AIとセキュリティ：繋がる双子

人工知能とセキュリティは、非常に重要かつ興味深い2つの分野です。それぞれの空間について書かれた本はあるものの、2つの空間の融合についてはあまり注目されていません。特に AI について考えると、「しゃれた話」はもはや面白くない段階にあります。明確な進歩の恩恵を受けるには、特定の分野や分野に AI を適用する必要があります。

何十年もの間、セキュリティは重要であると考えられてきましたが、いわゆる「コアビジネス」機能に関与したり統合したりする価値はまだありませんでした。 最近では、組織がデジタル化し、クラウド コンピューティングが顧客、パートナー、従業員、そしてこれらの組織が提供するさまざまなプロセスやエクスペリエンスの間の中核的な仲介役であることが証明されたため、セキュリティは当然の注目を集めるようになりました。 ほとんど。

多くの組織は、セキュリティにどれだけの投資を継続する必要があるかについて依然として躊躇しています。 AI の登場とその運用化により、この状況は変わります。AI がデジタル変革 (つまりセキュリティ) の究極の表現であるだけでなく、攻撃ベクトルが AI を通じて増加し、強力になるためです。今は「超スピード」の時代です。

したがって、AI とセキュリティの融合は、有効化されたセキュリティと無効化されたセキュリティという 2 つの観点から見ることができます。前者は企業に有利をもたらし、後者は攻撃者に大儲けをもたらします。

それぞれの分野から興味深い3つの分野を取り上げてみましょう。

セキュリティの実現 – ビジネス上の利点

1. アクセス制御 – AI が登場する前は、UBA (ユーザー行動分析) は単なる空想に過ぎませんでした。 今、これが現実になりました。 企業は最終的に、ユーザーの行動に基づいてアクセスを動的に許可および削除するインテリジェントなアクセス制御システムを実装できるようになります。

2. 侵害認識 – AI は、粗雑なパターン マッチングを、これまで想像もできなかった量のデータのインテリジェントな分析に変換します。

3. 内部不正行為 – LLM とノーコード/ローコード ツールを組み合わせることで、セキュリティ アナリストは脅威モデルをより効果的に構築できます。

セキュリティの無効化 – 攻撃者への報奨金

1. ランサムウェア - 攻撃者は、ターゲットを騙して LLM 情報を漏らさせる能力を高めています。

2. スピアフィッシング – 攻撃者は AI を使用して正確にターゲットを絞り、文化、性別、地域、ペルソナに一致するメッセージを作成し、口調やスタイルを模倣することもできます。

3. 攻撃パターンの複雑さ – AI は、企業が享受しているものと同じデータ分析の改善を攻撃者に提供します。 その結果、攻撃パターンの効率が高まり、攻撃ベクトルが増加しました。

実のところ、AI とサイバーセキュリティの世界は絡み合い、つながっています。 どちらの領域も、ビジネスの「オペレーティング システム」の重要なコンポーネントとして理解する必要があります。 IT とビジネスが融合するにつれ、セキュリティと人工知能が合言葉になります。

しかし、セキュリティは、AI が安全に事業を運営したい企業を支援すると同時に、妨害行為や利益を得ようとする悪意のある行為者を支援できるという点で、他の分野とは少し異なります。