機械学習はサイバーセキュリティをどのように向上させることができるのでしょうか?

今日では、機械学習に大きく依存せずに強力なサイバーセキュリティ ソリューションを展開することは不可能です。同時に、データセットを徹底的かつ豊富かつ包括的に処理しなければ、機械学習を正しく使用することは困難です。

MI は、サイバーセキュリティ システムでパターンを認識し、そこから学習して、繰り返しの攻撃を検出して防止し、さまざまな動作に適応するために使用できます。これにより、サイバーセキュリティ チームが現場で危険を予防し、攻撃に対応する際に、より積極的に対応できるようになります。日常的なタスクに費やす時間を削減することで、企業が資産をより戦略的に活用するのに役立ちます。

サイバーセキュリティにおける機械学習

ML は、サイバーセキュリティのさまざまな分野でセキュリティ手順を改善するために使用でき、セキュリティアナリストが新しい脅威を迅速に発見し、優先順位を付けて対応し、修復し、過去のサイバー攻撃をより深く理解し、適切な防御を構築することが容易になります。

自動化されたタスク

サイバーセキュリティにおける機械学習の潜在能力は、トリアージインテリジェンス、マルウェア検出、ネットワークログ分析、脆弱性分析などの反復的で時間のかかるプロセスを効率化する大きな利点です。機械学習をセキュリティ ワークフローに組み込むことで、組織はアクティビティをより迅速に完了し、人間の能力だけでは不可能なスピードでリスクに対応して修復できるようになります。反復的な操作を自動化することで、お客様は必要な人員数を変更することなく簡単にスケールアップまたはスケールダウンでき、経費を削減できます。

AutoML は、機械学習を使用してアクティビティを自動化するプロセスを説明するために使用される用語です。開発における反復的なプロセスを自動化して、アナリスト、データ サイエンティスト、開発者の生産性を向上させることを AutoML と呼びます。

脅威の検出と分類

脅威を識別して対応するために、アプリケーションでは機械学習技術が使用されます。これは、セキュリティ イベントの大規模なデータ セットを分析し、有害な動作パターンを探すことによって実行できます。類似のイベントが識別されると、ML はトレーニング済みの ML モデルを使用してそれらを自律的に処理します。

たとえば、侵害の兆候を使用して、機械学習モデルに情報 (IOC) を提供するデータベースを構築できます。これらは、脅威をリアルタイムで監視、特定、対応するのに役立ちます。マルウェアのアクティビティは、ML 分類アルゴリズムと IOC データセットを使用して分類できます。

WannaCry ランサムウェアの発生時に攻撃をブロックしたと主張する機械学習ベースのエンタープライズ免疫ソリューションである Darktrace による調査は、そのようなアプリケーションの一例です。

フィッシング

従来のフィッシング検出アルゴリズムは、無害な URL と悪意のある URL を識別して区別できるほど高速でも正確でもありません。最新の機械学習アルゴリズムに基づく予測 URL 分類方法により、詐欺メールを示唆する傾向を検出できます。これを実現するために、有害な動作と無害な動作を分類して区別できるように、メールのヘッダー、本文データ、句読点のパターンなどの特徴に基づいてモデルをトレーニングします。

Webシェル

WebShell は、Web サイトにドロップされ、ユーザーがサーバーの Web ルート フォルダーを変更できるようにするマルウェアです。したがって、攻撃者はデータベースにアクセスできるようになります。その結果、悪意のある人物が個人情報を入手することができました。機械学習を使用して通常のショッピングカートの動作を識別し、通常の動作と悪意のある動作を区別するようにシステムをプログラムできます。

同じことがユーザー行動分析 (UBA) にも当てはまります。UBA は、包括的な可視性を提供し、アカウントの侵害を検出し、悪意のあるまたは異常な内部者の行動を軽減および検出するための、通常のセキュリティ対策を補完するレイヤーです。ユーザーの行動パターンは機械学習アルゴリズムを使用して分類され、自然な行動を判別し、異常なアクティビティを検出します。ネットワーク上のデバイスが、深夜の作業者のログイン、信頼性の低いリモート アクセス、異常に大きなダウンロードなどの予期しないアクションを実行した場合、そのアクションとユーザーには、その動作、パターン、タイミングに基づいてリスク レベルが割り当てられます。

サイバーリスクスコアリング

ネットワーク セグメントにリスク レベルを割り当てる定量的なアプローチは、組織がリソースに優先順位を付けるのに役立ちます。 ML を使用すると、過去のサイバー攻撃データセットを調べて、ネットワークのどの領域が特定の攻撃の標的となることが多いかを発見できます。特定のネットワーク領域では、このスコアは攻撃の可能性と影響を評価するのに役立ちます。その結果、組織が将来の攻撃の標的になる可能性が低くなります。

企業分析を行う際には、どの領域が混乱すると企業が破滅するかを判断する必要があります。 CRM システム、会計ソフトウェア、販売システムなどが考えられます。重要なのは、ビジネスのどの領域が最も脆弱であるかを特定することです。たとえば、人事部門が不振に陥った場合、会社のリスク評価は低くなる可能性があります。しかし、石油取引システムが機能しなくなると、業界全体が崩壊する可能性があります。セキュリティに関しては、企業ごとに独自のアプローチがあります。企業の複雑な仕組みを理解すれば、何を保護すべきかがわかります。ハッキングが発生した場合、何を優先すべきかがわかります。

人と人との交流

コンピューターは複雑な問題を解決し、人間が行う作業を自動化することに優れていることはよく知られており、PC はこの点で優れています。 AI は主にコンピューターに関係していますが、知識に基づいた判断を下し、命令に従うには人間が必要です。したがって、人間は機械に置き換えられないという結論に達することができます。機械学習アルゴリズムは、話し言葉を解釈したり顔を認識したりするのに優れていますが、最終的には人間が必要になります。

結論は

機械学習は強力なテクノロジーです。しかし、それは万能薬ではありません。重要なのは、テクノロジーは常に進歩し、AI と機械学習は急速に進歩しているものの、テクノロジーの威力はそれを管理し使用するアナリストの頭脳の力に左右されるということを覚えておくことです。

悪意のある行為者は常に、欠陥を特定して悪用するためのスキルと技術を向上させます。サイバー脅威を正確かつ迅速に特定して対応するには、最高のテクノロジーと手順を業界の専門知識と組み合わせることが重要です。