「ChatGPT」がサイバーセキュリティ専門家に代わることができない 8 つの理由

ChatGPT の出現は業界に波紋を引き起こしました。多くの人が、近い将来自分の仕事が ChatGPT などの人工知能テクノロジーに取って代わられるのではないかと心配し始めています。ネットワークセキュリティは先進技術の開発と密接に関係しており、人工知能をベースにしたセキュリティツールはすでに多くの応用機会を見出していますが、将来はさらに有望なのでしょうか？

高度な機械学習の助けを借りて、自動化ツールの動作パターンはますます正確になります。しかし、機械は自らを創造するわけではなく、独立した思考を持ちません。ネットワークの攻撃と防御の戦いは最終的にはスキルに反映され、そのスキルを適用するには人材が必要です。技術的な仕事は機械に取って代わられるだろうと推測する人もいますが、ネットワーク セキュリティ保護の分野では依然として人が不可欠であることを多くの事実が証明しています。

#サイバーセキュリティ構築の将来において、サイバーセキュリティ専門家が AI ツールに取って代わられない 8 つの理由:

1. 行動を起こすための直感

自動化されたサイバーセキュリティ ツールは、設計されたプロセスに従って動作できます。これらのツールは、機械学習などのテクノロジーを通じてさまざまなネットワーク攻撃の動作パターンを識別するように訓練されていますが、脅威の動作は無限であり、常に進化しており、新たな攻撃状況に遭遇すると、インテリジェント ツールでは対処できなくなります。彼らは、対応する対象を絞ったトレーニングを欠いています。しかし、経験豊富なセキュリティ専門家は、経験に基づいて異常な動作を特定し、迅速に対応するための事前の措置を講じることができます。

セキュリティ インシデント対応活動では、攻撃を封じ込めるには時間が非常に重要です。新たな脅威に対処する場合、企業にはツールを最適化する時間が十分にない場合があります。しかし、サイバーセキュリティの専門家はそれを耳で聞き、状況を好転させるために迅速に行動することができます。

2. 脅威に直面した場合の分析機能

現在の企業組織によって構築された体系的な防御手段を回避するために、攻撃者は通常、さまざまな複雑なサイバー攻撃手法が存在するため、これらの脅威は複数のレベルから来ており、幻想を生み出し、防御システムを誤解させる可能性があります。分析スキルは、サイバーセキュリティのキャリアに必要なスキルの 1 つです。専門家は、複雑な脅威を課題として捉え、攻撃ベクトルを分析し、あらゆる詳細を分析して、複雑な脅威に関する真実を明らかにすることができます。

複雑な攻撃の脅威を解決するには、ソースを追跡し、脅威の原因を注意深く分析する必要があります。対応する情報が不足しているため、AI ツールはセキュリティ脅威分析中に以前の攻撃イベントを関連付けることができず、セキュリティ専門家が攻撃の手がかりを包括的に評価し、ソースを追跡する必要があります。

3. アプリケーション環境とシナリオの理解

企業はセキュリティ システムを導入していますが、攻撃者は依然として一部のネットワークに侵入する可能性があります。これは、異なるネットワーク システムやアプリケーションにはそれぞれ独自の特性があり、標準化された保護対策に完全に適しているわけではないためです。ネットワーク セキュリティ保護は、特定のアプリケーション シナリオおよび環境と組み合わせた場合にのみ真に機能します。自動化ツールでは、デジタル環境の詳細を理解するために人間の助けも必要です。同様の攻撃ベクトルが現れた場合、セキュリティ専門家は手動で具体的な違いを特定し、より適切な保護を実現するためにそれぞれの状況に最適なセキュリティ戦略を策定する必要があります。

4. 変化に対応する柔軟性

成熟した保護計画は、攻撃手法の変化により効果がなくなる可能性があります。自動化されたネットワーク セキュリティ ツールは、特定の対策パターンで最も効果を発揮するように設計されているため、必然的に厳格に見え、変化する攻撃パターンに迅速に適応する柔軟性に欠けています。

ネットワーク セキュリティ作業は常に静的なものではなく、ネットワーク セキュリティ ワーカーの基本的なスキル要件は、さまざまな状況に適応できることです。これは、対応の有効性だけでなく、対応の効率性にも関係します。セキュリティ専門家には、仕事を遂行するために最適な方法を選択できる柔軟性が必要です。

#5. チームコラボレーション時のコミュニケーションスキル

効果的なネットワークセキュリティ保護には、さまざまな能力、コラボレーション、協力が必要です。マシンはプログラムを通じて相互に通信できますが、このコラボレーションには限界があります。ネットワーク セキュリティ保護テクノロジは、関連するセキュリティ専門家の協力により継続的に開発されており、継続的なブレークスルーとイノベーションにつながっています。サイバー防御者間の積極的なコミュニケーションは攻撃を効果的に防止することができ、貴重な情報をタイムリーかつ明確に共有することで一部の深刻なサイバー攻撃も防ぐことができます。

6. ツール活用の取り組み

ネットワーク システム アプリケーションはあらゆる側面に関わるため、ネットワーク セキュリティのすべてのニーズに対応できるセキュリティ ツールはほとんどありません。そのため、さまざまな側面のニーズを満たすために、さまざまなツールを提供する必要があります。機械は自己組織化して協調することができないため、効率的なネットワーク セキュリティ システムを特定、作成、構築するには人間が必要です。したがって、ネットワーク セキュリティの保護効果は、適切なツールを積極的に導入するだけでなく、ツールの効果的な使用を積極的に確保するという人間のイニシアティブに依存しています。ネットワーク セキュリティの専門家は、さまざまなネットワーク セキュリティ システムがどのように機能するかを理解し、優れたツールを使用する必要があります。場所を間違えると逆効果です。

#7. ネットワーク セキュリティの意識向上

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サイバー攻撃の大部分は人的ミスによって引き起こされます。サイバー攻撃者は、フィッシングやその他のソーシャル エンジニアリング攻撃を仕掛けて、何も知らない被害者を悪意のあるコンテンツに誘導します。企業は脅威となるコンテンツを検出するツールをインストールできますが、これらのツールは従業員にサイバーセキュリティについて積極的に教育することはできません。

健全なサイバーセキュリティ文化を育むために、企業は専門家から体系的なトレーニングを受ける必要があります。すべての従業員がサイバーセキュリティに対する意識を高めるほど、サイバー攻撃が発生した場合の被害は軽減されます。

8. 自動ツールの管理と最適化

さまざまな高度なツール システムが機能するには、人による設定が必要です。設定されたパラメータが不合理または非科学的である場合、システムが異常に動作し、不正確な診断やアクションが発生します。したがって、自動化ツールを安定して動作させるには、セキュリティの専門家が関連する構成が正常で最適化されていることを確認する必要があります。さらに、開発者がツールのバージョンを更新する場合、自動化ツールのソフトウェア バージョンが適時に更新されているかどうかを判断する必要があります。

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