大規模言語モデルの 7 つの一般的なネットワークセキュリティアプリケーション

サイバー脅威の攻撃と防御のバランスがますます不均衡になっている時代に、人工知能と大規模言語モデル (LLM) の急速な発展は、サイバーセキュリティの変化を推進する破壊的な力になりつつあります。

新たな脅威に直面して、人工知能はサイバーセキュリティを積極的かつインテリジェントな防御へと推進しています。人工知能と人間の専門知識を組み合わせることが、次世代のサイバーセキュリティ防御を構築する最良の方法です。

今日、人工知能とビッグ言語モデルは、脅威の検出からインシデント対応まで、セキュリティ戦略に革命をもたらしており、企業はデジタル資産を保護するために新しいテクノロジーと方法を統合する必要があります。

この記事では、人工知能と大規模言語モデルによって推進されているサイバーセキュリティ技術の革新、アプリケーションのホットスポット、攻撃の脅威について紹介します。

ここでは、人工知能とビッグ言語モデルによって推進される 5 つの主要なサイバーセキュリティ技術革新を紹介します。

データ処理、効率、スケーラビリティ: AI テクノロジーは、大量のデータを非常に高速に処理することに優れています。
パターン認識と異常検出: アルゴリズムは、人間のアナリストには見えないデータ内の微妙なパターンや異常を識別できます。
継続的な学習と適応: AI とビッグ言語モデルテクノロジーは、新しいデータから継続的に学習し、モデルを微調整して、より効率的でより準備が整った状態になります。
自動化された意思決定: システムは、事前定義されたルールとパターンに基づいて自律的にアクションを実行し、複雑な意思決定を効率的かつインテリジェントに行うことができます。
マルチモーダルデータ分析: AI とビッグ言語モデルテクノロジーは、テキスト、画像、ビデオ、さらにはネットワークトラフィックなどのデジタルデータなど、複数の種類のデータを分析できます。

大規模言語モデルの使用の影響は、防御的および攻撃的なサイバーセキュリティ戦略の両方に当てはまることは注目に値します。攻撃者が AI を使用して不正に取得されたセキュリティログをより適切に分析できるのと同様に、サイバーセキュリティの専門家も AI のパターン認識機能を使用して、ログへの不正アクセスをより適切に防御できます。

人工知能のサイバーセキュリティへの7つの人気アプリケーション

ここでは、現在 AI テクノロジーを活用している 7 つのサイバーセキュリティのベストプラクティスと人気のアプリケーションを紹介します。

1. 異常検出

大量のデータを分析する能力を備えた AI セキュリティシステムは、サイバー脅威のパターンを識別し、潜在的な攻撃をより迅速に検出して対応することができます。

ネットワークトラフィックは信頼できる情報源であることが多く、ユーザーと自動化されたタスクは同じビジネス機能を定期的に実行する傾向があります。人工知能ソリューションを使用すると、異常な活動の監視が大幅に強化され、異常検出機能が向上し、企業のコアビジネスの安定した運用が保証されます。

AIツールの例: Vectra

2. 自動化されたインシデント対応

現代のビジネスでは、インシデントへの対応が遅く、業務に影響を及ぼし、ワークフローが中断されることがよくあります。インシデント対応を合理化し、コアビジネス機能を安定させることは、ビジネスの成功に不可欠です。 AI によって強化された一般的なインシデント対応の実践には、影響を受けるシステムの分離、アクティブな脅威の封じ込め、修復プロセスの開始などがあります。

AIツールの例: Demisto

3. 行動バイオメトリクス

AI テクノロジーは機械学習を通じて、ユーザーの物理的なインタラクションを分析し、固有のユーザープロファイルを作成できるようになりました。これらのインタラクションの例には、入力パターンやマウスの動きなどがあり、不正なアクセスの試みを識別するのに役立ちます。最先端のテクノロジーを使用することで、パスワードやキーを使用せずに、インターネット上のユーザーを極めて正確に識別できるようになりました。

AIツールの例: BioCatch

4. フィッシング検出

人気のメールサーバーとクライアントは長年にわたってフィッシング検出機能を提供してきましたが、フィッシングは依然としてオンラインセキュリティにおける最大の脆弱性です。 AI を電子メールセキュリティシステムに統合することで、ネットワークとユーザーの監視を通じて世界中でフィッシングの試みを特定し、自動化された軽減戦略を展開できるようになります。

AIツールの例: Cofense

5. マルウェア検出

ソフトウェアのコード、実行、展開、動作、その他の特性を分析することで、新しく進化するマルウェアの亜種を特定できます。

もう一つの同様のアプリケーションは、AI 支援コードレビューです。このようなツールはすでに市場で入手可能であり、脆弱なソフトウェアパッケージやサードパーティのサービスを特定するのに役立ちます。これらのツールは、不適切なコード実装やベストプラクティスに準拠していないコードを特定するのにも役立ちます。

AIツールの例: Cybereason

6. ユーザー認証

人工知能は、ログイン時に複数の要素を分析することで認証方法を強化できます。デバイス識別、物理的またはデバイスの場所、生体認証データはすべて、ユーザーの信頼性を判断するために使用できるデータポイントです。

AIツールの例: Plurilock

7. セキュリティ自動化

セキュリティタスクは実装が非常に複雑な場合があり、サイバーセキュリティ防御の実装が不十分になることがよくあります。セキュリティタスクを自動化すると、保護が強化され、テクノロジースタック全体で自動化の機会を特定できます。

自動化できるセキュリティタスクには、デバイスまたはサーバーの構成、ポートの監視、ネットワークとセキュリティのテスト (侵入テストなど)、ログ記録とアラート、接続のクリーンアップ、ネットワークルートの検証、インシデント対応などがあります (ただし、これらに限定されません)。

AIツールの例: 簡素化

大規模言語モデルに基づく 5 つの主要なネットワーク攻撃

1. 高度なフィッシング攻撃:人工知能技術を使用する攻撃者は、より説得力のあるパーソナライズされたフィッシング攻撃を開発しています。 AI アルゴリズムは、ターゲットのソーシャルメディアプロファイル、電子メール、およびその他のソース情報を収集して、非常に信憑性が高くカスタマイズされたフィッシングメールを作成し、ユーザーがそれを識別して防御することを困難にします。

2. インテリジェントなマルウェア: AI ベースのマルウェアは、より複雑になり、より適応性が高くなり、検出を回避する能力が高まります。 AI アルゴリズムにより、マルウェアはセキュリティ対策を回避する能力を急速に向上させ続けることができ、検出と軽減がさらに困難になります。

3. ディープフェイク攻撃: AI を活用したディープフェイク技術を使用すると、より説得力のある操作的な攻撃を作成できます。ハッカーは AI アルゴリズムを使用して、非常にリアルな音声および視覚シミュレーションを作成し、ターゲットを騙して誤ったアクションを実行させることができます。

4. 自動化されたソーシャルエンジニアリング: AI は、大規模な自動化されたソーシャルエンジニアリング攻撃を実行するために使用できます (多くの場合、ディープフェイクテクノロジーと組み合わせて使用されます)。インテリジェントなチャットボットや仮想アシスタントは、人間の会話をシミュレートし、個人を騙して機密情報を漏らさせたり、許可されていないアクションを実行させたりするように設計できます。

5. AI を活用したサイバースパイ活動:国家レベルのハッカーや高度な脅威グループは、AI アルゴリズムを使用して高度なサイバースパイ活動を行う可能性があります。 AI はターゲットをより効果的に収集および分析できるため、敵対者が検知されずに戦略的な情報を収集するのに役立ちます。