サイバーセキュリティにおける人工知能の4つの利点と課題

この記事では、サイバーセキュリティにおける機械学習と人工知能について説明します。 AI の利点と課題、サイバーセキュリティにおける AI の役割、犯罪者がこのテクノロジーをどのように悪用するかについて検証します。

サイバー攻撃の頻度と規模はここ数年増加傾向にあります。悪名高いパンデミックが始まって以来、劇的な増加が見られました。

データ セキュリティがこれまで以上に危険にさらされている今、ハッカー、フィッシング詐欺師、その他のサイバー犯罪者からより強力なデジタル保護を得ることを期待して AI に目を向ける企業が増えているのも不思議ではありません。

ちなみに、AI はサイバーセキュリティを強化するだけではありません。ここで AI に関する興味深い事実をいくつか学んでください。

しかし、まず、AI の主な利点は何でしょうか?

1. 人工知能の応用

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名前が示すように、人工知能は生物ではなく機械によって発揮される知能です。

• 銀行・金融
• 健康管理
• 不動産
• 小売業と電子商取引
• 物流と輸送
• 監視
• 製造業
• 楽しいゲーム
• 教育する
• デジタルマーケティング
• ソフトウェア開発

最後に、人工知能と機械学習はサイバーセキュリティに不可欠です。

2. サイバーセキュリティにおける人工知能の役割

AI は大量のデータを迅速に処理できるため、サイバー攻撃をより正確に予測し、防御することができます。

人工知能により、現代の企業は従来のツールをより効果的なソリューションに置き換えることができ、生産性が向上します。そのため、AIはセキュリティ意識のトレーニングに非常に効果的であると報告されています。

特定のサイバーセキュリティのニーズを念頭に置いて開発された AI ソリューションは、より創造的で時間を節約する手法を導入して、オンボーディング、実地トレーニング、メンタリングのプロセスをスピードアップできます。

AI 駆動型メンターは、若手サイバーセキュリティ専門家にいくつかのタスクを自動的に割り当て、その進捗状況を監視するなど、メンターの役割をうまく果たす可能性があります。

したがって、AI ソリューションは、経験豊富な実務者を監督や指導の責任から解放し、他のより複雑なタスクや重要なタスクに集中できるようにします。

機械学習はマルウェア対策に非常に効果的です。既存のマルウェアの膨大なデータベースをスキャンし、新しい改変版が出現したときに攻撃をブロックします。

AIはネットワーク監視にも優れています。機械学習はユーザーの行動を判断し、予期しない事態が発生したときにそれを潜在的な脅威としてフラグ付けできます。

ご存知のとおり、AI はサイバーテロ対策においても大きな可能性を示しています。今日、政府、企業、大企業は人工知能に期待を寄せています。

最近の人工知能と機械学習の発展により、膨大なリソースを費やすことなくネットワーク監視を実行できる能力が拡張されました。 AI テクノロジーは現在、IP ネットワークを介してオンラインでデータを監視、受信、送信、処理するために広く使用されています。

良いニュースは、AI によってプライバシーやデータ保護に関する人権を侵害することなく監視が可能になることです。

AI によりビデオ データの暗号化が可能になり、データの悪用を防止できます。

最も重要なのは、AI 駆動型ソリューションは脅威が発生するとすぐにそれを検出し、対処できることです。したがって、AI により、サイバーセキュリティの専門家は積極的に行動し、脅威を排除するために利用できる最善の方法を採用できるようになります。

さらに、重大な脆弱性をより迅速に解決する必要がある場合には、AI テクノロジーが役立ちます。 AI は、アプリケーションやデータベースなどの弱点を検出する効果が 40% 向上します。

これらは、時折ユーザー エクスペリエンスを損ない、新しい機能のアップデートのインストールを妨げる可能性のある単なるありふれたバグではありません。私たちが話しているのは、ハッカーがユーザーの個人情報にアクセスするために悪用される可能性のある脆弱性についてです。

それでも、機械学習によって、危険を効果的に見つけ、悪意のあるコードを一行ずつふるいにかけ、タイムリーにシステムにパッチを適用できる実行可能なソリューションを考案する方法をシステムに教えることが容易になりました。

III. 人工知能の主な課題

AI がサイバーセキュリティ業界にもたらす明白なメリットにもかかわらず、AI は決して万能薬と見なされるべきではありません。 AIは必ずしもサイバー攻撃を終わらせる万能薬ではありません。実際、課題も生じます。

まず、AI テクノロジーは無敵ではないことを覚えておくことが重要です。ハッカーがそれらにアクセスできれば、Ai が実行するタスクの一部を操作できるようになります。たとえば、AI 対応プログラムは、マルウェアや危険なユーザー行動を安全または正常と分類してしまう可能性があり、その逆も同様です。

AI がもたらすもう一つの課題は、実際の実装コストです。多くの AI はまだ開発の初期段階にあり、実験段階にあるため、それに関連するコストは多くの企業にとって高すぎる可能性があります。

犯罪者が AI ソリューションの力を利用したらどうなるでしょうか?これにより、ハッカーはより大規模で複雑な攻撃を非常に迅速に実行できるようになります。ネットワークの監視やユーザーの行動パターンの学習と同様に、犯罪者は機械学習を適用して、特定のサイバー攻撃が失敗する理由を特定し、より強力で効果的な攻撃モデルを設計することもできます。

AI は、信頼できるソフトウェアに似たマルウェアを作成するためにも使用できます。これを使用すると、ターゲットのネットワーク パターンについてさらに詳しく学習し、検出されることなく危険な攻撃を実行できます。

ハッカーは AI を使用し、ディープラーニングを通じてより強力な攻撃を実行することもできます。研究者らが AI に何百万もの漏洩したパスワードを入力し、新しいパスワードを生成するよう指示したところ、プログラムの成功率は驚異の 24 パーセントに達した。

IV. 安全対策の改善方法

AI ベースのサイバーセキュリティ システムの強化を目指す企業は、強力なサイバーセキュリティ ポリシーの設定に十分な時間と労力を投資する必要があります。すべてのユーザーのネットワークをより効果的に管理するために、効率的なネットワーク トポロジを確立することも重要です。

これにより、サイバーセキュリティの専門家が問題をより早く特定して解決できるようになります。 AI 自体を使用して、効果的なサイバーセキュリティ戦略やポリシーを設計し、ネットワーク トラフィック パターンを記録することができます。

最後に、AI 駆動型システムとソリューションを最大限に活用するには、企業は評判が良く経験豊富なソフトウェア開発者のみを採用するように特別な注意を払う必要があります。 AI サイバーセキュリティ ソリューションの開発において高度な資格と経験があると主張する企業や個人開発者が多数存在するため、適切なサービスを選択することがさらに困難になっています。

専門家のチームが確立されていない限り、利用可能なすべてのオプションを慎重に調査し、サイバーセキュリティ プログラムの開発を偶然に任せないことが重要です。

最後に、AI や機械学習テクノロジーを使用する企業や機関は、既存のソリューションを継続的に改善し、更新するように注意する必要があります。

他のテクノロジーと同様に、AI を活用したソリューションは、予想よりも早く時代遅れになる傾向があります。したがって、サイバーセキュリティの状況で起こっている変化を常に把握し、修正と更新を速やかに実装することが重要です。

では、AI はサイバーセキュリティを引き継ぐのでしょうか?今後数年間で、デジタル セキュリティ業界でさらに重要な役割を果たすことは間違いありません。 2026年までに、AI市場は350億ドル以上に達すると予想されています。 AI は強力かつ将来性があるため、サイバーセキュリティ業界に不可欠な要素になりつつあります。

AI は、サイバーセキュリティ部門に、脅威やデータ侵害を自動的に検出し、悪意のある攻撃を予測して可能な限り短時間で防御するために必要なツールを提供します。 AI と機械学習の進歩は、初心者のサイバーセキュリティ専門家にタイムリーで効果的なトレーニングを提供し、上級の専門家がより重要なタスクに集中できるようにするのにも役立ちます。

AI は比較的新しいものですが、サイバーセキュリティの強化において大きな進歩を遂げてきました。この有望なテクノロジーが最終的にその潜在能力を最大限に発揮できるようになるまでには、克服すべき課題がまだ多くあり、新たな高みに到達する必要があります。