サイバーセキュリティにおける人工知能 (AI) の役割は何ですか?

サイバー攻撃の頻度は引き続き蔓延しており、Forbes によると、2021 年に企業の 66% がサイバー攻撃を経験しました。 サイバー脅威や攻撃が巧妙化するにつれ、それらを防ぐテクノロジーも進化しています。 多くの企業は、業界が直面している犯罪に対する防御を強化するために AI に注目しています。 サイバーセキュリティに人工知能や機械学習テクノロジーを導入するユースケースやメリットは数多くありますが、犯罪者がまったく同じテクノロジーを利己的に利用する可能性もあります。

AIは強力ですが、不正行為に使用される可能性があります。 現在、オンライン コンテンツを検閲する革新的な方法を開発する政府を支援しています。 人工知能は、秘密裏にデータを収集し、世界中の個人情報にアクセスすることもできます。 このような場合にも、仮想プライベート ネットワークが引き続き必要となります。

サイバーセキュリティにおいて人工知能がどのような役割を果たしているのか、その利点と欠点、サイバー犯罪者もどのように AI を活用しているのか、そして最も基本的なサイバーセキュリティ予防策が依然として最大のツールであることについて詳しく見ていきましょう。

サイバー脅威はどのように進化したのでしょうか?

最初のサイバー脅威は、実際にはまったく脅威ではありませんでした。 テクノロジー エンジニアのボブ トーマスは、1970 年初頭にコンピューター間を移動できる最初のコンピューター ウイルスを設計しました。 それがもたらした唯一の脅威は、「私はクリーパーです。できるなら捕まえてください！」というメッセージでした。 これに応えて、トーマスの友人で同僚であり、その後最初の電子メール プログラムを作成したレイ トムリンソンは、コンピュータからコンピュータに移動できるだけでなく、移動中に自身を複製できる追加のコードを作成しました。 これにより、「Creeper」と新しいコードが事実上削除され、史上初のウイルス対策ソフトウェアは「Reaper」と名付けられました。

1990 年代後半から 2000 年代前半には、さらに悪質なウイルスが登場しました。 ILOVEYOU ウイルスと Melissa ウイルスは世界中の数千万台のデバイスに感染し、電子メール システムを混乱させました。 残念なことに、ハッキングされた電子メールの大部分は、セキュリティが脆弱で、気付かないうちに被害を受けたものでした。 これらのエクスプロイトは主に金銭的利益や戦略的目標を目的としており、サイバー攻撃の世界で注目を集め、見出しを飾りました。

過去数十年の間に、サイバーセキュリティは驚異的な進化と成長を遂げてきました。 世界的な脅威の状況は変化し続けており、私たちは新たな戦いに直面しており、今日のインターネット ユーザーはさまざまなリスクに直面しています。 一方で、大規模でほとんどが自動化されたボットネットが消費者デバイスを攻撃します。 一方、ソーシャル エンジニアリング (またはフィッシング) 攻撃は、個人を騙して金銭や個人データを引き渡そうとします。

その結果、サイバーセキュリティは脅威と対応の両面で進化しました。 サイバー犯罪者は、より創造的な方法で、より組織的な攻撃を実行できるようになりました。 オンラインでの追跡を回避する方法があるにもかかわらず、ここ数十年、企業はサイバーセキュリティの実践を再考する必要に迫られています。 クラウドや IoT デバイスの拡大により、サイバー攻撃者は現在、より多くのネットワークに侵入しており、この新しいテクノロジーを使用してますます高度な攻撃を行っています。

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AIはサイバー攻撃にどのように対抗するのでしょうか?

前述したように、最近まで、セキュリティ ソリューションは主に事後対応型でした。新しいマルウェアは専門家によって発見、分析され、マルウェア データベースに追加されていました。 業界は引き続きこの戦略を採用していますが、特にソーシャル エンジニアリングのリスクに直面して、より積極的になってきています。

この変革においては、機械学習または AI アルゴリズムが重要です。 これらは、データ侵害後にビジネスを保護する方法など、サイバーセキュリティのすべての課題に対する万能薬ではありませんが、意思決定プロセスを迅速に合理化し、不完全なデータや操作されたデータからパターンを推測する場合には非常に役立ちます。 これらのアルゴリズムは、現在のセキュリティ上の危険や誤検知、世界中の研究者によって発見された最新の脅威などの実世界のデータから学習します。

ユースケース

2022 年上半期の世界中のマルウェア攻撃の数は 28 億件を超えました。2021 年には 54 億件のマルウェア攻撃が検出されました。 近年、最も多くのマルウェア攻撃が発見されたのは 2018 年で、そのような攻撃は世界中で 105 億件記録されました。

AI および機械学習を活用したシステムは、シグネチャではなく固有のプロパティに基づいてマルウェアを分析する場合があります。 たとえば、複数のファイルを迅速に暗号化するようにソフトウェアが構築されている場合、これは疑わしい動作です。 ソフトウェアが本物ではないことを示すもう 1 つの手がかりは、ソフトウェア自体を隠すための手段が講じられているかどうかです。 AI ベースのプログラムは、これらおよびその他の要因を考慮して、これまで知られていなかった新しいソフトウェアの危険性を判断できます。 最終的な結果として、エンドポイントのセキュリティが大幅に向上する可能性があります。

AI は、脅威の特定と優先順位付けにも役立ちます。 セキュリティ オペレーション センターのアナリストは毎日、セキュリティ警告にさらされていますが、その多くは誤検知です。 これらの初歩的なタスクに時間がかかりすぎて、実際の脅威を調査する時間が足りなくなったり、高度な攻撃を完全に見逃したりする可能性があります。 Verizon のデータ漏洩調査報告書によると、漏洩の 20% は企業が問題の存在に気づくまでに数か月以上かかりました。

最後に、人工知能と機械学習を使用して、大量の低リスク警告への対応などの業務を合理化および自動化できます。 これらは、迅速な対応が必要であるが、間違いを犯すリスクは低く、システムが脅威について確信している場合の警告です。 たとえば、ランサムウェアの既知のサンプルがエンド ユーザーのデバイスに現れた場合、そのネットワーク接続を直ちに切断することで、他のビジネスへの感染を防ぐことができます。

向こう側

サイバーセキュリティにおける人工知能の役割の欠点は、ハッカーが最も利益を得る可能性があることです。 ハッカーは AI の進歩を悪用して、DDoS 攻撃、MITM 攻撃、DNS トンネリングなどのサイバー攻撃を開始する可能性があります。 彼らはまた、パスワードをより迅速にハッキングするために人工知能を使用しています。

機械学習を脅威検出アプローチに組み込むことは、今日のサイバーセキュリティ戦略にとって重要な側面です。 前述したように、AI を活用したテクノロジーは、毎日何千件ものアラートにさらされるセキュリティ担当者のストレスをある程度軽減します。

ただし、ハッカーはシステムに大量のアラートを大量に送信することで、これらの分析を悪用する可能性があります。 誤検知が多すぎると、優れた機械学習システムやセキュリティ専門家でも圧倒されてしまう可能性があります。 攻撃者はシステムを圧倒して大量の誤検知を生成し、システムが誤った脅威をフィルタリングするように調整している間に実際の攻撃を開始する可能性があります。

マルウェアに関しては、ランサムウェアの有効性は、ネットワーク システム全体にどれだけ早く拡散するかによって決まります。 AI はすでにこの目的でサイバー犯罪者によって使用されています。 たとえば、人工知能を使用してファイアウォールの反応を監視し、セキュリティ スタッフが見落としていたアクセス ポイントを特定します。

進化する巧妙さを考慮すると、他の身代金攻撃も AI を利用しています。 AI は、ダーク マーケットで販売されるエクスプロイト キットに含まれています。 これはサイバー犯罪者にとって非常に有益な戦術であり、ランサムウェア SDK には AI テクノロジーが満載されています。

基本に立ち返って

「人工知能と機械学習には大きな可能性がありますが、すぐに解決できるものではありません。 AI には利点がありますが、サイバー脅威の検出には理想的ではありません。 従業員の仕事行動を根本的に変えた予期せぬ新型コロナウイルス感染症の流行など、急速な変化に苦しめられている。」 – Urban VPN が最近のブログ投稿で説明したとおりです。

AI の使用により、データの機密性が危険にさらされる可能性もあります。 AI アルゴリズムは大量のデータ分析に関連しており、開発されたアルゴリズムが正確な結果を生み出すためにはこれが必要です。 企業のデータには、日常の取引やオンライン活動に関連するトラフィックに加え、個人情報などの顧客に関する機密情報が含まれています。 しかし、データが AI エージェントに転送されるときに実際に何が起こるかは謎のままです。 個人データの侵害が常にニュースの見出しを飾る中、高度なテクノロジーのために消費者データの安全性が犠牲になるべきではありません。

新しいテクノロジーの進歩に関係なく、サイバーセキュリティの基本は引き続き遵守される必要があります。 ファイアウォールをインストールし、データを暗号化して、インターネット接続を保護します。 無料 Wi-Fi ネットワークへの接続は便利ですが、ビジネスの安全を損なう可能性があります。 安全でないネットワークに接続すると、ハッカーがコンピュータにアクセスできるようになります。 ネットワークのプライバシーを確​​保するには、VPN に投資してください。 IP アドレスは、サイバー犯罪者が機密データにアクセスできないようにするためのデータ保護にも使用できます。

コンピュータ ネットワークを保護するためにパスワードを実装することは明白ですが、パスワード保護を最大限に活用したい場合は、奇数と文字のシーケンスだけではないことに注意する必要があります。 アクセスを取得するために単一のパスワードよりも多くの情報が必要となる、多要素認証メカニズムを要求することを検討してください。

さらに、サイバーインタラクションのチェックにかかる時間と費用を節約するために、従業員が個人情報やその他の機密データを保護する方法を概説する規制を作成します。 これには、特定の情報へのアクセスを制限したり、追加の暗号化や秘密の質問などの多層セキュリティ対策の使用が含まれます。 会社のサイバーセキュリティ標準に違反した場合の罰則をスタッフが理解していることを確認してください。

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結論

人工知能はもはや SF の世界ではなく、現代のサイバーセキュリティの発展において非常に現実的な要素です。 しかし、その魅力にもかかわらず、企業とユーザーを同様に保護し続ける他のサイバーセキュリティ保護手段や、人工知能が利益ではなく害を及ぼすために兵器化される可能性を無視すべきではありません。