ジェネレーティブ AI がサイバーセキュリティのスキルギャップに与える影響

サイバーセキュリティ分野の仕事は需要が高く、有能な従業員が求められています。アメリカ国立標準技術研究所がまとめたデータによると、2022年にはサイバーセキュリティ従事者が世界で340万人不足することになるという。米国だけでも、サイバーセキュリティ関連の未充足の求人が 663,000 件以上あります。

ChatGPT のような生成 AI ツールの台頭により、雇用格差を縮小するか、あるいは悪化させるかという新たな疑問が生じています。そのため、多くの専門家はこれを諸刃の剣と見ています。

一方で、攻撃者は生成AIを使用して「サイバーセキュリティにおける悪事のコストを大幅に削減できる」とIEEE上級会員のダオジュアン・リン氏は述べた。

一方、生成型 AI は、サイバー攻撃を阻止するためのソフトウェア コードや新しいツールの開発を加速できる可能性があります。

「これらの大規模言語モデルは根本的なパラダイムシフトだ」とIEEE会員のイェール・フォックス氏は最近、Data Center Knowledge誌で述べた。 「AI を利用した悪意のある攻撃に対抗する唯一の方法は、防御に AI を活用することです。データセンターのセキュリティ管理者は、既存のサイバーセキュリティ リソースのスキルを向上させ、AI に特化した新しいリソースを探す必要があります。」

現時点では、採用を検討しているサイバーセキュリティ幹部にとって、生成 AI が祝福か呪いかという疑問に対する答えはほとんど出ていません。しかし、サイバーセキュリティ専門家の仕事にどのような変化が起こるかについての幅広い議論は止まりません。

生成 AI がサイバーセキュリティの仕事の性質にどのような影響を与えるかについて、専門家は次のように語っています。

1. ソフトウェア開発者は、品質管理スキルを重視して、AI 生成コードの検証とテストをさらに実行する必要があるかもしれません。 IEEE シニアメンバーの Amol Gulhane 氏は、品質管理担当者は生成 AI モデルのパフォーマンス評価に関連する知識とスキルを習得する必要があると指摘しました。

「これらのモデルに関連する制限と偏りを理解し、潜在的な脆弱性を特定し、生成された出力を事前に定義された標準と安全要件に照らしてテストする必要がある」とグルハネ氏は述べた。

2. 生成 AI は、サイバーセキュリティ専門家が直面する書類作成や文書作成の負担を軽減できます。サイバーセキュリティアナリストのキーボードスキルと詳細記述能力は大幅に向上しましたが、その役割で必要となる大量の文書作成についてはあまり注意が払われてきませんでした。

「このドキュメントは、誤検知アラートの注釈から新しいタイプの調査の実施方法に関する文書まで、さまざまな形式を取ることができます」と、IEEE シニア メンバーのケイン マクグラドリーは述べています。「このドキュメントは組織にとって非常に価値がありますが、アナリストが実行する最も不人気で時間のかかるタスクの 1 つでもあります。AI を使用してテキストの要約や定義済み形式に従ったレポートの生成などのタスクを自動化することで、アナリストは大幅に時間を節約できます。」

3. 社内のセキュリティ専門家が開発者が予期しなかった方法で製品を「ハッキング」しようとする、いわゆるレッドチーム演習により、新製品のセキュリティ上の欠陥のテストをスピードアップできます。

「レッド チームは、組織のソフトウェア開発ライフサイクルの一環として、ソフトウェア コンポーネントのセキュリティ評価を依頼されることがあります」と McGladrey 氏は言います。「残念ながら、これによってスケジュール上のプレッシャーが生じます。レッド チームの作業に時間がかかるほど、ソフトウェアが一般に利用可能な状態にリリースされるまでの時間が長くなるため、すべての組織がこのモデルに従うわけではありません。」

詳細:倫理的なハッキングは、企業やソフトウェア開発者が非倫理的な人々の視点から問題を認識するのに役立ちます。これは、製品が一般にリリースされる前に製品のセキュリティを向上させるための重要なスキルです。倫理的なハッキングがサイバー犯罪とどのように戦うことができるかについては、Innovation at Work ブログ (https://innovationatwork.ieee.org/ethical-hacking-is-essential-to-fighting-cyber-crime/) で詳しく学んでください。