AIが企業がサイバー脅威に対処するのをどのように支援できるか

サイバー攻撃は、あらゆる業界の企業が今日直面している戦略的リスクの1つと見なされるという点で一般的になっています。

近年、大小の組織を標的としたハッキン​​グ事件が急増しています。通常、攻撃者はデータを盗んだり操作したりする意図に駆り立てられます。さらに、これらの脅威の高度化も進んでいます。今日、誰もサイバー攻撃の影響を受けないと主張することはできません。

人工知能の印象的な進化は、それが良いことであるかどうかについての激しい議論に影響を与えました。さまざまな種類のサイバー脅威を助長または軽減する上でのAIの役割も強調されています。 AIは、その使用方法に応じて、顧客、サイバー犯罪者、企業にとって祝福または呪いになる可能性があると主張されてきました。したがって、サイバーセキュリティの分野でAIの影響を評価することが適切です。

最近のサイバー攻撃の相次ぐことで、セキュリティの将来は暗いように見えると多くの人が主張しています。この不安に直面して、AIはゲームチェンジャーとして浮上しました。 AIと機械学習でサポートされる複数のツールと手法が開発されています。今日のAIは単なる流行語ではありません。これは、複数の業界で使用されている技術の進歩です。イベントでは、サイバー脅威を回避する上で重要な役割を果たしています。

AIと機械学習の進歩のおかげで、組織はサイバー攻撃を事前に検出できます。脆弱性になる前に、データを分析して脅威を特定できます。これは、過去のデータに過度に依存する従来のサイバーセキュリティツールとは異なります。

AIは、パスワードの保護と認証に使用できます。パスワードは、悪名高い脆弱な制御手段ですが、多くの場合、データとサイバー犯罪者の間の唯一の障壁です。ただし、多くのユーザーは、複数のアカウントに同じパスワードを使用して、自分のパスワードに怠惰です。このような場合、サイバー犯罪者がパスワードを知った場合、多くのアプリケーションのデータが公開される危険があります。

AIに依存するサイバーセキュリティシステムは、システムにアクセスするために2要素認証が必要な状況で役立ちます。生体認証を水密にするために、開発者はAIを利用して欠陥を排除しています。たとえば、iPhoneXデバイスで最近デビューしたFaceID顔認識テクノロジーは、ハッキング事件の防止に役立ちます。

フィッシングは現在、サイバー攻撃の最も一般的な方法です。専門家によると、すべての電子メールの1％がサイバー犯罪者によって送信されています。 AIは、10,000を超えるアクティブなフィッシングソースを検出および監視し、人間よりも迅速に修復できます。偽のWebサイトと正規のWebサイトを区別できるため、攻撃から保護できます。

ネットワークを保護するには、セキュリティポリシーを作成するだけでなく、その地形を把握する必要があります。そのような活動は面倒であるだけでなく、時間もかかります。ただし、AIを使用してネットワークトラフィックパターンを観察および学習することで、プロセスを迅速化できます。その過程で、ネットワークセキュリティポリシーが提案されます。

AIがネットワークを保護するのに役立つ事実上無限の方法にもかかわらず、サイバー犯罪者がAIを攻撃を実行するための主流のツールとして使用できるという懸念があります。たとえば、脅威アクターはAIを展開して、検出されることなくターゲット環境に長期間存在し続けることができます。 AIによる攻撃は、特定のネットワークを標的にするように調整される可能性が高いため、検出が困難です。 AIは、より速く、より効果的で、より複雑なサイバー攻撃の踏み台としても使用できます。

批評家は、敵対的なAIの開発について懸念を表明しています。ハッカーはこれを使用して機械学習システムを操作し、潜在的な違反を誤認して誤って報告する可能性があります。 AIのリスクについてあまり話されていないものの1つは、人間の自己満足です。サイバーセキュリティ戦略の一環としてこのテクノロジーを採用すると、従業員が警戒を緩める可能性に直面します。組織内の認識の欠如は、コストのかかるサイバー攻撃につながる可能性があります。

AIがサイバーセキュリティで重要な役割を果たすことは否定できない事実です。ますます多くの企業が、サイバーセキュリティのニーズを満たすためにこのテクノロジーを採用しています。開発者はこの傾向を利用して、AIフレームワークに基づくサイバーセキュリティソリューションを作成する必要があります。

サイバーセキュリティ分野でAIを実装する際の主な課題は、従来のサイバーセキュリティの取り組みよりも多くのリソースを必要とすることです。サービスとしてのセキュリティの進歩に伴い、サイバーセキュリティにおけるAIの広範な普及について楽観的な見方があります。

ケンリンチはReciprocityLabsの創設者兼CEOです。