人工知能はサイバーセキュリティにどのような影響を与えるのでしょうか?

人工知能の出現はITの将来の発展の傾向を変え、今後もさらに多くの産業に利益をもたらし続けるでしょう。

人工知能の基本原理は、データを収集し、データを分析し、結果を理解した上で意思決定を行い、結果から学習できることです。そのため、AI をサイバーセキュリティに適用すると、新たな機能がもたらされます。

IT 技術の発展に伴い、ネットワーク セキュリティは徐々に成熟し、膨大なデータの急増により、さまざまな理由からデータ漏洩がより一般的になっています。たとえば、パスワードなどのセキュリティ認証情報の脆弱性や盗難、ウイルス、ランサムウェア、フィッシング詐欺などのマルウェア、ソーシャル エンジニアリング、企業内からの脅威、IT システムの不適切な構成やユーザー エラー、脆弱なアプリケーションや不適切な権限管理などです。

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ハッカー攻撃の増加に伴い、企業は効率性を向上させ、より正確なデータ防御を行うために、ネットワーク セキュリティ アーキテクチャに人工知能を導入するようになりました。同時に、人工知能の発展により、ハッカーは攻撃方法や手段を改良する能力も得られます。

人工知能がサイバーセキュリティに与える影響

物事の発展には常に2つの側面があります。一方では、人工知能はインテリジェントな防御システムを構築する可能性を広げます。他方では、ハッカーも人工知能を利用して脅威能力を高めています。

過去には、ハッカーは高度な技術を使用してマルウェア コードを作成していました。現在、マルウェアは、プラグインして使用するだけのスマートなソリューションとして販売されています。これにより、技術的なスキルを持たない多くの犯罪者が現場に参入し、ハッカーの数が増加します。

したがって、このような使いやすくインテリジェントな脅威から保護するには、よりスマートなソリューションが必要です。たとえば、AI ベースのネットワーク監視ツールを使用すると、ユーザーの行動を分析し、パターンを識別し、ネットワーク内の異常な行動を特定できます。セキュリティ侵害を迅速に特定するために、それに応じて対応します。人間のオペレーターよりも多くのサイバー攻撃ベクトルと方法を検出、監視、シャットダウンできます。

その仕組みは、AI モデルが企業内のすべてのエンドポイントに展開され、企業内のすべてのアプリケーションから大量のデータを取得してプロファイルを作成するというものです。これは行動のベースラインを確立するのに役立ち、行動基準からの統計的に有意な逸脱がある場合、アルゴリズムはそれをさらに調査するためにフラグを立てます。

AIは生体認証も容易にします。デジタル資産を保護する上でユーザーにとっての悩みの 1 つは、強力なパスワードを考え、記憶し、定期的に変更する必要があることです。ハッカーは、データのセキュリティに侵入して破壊するために、弱い暗号化方法を使用することがよくあります。このギャップは、指紋、網膜、手のひらの指紋をスキャンする生体認証ログインを使用することで埋めることができます。生体認証ログインは、単独で使用することも、パスワードと組み合わせて使用​​してアクセスを制御および監視することもできます。

自動化された防御はリソースコストを大幅に削減できる

マルウェアは現在、直接的なハッキング攻撃ではなく、自動化された手段を広く利用しているためです。マルウェアの自動化により、攻撃はより頻繁に、より高度に、そしてより容赦ないものになっています。

特に、IoT デバイスに対する自動化されたマルウェアの脅威は使用量の増加に伴って飛躍的に増加しており、セキュリティの脆弱性も飛躍的に増加しています。 IoT デバイスは、デバイス メーカーが製品の製造時にセキュリティを優先せず、ユーザーがデバイスを接続する際にセキュリティを考慮することがほとんどないため、特に懸念されています。そのため、IoT デバイスはインターネット攻撃トラフィックの主なターゲットになっています。

サイバーセキュリティ防御の面では、自動化によりサイバーセキュリティ チームの時間と投資コストも節約できます。サイバーセキュリティ チームは、頻繁に発生するインシデント、内部脅威、デバイス管理の課題に直面しており、より重要なタスクを完了するための時間が奪われているため、自動化が必要な日常的なタスクを多数実行しています。したがって、これらの日常的なタスクを自動化すると、人的リソースが解放されるだけでなく、より短時間でより正確な結果が得られます。

下の表に示すように、人工知能により、ネットワークセキュリティ担当者の時間とコストが大幅に削減されます。

機械学習は進化するマルウェアに適応する

マルウェアは通常、厳密な目的またはプロトコルを持つプログラムです。ハッカーは、人工知能を適用して、各攻撃に適応し、学習することができます。 AI を使用するマルウェアは、IT システム内の人間や信頼できる要素を模倣することもできるため、ハッカーが難読化機能を備えたポリモーフィック マルウェアを作成しやすくなります。

マルウェア検出の重要な資産は、脅威の識別に役立つマルウェア識別子とシグネチャを含むウイルス定義またはデータベースです。ハッカーは機械学習を使用して検出を回避できますが、サイバーセキュリティチームも機械学習を使用してリスクを迅速に特定できます。

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ハッカーはセキュリティ ソフトウェアを回避するためにマルウェア コードを微調整することがよくあります。機械学習機能を備えたマルウェア データベースは、既存のマルウェアか改変されたマルウェアかを問わずマルウェアを検出し、悪意があると判断された過去のイベントに基づいてシステムをブロックできます。

進化する脅威は人工知能を使用することで簡単に識別できます。 AI システムは、脅威がシステムに侵入する前に、ランサムウェアやマルウェアの攻撃を検出するようにトレーニングできます。発見されると、システムから分離できます。 AI の予測能力は従来の方法の速度を上回ります。したがって、サイバーセキュリティで機械学習を使用すると、サイバー脅威に対抗するために複数のエンドポイントを監視および分析する、本格的な攻撃として現れる前に悪意のあるアクティビティを検出する、日常的なセキュリティタスクを自動化する、ゼロデイ脆弱性を排除するなど、多くの利点が得られます。

人工知能は、スパムフィルタリング、ネットワーク侵入検知と保護、詐欺の特定、ボットネット検出、安全なユーザー ID 認証、セキュリティインシデントの予測など、ネットワークセキュリティに徐々に応用されつつあります。