サイバー セキュリティにおける AI の利点: ユース ケースと例

絶え間なく変化する世界のテクノロジー環境についていくことは、人間的に不可能です。 今日リリースされたものは、明日には古くなっている可能性があります。 これはサイバー脅威にも当てはまり、新しい、よりスマートな脅威がほぼ毎日リリースされています。 サイバーセキュリティの世界では、ハッカー、ウイルス、マルウェアなど、あらゆる角度から脅威が発生する可能性があります。 コンピューター システムを安全に保つには、これらの脅威を積極的に検出して防止する必要があります。 ここで、AI、または人工知能の出番です。 AI がサイバー セキュリティをどのように改善できるか疑問に思っているなら、あなたは正しい場所にいます。 このガイドでは、サイバーセキュリティにおける AI とは何か、サイバーセキュリティにおける AI の利点、サイバーセキュリティの例における AI などについて説明します。

サイバー セキュリティにおける AI の利点: ユース ケースと例

AI は、あらゆる人の生活を楽にします。 また、企業がサイバー セキュリティ インフラストラクチャを改善することも容易になっています。 サイバー セキュリティにおける AI の利点が、企業が仮想資産に損害を与える可能性のあるサイバー攻撃を阻止するのにどのように役立つかをご覧ください。

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サイバーセキュリティにおける AI とは?

AIは強力なツールです。 AI は認識、学習、理解する能力を備えているため、多くの業界で必要になっています。 では、サイバーセキュリティにおける AI とは何でしょうか? また、サイバーセキュリティの状況はどのように変化していますか?

AI は、組織が脅威に対抗し、ネットワークとサービスをより安全にするのに役立つ高度なツールを提供できます。 AI は、機械学習機能を使用して攻撃を学習および理解することで、既知および未知の脅威を防ぐことができます パターンを作成し、これまでに経験した可能性のある攻撃と同様の攻撃に対してシステムをより堅牢にします。 前。 ますます巧妙化する攻撃に直面し、組織のデジタル資産を攻撃者から保護する方法を学ぶことで、時間の経過とともに改善されます。

また、人間よりも迅速に対応し、従来のシステムを凌駕できるため、組織がサイバー脅威による被害を最小限に抑えるのに役立ちます。

AIはサイバーセキュリティでどのように使用されていますか?

AI がサイバーセキュリティでどのように使用されているかを知っていれば、AI は組織のサイバーセキュリティ チームにとって最適なツールになる可能性があります。

• 脅威検出の改善: AI アルゴリズムをトレーニングして、ネットワーク トラフィックなどのデータのパターンや異常を検出し、潜在的なセキュリティの脅威を特定できます。 たとえば、AI はユーザーの行動の異常なパターンを検出し、悪意のあるソフトウェアを特定し、既知のマルウェア シグネチャを認識できます。
• 高度な脅威インテリジェンス: AI は、ソーシャル メディアやダーク Web などのさまざまなソースからの大量のデータを分析するために使用され、潜在的な脅威が問題になる前に特定します。 これにより、組織は、脅威が発生したときに単純に対応するのではなく、サイバーセキュリティに対して積極的なアプローチを取ることができます。
• 自動インシデント対応: AI は、セキュリティ違反の原因を特定し、問題を解決するための最善の行動方針を提案するなど、特定のタスクを自動化することにより、インシデント対応プロセスを支援できます。 これにより、組織はセキュリティ インシデントにより迅速かつ効率的に対応できます。
• 改善された不正検出: AI は、個人情報の盗難や支払い詐欺などの不正行為を検出して防止するのに役立ちます。 AI アルゴリズムは、不正行為のパターンから学習し、従来の方法よりも迅速に新しいタイプの不正を特定できます。
• 強化された脆弱性管理: AI は、組織がシステムの脆弱性を特定し、リスクのレベルに基づいて最初に対処する脆弱性に優先順位を付けるのに役立ちます。 これにより、組織はリソースをより適切に管理し、最も重大な脆弱性に集中することができます。

サイバーセキュリティの例における AI

AI はすでに世界中のサイバーセキュリティの一部になっています。 組織の仮想資産を保護するために AI がどのように統合されているかを示す、サイバーセキュリティにおける AI の例をいくつか紹介します。

1. エンドポイントの Microsoft Defender

エンドポイントの Microsoft Defender は、AI と機械学習を使用して脅威を検出して対応する、クラウドベースのエンドポイント保護プラットフォームです。 このプラットフォームは、AI を使用して行動パターンを分析し、エンドポイントでの疑わしいアクティビティを特定します。

2. ダークトレース

ダークトレース は、機械学習を使用してリアルタイムで脅威を検出して対応する、AI を活用したサイバーセキュリティ プラットフォームです。 このプラットフォームは、AI アルゴリズムを使用してネットワーク トラフィックを分析し、暗号化されたトラフィックであっても、異常な動作を識別します。 Darktrace は世界中に 30 以上のオフィスを持ち、クライアントがデジタル資産をサイバー脅威から保護するのを支援してきました。

3. パロアルトネットワークス Cortex XDR

パロアルトネットワークス Cortex XDR は、機械学習とインライン ディープ ラーニングを使用して、複数のエンドポイントとクラウドにわたる脅威を検出して対応する AI ベースのプラットフォームです。 このプラットフォームは、AI を使用して脅威データを分析し、潜在的なセキュリティ インシデントを示すパターンを特定します。 また、ユーザーにファイアウォールとクラウド セキュリティ サービスも提供します。

4. シマンテック エンドポイント プロテクション

シマンテック エンドポイント プロテクション は、機械学習を使用して脅威を検出して対応する、AI を活用したエンドポイント保護プラットフォームです。 このプラットフォームは、AI を使用して脅威データを分析し、潜在的なセキュリティ インシデントを示すパターンを特定します。

5. サイバーセキュリティーのための IBM ワトソン

サイバーセキュリティーのための IBM ワトソン 機械学習を使用してセキュリティ データを分析し、潜在的な脅威を特定する AI ベースのプラットフォームです。 このプラットフォームは、AI アルゴリズムを使用してセキュリティ データのパターンと異常を特定し、セキュリティ チームに洞察を提供します。 反復的な Security Operations Center (SOC) タスクを自動化し、より詳細な調査を実施し、重大なインシデントに対する実用的な洞察を得るのに役立つことで、サイバーセキュリティ チームを支援します。

したがって、これらはサイバーセキュリティの例における AI でした。

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サイバーセキュリティにおける AI の欠点

人工知能は、あらゆる業界のゲームチェンジャーです。 しかし、サイバーセキュリティにおいても AI にはいくつかの欠点があります。

• 人間の置き換え: AI は、組織内のサイバー セキュリティを自動化するための強力なツールになる可能性があります。 しかし、これにより、人間のサイバー セキュリティ担当者の作業は既にコンピューターによって実行されているため、役に立たなくなります。 現時点では現実ではないかもしれませんが、遅かれ早かれ AI がサイバー セキュリティ担当者の仕事を奪い、組織にとって無意味なものにするでしょう。
• 偽陽性： AI アルゴリズムは、正当な活動に疑わしいまたは悪意のあるものとしてフラグを立てて、誤検知を生成することがあります。 これにより、不要な調査やセキュリティ アラートが発生する可能性があり、組織にとって時間とコストがかかる可能性があります。
• 複雑： AI システムは複雑で理解しにくい場合があるため、セキュリティ チームが AI システムを効果的に管理および監視することが困難になる可能性があります。
• データ品質への依存: AI アルゴリズムは、高品質のデータに依存して正確な結果を提供します。 AI モデルのトレーニングに使用されるデータが偏っていたり不完全であったりすると、結果が不正確になり、誤検出や誤検出につながる可能性があります。
• サイバー犯罪者も AI を使用できます。 サイバー犯罪者は、AI と機械学習を使用して、より高度で効果的な攻撃を開発することもできます。 これにより、サイバーセキュリティの軍拡競争が発生する可能性があり、組織はサイバー犯罪者の一歩先を行くために AI システムを絶えず適応させ、改善する必要があります。
• 誤用の可能性: 他のテクノロジーと同様に、AI は、サイバー攻撃の実行や機密情報の盗難など、悪意のある目的で個人または組織によって悪用される可能性があります。

AIはサイバーセキュリティをどのように改善できるか?

AI は、組織が潜在的な脅威をより迅速かつ正確に検出して防止できるようにすることで、サイバーセキュリティを向上させることができます。 サイバーセキュリティへのプロアクティブなアプローチ、インシデント対応の特定のタスクの自動化、不正検出と脆弱性の強化 管理。 AI は時間の経過とともに自らを向上させることができ、その機械学習能力により、ますます強力になります。

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