サイバーセキュリティにおける言語モデルの優れた使用例 12 件

サイバーセキュリティは人工知能の最大の市場セグメントであり、過去数年間にわたってサイバーセキュリティベンダーは人工知能技術の統合を発表してきました (もちろん、その多くは単なる誇大宣伝です)。そのほとんどは、ベースラインと統計的異常の機械学習に基づいています。

ChatGPT や同様の生成 AI 技術の急速な発展により、大規模言語モデルに基づく生成 AI セキュリティのユースケースが、インテリジェント ネットワーク セキュリティの主流のトレンドになりました。以下では、ネットワーク セキュリティ分野における 12 の主要な言語モデルのアプリケーションを紹介します。

1. 脅威情報と分析

ビッグ言語モデルは、セキュリティ レポート、脅威フィード、フォーラムから大量のテキスト データを取り込み、パターンを識別し、実用的なインテリジェンスを抽出できます。これらは、アナリストが新たな脅威を理解し、潜在的な脆弱性のコンテキストを提供し、さらには履歴データに基づいて攻撃ベクトルを予測するのに役立ちます。

2. マルウェアの検出と分類

マルウェア データセットで大規模な言語モデルをトレーニングすることで、サイバーセキュリティ研究者はマルウェアを認識して分類するモデルを作成できます。これらのモデルは、新しいマルウェアの系統を検出し、早期検出を支援し、分析プロセスを自動化することで、応答時間を短縮します。

3. フィッシングの検出と防止

フィッシング攻撃は組織や個人にとって依然として大きな脅威となっています。大規模言語モデルを使用すると、電子メールの内容を分析し、疑わしいパターンを識別し、正当な電子メールと悪意のある電子メールを分類して、ユーザーからの報告に迅速に対応できるため、フィッシング攻撃を防ぎ、ユーザーのセキュリティ意識を高めることができます。

4. 脆弱性管理

大規模言語モデルは、セキュリティアドバイザリやパッチノートを自動的に解析および解釈できるため、脆弱性管理の効率とレベルが向上します。ビッグ言語モデルは、セキュリティ チームが脆弱性の重大度、潜在的な影響、利用可能な緩和策に基づいて脆弱性に優先順位を付け、パッチ適用プロセスを効率化するのに役立ちま す。

5. セキュリティポリシーの生成

包括的なセキュリティ ポリシーとガイドラインを開発するのは時間のかかる作業です。ビッグ言語モデルは、ベストプラクティスとコンプライアンス標準に基づいてこのようなポリシーを開発するのに役立ちます。既存のポリシーを分析し、ギャップを特定し、セキュリティ体制を強化するための推奨事項を提供できます。

6. ネットワークトラフィック分析

大規模言語モデルは、ネットワーク ログとトラフィック データを処理することで、異常な動作を識別し、悪意のあるアクティビティに関連するパターンを検出し、潜在的なネットワーク侵入に関する洞察を提供できます。これは、プロアクティブな脅威ハンティングとインシデント対応に役立ちます。

7. パスワードの強度評価

弱いパスワードはシステムとアカウントに重大なリスクをもたらします。大規模言語モデルは、複雑さ、エントロピー、一般的なパターンに基づいてパスワードの強度を評価できます。より強力なパスワードの提案を提供し、不正アクセスのリスクを軽減します。

8. ソーシャルメディアモニタリングのための自然言語処理（NLP）

ソーシャル メディア プラットフォームは世論の形成に重要な役割を果たしますが、誤情報の拡散や組織的なサイバー攻撃の手段にもなります。大規模言語モデルは、ソーシャル メディア データを分析し、潜在的に有害なコンテンツにフラグを立て、傾向を特定し、脅威インテリジェンスの取り組みをサポートできます。

9. インシデント対応の自動化

サイバーセキュリティ インシデント対応中、大規模な言語モデルは、インシデント対応ワークフローの自動化レベルの向上に役立ちます。たとえば、ログの処理、攻撃パターンの特定、軽減手順の推奨、インシデント レポートの生成などです。これにより、応答時間が改善され、手作業が削減されます。

10. セキュリティコードレビュー

安全なコーディング手法は、回復力のあるアプリケーションを開発する上で重要です。大規模言語モデルは、ソースコードを分析し、潜在的な脆弱性を特定し、修復手法を提案することができます。これにより、コードレビュー プロセスが強化され、開発者はより安全なソフトウェアを作成できるようになります。

11. 脅威ハンティング

ビッグ言語モデルは、大規模なデータセットを分析し、疑わしい指標を識別し、イベントを相関させることで、脅威を積極的に探すのに役立ちます。これらは、高度な持続的脅威 (APT) を検出し、気付かれない可能性のある秘密の攻撃活動を明らかにするのに役立ちます。

12. セキュリティ意識向上トレーニング

人的セキュリティ リスクを最小限に抑えるには、従業員にサイバーセキュリティのベスト プラクティスを教育することが重要です。大規模言語モデルは、インタラクティブなトレーニング資料を生成し、フィッシング シナリオをシミュレートし、パーソナライズされたセキュリティ意識向上コンテンツを提供して、従業員の全体的なセキュリティ意識を向上させることができます。

結論は

大規模言語モデル (LLM) は、サイバーセキュリティのあらゆる分野で破壊的な応用の可能性を秘めており、サイバーセキュリティ市場に革命をもたらしています。脅威インテリジェンス分析からセキュリティ意識向上トレーニングまで、ビッグモデルはサイバーセキュリティ専門家に自動化、効率化、意思決定能力の強化をもたらします。ビッグモデルの潜在能力を活用することで、組織はサイバー脅威に対して一歩先を行き、企業資産の安全を確保することができます。