なぜ人工知能がサイバーセキュリティの鍵となるのでしょうか?

人工知能 (AI) が現在および将来のサイバーセキュリティ ツールボックスにおいて重要なツールである理由を理解するには、まず脅威の状況がどのように進化しているのか、インターネット ユーザーがどのような脅威に直面しているのかを理解する必要があります。毎日 。

進化する脅威の状況

世界的な脅威の状況は変化しています。インターネット消費者は現在、まったく異なる脅威に直面しています。一方で、消費者デバイスに感染する大規模で高度に自動化されたボットネットが存在します。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、ユーザーの金銭やデータをだまし取ろうとします。

研究者によると、ボットネットの脅威の規模は拡大しています。北米の約 17 億台の接続デバイスからのデバイス導入データは、多くのモノのインターネット (IoT) デバイスの人気が高まっていることを示しています。これらのデバイスの中でも、IP カメラとネットワーク接続ストレージ (NAS) デバイスに対する脅威は、悪意のある攻撃者が他のデバイスよりも頻繁に標的にするため、特に懸念されています。

同時に、モバイル デバイス (電話、タブレット、スマートウォッチ) は依然として最も人気のあるデバイスであり、さまざまな脅威に直面しています。 CUJOAI のセキュリティ データによると、モバイル デバイスの脅威の 60% 近くが安全でないブラウジングに関連しており、数百万台のデバイスがマルウェア配布、スパム、スパイウェアの Web サイトにアクセスしています。憂慮すべきことに、モバイル ブラウジングの脅威の約 20% はフィッシング キャンペーンによるものであり、フィッシング Web サイトの一時的な性質のため、対処するのが最も困難な脅威の 1 つです。

今日の人工知能を使用した脅威との戦い

これまで、セキュリティ ソリューションは主に事後対応的なものでした。サイバーセキュリティ会社の研究者は、新しいマルウェア サンプルを発見して分析し、マルウェア リストに追加していました。業界は依然としてこのアプローチを使用していますが、特にソーシャル エンジニアリングの脅威への対処に関しては、より積極的に行動しています。

機械学習または人工知能アルゴリズムは、この変革において重要な役割を果たしました。これらはすべてのサイバーセキュリティ問題に対するワンストップのソリューションではありませんが、意思決定プロセスを迅速に自動化し、不完全なデータまたは変更されたデータからパターンを推測するのに役立ちます。これらのアルゴリズムは、まず既存のセキュリティ脅威や誤検知、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。

人工知能アルゴリズムは、従来のリストベースのセキュリティ システムに比べて大きな利点を提供するパターン検出マシンです。人工知能は、疑わしいパターンを示す新たな脅威を検出することで、これらのシステムを強化し、優れたパフォーマンスを発揮します。 AI の熟練度のこの段階に到達するための学習プロセスは重要であり、各脅威ベクトルに対する堅牢なデータ ソースを使用する場合にのみ達成できます。

機械学習システムは魔法ではないため、間違いを犯す可能性があります。それにもかかわらず、アルゴリズムの許容誤差が十分に小さいと、迅速な意思決定プロセスによりユーザーの摩擦が軽減され、ユーザー エクスペリエンスに悪影響が及ばないため、オンライン セキュリティには不可欠なものになります。これはサイバーセキュリティを大規模に強化するための鍵であり、サイバーセキュリティにおける人工知能の使用による歓迎すべき副作用です。セキュリティを向上させるだけでなく、脅威環境の大部分をカバーします。

人工知能アルゴリズムは、その性質上、セキュリティの脅威、マルウェア、および以前のエクスプロイトやマルウェアから開発された対策戦略など、多くの新たな脅威から保護できます。毎年、真に新しい脅威が出現するのは比較的少数です。ほとんどの悪意のある攻撃者は開発者ではなく、サービスとしてのマルウェア キットのユーザーや、漏洩した既存の悪意のあるコードの改変者です。研究者らは、Sysrv ボットネットの進化に関する最近の研究で、ほとんどの新しいマルウェア株は他の既存の悪意のあるコードの組み合わせや再結合であることを明らかにしました。

これらの直線的に進化する脅威は、多くの場合、標準的なマルウェア対策検出を回避できるため、人工知能は世界中のサイバーセキュリティを強化するための有用なツールです。単純な調整だけでこれらのアルゴリズムを打ち破ることはほとんどありません。

過去の経験に基づいて、人工知能アルゴリズムを使用して数千万家族の保護を強化することは大成功を収めています。は、既存のサイバーセキュリティ ソリューションのベスト プラクティスと機械学習の進歩をうまく組み合わせて、ネットワーク オペレータが消費者を保護できる極めて低摩擦のセキュリティ ソリューションを生み出しました。 CUJOAI の規模では、AI は毎分約 10,000 件の脅威の防止に役立ちます。

将来の脅威と戦うための人工知能の活用

サイバーセキュリティにおける人工知能の最もエキサイティングで貴重な成果の 1 つは、おそらく、フィッシング Web サイトを含む疑わしい Web サイトを、ユーザーがアクセスする前に検出できることです。それは警告です。ソーシャル エンジニアリング攻撃は多くの場合、消費者のプライバシーと財務に最大の損害と損失を引き起こすため、人工知能を使用して新たな攻撃が業界のデータベースに現れる前に阻止することが非常に重要です。

将来に目を向けると、クラウドベースの AI 主導のサイバーセキュリティは、ルーターに導入して特定のネットワーク上のすべてのデバイスの保護を強化できるため、標準のウイルス対策やファイアウォールを超える重要な機能も備えています。統計によれば、インターネットに接続されたデバイスの約 50% はウイルス対策ソフトウェアを実行できないため、これは非常に重要です。

消費者サイバーセキュリティの未来は、特にソーシャル エンジニアリングや IoT マルウェアの規模と脅威に関しては、人工知能なしでは想像できません。

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