング モデルです。

これらの最先端の戦略と人工知能アルゴリズムを組み合わせることで、企業はネットワーク内の潜在的に危険な活動をより迅速に特定できるようになります。

AIとSIEMの統合

人工知能機能を備えたセキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) プラットフォームは、現代の企業が頻繁に遭遇する可能性のある潜在的なサイバーセキュリティの危険を特定できます。

高度な分析と機械学習ベースのアルゴリズムの助けにより、シームレスな統合が可能になり、大量のデータを活用してさまざまなサイバー攻撃を効果的に検出できる集中監視フレームワークが実現します。

分析を通じて得られた関連性の高い洞察のおかげで、組織は迅速な識別機能の恩恵を受け、非常に正確で効果的な対応が可能になります。

これらの機能により、組織のセキュリティ体制を深刻に危うくする可能性のあるセキュリティ インシデントの影響が大幅に軽減されます。

人工知能脅威インテリジェンスプラットフォーム

AI を活用した脅威インテリジェンス システムの潜在能力を活用することは、多くの現代企業が採用している戦略です。

機械学習アルゴリズムによるビッグデータ分析を活用することで、攻撃ベクトルやマルウェアなどの多面的なシステム脅威を正確に検出し、重大な損害が発生する前に防止することができます。

これらの高レベルの構造は、既存の組織プロセス間の相互作用を改善し、セキュリティ フレームワークを簡素化するために作成されました。これらは脅威分析に重要な情報を提供し、絶えず変化するサイバーセキュリティ環境との互換性を維持するためにナレッジベースを頻繁に更新します。

AI ソリューションの登場により、脅威検出の状況は変化しました。機械学習、自然言語処理、ディープラーニングアルゴリズムのおかげで、企業はこれまでにないスピードと精度で危険を特定し、対処することができます。脅威インテリジェンス プラットフォームを使用し、人工知能を SIEM システムに統合することで、組織のセキュリティ システムをさらに改善できます。