サイバーセキュリティと人工知能第2弾:適用分野
こんにちは:)
第1弾に続き、第2弾です。
サイバーセキュリティにおける人工知能技術の核心は何だったでしょうか？
「統計分析を活用して正常なパターンを学習し、それを基に新しいデータを判断すること」
よく覚えていますでしょうか？
それでは、この技術が実際の産業でどのように使われているのかを詳しく見ていきましょう。
1. SIEM/SOAR
(1) SIEM (Security Information and Event Management)
組織内のビジネスに問題を引き起こす前に、セキュリティ脅威を検出、分析および対応するためのソリューションです。人工知能を活用して企業のセキュリティ関連データをリアルタイムで収集・分析し、セキュリティ事故を検出して対応するのに役立ちます。大量のログデータを分析して異常な活動を識別し、セキュリティ脅威を予測することができるのです。
(2) SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response)
SOARソリューションはセキュリティ業務を自動化し、セキュリティチームの効率を向上させるために設計されています。
人工知能はセキュリティ警告を自動的に分類し、優先順位を決め、簡単なセキュリティイ事故は自動的に解決することができます。したがって、セキュリティチームのメンバーはより複雑で重要な問題に集中することができるのです。
2. メールフィッシング検知
AI技術を通じて、メール内の疑わしいリンク、添付ファイル、フィッシングの試みなどを識別し、ユーザーが危険なメールを開くことを防止します。ユーザーは会社に所属する社員である可能性が高いため、ひいては企業や団体などの組織のセキュリティを守ることにもつながります。ProofpointやMimecastのような有名なサイバーセキュリティ企業も、AIを活用して膨大な量のメールデータを処理しているそうです。
3. エンドポイント·セキュリティ
エンドポイントセキュリティソリューションは、人工知能を活用してマルウェア、ランサムウェア、ゼロデイ攻撃などを検出して遮断します。これらのシステムはユーザーの行動を学習し、正常な活動と異常な活動を区別し、新たな脅威に迅速に対応します。
ここでストップ！
URLのエンドポイント保護方法として、人工知能を使用する前に、より有用な方法があるということを知ってますが？
以下は、ご提供いただいた内容を日本語に翻訳し、自然に修正した例です。
(1) エンドポイントURLモニタリング
本文や文書ファイル内のすべてのURLの最終目的地を継続的に追跡することです。継続的に追跡すれば、将来発生する可能性のある追加の攻撃に備えることができるでしょう？
(2) URL事後テスト
時間差を利用した攻撃を防ぐためです。例えば、セキュリティシステムは通常、初期段階で脅威を検知するため、それを回避するために最初はマルウェアをアクティブにせず、一定時間が経過してからマルウェアをアクティブにすることがあります。したがって、このような攻撃を回避するためには、必ず事後テストが必要です。
(3) URLリンクの無効化
ユーザーが誤って悪意のあるURLをクリックするのを防ぐための措置として、URLを画像に変換する方法が代表的です。
＊さらに具体的な内容は国際標準に関する記事を参照してください。
4. 詐欺検出および予防
金融機関は、人工知能を使用してクレジットカード詐欺、保険詐欺、銀行口座詐欺などを検知します。
例えば、地理的に離れた2つの地域でほぼ同時に発生するクレジットカード取引のような不可能な状況を検知すると、即座に警告を発し、ユーザーと銀行に通知します。
このように、取引パターンを分析して異常な活動を識別し、リアルタイムで警告を発して詐欺を予防するのです。
5. ディープラーニングの利用：ネットワークおよびクラウドセキュリティ
人工知能はネットワークトラフィックをモニタリングおよび分析して、未知の脅威、異常な行動、侵入の試みなどを検出することができます。特に、ディープラーニング技術は、複雑なネットワーク環境でも高度化されたサイバー攻撃を識別するのに効果的です。
クラウド環境は動的で複雑なため、従来のセキュリティアプローチだけでは不十分です。人工知能はクラウドサービスで発生するデータを分析し、異常なアクセスやデータ漏えいの試みを検知します。
本日は、サイバーセキュリティにおける人工知能技術が具体的にどのような産業で利用されているかを詳しく見てきました。
しかし • • •
恐ろしいことに、実は人工知能を悪用し、むしろサイバーセキュリティを脅かすのにも利用できるということです。
この点については、今後詳しく取り上げていきたいと思います。
