サイバーセキュリティにおける人工知能 (AI) の役割とは?

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。 サイバー脅威と攻撃が巧妙化するにつれて、それらを防ぐテクノロジーも巧妙化しています。 多くの企業は、業界が直面する犯罪に対する防御を構築するために AI に目を向けています。 サイバーセキュリティのために人工知能と機械学習テクノロジを実装することには、数多くの使用例と利点がありますが、犯罪者が自分の利益のためにまったく同じテクノロジを利用することもできます。

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、政府がオンライン コンテンツを検閲する革新的な方法を開発するのを支援しています。 人工知能は、密かにデータを収集し、世界中の個人の個人情報にアクセスすることもできます。 これは、仮想プライベート ネットワークが引き続き必要な場合です。

人工知能がサイバーセキュリティで果たす役割、その利点と欠点、サイバー犯罪者も AI を利用する方法、そして最も基本的なサイバーセキュリティの予防措置が依然として私たちの最大のツールである理由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 年の初めに、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。できるなら私を捕まえてください!」というメッセージでした。 これに応えて、トーマスの友人であり同僚であり、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、コンピューターからコンピューターへと移動できるだけでなく、移動中に自分自身を複製することもできる追加のコードを作成しました。 これにより、「クリーパー」と新しいコードが効果的に削除され、史上初のウイルス対策ソフトウェアは「リーパー」と名付けられました。

1990 年代後半から 2000 年代前半にかけて、さらに悪質なウイルスが出現しました。 ILOVEYOU および 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。 残念ながら、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な無意識の被害者からのものでした。 これらのエクスプロイトは、主に金銭的利益または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たため、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。 グローバルな脅威の状況は変化を続けており、直面する新たな戦いが生じており、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。 一方では、大規模でほぼ自動化されたボットネットが消費者の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、個人をだましてお金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ています。 サイバー犯罪者は、より協調的な攻撃を実行するためのより創造的な方法を手に入れました。 オンラインで追跡されることを回避する方法にもかかわらず、この数十年間、企業はサイバーセキュリティの実践を再考することを余儀なくされてきました. サイバー攻撃者は、クラウドと IoT デバイスの拡大の結果として、より多くのネットワークに侵入し、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い続けています。

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AI はサイバー攻撃にどのように対抗しますか?

前述のように、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。専門家が新しいマルウェアを発見、分析し、マルウェア データベースに追加していました。 業界はこの戦略を採用し続けていますが、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。

この変革では、機械学習または AI アルゴリズムが重要です。 データ侵害後にビジネスを保護する方法など、すべてのサイバーセキュリティ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、不完全または操作されたデータからパターンを推測するのに非常に役立ちます. これらのアルゴリズムは、現在のセキュリティ上の危険性や誤検出、世界中の研究者が発見した最新の脅威など、現実世界のデータから学習します。

ユースケース

世界中のマルウェア攻撃の数は、2022 年上半期に 28 億回を超えました。2021 年には、54 億回のマルウェア攻撃が検出されました。 近年、マルウェア攻撃が最も多く発見されたのは 2018 年で、このような攻撃は全世界で 105 億回記録されました。

AI と機械学習を利用したシステムは、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、ソフトウェアの一部が複数のファイルをすばやく暗号化するように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というもう 1 つの手がかりは、それ自体を隠すための手段を講じているかどうかです。 AI ベースのプログラムは、これらの要因や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 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大量のセキュリティ アラートにさらされており、その多くは誤検知です。 これらの初歩的なタスクに多くの時間を費やし、実際の脅威を調査するのに十分な時間を費やさなかったり、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 のデータ漏えい調査レポートによると、漏えいの 20% で、企業が問題に気付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、リスクの低い多数の警告への対応など、運用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が低く、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表示された場合、そのネットワーク接続を速やかに切断することで、ビジネス全体が感染するのを防ぐことができます。

反対側

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、ハッカーが最も恩恵を受け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仕掛けることができます。 また、人工知能を使用してパスワードをより迅速にハッキングしています。

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の重要な側面です。 前述のように、AI を活用したテクノロジは、毎日何千ものアラートにさらされているセキュリティ担当者のストレスを軽減します。

ただし、ハッカーはこれらの分析を利用して、システムに大量のアラートを送信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 スペシャリストでさえも圧倒されてしまいます。 攻撃者は、システムを圧倒して多数の誤検知を生成し、システムが偽の脅威を除外するように調整している間に実際の攻撃を開始できます。

マルウェアに関して言えば、ランサムウェアの有効性は、ネットワーク システム全体に拡散する速さによって決まります。 AI は、この目的のためにサイバー犯罪者によってすでに使用されています。 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たアクセス ポイントを特定します。

進化する巧妙さを考えると、他の身代金攻撃は AI を利用しています。 AI は、ダーク マーケットで販売されているエクスプロイト 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 テクノロジーが詰め込まれています。

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。 利点にもかかわらず、AI はサイバー脅威の検出には理想的ではありません。 予期せぬ COVID-19 の発生など、従業員の仕事の行動が根本的に変化したなど、急速な変化に悩まされています。」 – 最近のブログ投稿の 1 つでアーバン VPN によって説明されているように.

AI の使用は、データの機密性を危険にさらす可能性もあります。 AI アルゴリズムは、開発されたアルゴリズムが正確な結果を生成するために必要な大量のデータ分析に関連付けられています。 企業のデータには、日々の取引やオンライン活動に関連するトラフィックのほか、個人情報などのクライアント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たときに実際にデータがどうな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っているため、高度なテクノロジーのために消費者データの安全性が損なわれることがあってはなりません。

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する必要があります。 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。 無料の Wi-Fi ネットワークへの接続は便利かもしれませんが、ビジネスの安全性を損なう可能性があります。 セキュリティで保護されてい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。 VPN に投資して、ネットワークのプライバシーを確​​保します。 IP アドレスは、サイバー犯罪者が機密データにアクセスするのを防ぐためのデータ保護にも使用できます。

コンピューター 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らかですが、パスワード保護を最大限に活用したい場合は、奇数や文字列以外にも注意を払う必要があります。 アクセスを取得するための単一のパスワードよりも多くの情報を含む、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、従業員が識別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則を作成します。 これには、特定の情報へのアクセスを制限したり、補助暗号化やセキュリティの質問などの階層化されたセキュリティ対策を使用したりすることが含まれます。 会社のサイバーセキュリティ基準に違反した場合の罰則について、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ける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セーフガードや、人工知能が武器化されて善ではなく害を及ぼす可能性を無視するべきではありません.