人工知能、サイバーセキュリティの最高の防御
デジタル化と産業用機械およびシステムのネットワークの拡大は、世界中の企業や組織に対するサイバー攻撃のリスクの増加、およびこれらの攻撃の精度と複雑さの増加を意味します。 Allianz Risk Barometerによると、サイバーインシデントは2020年に最も重要なビジネスリスクとなる1位に上昇しました。
しかし、人工知能（AI）は、サイバーセキュリティのゲームを変えています。 サイバーレジリエンスとは何か知っていますか？ これは、潜在的なサイバー脅威（内部または外部）の準備、保護、検出、対応、および回復を行う組織の能力です。
AIテクノロジーは、この分野のリソースが限られている企業やセキュリティアナリストが、この危険に自信を持って迅速に対処し、サイバー耐性を高めるのに役立ちます。
会社の準備不足
原則として、主に次の理由により、企業はこの種の攻撃から保護されていません。
- それらに対処するためのトレーニングまたはリソースの不足。
- 予防および/または反応の実際の能力をテストするための証拠の欠如。
- それらを軽減するための特定の技術的対策の欠如。
- 高度な攻撃を阻止するための質の高いシステムの欠如
いわゆるマルウェアの最も一般的なターゲットの1つ （「悪意のあるソフトウェア」）ビジネス環境では、情報の盗難、個人情報の盗難、およびコンピューターネットワークの麻痺が発生します。企業はますます機密性の高いデータをハイパーコネクテッドインフォメーションシステム（lloT）に蓄積し、戦略的パートナーからのデータと連携してデジタル経済を推進しています。
これにより、組織のインターネットベースのテクノロジーへの依存度が高まり、すべてのセクターの企業がますます大規模で不安定な脅威環境にさらされます。
大企業は過去にすでにセキュリティ侵害の犠牲者になっていますが、デジタルトランスフォーメーションにより、あらゆる規模の企業がサイバー犯罪の潜在的な犠牲者になっています。このため、今日の企業は、非常に損害を与える状況から企業を保護するサイバー防御システムに投資する必要があります。
状況に応じたAIとサイバーセキュリティ
今日のビジネス環境で連携して機能するこれら2つの要因の人気を後押しした4つの主な要因があります。
- 新しい破壊的技術の出現 （人工知能と機械学習）
- サイバー脅威のケースの増加。
- データ保護の懸念が高まっています。
- より脆弱なWi-Fiネットワーク
これらの要因により、新しいAIテクノロジーでのみ戦うことができる、よりスマートで効果的な新しい脅威の商品化が促進されます。
IAは産業分野でサイバーセキュリティをどのように強化していますか？
AIツールは、脅威を予測して中和し、高度に専門化された人間の介入を必要とせずに、大量のコンテキスト情報を分析することで、応答性と効果を高めてサイバーセキュリティインシデントを管理するのに役立ちます。
これらの手法は、サイバーキルチェーンなどのチェーンや学習が可能な高度なシステムを介して攻撃者のステップを追跡できます。 環境から、推論 脅威と重要な決定を行うの関係を特定するため 。
AIのサイバーセキュリティへの関与には、次の4つの基本的な目的があります。
- 大規模な情報管理： AIは、どの状況と攻撃が管理の優先順位を持ち、どの状況と攻撃が誤った脅威であるかを優先し、システムのワークロードのブロックを解除します。
- リアルタイムの応答： AIを使用すると、攻撃に応じて即座にアクションを実行し、無限のデータとコンテキストに基づいてリスクを最小限に抑えることができます。
- 自動化： 多くの脅威への対応を自動化し、検出と対応の面でコストを最小限に抑えます。
- 予測： AIは、以前の攻撃のフォレンジック分析を改善するのに役立ちます。これは、防御の改善につながります。
これらの目標は、サイバーセキュリティに関するAIが適用されているさまざまな分野に適用でき、その一部は次のとおりです。
- 侵入管理
- マルウェア対策保護
- 不正管理
- サイバーインテリジェンス
- IDおよびアクセス管理
- 悪意のあるメールの防止
サイバーセキュリティに優れたAI戦略を実装するには、企業は従うべき戦略的計画を立てる必要があります。この計画は、次の段階を経る必要があります。
- データプラットフォームを作成する： データソースを特定し、AIを実装するためのデータプラットフォームを作成します。
- 影響の大きいユースケースを選択する： 関連する一連のユースケースを選択して、メリットを加速および最大化します。
- 外部とのコラボレーション： 戦略的パートナーと協力して脅威インテリジェンスを改善する
- SOARの実装： セキュリティオーケストレーション、自動化、および対応を実装して、セキュリティ管理を改善します
- サイバーアナリストのトレーニング： サイバーアナリストをトレーニングしてIAをマスターします。
- 効果的なガバナンス： サイバーセキュリティでAIを管理するためのモデルを確立し、透明で倫理的な方法で長期的な改善を実現します。
IA：今日のサイバーセキュリティの基礎
サイバーセキュリティアナリストは、侵入に対抗するために監視しなければならない膨大な量の情報ユニットに圧倒されており、サイバー攻撃の量と複雑さは近年かなり増大しています。このような理由から、MarketsandMarketsのレポート「サイバーセキュリティ市場の人工知能：2026年までの世界予測」では、サイバーセキュリティの人工知能セクターは2026年までに382億ドルに達し、年間平均成長率は23.3％になると結論付けています。
従来の機器がITリスクに対処できないことは、AIによってのみ企業が防御システムを強化でき、サイバーセキュリティがサイバー攻撃よりも賢くなる可能性があることを示しています。このニーズは、産業システムを統合的に管理し、顧客のサイバーセキュリティを確保するプラットフォームへの道を開いています。
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これにより、たとえば、失敗したロギングの試行や大量のデータエクスポートに基づいてアラームをアクティブ化できます。これは、サイバー攻撃になる可能性があります。
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