人工知能 (AI) はサイバーセキュリティに革命をもたらし、システムとデータを保護する方法を根本的に変える一連のイノベーションをもたらしています。
AI がこの重要な分野をどのように変革しているかを詳しく見てみましょう。
最も目に見える応用分野の 1 つは、高度な脅威検出の分野です。 大量のデータをリアルタイムで分析する AI の機能のおかげで、従来の方法では検出できない可能性のある疑わしいパターンや異常な動作を特定することが可能になります。この高度な分析により、複雑かつ高度なサイバー攻撃を、重大な被害を引き起こす前に検出できます。
AI により、インシデントへの自動対応を準備することが可能になります。 AI ベースのシステムは脅威を検出するだけでなく、損害を食い止めるために即座に対応することもできます。たとえば、疑わしい IP アドレスをブロックしたり、侵害されたネットワークのセグメントを自動的に隔離したりすることで、応答時間を大幅に短縮し、攻撃の影響を制限できます。
AI により予測脅威分析が可能になります。 AI は攻撃に反応するだけでなく、攻撃を予測することもできます。 AI は過去のパターンと攻撃者の行動パターンを使用して将来の脅威を予測できるため、組織は攻撃が発生する前に予防措置を講じ、防御を強化できます。
フィッシングを効果的にフィルタリングするのに役立つ AI システムがあります。 AI テクノロジーは電子メールや Web サイトを検査してフィッシング信号を検出できます。これは、詐欺行為をブロックしたり、サイバー犯罪者の罠に陥る前に警告したりすることで、ユーザーを保護するのに役立ちます。
AI により脅威検出の精度が向上します。 AI の主な利点の 1 つは、偽陽性と偽陰性を削減できることです。誤検知を減らすということは、脅威と誤ってみなされる正当なアクティビティに対するアラートを回避することを意味し、一方、誤検知を減らすことで、本当の脅威が見逃されないようにすることができます。これにより、セキュリティ チームの効率が向上し、検出されないインシデントのリスクが最小限に抑えられます。
AI システムは高度なフォレンジック分析のために存在します。 セキュリティ インシデントの後、AI はフォレンジック分析を加速し、大量のデータを迅速に処理して、攻撃がどのように発生したのか、どのような脆弱性が悪用されたのか、将来の侵害を防ぐためにどのような対策を講じるべきかを判断します。
AI が最も活用されていると思われる応用分野の 1 つは、認証の強化です。 AI は、認証と機密システムへのアクセスを管理する方法を変革しています。従来、パスワードと PIN コードが主な認証方法でしたが、これらのアプローチはフィッシング攻撃や資格情報の盗難などのセキュリティ侵害に対して脆弱であることがよくあります。 AI は、生体認証および行動テクノロジーの使用を通じて、より高度で安全なソリューションを提供します。顔認識、指紋採取、音声分析などの生体認証テクノロジーは、AI を使用してユーザー固有の特性を分析できます。たとえば、顔認識ではディープ ニューラル ネットワークを使用して顔の特徴をマッピングし、ライセンスされた画像のデータベースと比較します。この方法は、従来の方法と比較して、再現したり騙したりするのが非常に困難です。
AI は、入力パターン、閲覧パターン、アクセス速度などの固有の行動パターンも分析できます。行動認証として知られるこの形式の認証では、機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザーの特徴的な行動に基づいてユーザーを識別します。たとえば、システムはユーザーが通常とは異なるキーボードを使用しているかどうかを検出し、潜在的な異常にフラグを立てることができます。
AI は、システムにアクセスするために複数の検証方法を必要とする多要素認証システムにも活用されています。 AI は、生体認証、一時トークン、行動分析を統合することで、許可されたユーザーのみが機密データやシステムにアクセスできるようにします。このアプローチにより、認証方法の 1 つが侵害された場合でも、不正アクセスのリスクが大幅に軽減されます。
もう 1 つの重要な開発は、AI を使用してログイン要求に関連するリスクをリアルタイムで評価する適応型認証です。システムは、ユーザーの地理的位置、使用されるデバイス、ネットワークなどのアクセスのコンテキストに基づいて適応できます。たとえば、新しいデバイスまたは通常とは異なる場所からログインが試行された場合、AI は追加レベルの検証を要求したり、確認されるまでログインをブロックしたりすることができます。
サイバーセキュリティにおける AI に関連するマイナス面とリスク
AI をサイバーセキュリティに統合すると、多くの利点があるにもかかわらず、注目に値する多くの課題やリスクも伴います。
複雑さの増加
AI の導入により、セキュリティ システムの複雑さが大幅に増加する可能性があります。高度なテクノロジーの統合には専門的なスキルが必要であり、新たな脆弱性が発生する可能性があります。これらの複雑なシステムの管理と構成は負担になる可能性があり、AI への依存により、問題が発生した場合の理解とトラブルシューティングがより困難になる可能性があります。
AIに対する標的型攻撃
AI ベースのシステムは攻撃の影響を受けないわけではありません。サイバー犯罪者は、特定の AI の脆弱性を悪用して、これらのシステムを侵害する可能性があります。最も一般的な攻撃の種類は次のとおりです。
- データポイズニング: AI モデルのトレーニングに使用されるデータを操作して、AI モデルの意思決定に影響を与え、効果を低下させたり、危険にさえしたりします。
- 敵対的な攻撃: 特別に変更されたデータに侵入し、AI モデルをだまして誤った予測や脅威の誤分類を行わせます。
- 現実逃避とソーシャルエンジニアリング: 自動化されたセキュリティ フィルターを回避する回避戦略を通じて AI システムを欺くことを目的とした技術。
- 学習プロセスの操作：機械学習プロセスに対する標的型攻撃は、トレーニング プロセスの信頼性を低下させ、脅威認識機能を変更することで、AI システムの有効性を損なう可能性があります。
これらの攻撃は、AI ベースのセキュリティ システムの有効性を大きく損なう可能性があり、高度な技術ソリューションに対する信頼を損ない、その完全性と信頼性を確保するために追加の努力が必要になります。
AI はサイバーセキュリティにおいてますます中心的な役割を果たしていますが、人間の介入は依然として不可欠です。セキュリティの専門家は、これらの高度なシステムを統合および管理し、AI によって提供される結果を解釈し、そのデータに基づいて意思決定を行う方法を理解する必要があります。必要なスキルには、AI テクノロジーの確かな理解、自動化システムによって特定された問題を評価および解決するための重要な分析スキル、AI ベースのソリューションの有効性を構成および維持するための管理スキル、機械学習モデルの理解、およびデータ分析テクニックが含まれます。セキュリティ専門家が AI と効果的に連携するための十分な能力を備えていることを確認するには、継続的なトレーニングと専門能力開発が不可欠です。
将来はどうですか？
最も有望な開発分野の 1 つは、ソフトウェア コードの修正における AI の進化に関するものであり、これはすでに部分的に達成されており、将来的にはより洗練された自律的なソリューションにつながる可能性があります。予測分析や異常検出などの高度な技術を統合すると、複雑な問題をプロアクティブに管理および解決する AI の能力がさらに向上する可能性があります。 AI システムは機械学習アルゴリズムを使用してソース コードを分析し、開発プロセス中に検出されなかった可能性のあるエラーやセキュリティの問題を特定できます。したがって、これらのシステムは、顧客が使用しているコードに修正を直接提案または適用できるため、即座に手動で介入する必要がなく、ソフトウェアのセキュリティと安定性が向上します。
AI は、ソフトウェアの管理と修正の方法に革命をもたらし、より高速でよりパーソナライズされたソリューションを実現する可能性を秘めています。ただし、修正が安全かつ効果的であることを確認するには、関連する課題に慎重に対処することが不可欠です。
要約すると、AI はサイバーセキュリティにおける革新的なフロンティアですが、その複雑さと潜在的なリスクを認識することが不可欠です。将来の課題は、これらのテクノロジーの導入と、関連するリスクを軽減するための適切な対策のバランスを取ることで、人間の要素の意思決定の役割を確保しながら、より堅牢で回復力のあるセキュリティ エコシステムを確保することです。
深める:
- https://thedatascientist.com/role-artificial-intelligence-cyber-security/
- https://hashstudioz.com/blog/benefits-of-using-artificial-intelligence-i...
- https://www.wipro.com/cybersecurity/eliminating-the-complexity-in-cybers...
