人工知能によるサイバーセキュリティ防御の強化

人工知能は貴重で脆弱なデータを保護する上で大きな可能性を秘めていますが、セキュリティ チームがそれを最大限活用するにはいくつかの課題に直面します。

データの価値はかつてないほど高まっています。それは現代の商業の生命線ですが、攻撃に対してもますます脆弱になっています。ハイブリッド クラウドとリモート ワークの人気の高まりにより、悪意のある攻撃者が攻撃する対象領域がこれまで以上に拡大しています。その結果、脅威の状況は急速に変化しており、規制はますます困難になっています。

攻撃ベクトルの数の増加に加え、増え続ける情報の管理によってデータの過負荷が発生し、ますます負担が重くなる従業員にさらに大きなプレッシャーがかかります。これに新しいアプリケーションや IT インフラストラクチャ、そしてスキル不足が加わると、事態は悪化し始めます。したがって、今日のデジタルファーストの世界では、セキュリティが効果に対する要件に遅れをとることが多いのも不思議ではありません。

つまり、IT 管理者は、これらの異なる要素を統一された防御セットの背後に統合する方法を迅速に見つける必要があるということです。幸いなことに、次世代 AI ツールの実装によりこれがますます可能になり、IT 管理者はこのテクノロジーを使用して潜在的な攻撃に対応できるようになりました。

複雑な安全保障状況

組織は、IT セキュリティ インフラストラクチャをより効果的に監視し、増大するデータ量を理解する必要がありますが、そのためには高度な専門知識とかなりの時間が必要です。これにより、組織や IT リーダーは攻撃者に対して不利な立場にあると感じる可能性があります。さらに、この非常に多様性のある環境では、セキュリティに対してさまざまなアプローチが採用されています。たとえば、エンドポイントを保護することは、クラウド内の S3 バケットを保護することとはまったく異なります。この頃、人工知能が登場しました。

従来の AI は分類に非常に効果的であるため、さまざまな IT 環境でのイベントのフィルタリングと並べ替えに特に役立ちます。常に「悪い」かもしれない活動がいくつかありますが、そのうちの 80% はおそらく無害です。しかし、悪意のある行為が行われる機会は常に存在します。攻撃やデータ関連の問題を見逃すことは誰も望んでいません。そうしないと、すべてが重大な問題としてリストされる可能性があります。幸いなことに、AI はインシデントを優先度の高い順にランク付けするのに非常に優れているため、最も緊急に必要とされる場所にアクションと努力を振り向けることができます。

生成 AI の導入により、防衛の第二の領域が出現しました。自然言語処理 (NLP) を使用することで、進行中のスキル不足の問題に実際の影響を与えることができます。セキュリティアラートを平易な英語に翻訳することで、セキュリティチームは明確ですぐに対応できる通知を受け取ることができます。

経済的圧力と迅速な行動

もちろん、セキュリティ チームは組織の妨げになったり、ビジネス成長の取り組みを妨げたりすることは望んでいません。セキュリティ リーダーとそのチームが直面している根本的な問題は、「どうすればより迅速に行動できるか」ということです。これを実現するには、IT 環境から迅速かつ正確に洞察を得る必要があります。この方法によってのみ、攻撃に対してより効果的に防御することができます。

残念ながら、セキュリティ チームは、より広範な経済環境で発生する出来事の影響を受けないわけではありません。主要な追加リソースにアクセスできないため、私たちはさらに多くのことを行うようプレッシャーを受けています。そのため、運用の合理化と効率性の向上が必要になりますが、攻撃対象領域が拡大し続け、それに応じて脅威レベルが上昇する中で、これは特に困難になります。

AI ベースのセキュリティ ツールは、こうしたプレッシャーの一部を軽減する方法を提供しており、経営幹部の半数以上 (52%) は、AI がリソース、機能、スキルの割り当てを改善するのに役立つことをすでに認識しています。しかし、まだ乗り越えるべきハードルが残っています。基本的に、セキュリティ専門家は IT 全般を信頼しておらず、AI の出力も例外ではありません。提供されるデータの妥当性やその洞察の源泉に疑問を抱く人もいるだろう。透明性がなければ信頼を築くことは難しいため、あらゆる AI 実装の中心にはオープン性がなければなりません。

最も正確な AI ベースのツールを組み立てることは、一度きりの作業ではありません。組織が将来に向けた計画を立てながら、現在の状況を迅速かつ効果的に保護する取り組みを進める中、2025 年までに AI セキュリティ予算は 2021 年比 116% 増加すると予想されています。適切なテクノロジー パートナーを選択することが、この戦略の基礎となります。サイバー犯罪者は一度だけ幸運に恵まれればよいのですが、防御策は常に実行されていなければなりません。

つまり、ネットワーク セキュリティ分野における人工知能 (AI) の応用はトレンドになっており、検出精度の向上、リアルタイム応答の強化、誤報率の低減によってネットワーク セキュリティ防御を強化できます。 AI を使用してサイバーセキュリティ防御を強化する方法はいくつかあります。

1. 脅威の検出と分析:

行動分析:機械学習アルゴリズムを使用して、ネットワーク内の正常な行動と異常な行動を分析し、潜在的な脅威をタイムリーに検出します。

異常検出: AI は、通常のネットワーク アクティビティのパターンを学習し、そのパターンに適合しない異常なアクティビティを識別することで、潜在的な攻撃を迅速に検出できます。

2. 侵入検知システム（IDS）：

ディープラーニング:ディープラーニング技術を使用することで、未知の脅威を含む複雑な侵入行為をより正確に検出できます。

リアルタイム監視: AI はネットワーク トラフィックをリアルタイムで監視し、異常な動作をタイムリーに検出し、侵入検出の速度を向上させます。

3. 自動応答:

インテリジェントな対策: AI は、攻撃者をブロックしたり、ネットワーク構成を調整したり、感染したシステムを隔離して攻撃による被害を軽減するなど、対策を自動的に特定して実行できます。

自動修復: AI は攻撃を受けたシステムを自動的に修復し、人間の介入への依存を軽減します。

4. マルウェア検出:

特徴分析: AI を使用してマルウェアの特性を分析し、検出精度を向上させます。

動作分析:機械学習ベースの動作分析では、新しい特性を持つマルウェアの亜種も検出できます。

5. ユーザー認証:

生体認証: AI テクノロジーを使用して指紋や虹彩スキャンなどの生体認証を識別し、ユーザーの本人確認のセキュリティを強化します。

行動分析: AI を使用してユーザーの通常の行動パターンを分析し、潜在的な個人情報の盗難をタイムリーに検出します。

6. データプライバシー保護:

機密データの監視: AI を使用してネットワーク内の機密データを監視および識別し、潜在的なデータ漏洩リスクを迅速に検出します。

暗号化技術: AI は暗号化アルゴリズムの改善と最適化に役立ち、データの転送と保存のセキュリティを強化します。

ネットワークセキュリティ防御システムは、人工知能技術を総合的に活用することで、さまざまな脅威にさらにインテリジェントかつリアルタイムで対応し、ネットワークセキュリティのレベルを向上させることができます。ただし、AI は敵対的攻撃への対抗やプライバシー保護など、ネットワーク セキュリティの面でもいくつかの課題に直面しているため、実際のアプリケーションではセキュリティと倫理の問題を慎重に考慮する必要があることに留意する必要があります。