AIはデータセキュリティをどう変えるのか

サイバーセキュリティにおける人工知能 (AI) は、データセキュリティにとって良いものでしょうか、それとも悪いものでしょうか? 人工知能の前提は、大量のデータを迅速に分析し、そのデータを使用して予測を行うことです。 AI が善良な人々と悪人の両方によって使用されている現状では、データ セキュリティの将来にとってこれは何を意味するのでしょうか?

[[414410]]

AI はデータセキュリティの脅威を増大させるでしょうか?

脅威アクターが AI をどのように使用しているかを見ると、簡単に答えると、AI は脅威を増大させる、ということです。サイバー犯罪者が人間の知性に頼る場合、ツールを使用する場合でも、脆弱性を発見するのはほとんどの場合手作業です。人工知能を使用することで、環境を分析するプロセスを自動化し、その弱点をより早く見つけることができます。本質的に、AI は攻撃をよりスマートかつ正確にします。 AI はより賢くなるためにデータに依存するため、脅威の攻撃者は以前の試みから収集したデータを使用して侵害を予測したり、被害者のデータのセキュリティの変化を検出したりすることができます。

一般的な攻撃は、回避攻撃、ポイズニング攻撃、プライバシー攻撃の 3 つです。回避攻撃では、悪意のあるコンテンツはテスト中にコードを変更することで検出を回避します。ポイズニング攻撃はデータセットの変更に重点を置きますが、プライバシー攻撃は機密データを取得します。これらの攻撃はいずれも、人工知能を使用して隙を見つけ、被害者が察知するよりも速く攻撃を開始するという仕組みです。

AI 攻撃の最も難しい部分の 1 つは、この速度です。脅威の攻撃者は、防御側が攻撃を防ぐためのツールや戦略を開発するよりも早く、新たな傾向を特定できます。脅威の攻撃者は、AI を使用して大量のデータを分析し、特定のグループに対して有効なソーシャル エンジニアリング攻撃を設計することもできます。

AIが脆弱性管理を改善する方法

データ セキュリティの脆弱性管理の側面に十分なリソースを割いていない企業や組織がいかに多いかは驚くべきことです。効果的なサイバーセキュリティは、犯罪者がアクセスするのを防ぐことから始まります。しかし、これをうまく行うのは簡単なことではありません。費用がかかり、複雑になることもあります。また、さまざまな人々や役割の間でのチームワークも必要です。

しかし、だからこそ脆弱性管理は AI に最適なタスクなのです。すべての手動タスクの代わりに、AI がデータ分析とシステムレビューを自動化します。これによりプロセスが高速化され、サイバー犯罪者よりも先に脆弱性が発見される可能性が高まります。善良な人々は、攻撃が発生する前に問題を解決することができます。

AI はさまざまな方法でデータ セキュリティを向上させることもできます。脆弱性管理の基礎から始めて、サイバーリスクのレベルを理解しましょう。 脆弱性評価は、データとインフラストラクチャの保護における現状を把握するための鍵となります。 AI は大量のデータをより速く、より正確に分析できるため、ほぼリアルタイムで脆弱性を把握できます。

脆弱性管理における大きな課題の 1 つは、さまざまな情報ソースをすべて追跡することです。潜在的な攻撃については、チャット ボードやプライベート メディアで議論される可能性があります。 (これはサイバーセキュリティの悩みの種となることが多いです。) AI を使用して傾向を把握することで、防御側は限られたリソースをどこに集中させれば最大の効果が得られるかを知ることができます。同様に、組織は、セキュリティアラートのトリアージに AI を活用して、どのアラートが関連性があり重要であるかを把握することを検討する必要があります。

人工知能によるデータセキュリティの推進

AI は、攻撃者と攻撃される側の両方の脆弱性管理を変革しています。脅威アクターが攻撃を実行するために AI を使用することが増えているため、組織が先手を打つ最善の方法は同じテクノロジーを使用することです。そうしないと、データ セキュリティの取り組みが AI のスピードと精度による脅威にさらされることになります。