セキュリティのための AI とは?

人工知能 (AI) セキュリティは、新たなサイバー脅威を特定、防止、対応するために AI を活用するツールや戦略を表すものです。

人工知能は長い間、「究極の理想」のような存在でした。以前のアクティビティから学習し、複雑な問題の解決に向けてインサイトを適用できる高度な知能を備えたプログラムを作成する能力は、現代のビジネスのほぼすべての側面に革命をもたらす潜在的な可能性があります。これは、サイバーセキュリティのための AI についても同様です。

機械学習と自然言語処理における新たな進歩を適用することで、企業はより高い能力で迅速に脅威を特定し、対応する機会を得ることができます。AI は、他の製品を強化することができる機能であり、予防、検出、対応製品に注力して、予測のためのオプションを提供します。これによって、より迅速な脅威への対応と、修正作業の改善が可能となります。

セキュリティにおける AI の主な利点の 1 つは、他の多くのセキュリティオプションに比べて人的管理が少なくて済むということです。主要なユースケース向けの他の製品をサポートする形で AI を取り入れるのが理にかなっています。自動化の場合と同様に、モデルが成熟し、ユーザーがこの技術に自信を持つようになると、調整された順序で個々のタスクを組み合わせることができるようになります。

最新のセキュリティソリューションは、エンドポイント上のフィッシング、スパム、日和見的なマルウェアを高い信頼性で発見して無力化するなど、特定のユースケースで最も効果的です。その際、AI はこれらのユースケースから学習し、観察結果を収集して、論理的な結論を適用し、時間をかけて能力を向上させることができる必要があります。

AI の中核的な機能には、以下のようなものがあります。

学習

人工知能に構造化/非構造化された大量のデータアーティファクトを与えて、人工知能を訓練します。AI は、機械学習と深層学習技術によって、サイバーセキュリティとリスクを理解するための知識を向上させます。非構造化データ (顔認識、動画と音声の解析など) は、AI が人間の能力を超え、従来よりも優れたツールを提供する可能性がある有望な分野です。

推論

人工知能はインサイトを得てから、異なる属性間の関係を特定するために推論を行います。例えば、AI では、悪意のあるファイル、内部関係者、IP アドレスなどの点を結びつけ、行動や履歴に関するインサイトを加えて分析結果を充実させることができます。このような分析により、AI がより多くの経験を積み、そこからインサイトを得ることで、飛躍的に迅速化された意思決定が可能になります。

自動化

企業は、AI の進歩を組み合わせることで、自動化の取り組みを最適化できる可能性があります。自動化されたプロセスで重要なデータを収集し、AI がモデルを実行します。最終的には、分析によるインサイトの向上がもたらされます。

AI セキュリティはサイバー防衛の次の進化を示していますが、これは不可欠なものなのでしょうか?これは、回答するのが難しい質問ですが、明らかなのは、進化し続ける悪意あるプログラミングやその他の脅威が、従来のサイバーセキュリティによる対処をより困難なものにしていることです。実際、現在では約 60% の企業が、人工知能技術がなければ重要な脅威を特定することができないと考えています (出典:Capgemini)。以下の要因について検討してください。

AI はサイバーセキュリティの人材不足を補うのに役立つ

デジタルトランスフォーメーションのペースは、世界中で加速しています。残念ながら、トレーニングを受けた経験豊富なサイバーセキュリティの専門家の確保がこれに追いついていません。人工知能は、募集中の何百万ものサイバーセキュリティ職で見られる人材ギャップを埋めることができます。また、AI は従業員のワークフローを補強することもできます。このため、セキュリティツールに AI を使用することは拡張性のあるソリューションとなります。同時に、AI は脅威の特定とトリアージにかかる時間を短縮することで、貴重なリソースを解放します。これにより、作業員はより複雑な作業に集中することができ、より単純で繰り返しの多い面倒な作業は自動化に任せることができます。

AI による脅威の早期特定

脅威の特定には膨大な時間がかかり、1 つのアラートを調査するのに数日かかることもあります。AI を搭載したセキュリティツールは、イベントのトリアージを行うことができるため、インシデント対応に必要な時間を短縮することができます。

AI による脅威の拡大への対策

デジタルセキュリティの最新技術の導入が遅れている企業がある一方、脅威行為者にはそのようなためらいがないのは明らかです。Microsoft の報告によると、「脅威アクターはこの 1 年で急速に洗練度を高め、発見が難しく、最も脅威防御技術に精通したターゲットでさえも脅かすようなテクニックを使用している」(出典:Microsoft) ことが示されています。セキュリティのための AI を利用することで、企業は、このような傾向に打ち勝つために必要なテクノロジーを装備することができます。

インシデントのトリアージと分析は、誤検知を排除し、インシデントの抑制と修復の方法を決定するための対応プロセスにおいて必要不可欠なものです。多くの企業は、対応プロセスの一環として脅威インテリジェンスのフィードを使用しており、他のツールの機能を活用しながら情報を自動的に関連付けることで、分析に費やす時間を短縮することができます。AI は、より短時間で桁違いに多くのデータを処理し、含めることができるコンテキスト、予測、過去のインサイトの種類を増やすことで、これらのプロセスを改善することができます。

AI は、業界全体のセキュリティに対する姿勢を改善するための漠然とした包括的なソリューションというよりも、チームや部門内の有効性を向上させるためのソリューションと言えます。これには次のようなものが挙げられます。

脅威への暴露

脅威アクターは、その戦術、技術、手順を常に改善し、洗練させることで、生き抜いています。AI は、サイバーセキュリティシステムに、業界固有の脅威やグローバルな脅威に関する最新の関連知識を提供し、チームはこれを利用することで、企業に対してどのような攻撃戦略が用いられる可能性があるかに基づいて、優先順位に関する重要な決定を下すことができます。

インシデント応答

AI システムにより、セキュリティ警告への対応と優先順位付け、迅速なインシデント応答、脆弱性を緩和するための根本原因分析が可能となり、再発防止策を分析するためのコンテキストがもたらされます。

侵害リスクの予測

AI システムは、企業が侵害される可能性がどの程度高いかを予測します。これにより、企業はリソースの割り当てをより適切に計画することができ、その過程で弱点を緩和することができます。AI 分析から得られた規範的なインサイトは、サイバーレジリエンスをより最適化するための構成コントロールと機能強化コントロールの改善に役立ちます。

侵害被害者の 39% は、侵害される前に自分たちに脆弱性があることを認識していました。

コントロールの有効性

企業は、採用したさまざまなセキュリティプロセスやツール、またそれらのプロセスやツールがその後のセキュリティ態勢に与える影響を理解する必要があります。AI には、ツールやプロセスの適用範囲における強みやギャップの分析を支援するとともに、コントロール監視データの評価を向上させる可能性があります。

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脅威をより迅速に特定し、優先順位を付けて対応します。

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