機械学習と人工知能がサイバーセキュリティを向上させる方法

[[375875]]

今日、サイバー攻撃はますます蔓延しており、組織が導入しているセキュリティ ツールでは、ビジネスを保護し、サイバー攻撃者と戦うのに苦労しています。機械学習と人工知能技術を採用することで、ネットワークのセキュリティを向上させることができます。

人工知能システムと機械学習の統合は、IT 分野における次の大きな発展です。これにより、技術開発の新たな波が到来し、組織がサイバー攻撃を防ぐためにサイバーセキュリティ技術やサービスを利用する方法も変化するでしょう。

これまで、ネットワーク セキュリティは署名パターンのマッチングまたはルールに基づいていました。多くの組織がネットワーク セキュリティの向上にウイルス対策ソフトウェアを利用しています。ウイルス対策ソフトウェアは、シグネチャまたはウイルス定義に一致するマルウェアの検出にのみ使用されます。

サイバーセキュリティにおける機械学習と人工知能の応用

機械学習と人工知能システムは、サイバーセキュリティの向上に同様に重要であり、最新のサイバーセキュリティの脅威からシステムを分析および保護するために使用されます。今日のセキュリティ ツールはサイバー攻撃に追いつくのに苦労しており、これがサイバーセキュリティ分野で機械学習と人工知能のテクノロジーが導入される主な理由です。

機械学習と人工知能はどちらもサイバーセキュリティの向上に役立ちます。人々はサイバーセキュリティにおける人工知能と機械学習の重要性を理解する必要があります。

サイバー攻撃や脅威の予測と検出

マルウェア攻撃の数は時間の経過とともに増加し続けているため、組織では機械学習や人工知能システムなどのより動的な検出方法が必要になります。これはとても重要です。機械学習は、過去のサイバー攻撃から得られたデータを活用して AI システムを強化します。彼らは継続的にサイバー脅威や攻撃に対処し、その他の可能性のあるサイバー攻撃を特定します。

ハッカーはサイバー攻撃を継続しており、機械学習や人工知能システムを使用してマルウェアのサンプルを識別するなどの機能を適応させています。これにより、サイバー攻撃の防止と通知の配信が可能になり、ゼロデイの脅威を制限できます。

サイバーセキュリティスタッフの負担を軽減

人工知能と機械学習を実装してサイバーセキュリティを強化することで、組織のビジネスと資産を保護できます。機械学習は、予測分析を通じて学習し、大量のデータを識別してネットワーク攻撃対象領域を減らすことができるため、非常に効果的なサイバーセキュリティ ツールです。毎日届くセキュリティアラートの数は、セキュリティ チームにとって負担が大きすぎる場合があります。

AI や機械学習システムの助けがなければ、セキュリティ専門家はこれらの脅威の分析に多くの時間を費やしたり、サイバー攻撃が発生するまで診断調査を待ったりする可能性があります。人工知能と機械学習は、サイバーセキュリティを向上させることで、将来のセキュリティの主要な要素となっています。 AI と機械学習を使用してサイバー攻撃者からの攻撃を防ぎ、ネットワーク セキュリティ体制を改善することは、組織が最新の IT 環境をサイバー攻撃から保護する上で効果的な方法です。

クラウドコンピューティングインフラへの移行

AI および機械学習システムは現在ソフトウェアベースであるため、クラウド コンピューティング インフラストラクチャに簡単に移行できます。たとえば、ウイルス対策ソフトウェアでは、脅威をリアルタイムで照合し、データベースを最新の状態に保つために、良好なインターネット接続が必要です。

監視用のインテリジェントな機械学習ソフトウェアを採用することで、組織はクラウド コンピューティング環境で安全なサイバーセキュリティ サービスを獲得し、マルウェアの侵入を防ぐことができます。

手作業による処理の重要性

コンピュータは、難しい問題を解決したり、タスクを自動化したりするのに非常に効率的であることが知られています。 AI は機械学習に関するものですが、人間がインテリジェントな判断を下し、指示を受け取ることも必要です。したがって、人間を機械に置き換えることは不可能です。機械学習システムは自然言語処理と顔認識に優れていますが、最終的には人間の入力も必要になります。

現在、人工知能と機械学習は、さまざまなアプリケーションやプラットフォームでサイバーセキュリティ サービスを提供しており、組織がサイバー攻撃から効果的に防御するのに役立っています。組織のビジネスを保護する方法のいくつかは次のとおりです。

• パターン認識。
• スパムフィルターアプリケーション。
• ボットネット検出。
• ネットワーク侵入の防止と検出。
• 予測分析。
• 自然言語処理。
• ネットワークセキュリティレベル。
• 安全なユーザー認証。
• ハッキング事件予測。

サイバーセキュリティ関連のタスクを達成する3つの方法

（１）クラスター分析

これにより、サイバー攻撃の手法とバランスをとるために何をすべきかが明らかになります。クラスタリングでは、グループやクラスを意識することなく情報が保存されます。これにより、組織のチームはサイバー攻撃のあらゆる側面に関する情報をまとめることができます。

（２）スパムフィルタリングとフィッシング分類

機械学習はサイバーセキュリティにおいて非常に重要であり、事前に決められたパラメータを使用して内部データをセグメント化し、悪意のある活動やスパム活動を識別するのに役立ちます。

（３）脅威のモデル化と予測による予防

機械学習は、不正行為を予測し、セキュリティ チームがデータの盗難やコストのかかる侵害を回避するのに役立つ情報を収集するために使用されます。

結論は

上記では、AI と機械学習が組織のサイバーセキュリティの向上にどのように役立つかについていくつか説明しました。この評価は、組織がサイバーセキュリティ サービスにおける AI および機械学習システムの役割と、サイバー世界におけるその重要性を明らかにするのにも役立ちます。

つまり、ネットワーク セキュリティの向上には終わりがないのです。組織は、データを保護するために、より高度なテクノロジーを使用する必要があります。