三方からのアプローチ！ AIがサイバーセキュリティを強化

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

人工知能と機械学習の急速な発展は、さまざまな業界の未来を決定づけています。 Marketsand Marketsの調査によると、人工知能産業の総価値は2025年までに190億ドルに達するだろう。 2021 年末までに、ビジネス アプリケーションの 4 分の 3 が人工知能サービスを使用するようになると予測されています。

現在、AI技術は自動化、教育、顧客サービスなどの業界で大きな進歩を遂げています。サイバーセキュリティも AI が力を発揮できる分野のひとつであり、情報犯罪対策において重要な役割を果たします。

この記事では、情報セキュリティの発展を促進するために AI を最適な IT アーキテクチャ ソリューションにする方法を紹介します。

サイバーリスク識別のための機械学習

サイバー犯罪を防ぐための第一歩は、AI および ML 技術の本拠地であるサイバー攻撃を事前に特定することです。脅威が情報システムを攻撃する前にそれを特定するためにデータを分析します。機械学習を通じて、コンピューターは受け取ったデータに基づいてアルゴリズムを適用および調整できます。その結果、コンピューターは人間よりも正確にリスクを識別し、異常を検出できるようになります。

従来の技術は主に履歴データに依存しており、AIのようにアルゴリズムを即座に改善することはできません。 AI のように新しい罠やハッカーのトリックに対処することはできません。さらに重要なのは、AI は増加するサイバー犯罪に人間よりも簡単かつ迅速に対処できることです。

AI認証とパスワード保護

数え切れないほど多くのアカウントに同じパスワードを設定するのは面倒ですか? 実際、パスワードはユーザー アカウントとハッカーの間にある唯一の脆弱な障壁です。

生体認証はパスワードよりも優れた選択肢ですが、利便性は劣ります。たとえば、顔認識システムはユーザーの新しいヘアスタイルを認識しない可能性があります。ハッカーはユーザーのソーシャル アカウントから写真を盗み、システムを欺いてセキュリティ防御を突破することができます。

[[322337]]

画像ソース: unsplash

そのため、開発者は人工知能や拡​​張生体認証を使用して、その欠陥を取り除き、信頼性を高めようとしています。

iPhoneXの顔認識技術はその良い例です。 Face IDと呼ばれるこの技術は、ニューラルエンジンと内蔵の赤外線センサーを使用してユーザーの顔の特徴を処理します。ソフトウェアは、主要なパターンと相関関係を識別することで、ユーザーの顔のモデルを構築します。

Apple は、このテクノロジーにより、ハッカーが AI を騙して他の方法でデバイスのロックを解除することがほぼ不可能になることを保証しました。彼らの情報セキュリティソリューションにより、AI ソフトウェアはさまざまな照明条件でも適切に動作し、帽子、ひげ、新しいヘアスタイルなどの顔の変化によって邪魔されることもありません。

サイバーセキュリティとAI

ネットワーク セキュリティの維持は、組織のネットワーク トポロジの特徴付けと、セキュリティ ルールおよびポリシーの確立という 2 つの部分で構成されます。どちらの作業も時間がかかります。しかし、さまざまな情報セキュリティ アーキテクチャ サービスでは、人工知能を使用してプロセスを高速化しています。

[[322338]]

画像ソース: unsplash

AI は、セキュリティ ポリシーの推測に役立つネットワーク トラフィック パターンを学習および観察することでこれを実現します。これにより、時間の節約になるだけでなく、科学技術の進歩と発展のための大量のリソースを獲得することも可能になります。

とりわけ、AI はバッファ オーバーフローを検出できます。これは、アプリケーションが通常よりも多くのデータをバッファに送り込んでいる場合によく発生します。従業員の不正行為はデータ侵害の主な原因であり、AI はそのようなミスを簡単に検出して防止できます。

さらに、AI でできることは他にもたくさんあります。例えば、異常が検知された場合、AI によって不正アクセスを防止したり、マルウェアを事前にブロックしたりすることができます。ソフトウェア企業やセキュリティ企業は、検出時間の短縮、検出率の向上、マルウェアの拡散の阻止、ユーザーの安全性の向上、システムの保護のために、AI を継続的に調整していきます。

まだ改善の余地は大きいものの、サイバーセキュリティ業界を新たな未来へと導いたことは否定できない。