ネットワークセキュリティにおける人工知能の4つの主要な応用シナリオ

セキュリティにおける人工知能の応用は、人々に 4 つの独自のセキュリティ上の利点をもたらします。この記事では、機械学習の進歩が従来の脅威の検出と防止の方法をどのように変えているのかを詳しく見ていきます。

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サイバーセキュリティは、おそらく今日のあらゆる組織が直面している最大の脅威であり、課題ではないものの、システム、データ、クラウド テクノロジー、アプリケーション、デバイス、分散エンドポイントの増加により、サイバーセキュリティの脅威はさらに悪化するばかりです。つまり、組織は資産と顧客を保護するためにこれまで以上に努力する必要があるということです。これは自動化された対策の域を超えており、情報セキュリティの専門家が積極的に検出を行い、脅威を事前に回避またはブロックする必要があります。

現在、一部の組織は、セキュリティを強化し、ビジネス資産を保護するために AI の支援を求めています。具体的には、今日のセキュリティ ソフトウェアは、機械学習、ディープラーニング、機械推論、および関連するさまざまな技術を使用して膨大な量のデータを確認し、正常と異常の理解を加速して悪意のある動作やエンティティを検出することを目指しています。

世界の情報セキュリティ支出は2022年までに1,700億ドルに達すると予想されており、サイバーセキュリティ業界はイノベーションと効率性、より回復力のあるメカニズムとツールに重点を置いています。技術の進歩により、情報セキュリティにおける AI と機械学習の主なシナリオは 4 つあります。1 つずつ説明しましょう。

サイバー脅威分析

今日の企業は業務のデジタル化が進むにつれて、レガシーデータを更新し、社内（多くの場合ハイブリッド）ネットワークを開発しています。これらの広大なネットワーク トポロジは複雑であるだけでなく、すべての通信、トランザクション、接続、アプリケーション、およびポリシーを管理するために多大なネットワーク セキュリティ リソースも必要です。

企業が大規模である場合、デジタル化は巨額の投資を意味するだけでなく、データ盗難のリスクも伴います。ネットワーク セキュリティにおける人工知能の応用により、この課題に完全に対応できます。特に、サイバーセキュリティにおける AI は、すべての受信および送信ネットワーク トラフィックを監視して、疑わしいアクティビティを発見し、脅威の種類を分類します。

マルウェア検出

マルウェアとは、進化を続ける攻撃的なコードやソフトウェアの総称です。マルウェア検出は長年行われており、通常は疑わしいコードをシグネチャベースのシステムと照合しますが、機械学習は現在、推論技術へと移行しています。

サイバーセキュリティの人工知能は、大量のデータ、イベントの種類、ソース、結果を分析して、悪意のあるファイルが開かれる前にマルウェアの存在を検出します。また、マルウェアの種類を識別することもできます。これは、悪意のあるトロイの木馬、ボットネット、マルバタイジング、ランサムウェアなど、他のテクノロジーの進歩に合わせてマルウェアが絶えず進化しているため、非常に重要です。

現在までに、ディープラーニングと人工知能は、さまざまなセキュリティ アプリケーションがマルウェアや無害なアプリケーションから数千万のサンプルを取得するのに役立っており、その後の検索では、正確にラベル付けされたデータベースと切り離せない効率的な検索のためのアルゴリズムを具体的に設定できます。

セキュリティ分析の範囲の拡大

サイバーセキュリティ分野における人工知能は、潜在的な脅威ベクトルを発見することに最も優れていますが、それが本当の脅威であるかどうかは依然として人間に依存しており、つまり、脅威を制御、解釈、判断する決定権は依然として人間にあるということです。機械学習によって人間はより強力になったとしか言いようがありません。それは主に次の 2 つの側面に反映されています。

1. AI は反復的なタスクを自動化します。たとえば、リスクの低いアラートや面倒なデータタスクをトリアージして、アナリストの時間を解放し、より価値の高い意思決定や戦略的な意思決定に充てることができます。

2. 機械学習は、低レベルの脅威インテリジェンスのデータ収集と分析を担当するため、人間のアナリストは基本的なデータ収集作業から解放され、より価値のある情報を分析して、より価値の高い戦略的決定を下すことができます。

実際のテストでは、理想的なサイバーセキュリティのパフォーマンスや精度は、判断のみではなく、人間と AI の組み合わせの結果であることが多いことがわかっています。今後数年間、セキュリティ ツールの機能強化はセキュリティ チームにとって不可欠となるでしょう。実際、市場に出回っているテクノロジーの中には、ネットワーク専門家が脅威の種類を組み込んで機械学習モデルを再トレーニングし、問題に基づいて特定の修正を構成できるようにする UI ツールをすでにサポートしているものもあります。

人工知能による逆攻撃

どのテクノロジーでもそうですが、開発トレンドの良い面と悪い面は同期しています。今日、企業は機械学習アルゴリズムをトレーニングして、他の機械学習アルゴリズムに基づいて攻撃を識別する必要があります。たとえば、研究者は、ハッカーが機械学習を使用して企業ネットワークの弱いリンクを特定していることを発見しました。攻撃者はこの情報を利用し、フィッシング、スパイウェア、分散型サービス拒否攻撃を通じて攻撃のエントリ ポイントをターゲットにします。

攻撃者は、被害者の特定の状況に基づいて攻撃をカスタマイズできるインテリジェントなマルウェア、またはより恐ろしいことに人工ハッカーと呼ばれるものを開発しました。 AI ベースの攻撃は、AI の利点 (迅速なスケーラビリティ、動作分析、パーソナライゼーション) がセキュリティ担当者だけでなく攻撃者にも見えることを示しています。

上記の 4 つのアプリケーション シナリオは、ネットワーク セキュリティ分野における人工知能の多くのアプリケーションのほんの一部にすぎません。ただし、機械学習は万能薬ではなく、人間のための補助ツールにすぎないことに注意する必要があります。従来のシグネチャベースの検出方法の欠点は、機械学習にも存在します。