企業がAIベースのツールを使用して脆弱性を管理する方法

脆弱性の管理は、セキュリティ専門家にとって最優先事項の 1 つです。セキュリティ チームは、サイバー攻撃者が脆弱性を発見して悪用する前に、脆弱性を検出し、優先順位を付けて修復するという競争に直面することがよくあります。従来の脆弱性管理ツールとプラクティスは、脆弱性の増加とセキュリティ スタッフの不足に対してもはや効果的ではなく、適用できません。

ほとんどのセキュリティ ソリューション プロバイダーは、サイバー攻撃に対する包括的な保護を提供していると主張しています。組織が AI ベースの脆弱性管理ツールを活用して効果を最大化する方法を学びます。

脆弱性管理に AI を組み込む必要があるのはなぜですか?

ほとんどのセキュリティ チームは脆弱性評価を実施しています。これは、過去数年にわたって脆弱性を発見するための実証済みの方法です。脆弱性評価では、運用環境に古くなったソフトウェアやパッチが適用されていないソフトウェア、その他の脆弱性がないか確認します。

従来、セキュリティ チームは脆弱性管理に脆弱性評価ツールを使用していますが、従来のソリューションは分散環境、特にモバイル デバイスと IoT デバイスを含むハイブリッド環境ではあまり効果的ではありません。従来の脆弱性ツールでは、資格情報の問題やフィッシングなどの複雑なサイバー攻撃ベクトルも無視されます。

従来のセキュリティ ソリューションでは脆弱性の検出が優先されないため、セキュリティ チームはコンテキストなしで複数の脆弱性リストを処理することになります。セキュリティ専門家は脆弱性の重大度を判断する責任があります。

人工知能（特に機械学習）は、データをリアルタイムで分析し、リスクレベルに基づいて脆弱性を優先順位付けできます。 AI 駆動型ソリューションには、何千もの攻撃ベクトルと脅威にわたるリスクをスキャンして予測する脅威および脆弱性管理機能が含まれています。

脆弱性に対処することはどれほど重要ですか?

脆弱性の統計的なハイライト:

• Common Vulnerabilities and Exploits (CVE) によると、2021 年現在までに 12,000 件を超えるセキュリティ脆弱性が存在します。
• 脆弱性の深刻度は平均70%で、2020年と同じでした。

脆弱性管理におけるAI技術の活用事例

では、脆弱性管理に AI テクノロジーをどのように活用できるでしょうか? サイバーセキュリティでは、機械学習を使用して脅威の検出と分析を自動化します。

（１）脅威検知能力の向上

ユーザーおよびイベント行動分析 (UEBA) などのツールは、機械学習を使用してユーザーの行動を分析し、未知の侵害を示す可能性のある異常を検出します。 AI テクノロジーは、ビジネスにとって重要であり、より保護する必要がある資産を検出するために不可欠です。システムは、さまざまな資産を比較し、通常のベースラインを確立し、注目すべき資産にフラグを立てることができます。

（２）脆弱性検出における誤検出を減らす

脆弱性の検出ではエラーが発生しやすく、検出プロセス中に多数の誤検知が発生することがよくあります。セキュリティ チームは、人工知能技術を使用して、特定された脆弱性が正当なものである可能性を検出します。 AI システムは、どの検出メカニズムが脆弱性をフラグ付けしたか、およびその他の要因を考慮します。

（３）シナリオベースの脆弱性リスクスコアリング

AI テクノロジーは、セキュリティ チームが切実に必要としているシナリオベースの脆弱性の優先順位付けを提供します。これらの技術により、資産のコンテキストをより深く理解することで、より正確なリスク スコアを作成できます。たとえば、実際にはネットワークから分離されている潜在的にリスクのある資産を発見する場合があります。

（4）感情分析を用いた脆弱性悪用傾向の検出

感情分析で使用されるのと同じ手法を採用すると、脆弱性の傾向を検出するのに役立ちます。 AI ツールは、サイバーセキュリティのチャット ルームやメディア サイトからデータを収集し、分析して、悪用される脆弱性の傾向を検出できます。ニューラル ネットワークや自然言語処理などの AI テクノロジーは、肯定的/否定的な感情を識別し、テキストの意味を解釈してリスクを評価することができます。

（５）修復対策の改善

多くの企業が直面している課題は、修正できる脆弱性よりも多くの脆弱性を検出することです。 AI テクノロジーはシナリオに基づいた脆弱性のリストを提供するため、企業はこの情報を使用して修復計画の推奨事項を作成できます。 AI はセキュリティ チームにリスクと脆弱性スコアに関する洞察を提供し、脆弱性の修復を改善します。

脆弱性管理は適切なツールを持つことだけでは不十分

AI が脆弱性管理にどれほど役立つとしても、それはあくまでツールです。 AI ツールを適用するには、脆弱性の強力なカバーと修復を確実に行うために、適切に設計された脆弱性管理戦略と熟練したセキュリティ チームが必要です。

サイバー攻撃者は機械学習技術を使用して AI アルゴリズムを操作することができるため、AI 自体もリスクから免れることはできません。さらに、サイバー攻撃者は同じ手法を使用して、正当な AI アルゴリズムを模倣するマルウェアを作成することもできます。

IBM の調査によると、サイバー攻撃者が機械学習ツールによる検出を回避するために使用する一般的な方法は 4 つあります。

• ポイズニング: この方法は、機械学習モデルのトレーニングに使用されるデータにバックドアを追加します。
• 盗難: サイバー攻撃者が独自の機械学習モデルを盗みます。
• 回避: ここでは、サイバー攻撃者がモデルにアクセスし、入力を変更し、モデルの結果に影響を与える可能性があります。

強固な脆弱性管理戦略を実装するにはどうすればよいでしょうか?

包括的な脆弱性管理プログラムを実装するには、いくつかの要素を組み合わせる必要があります。まず、重要度順にランク付けされた資産のリストを含むナレッジ ベースを構築します。次に、リストを脆弱性戦略の基礎として使用できる脆弱性マップに変換する必要があります。

適切な AI ツールを使用すると、脆弱性の特定、優先順位付け、修復のプロセスをより簡単かつ効率的に行うことができます。これは、適切に設計された計画と相まって、強力なセキュリティ体制の構築に役立ちます。