人工知能を活用して機密情報を保護する 5 つの方法

研究者たちは、人工知能技術が機密情報のセキュリティを確保するための非常に優れたツールであることを発見しました。 AIは、データを迅速に処理し、予測分析を実行できるため、自動化システムや情報保護などの分野で広く使用されています。実際、データセキュリティの確保も現在の人工知能技術の実用化の一つです。同時に、ハッカーも人工知能技術を利用して攻撃活動を行っています。

AI を活用した保護を多く使用すればするほど、高度なハッカーに対処できる可能性が高まります。ここでは、データ セキュリティを保護するために AI が使用されているいくつかの方法を紹介します。

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1.早期発見

多くのハッカーは攻撃に受動的な方法を使用します。つまり、業務に影響を与えることなくシステムに侵入し、情報を盗みます。受動的攻撃性が発見されるまでには数か月、あるいは数年かかることもあります。 AIを活用することで、企業はサイバー攻撃を事前に検知できるようになり、ハッカーがシステムに侵入した後でも発見できるようになります。多くのハッカーが作業の一部を自動化できるため、サイバー攻撃の量は膨大です。しかし、これらの攻撃は人間が対処するのも同様に困難です。マルチタスクの場合、AI は現在、悪意のある脅威をタイムリーに検出し、ユーザーに警告を発したり、攻撃者をロックダウンしたりできる最適なソリューションです。

2. 予測と予防

何かが起こる前にそれを予測することは、検出プロセスの一部です。ニューヨーク市警察は、1995 年にはすでに予測技術を初期のアプリケーションに取り入れていました。同社が開発したソフトウェア「CompStat」は、米国の他の警察署にも急速に広まりました。脅威を予測することで、システムは攻撃が発生する前に特定の保護を作成できます。予測技術により、安全性を犠牲にすることなくシステムをより効率的に運用できます。

3. 暗号化

脅威を検出する目的は、攻撃者がシステムに完全にアクセスできないようにすることです。企業はさまざまな方法で防御を構築しますが、データを安全に隠すこともその 1 つです。情報があるソースから別のソースに転送されると、攻撃や盗難に対して非常に脆弱になります。したがって、企業はプロセス全体を通じて暗号化を必要とします。暗号化とは、情報を以前の情報とは無関係な暗号文に変換するプロセスです。受信者は、暗号文を復号化して元の情報を取得する必要があります。ハッカーが暗号文を入手した後は、元のテキストを復号化することができなくなり、情報を保護する目的が達成されます。

4. パスワード保護と認証

パスワードはネットワーク セキュリティの基本です。そのため、簡単にパスワードを回避してデー​​タを盗むハッカーがたくさんいます。パスワードの保護と認証に人工知能技術を適用すると、パスワードの安全性が高まります。以前のパスワードは、単一の単語またはフレーズでした。現在、企業は動き、パターン、生体認証データなどを活用して情報を解き明かし始めています。生体認証データとは、指紋や網膜など、人体の固有の特徴を利用して情報を取得することを指します。たとえば、Apple iPhone X の Face ID は顔の特徴をスキャンしてパスワードに変換できます。

5. 多要素認証

多要素認証により、コードの動作方法が変わります。ユーザーは場所ごとに異なるパスワードを入力する必要があります。 AI による検出システムの追加により、キャラクターが変化する可能性があります。多要素認証は、セキュリティ層を追加するだけでなく、システムにアクセスできるユーザーに関するより詳細な情報も提供します。

システムは、ネットワークにアクセスできるユーザーの特性を学習し、その動作と関連する特性パターンを悪意のあるコンテンツと相互参照してアクセス権を決定します。

AIがセキュリティを変える

AI テクノロジーは、パターンを認識し、バグを特定し、脆弱性を修正する計画を実行することさえできます。実際のネットワーク セキュリティ アプリケーションでは、システムは新しい保護層を作成できます。 AI により、サイバーセキュリティの環境全体がより速いペースで変化し、進化するでしょう。テクノロジーが進歩すればするほど、より多くの領域が変化するでしょう。