サイバーセキュリティにおける人工知能の長所と短所

今日では、かつてないほど多くのデータが生成されています。データ分析ツールの発達により、あらゆる分野の組織がビッグデータの収集と保存にますます注目するようになりました。

ビッグデータとクラウド ストレージ ソリューションの増加により、サイバー犯罪者が新しいタイプの攻撃を考案することが容易になります。

テクノロジーが進歩するにつれて、ハッカーはより優れたツールを備えるようになります。

その結果、データのプライバシーとサイバーセキュリティが脅かされます。

脅威。テクノロジー大手は、人工知能がより優れたサイバーセキュリティを提供できるかどうかを検討し始めている。

いくつかの企業では、安全性を向上させるために AI ベースのソリューションを早期に導入し始めています。

AI がサイバーセキュリティに潜在力を持つのはなぜでしょうか?

人工知能は、データを分析し、そこから学習できるモデルで構成されています。

AI モデルは、データの傾向とパターンを識別できます。したがって、脅威や攻撃を発見するための効果的なツールとなります。

AI はサイバーセキュリティの強化にどのように役立ちますか?

AI がサイバーセキュリティの向上にどのように貢献するかについて、以下でいくつか説明します。

1. 経営上の抜け穴

ほとんどの企業は、違反が検出された後にのみ行動を起こす、事後対応型の戦略を採用しています。

AI は積極的な対策を講じることができるため、モデルが異常を検出し、事前に関連部門に警告することができます。

2. 認証の改善

従来のユーザー名とパスワードを使用してアカウントにログインすると、攻撃に対して脆弱であることが何度も証明されています。

ほとんどの人は強力なパスワードを作成する努力をしません。

たとえそうしていたとしても、パスワードを記憶するために暗号化されていないファイルに保存している可能性があります。

AI ベースのログイン ソリューションは、複数の要素を使用して各ユーザーのログイン パターンを学習します。

システムは、ログインに使用された IP アドレス、ログイン時間、ユーザーの場所などのさまざまな要素に基づいて、ユーザーごとにリスク分析スコアを計算します。したがって、これらのログイン システムは攻撃を防ぐのに優れています。

大規模なデータセットを使用すると、フィッシング攻撃を識別するためのモデルをトレーニングして構築できます。

人工知能を使用すると、フィッシングの一般的な発生源を検出し、タイムリーなアラートを発行できます。

3. 積極的な脅威検出

サイバーセキュリティの脅威はあらゆる組織に大混乱をもたらす可能性があります。サイバーセキュリティが侵害されないようにするために、AI は脅威を迅速に検出して管理するのに役立ちます。

教師ありアルゴリズムは、特定の状況が脅威となるかどうかを分類できる ML モデルの構築に使用されてきました。

しかし、AI だけに頼ると、誤検知が多く発生することが観察されています。

そのため、サイバーセキュリティの専門家は、従来の方法と AI ベースのソリューションを組み合わせて使用​​することを推奨しています。

サイバーセキュリティにおけるAI導入の限界

テクノロジーは諸刃の剣になり得る。

一方、大規模な組織は AI のメリットを最大化するために研究開発に投資しています。

一方で、AIは悪意を持った人々によって利用される可能性もあります。教師ありアルゴリズムを使用するシステムがハッキングされた場合、ハッカーは都合に合わせて分類やグループ ラベルを変更することができます。

そうすると、AI を実装する目的全体が無効になってしまいます。

AI はサイバーセキュリティを向上させるさまざまなソリューションを提供するのは事実ですが、AI にも限界があります。

サイバーセキュリティに AI を実装する際の制限をいくつか示します。

1. コスト

AI ベースのソリューションには、優れた計算能力を備え、データを活用するシステムが必要です。

中小企業には、AI を使用したソリューションに投資する余裕がありません。

2. データ収集

データは AI ベースのソリューションの中核を形成します。データが多いほど、そのデータを使用するモデルの精度が高まります。

データには、悪意のある攻撃を含むさまざまなエントリが十分な数含まれている必要があります。

現在、公平なデータ収集技術を実装する能力を持つ企業はいくつありますか?

3. ハッカーの視点

AI にアクセスでき、適切なツールを使用する知識を持つハッカーは、攻撃を開始する前に AI 耐性モデルを構築できます。この状況では、被害者は途方に暮れてしまいます。

サイバーセキュリティにAIを活用する企業

Google は、Gmail ユーザー向けにスパムのフラ​​グを設定する機械学習を実装しました。

IBM の認知学習プラットフォーム Watson は、機械学習を使用してセキュリティ操作を自動化する研究に投資してきました。

まとめ

全体として、AI はサイバーセキュリティの強化を目指す企業に多くのメリットをもたらします。

しかし、企業が AI ベースのソリューションを自由に使い始めるまでには、いくつかの障害が立ちはだかります。

Google と IBM は、サイバーセキュリティに機械学習を実装することで先頭に立っています。

願わくば、他のいくつかのテクノロジー企業が先導し、革新を続けてくれることを願っています。