データセキュリティの向上における人工知能の役割

現在、コンピューティング能力、ストレージ容量、データ収集能力の急速な向上により、人工知能はさまざまな業界でますます広く利用されるようになっています。

デジタル化は銀行、貿易、医療などさまざまな業界に大きな利点をもたらしましたが、同時にこれらの業界はデータの脆弱性のリスクにも直面しており、データセキュリティはデジタル時代の企業にとって最優先事項の1つになりつつあります。

近年、世界中でデータ侵害が急増しており、その量だけでなく、侵害の巧妙さも増しています。デジタル テクノロジーとクラウド ソリューションを導入する企業が増えるにつれて、データを保護するためのシステムとプロセスを確実に導入することが重要になります。問題が発生したら、どうすれば解決できるでしょうか? 同様に、機械学習と人工知能は、企業をサイバー脅威から保護するためのデータ保護戦略を改善しています。

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AIはどのようにデータを保護するのでしょうか?

今日、多くの企業が同様の手動手法を使用してデータを脅かす外部攻撃を検出しているため、ハッカーはデータの脆弱性を利用して攻撃を仕掛けています。しかし、従来の手法は検出に時間がかかり、ハッカーが機密データを取り込みアクセスすることで脆弱性を悪用する可能性があるため、危険な場合があります。

リスク識別要因

こうしたリスクを排除するために、企業はサイバーセキュリティ管理業務における AI の活用をさらに深めています。 AI は、防御的セキュリティ対策と攻撃的セキュリティ対策の両方のリスクを予測するために使用できます。これまで、企業が必要としていたのは、ネットワークをカバーし、エンドポイント保護を実行することだけでした。

携帯電話、タブレット、スマートウォッチなどのスマートデバイスの登場により、人工知能はクラウドネットワークで広く利用できるようになりました。危険の識別はより複雑な状況に適用され、攻撃速度の増加によりセキュリティの問題が増加します。ツールの数が増えると、攻撃対象領域が拡大し、分析するデータが増えるため、課題も大きくなります。

補完として、高度なテクノロジーの助けを借りて従来のセキュリティ対策を自動化することが必要になりました。インタラクティブな人間と機械学習エンジンは、実際の脅威とそれがビジネスに与える影響を把握するために、ビジネスの重要性に関連するより有用なデータを自動的に収集するために使用されます。たとえば、人間とコンピューターの相互作用のための革新的なアルゴリズムや機械言語は、個々のリスクに対応する上で大きな役割を果たします。

将来の予測

多くの企業にとって、セキュリティの脆弱性を特定し、修正する責任を負うセキュリティ チームを増強することは困難な課題です。リスクベースのサイバーセキュリティのコンセプトを使用することで、企業はセキュリティ問題の自動通知と人間によるインタラクティブなループ介入を可能にし、データ保護を自動化できます。

機械学習は修復時間の短縮に役立ちますが、サイバー攻撃から組織を自動的かつ効果的に保護することはできず、場合によっては、教師なしの機械学習によってシステム疲労が発生することもあります。

認めたいかどうかにかかわらず、セキュリティのために提供される膨大な量のデータを人間が効果的に処理できないという段階に達しており、この重大な問題が人間とコンピューターの相互作用の機械学習へとつながっています。

セキュリティ業界における AI のメリットを最大化するには、組織は機械と人間が最大限に発揮できることを認識する必要があります。人工知能の進歩により、データの脅威から保護するための新しいツールが提供される可能性があります。

教師なし学習と継続的な再トレーニングは、サイバー犯罪から保護するためのシステムで使用できる優れた機械学習技術です。しかし、ハッカーは現状に満足していないため、次の攻撃がどこにあるかを考えることに重点を置く必要があり、関係者は学習姿勢を維持し、データセキュリティにおける人工知能の機能を継続的に強化する必要があります。