人工知能がデータ保護に十分であると実証された 5 つの理由

公開: 2023-08-02

現代において、人工知能が組織や個人のデータ保護にどのように役立っているかをすべて学びましょう。

現代のテクノロジーの進歩に伴い、データ保護は個人と組織の両方にとって懸念事項となっています。そして、データの量と複雑さが増大するにつれて、従来のデータ保護方法は魅力を失いました。

しかし、人工知能 (AI) が登場して以来、サイバーセキュリティ業界の状況は好転しています。

2023 年のサイバーセキュリティ市場における世界の AI の価値は 224 億ドルに達し、2028 年までに 606 億ドルに成長すると予想されています。これらの統計は、AI がサイバーセキュリティ攻撃から組織を保護するための信頼できるソリューションであることを示しています。

この主張を探るために、人工知能が現代における堅牢なデータ保護の鍵となる 5 つの理由を見ていきます。核心的な問題から始めましょう。

データ保護と現代の問題: 新機能は何ですか?

データの量は、データの処理を複雑にし、データ保護に関する私たちの知識すべてを再構築する大きな要因です。最新のデータはいくつかの現代的な問題を引き起こし、組織や個人がサイバー攻撃に対して脆弱になっています。

これらの脅威は組織のセキュリティを危険にさらし、さまざまなランサムウェア攻撃、マルウェア攻撃、フィッシング攻撃などを使用した標的型攻撃につながります。風評被害と金銭的損害の両方の観点から、コストは積み上がり続けています。

出典: 統計局

データの量が膨大になると、セキュリティの抜け穴を手動で監視したり、GDPR などのデータ保護規制に従うことが困難になるため、データ漏洩のリスクが高まります。

限られたリソース、クラウドのセキュリティ問題、複雑なプライバシー法など、窮地を救う革新的なソリューションがなければ、日々新たな問題が発生し続けています。

人工知能とデータセキュリティ: 新たな脅威?

調査によると、71％の人が今後3年以内にサイバー攻撃にAI（人工知能）が利用されると考えているという。これらの統計は、人々が依然としてこのテクノロジーに対して懐疑的であるという事実を浮き彫りにしています。

しかし、AI モデルはトレーニングに過剰な量のデータを使用し、データがあるところには常にデータ漏洩のリスクがあるため、このニュースは衝撃的ではありません。

出典: Gitnux

サイバー犯罪者が AI を使用してサイバー攻撃を計画できることは事実ですが、データ保護ポリシーの自動化に役立つまさにこれらのモデルを使用して、セキュリティの問題を軽減および排除する方法を学ぶ必要があります。

データ保護には人工知能が十分である 5 つの理由

ここでは、人工知能がより優れた、より堅牢なデータ保護戦略を実装して、セキュリティとデータ管理を向上させる方法について詳しく説明します。

強化された脅威検出

この分野における広範な研究により、人工知能 (AI) により、セキュリティ専門家による脅威の検出と軽減がはるかに簡単になりました。最近の研究「機械学習と深層学習技術を使用した異常検出の系統的レビュー」の中で、著者は次のように述べています。

「機械学習技術、特にディープラーニングは、異常検出の分野で大きな進歩をもたらしました。」

現実世界の例としては、金融機関で詐欺や詐欺を検出するために AI モデルがどのように使用されているかが挙げられます。人工知能とその強力なアルゴリズムを使用すると、業界はトランザクションデータをより迅速に分析し、パターンを検出し、傾向を予測し、不正行為にフラグを立てることができるため、組織は財務上の損失を防ぐことができます。

出典: フォーブス

高度なデータ暗号化

現代のデータ保護には、より優れた暗号化メカニズムが不可欠です。 PPTP や L2TP プロトコルなどの一般的な暗号化技術はありますが、人工知能により、研究者はデータ暗号化のための高度な技術を開発できるようになりました。

研究の結果、ニューラルネットワーク暗号化、遺伝的アルゴリズム暗号化、さらには量子暗号化など、AI を活用したさまざまな暗号化方式が開発されました。これらの AI ベースの技術は暗号化アルゴリズムを最適化し、より強力なキーを生成します。

AI の広範な計算能力を利用して、暗号化アルゴリズムはパターンと脆弱性をより適応的かつ動的に検出できます。

例:

ニューラルネットワーク暗号化
遺伝的アルゴリズム暗号化
量子暗号化
準同型暗号化

リスクの評価と予測

人工知能は、従来の戦略よりもはるかに簡単に大量のデータを処理します。このデータは、セキュリティ専門家によるデータ保護のための予測分析に役立つ AI モデルのトレーニングに効果的に使用できるためです。

予測 AI は、ゼロデイエクスプロイトなどのサイバー攻撃を予測するリスク評価に役立ちます。これにより、セキュリティチームは本格的な攻撃が行われる前に、システムの脆弱性を軽減するための適切な措置を講じることができます。 IEEE Computer Society の出版物によると、次のようになります。

「AI ベースのシステムは、どこでどのように侵害される可能性が最も高いかを予測できるため、最も脆弱な領域にリソースを計画して割り当てることができます」とベラニ氏は出版物の中で述べています。

「AI ベースの分析から得られる規範的な洞察により、制御とプロセスを構成および改善し、サイバー復元力を強化できます。」

自動化されたインシデント対応

おそらく、AI 活用モデルの最大の利点の 1 つは、反復可能なタスクを自動化し、データ保護ポリシーを効果的に管理できることです。アクティビティを継続的に監視および分析するのは、手動で行うと面倒になる可能性があるためです。

AI のリアルタイム分析機能と問題解決機能を使用することで、セキュリティチームは応答時間を最小限に抑え、セキュリティインシデントの影響も軽減できます。

Tech Science Press の記事によると、「企業組織の 19% はすでにセキュリティの自動化とオーケストレーションのためのテクノロジーを広範囲に導入しており、39% は限定的に導入しており、26% はセキュリティ運用を自動化/オーケストレーションするプロジェクトに取り組んでいます」」

防御メカニズム

人工知能は、評価と監視に役立つだけでなく、セキュリティの脅威に対して対策を講じる際にセキュリティの専門家を支援します。このようなインテリジェントなモデルは、戦略を動的に変更して、新しい脅威を効果的に軽減します。

これらのアルゴリズムは、以前の攻撃から学習して、現代のセキュリティ問題に対してより適切に対処することもできます。このアルゴリズムは、自動応答をトリガーし、悪意のあるトラフィックをブロックし、将来の攻撃に備えて組織のセキュリティポリシーを更新することもできます。

結論として

AI は、データ保護とセキュリティについて私たちが知っているすべてを変えます。暗号化からウイルス対策、ソフトウェア、そしてその間のあらゆるものまで。また、人工知能は侵害のリスクを高める可能性もありますが、サイバーセキュリティ攻撃を軽減するのに役立ちます。

高度な暗号化、より優れた脅威検出、評価、予測、防御メカニズムなど。あなたがそれに名前を付けても、人工知能はそれを持っています。

全体として、一般データ保護規則 (GDPR) などの規制や法律に準拠しながら、AI とデータ保護のバランスを取る必要があります。