サイバーセキュリティにおけるAI

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サイバーセキュリティにおけるAIは、ここ数年、サイバー攻撃への対処や全体的なセキュリティ態勢の強化において極めて重要な役割を担っています。

byアホナ・ルドラ

読書時間 7 分
サイバーセキュリティにおけるAI
目次-

企業の攻撃対象領域は膨大であり、それはさらに大きくなっている。リスクを定量化するためには、最大で数千億の時変シグナルを効果的に処理しなければならない。シグナルの量は企業の規模によって異なる。その結果、サイバーセキュリティの態勢を分析し改善するのは、もはやヒューマンスケールの仕事ではなくなった。サイバーセキュリティは常に進化している分野であり、データを安全に保つための戦いには、常に最新のテクノロジーが取り入れられている。これが、サイバーセキュリティにAIが必要な理由である。

この前例のない課題に立ち向かうため、PowerDMARCはAIベースのメールセキュリティとDMARCソリューションを使用し、情報セキュリティチームを支援します。私たちは、より効率的かつ効果的に情報漏えいのリスクを減らし、電子メールのセキュリティ態勢を改善します。

近年、人工知能（AI）は、人間の情報セキュリティ・チームの作業を強化するための重要なツールとなっている。AIは、サイバーセキュリティの専門家が侵害リスクを低減し、セキュリティ態勢を改善するために活用できる、必要とされる分析と脅威の特定を提供します。セキュリティにおいてAIは、リスクの特定と優先順位付け、ネットワーク上のマルウェアの迅速な検出、インシデントレスポンスのリード、侵入の事前検出を行うことができる。例えば、機械学習ベースの電子メール詐欺は、大規模なデータセットで学習したアルゴリズムを使用して、正当なコミュニケーションスタイルを模倣した説得力のあるフィッシング・メールを生成し、受信者を騙して機密情報を漏えいさせることを目的としています。先手を打つには、多層防御が必要です。

主なポイント

  1. AI/MLの複雑化と攻撃者の利用の増加により、強固な防御のためにサイバーセキュリティにおける高度なAIの統合が必要となっている。
  2. AIは、自動化、異常認識、予測分析を通じて脅威の検知を強化し、より迅速でプロアクティブな対応を実現します。
  3. PowerDMARCの脅威インテリジェンスや自動化プラットフォームのようなAI主導のツールは、セキュリティプロトコルの実装（DMARCなど）と管理を合理化します。
  4. 効果的なサイバーセキュリティは、AI技術と人間の専門知識、フィッシングのような脅威を認識するための重要なユーザー教育、多要素認証（MFA）のようなセキュリティ慣行を組み合わせたものである。
  5. 継続的なモニタリング、進化するサイバー脅威に関する情報収集、分析にAIを活用することは、強固なセキュリティ体制を維持するために不可欠です。

サイバーセキュリティにおけるAIの役割

AI音声ジェネレーターや音声合成の進歩のような人工知能（AI）システムは、視覚認識、音声認識、意思決定、言語間の翻訳など、通常は人間の知性を必要とするタスクを機械が実行することを可能にする。AIのサブセットである機械学習は、コンピュータが例から学習し、予測を行うことを可能にする。サイバー犯罪者はこれを悪用し、ボットをプログラミングして正規の電子メールを分析し、署名、件名、応答スタイルを模倣して詐欺メールを本物らしく見せかけることを学習する。

サイバーセキュリティにおけるAIの応用は以下の通りです。

  • 侵入検知。ネットワーク攻撃やマルウェア感染などのサイバー脅威をAIで検知することができます。
  • サイバーアナリティクス。AIは、組織のサイバーセキュリティ態勢のパターンや異常を検出するためのビッグデータの分析にも使用されます。
  • 安全なソフトウェア開発：AIを搭載したセキュリティ・ツールは、電子メール攻撃によって悪用される可能性のある脆弱性についてコードを分析することができる。

ソフトウェア開発会社Simpalmによれば、「AIは、開発者がコードを閉じているかどうかをリアルタイムでフィードバックすることで、より安全なソフトウェアを作成するのに役立つ」。

サイバーセキュリティの専門家たちは、以前からAIベースのソリューションを利用してきた。しかし、サイバー攻撃の増加に伴い、攻撃に対応するためには、より高度なAIツールや技術が必要だと考えている。機械学習ベースの電子メール詐欺のような進化する脅威を先取りする最善の方法は、サイバーセキュリティの新たなトレンドを把握し、多層防御戦略を採用することです。

 

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サイバーセキュリティにおけるAIの未来

人工知能は、サイバー脅威から身を守る方法を含め、私たちの生活や仕事のあり方のすべてを変える可能性がある。これまで以上に正確にリスクを把握し、正確さを損なうことなく迅速な意思決定を行うことが可能になります。 生成的なAIコンサルティングを活用することで、企業は独自の脅威の状況に沿ったカスタム・セキュリティ・モデルを設計し、AI主導の防御の導入を加速することができます。

これにより、新たな攻撃をこれまで以上に迅速に検知できるようになる。また、人間の介入を待つことなく、攻撃から身を守る最善の方法を決定する。他にも、コンテンツ（技術ホワイトペーパーやジュノ映画の分析エッセイなど）を書いて生成するようなケースでは、AIディテクターを使用して、コンテンツが完全に自動生成されているかどうかを確認することもできます。AI検出器をコンテンツ評価プロセスに組み込むことで、全体的な品質管理対策を強化し、コンテンツが独創性と関連性の基準を満たしていることを保証することもできます。

コンテンツがAIが書いたと判定された場合、自然なだけでなく本物のように聞こえるようにヒューマナイズするのが最善の方法です。手動でテキストをヒューマナイズすることも、AIテキストヒューマナイザーツールを使用することもできます。

AIはどのようにサイバー攻撃から身を守ることができるのか？

AIは人間に取って代わることはできないが、サイバー攻撃との戦いにおいて果たすべき役割はある。AIと人間の専門知識やユーザー教育を組み合わせた多層的なアプローチが鍵となる。ここでは、AIがどのように次のサイバー攻撃からの防御に役立っているかを紹介する：

1.脅威の自動検知

AIがサイバー攻撃からの防御に役立つ最初の方法は、脅威検知の自動化である。機械学習アルゴリズムは、セキュリティ侵害を示す可能性のあるユーザー行動やシステムパフォーマンスの異常を検出する。高度なEメールセキュリティ・ソリューションは、機械学習を使用してEメールデータを分析し、送信者を認証し、メッセージの完全性を検証するSPF、DKIM、DMARCなどの標準プロトコルを補完して、不正行為を示す異常を検出します。

2.機械学習

アルゴリズムを使用して大量のデータを分析し、データから発見したパターンに基づいて予測を行う。これは、未知の攻撃や予期せぬ攻撃を認識するためにAIシステムを訓練するために使用される。また、行動分析を使用して、フィッシング攻撃を示す可能性のある異常な行動パターンを特定することもできる。

3.プレディクティブ・アナリティクス

予測分析を使って、どの従業員のアカウントが最も危険にさらされやすいか、特定の日にどのような種類の攻撃が発生しやすいかなど、将来の脅威を予測することができます。このような分析により、企業はセキュリティギャップがどこにあるのかを特定し、実際の被害が発生する前にギャップを解消することができます。

4.異常検知

AIシステムはまた、ネットワーク・トラフィックやその他のデータ・ストリームの異常を、予想されるものと発生したものとの類似点や相違点のパターンを分析することで検出することができます。このような監視は、誰かが機密情報にアクセスしようとするなど、悪意のある行動に発展する前に異常な行動をキャッチするのに役立つ。また、サイバーセキュリティの脅威を示す不審な挙動がないか、システム・ログやユーザ・アクティビティを監視することも重要です。

5.セキュリティオートメーション

ビジネスにおけるAIは、サイバー攻撃から保護するための新たなセキュリティ・ポリシーやプロトコルを自動化し実施することで、サイバーセキュリティを強化することができる。なりすましの脅威やフィッシングなどの主要なサイバー攻撃から保護します。サイバーセキュリティの実装を自動化することで、以下のことが可能になります：

  • 時間と労力の節約
  • ヒューマンエラーの低減
  • 100%の精度で費用対効果の高いソリューションを提供する
  • すぐに実感できる効果を提供する

6.セキュリティ・オーケストレーション

AIは、異常行動の検出やネットワーク上の不審なユーザーの特定など、現在時間とリソースを消費している多くのルーチンワークを自動化することができます。

7.人間の能力を高める

AIが大規模なデータ分析や自動化を行う一方で、人間の専門知識は依然として重要である。多くの組織では、AIコンサルタントを導入し、AIツールを効果的に統合し、社内のセキュリティ・ポリシーと整合させる方法についてガイダンスを提供することで、ギャップを埋めている。これと並行して、ユーザー教育も重要な要素である。従業員は、フィッシングの試みを認識し、疑わしいリンクをクリックしたり、未知のソースから添付ファイルをダウンロードしたりすることを避け、潜在的な脅威を報告するよう訓練されなければならない。 

さらに、多要素認証（MFA）を導入することで、機密性の高いシステムやデータへのアクセスを許可する前に、（パスワード、セキュリティ・トークン、生体認証など）複数の形式の認証を必要とする、重要なセキュリティ層が追加される。また、業界誌や脅威インテリジェンス・レポートを通じて、最新のサイバーセキュリティ動向を常に把握することも不可欠です。

AIを活用したDMARCソリューションでメール認証を次のレベルへ

真のAIによって、ネットワークはより簡単に管理できるようになります。エラーを最小限に抑えながら、ネットワークの設定、トラブルシューティング、防御を迅速に行うことができます。また、問題が人々に影響を与える前に修復することができれば、ワンランク上の体験を提供することができます。

DMARC脅威インテリジェンス

PowerDMARCのDMARC Threat Intelligence (TI) エンジンは、プロトコルの迅速なセットアップを支援すると同時に、潜在的なリスクを特定することができます。電子メールの旅の各ステップにおける有害な活動を監視、識別、分析することにより、DMARC脅威インテリジェンス(TI)エンジンを提供します。DMARC Threat Intelligence (TI)エンジンは、実用的でタイムリー、かつ適切なインサイトを企業に提供します。

AIによるレコード生成・検索ツール

PowerToolboxには、AI駆動型のDNSレコードジェネレータとルックアップツールが含まれており、即座に結果を得ることができます。認証の旅を始めたいが、何から始めたらよいかわからない場合、これらの初心者に優しいツールは、人工知能を使用して、ボタンをクリックするだけでSPF、DKIM、DMARCレコードを作成するのに役立ちます！すでにプロトコルを設定している場合は、ルックアップツールを使用してレコードの有効性をクロスチェックできます。

AIを活用した自動化プラットフォーム

PowerDMARCプラットフォーム(DMARCレポートアナライザーダッシュボード)は完全に自動化されており、単一のAI主導のインターフェイス上でIPジオロケーション、組織、電子メール送信元を追跡し、リアルタイムでDMARCレポートを解析し、データを整理されたフォーマットに整理する能力を備えています。

スプーフィング攻撃、フィッシング攻撃、その他のメール詐欺の可能性から組織を守るために、このプラットフォームは、DMARCデータを閲覧して疑わしいIPを探し出し、それに対して実行可能な措置を講じることを支援します。

結論

サイバーセキュリティは複雑な問題だが、AIは攻撃、特に機械学習ベースの電子メール詐欺のような巧妙な脅威から身を守るための強力なツールとなり得る。AIによって、サイバーセキュリティ・チームは、知識を広げ、生活を豊かにし、サイバーセキュリティを推進する強力な人間と機械のコラボレーションを確立することができる。しかし、テクノロジーだけでは十分ではない。一歩先を行くには、高度なAIソリューションと人間の専門知識、MFAなどの強固なセキュリティ対策、継続的な監視、そして重要なのは、進化する脅威を認識し対応するためのユーザー教育を組み合わせた多層的なアプローチが必要です。

信頼できるパートナーとの連携で、脅威を先取りし、リアルタイムのインテリジェンスとセキュリティを手に入れることができます。

PowerDMARCの特許取得済みDMARCスレットインテリジェンス（TI）エンジンは、24時間監視しているお客様のセントリーです。そのAIベースの脅威検知ソリューションは、各IPが記載されているグローバルブロックリストと送信者ホスト名のメール評価を迅速に識別するために洗練されたアルゴリズムを採用しています。これらはすべて、人間では決して達成できない精度のレベルで行われます。

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