社会における人工知能 (AI) の人気の高まりに伴い、ネットワーク セキュリティの分野にも人工知能 (AI) が参入しています。人工知能は、脅威の自動検出と対応、ネットワーク効率の向上、脆弱性の特定の支援など、さまざまな方法でサイバーセキュリティの向上に役立ちます。この記事では、人工知能がサイバーセキュリティをどのように変えていくのか、また人工知能が企業の安全を確保するのにどのように役立つのかについて説明します。
#人工知能の 3 つの主なコンポーネントは次のとおりです:
人工知能の学習は、経験プロセスから新しい知識やスキルを獲得することです。 。サイバーセキュリティにおける人工知能の役割は何ですか?
サイバーセキュリティにおける人工知能の役割は、組織が侵入のリスクを軽減し、全体的なセキュリティ体制を改善できるよう支援することです。人工知能は、過去のデータから学習してパターンと傾向を特定することで、サイバーセキュリティにおいて役割を果たします。この情報は、将来の攻撃を予測するために使用されます。 AI 主導のシステムは、脅威に自動的に応答し、より迅速な時間枠でサイバー脅威と戦うように構成することもできます。
企業の攻撃対象領域が拡大し進化し続ける中、サイバー脅威やサイバー攻撃の分析と強化はもはや人間の課題ではありません。組織の規模に応じて、リスクを正確に計算するには、最大数千億の時変信号を処理する必要があります。
この前例のない課題に対応するため、ニューラル ネットワークなどの人工知能ツールと手法は進化を続けており、情報セキュリティ チームがより効果的かつ効率的な脅威検出および脅威排除機能で機密製品を保護できるよう支援しています。 .情報を収集し、侵入のリスクを軽減し、セキュリティ体制を向上させます。
サイバースペースにおける機械学習の応用
これは主にネットワーク セキュリティに使用され、次の 2 つの目的があります:
異常検出: 機械学習を使用して、異常なユーザーの行動や予期しないネットワーク アクティビティなどの異常を自動的に検出できます。どの異常はセキュリティ上の脅威を示している可能性があります。たとえば、クラウドストライク、ダークトレース、その他多くの製品がこのテクノロジーを使用しています。サイバー犯罪者は、人工知能システムを訓練したり、人工知能が使用するデータセットに誤ったデータを入力したりする可能性があります。これにより、より現実的で洗練された攻撃を作成できるようになります。さらに、人工知能を使用して攻撃を自動化し、単一の攻撃者が大規模な攻撃を実行できるようにすることもできます。
AI システムは、いわゆる「敵対的な例」、つまりシステムを騙して誤分類するように特別に設計された入力にも騙されやすいです。たとえば、一時停止標識として認識されなくなるようにわずかに変更された一時停止標識の画像は、自動運転車にだまされて、それが一時停止標識などの別のものであると思わせる可能性があります。これは悲惨な結果を招く可能性があります。
人工知能がサイバーセキュリティでより広く使用されるようになるにつれ、潜在的なリスクとその軽減方法を検討することが重要になります。これを実現する 1 つの方法は、AI システムが「説明可能」であること、つまり、意思決定の理由を提供できることを保証することです。これは、意思決定の透明性と説明責任を確保するのに役立つと同時に、敵対的な例がシステムを騙すために使用されるのを防ぐのにも役立ちます。
結論として、AI ベースのサイバーセキュリティ システムは、組織を支援する上で大きな可能性を示しています。ただし、潜在的なリスクを認識し、それらを軽減するための措置を講じることが重要です。
人工知能はセキュリティにどのように使用されますか?
人工知能には、ネットワーク セキュリティの分野で優れた応用例がいくつかあります。研究者やシンクタンクから始めて、サイバーセキュリティのユースケースに対するガートナーのプリズムの優れた例を次に示します。 Gartner の予測以来、ハイパーオートメーションが大きな関心を集めています。これは、次世代の汎用人工知能システムに基づいて別のレベルの自動化が開始されることを意味します。これには、AI/ML と自動化された品質保証を組み合わせて、アラートとインシデント対応の取り組みの管理を簡素化することが含まれます。基本的に、企業がノーコードまたはローコードのセキュリティを大規模に強化し、ビジネスの機敏性と DevOps 戦略を向上させるのに役立ちます。
#次は、セキュリティ サービスとクラウド セキュリティに該当する例のリストです: #トランザクション詐欺検出サイバーセキュリティにおける人工知能の役割の例は次のとおりですサイバーセキュリティの脅威の特定、検出、対応にかかる時間の短縮:
(1) 自動化されたマルウェアの検出と防止
人工知能 (AI) と従来のソフトウェア主導または手動の方法との比較)そして機械学習は、サイバー犯罪者と闘い、脅威を自動的に検出し、より効果的に対応するのに役立ちます。機械学習技術は、ホスト、ネットワーク、クラウド上のマルウェア対策コンポーネントからの大量のデータを組み合わせることにより、マルウェアの検出を向上させます。
これまで知られていなかったサンプルは、マルウェアやランサムウェアの攻撃検出における新しいファイルである可能性があり、エンドポイント保護メカニズムに貢献します。その隠されたプロパティは悪意のあるものである場合とそうでない場合があります。同様に、検出を回避できるマルウェアが毎回検出されるとは限りません。
これは、すべてのマルウェア攻撃を人工知能で阻止できるという意味ではありません。モデルは、データ属性をサポートする数学的に構造化されたルールのコレクションです。
(2) フィッシングとスパムの検出
ディープ ラーニングは、大量のデータを使用してディープ ニューラル ネットワークをトレーニングし、画像を分類する方法やその他の情報を完成させる方法を時間をかけて学習します。タスク。
ディープラーニング モデルは、比較的緩い特徴を使用した攻撃操作であっても、良好な精度を達成できます。これは、安全でないジョブやその他の画像、スパムやフィッシング攻撃を検出するために使用されます。
Google はディープ ラーニングを使用して、検出が困難な画像ベースの電子メール、隠されたコンテンツを含む電子メール、新しく形成されたドメインからの通信を検出します。これは、スパムに関連するインターネット トラフィック パターンなど、高度なフィッシング攻撃を検出するのに役立ちます。
(3) より高速かつ正確な異常検出 - SIEM および SOAR プラットフォーム
人工知能は、ネットワーク トラフィック データ内の悪意のある異常と良性の異常をほぼリアルタイムで識別できます。機械学習アルゴリズムをネットワーク トラフィック データに適用することで、これまで知られていなかった攻撃だけでなく、検出を回避するために変更された既知の攻撃も検出できます。
SIEM および SOAR システムは、組織のセキュリティ インフラストラクチャに追加されます。アラートの特定には高度な分析と機械学習が使用されますが、誤検知が発生するため微調整が必要です。
SOAR は、SIEM アラートの修復と応答を処理するエンジンです。これは、セキュリティ チームがアラートを収集し、ケースを管理し、SIEM の終わりのない通知に対応することで、対応プロセスを自動化できるように設計されています。
脅威インテリジェンス機能はそのソリューションの 1 つであり、セキュリティ チームにコンピューター システムだけでなく他の脅威、IoT デバイスやその他の統合についての理解を深めることができます。
(4) ゼロデイ脆弱性を探す
「ゼロデイ攻撃」では、犯罪者はメーカーによってパッチが適用されていないソフトウェアの欠陥を悪用し、コンピュータをマルウェアに感染させます。ただし、人工知能に関する現在の議論と開発が役立つ可能性があります。
ディープ ラーニング アーキテクチャを使用すると、隠れたパターンや潜在的なパターンを発見し、時間の経過とともにコンテキストに敏感になるため、ゼロデイ脆弱性やアクティビティの特定に役立ちます。自然言語処理は、ソース コードをスキャンして危険なファイルを検出し、フラグを付けることができます。敵対的生成ネットワークは、あらゆるデータ分布を模倣することを学習でき、複雑な欠陥を特定するのにも役立ちます。
(5) 検出と応答速度の向上
企業ネットワークを保護するための最初のステップは、脅威を検出することです。信頼できないデータをすぐに検出できれば理想的です。ネットワークを永久的な損傷から保護します。
人工知能とサイバーセキュリティを組み合わせることが、脅威をリアルタイムで検出して対応するための最良の方法です。人工知能はシステム全体のリスクをチェックします。人間の知能とは異なり、サイバー ドメインの人工知能はリスクを早期に検出できるため、より迅速かつ正確なセキュリティ アラートが得られ、サイバーセキュリティ専門家の作業がより効率的になります。
(6) 新たな脅威の検出
異常な動作や活動パターンを特定するための予測分析は、サイバーセキュリティにおける人工知能の主要なアプリケーションの 1 つです。サイバー犯罪者は常にシステムを悪用する新しい方法を探しています。人工知能は、こうした新たな脅威が被害を引き起こす前に特定するのに役立ちます。
(7) 誤検知の数を減らす
誤検知が多すぎると、実際の問題の解決に費やせるはずの時間が奪われてしまいます。しかし、人工知能を使用してセキュリティ インシデントを特定すると、誤検知の数を減らし、チームを迅速に業務に戻すことができます。
データ サイエンスの助けを借りて、人工知能は大量のイベントを迅速に分析し、マルウェアからフィッシングや悪意のあるコードにつながる可能性のある危険な行為に至るまで、幅広いセキュリティ リスクを特定できます。ダウンロード、脅威の特定。これらのシステムは時間の経過とともに改善され、以前の攻撃を利用して現在および新しい攻撃を識別します。行動履歴は、AI がユーザー、資産、ネットワークのプロファイルを作成することで、確立された規範から逸脱する行動を特定し、対応するのに役立ちます。
人工知能システムは、マルウェアを検出し、パターン認識を実行し、高度なアルゴリズムを使用して、システムに侵入する前に最小のマルウェアやランサムウェア攻撃も検出するように訓練されています。
AI は、自然言語処理を通じて、サイバー危険に関する記事、ニュース、研究をスクレイピングし、素材自体をキュレーションすることで、より優れた予測インテリジェンスを提供できます。 AI ベースのセキュリティ ソリューションは、グローバルおよび業界固有の脅威に関する最新の知識を提供し、システムの攻撃に使用される可能性が高いものではなく、システムの攻撃に使用される可能性が最も高いものに基づいて、より賢明な優先順位の決定を行います。
(8) ボットの検出
ボットは現在、インターネット トラフィックの大部分を占めていますが、致命的となる可能性があります。盗んだパスワードを使用したアカウント乗っ取りから、不正なアカウント作成やデータ詐欺まで、ボットは深刻な脅威となる可能性があります。手動による対応は自動化された脅威に対しては効果がありません。人工知能と機械学習は、Web サイトのトラフィックを分析し、良いボット、悪いボット、人間を区別するのに役立ちます。
ユーザーの行動パターンを分析することで、企業は典型的なユーザー エクスペリエンスがどのようなものであるか、また、まれな高リスク エクスペリエンスがどのようなものかを理解することができます。ここから私たちは彼らのネットワーク通信の目的を解読し、邪悪なロボットより一歩先を行くことができます。
(9) 侵入リスク予測
人工知能システムは、さまざまなシステムに対する脅威の完全かつ正確なリストである IT 資産インベントリの決定に役立ちます すべてのデバイス、異なるアクセス権限を持つユーザーとアプリケーション。現在、資産のインベントリと脅威への曝露（前述）を考慮すると、AI ベースのシステムは、資産がどこでどのようにハッキングされる可能性が最も高いかを予測し、リソースを最も脆弱な場所に向けることを計画できます。
この侵入リスク予測は、組織が影響を制限し、攻撃チェーンを断ち切るための準備を整えるのに役立ちます。さらに、リスクデータ、ポリシー、手順を活用して、AI ベースの分析を通じて開発および変更し、サイバー回復力を強化できます。
人工知能がサイバー犯罪との戦いにおいて強力なツールとなり得ることは明らかです。人間のセキュリティアナリストが現在実行しているタスクを自動化することで、誤検知の数を減らし、検出と対応のプロセスを加速することができます。
さらに重要なのは、人工知能の使用に関連する潜在的なリスクを認識し、それらを軽減するための措置を講じることです。
以上がサイバーセキュリティにおける人工知能の役割の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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