人工知能を使用すると、複雑で反復的なタスクを人間よりも速く自動化できます。
人工知能テクノロジーは、複雑で繰り返される入力を論理的に分類できます。これが、人工知能が顔認識や自動運転車に使用される理由です。しかし、この機能は AI サイバーセキュリティへの道も切り開きます。これは、複雑な組織の脅威を評価する場合に特に役立ちます。ビジネス構造が絶えず変化する場合、管理者は弱点を特定できないことがよくあります。
さらに、企業のネットワーク構造はますます複雑になっています。これは、サイバー犯罪者が私たちに対して悪用できる脆弱性がさらに存在することを意味します。これは、高度に自動化された製造 3.0 企業や、石油・ガス産業などの統合企業で見られます。この目的を達成するために、さまざまなセキュリティ企業がビジネスの保護に役立つ AI サイバーセキュリティ ツールを開発しました。
この記事では、人工知能とは何か、それがサイバーセキュリティにどのように適用されるのかについて詳しく説明し、この有望なテクノロジーの長所と短所についても見ていきます。次に、まず人工知能とは何なのかを見てみましょう!
人工知能は、統計的重み付け行列を使用する合理化手法です。この行列はニューラル ネットワークとも呼ばれます。まず、このネットワークを、ノードがフィルタリング プロセスごとに重み付けされたバイアスを持つ決定マトリックスとして考えることができます。ニューラル ネットワークは、プリコンパイルされたデータのデータベースを受け取ります。データには、AI が解決できる潜在的な質問に対する答えも含まれます。このようにして、AI は偏りを持つ可能性があります。
たとえば、さまざまな画像を含むデータベースなどです。顔画像と他のスイカの画像があるとします。さらに、各画像には各項目を確認するためのタグが付いています。 AI がその推測が正しいかどうかを「学習」すると、システムはノードの重みを増やします。このプロセスは、システムが事前定義されたエラー率に達するまで継続されます。これはしばしばディープラーニングと呼ばれ、意思決定の深い層の作成を指します。
次に、データの処理に使用される手順を見てみましょう。
データ ワークフロー全体は次のプロセスに要約できます:
1. センサーを入力してデータを受信します。
2. データは CPU を通過し、人工知能プロセスにリダイレクトされます。
3. データは、人工知能ソリューションの統計的重み付けマトリックスに入力されます。各ノードはこの情報を処理し、それぞれのフィルターを使用して決定を行います。
4. データは統計的重み付け行列の最後のノードに到達します。これにより最終的な決定が決まります。
ただし、このプロセスはディープラーニングとは少し異なります。ステップ 1 には、正しい応答でタグ付けされた、プリコンパイルされたデータベースからのデータが含まれます。さらに、深層学習はステップ 1 ～ 4 を繰り返して、事前定義されたフォールト トレランス値に達します。
AI データの処理方法の例を通してこれを見てみましょう。
画像が AI ノードに到達するとします。このノードは、データをフィルタリングして、255 グレースケールなどの使用可能な形式に変換します。次に、スクリプトを実行して特性を特定します。これらの特性がフィルター内の他の特性と一致する場合、ノードは決定を下すことができます。たとえば、顔が見つかったか、スイカが見つかったかが示されます。
その後、データは次のノードに移動します。この特定のノードには、最初の決定を確認するカラー フィルターを含めることができます。このプロセスは、データが最後のノードに到達するまで続きます。その時点で、AI は顔かスイカを確実に見つけるかどうかを最終決定します。
重要なことは、人工知能システムには常にある程度のエラーが生じるということです。絶対に正しいというものは決してありません。ただし、エラーの割合が許容できる場合もあります。
人工知能の仕組みを理解した後、人工知能のネットワーク セキュリティ ソリューションを見てみましょう。
サイバーセキュリティにおける人工知能は、複雑な環境における脅威を自動的に評価するニーズに対応します。具体的には、サイバーセキュリティにおける AI の 2 つのユースケースを次に示します:
1. 異常を検出します。人工知能は、ネットワークの日常的な運用における異常を検出することがよくあります。これは、ユーザーがいつ、どこでネットワークにアクセスするかを理解するのに役立ちます。ゲートウェイ デバイスには、分析のための AI 統合機能も備えています。一部のソリューションでは、異常な動作が発生した場合にユーザーをロックアウトします。他のソリューションはアラートのみを送信します。
2. 機密データ。人工知能は実際には分類ユーティリティです。これにより、マルウェアや不正な動作のスクリーニング プロセスが高速化されます。これは、大量のデータを扱う組織に役立ちます。
ネットワーク セキュリティにおける人工知能の主な用途は次の 2 つです。その長所と短所を見てみましょう!
前回と同様前述したように、人工知能には多くの利点があります。反復的なタスクを実行して、異常を特定したり、データを分類したりできます。とはいえ、いくつかの大きな欠点が利点を上回る可能性があります。それでは、欠点を見てみましょう。
最初の欠点は、AI サイバーセキュリティ ソリューションの精度です。この精度は多くの要因にも依存します。これには、ニューラル ネットワークのサイズとフィルタリング用に定義された決定が含まれます。また、事前定義されたエラー率に達するまでに必要な反復回数にも依存します。
3 レベルのデシジョン ツリーがあると仮定します。各層には、決定パスごとに複数のノードがあります。これは非常に単純な行列ですが、多くの計算が必要です。システムのリソースが限られているため、ソリューションのインテリジェンスが損なわれます。
人工知能サイバーセキュリティ ソリューション プロバイダーは、対象ユーザーを満足させるソリューションのインテリジェンス/精度を妨げる可能性があります。しかし、場合によっては、問題は IQ ではないこともあります。その代わりに、遅延が短く、セキュリティ上の脆弱性があります。 AI サイバーセキュリティ ソリューションを探すときは、ネットワーク内のセキュリティを考慮してください。
人工知能の統計的重み付けマトリックスが一度トレーニングされると、通常はサービス内で再トレーニングされません。これは、ハードウェアで利用可能な処理リソースの不足が原因であることが判明しました。場合によっては、システムが状況を悪化させ、効率を低下させる何かを学習することがあります。対照的に、人間は反復的に学習します。これは事故が多いことを意味します。したがって、ソリューション プロバイダーは、ソフトウェアが使用中に仕様要件を満たしていることを確認する必要があります。
サイバーセキュリティは、多くの場合、新しい攻撃に対応するために更新する必要があります。これを行うには、AI をトレーニングするために多くの電力が必要です。さらに、AI サイバーセキュリティ ベンダーはサイバー脅威に対処するために定期的なアップデートが必要になります。
つまり、人工知能サイバーセキュリティ ソリューションの人工知能コンポーネントは、データを分類し、ベースライン データの異常を評価するために使用されます。したがって、マルウェア リストの更新で問題が発生することはありません。これは、AI サイバーセキュリティが引き続き使用できることを意味します。
人工知能ネットワーク セキュリティの長所と短所を読んだ後、このテクノロジーのいくつかの用途を見てみましょう!
以前と同様前述したように、高度に自動化されたエンタープライズ ネットワーク セキュリティは最も脆弱です。一般に、オートメーション環境は情報技術 (IT)、運用技術 (OT)、およびモノのインターネット (IoT) と重なっています。これは、生産性を向上させ、製品の単価を下げ、競争力を弱めることを目的としています。
しかし、これによって抜け穴が生じる可能性もあります。この目的のために、AI サイバーセキュリティは、これらの企業の潜在的な脆弱性を発見するのに役立ちます。解決策は、管理者に通知するか、パッチを自動的に適用することです。
しかし、これでは十分ではないかもしれません。サイバー犯罪者は現在、高度に統合された大企業をターゲットにしています。これを行うために、彼らはセキュリティなしで OT を活用します。この OT は、有線ネットワークが工場設備などのハードウェアにコマンドを送信するためのものです。これは、セキュリティ上の脆弱性を構成するものではなかったことを意味します。しかし現在、攻撃者は OT を使用してネットワークの残りの部分にアクセスしたり、工場の設備をオフラインにしたりしています。
上記の理由により、OT リスク管理ツールの人気が高まっています。これらのシステムは、実稼働環境のライブ クローンを効果的に取得し、無数のシミュレーションを実行して脆弱性を見つけます。
脆弱性はシステムの AI 部分で見つかることがよくあります。この場合、管理者が解決策を提供します。 OT リスク管理ソフトウェアは、注文、プロジェクト、または供給のニーズに合わせて製造工場のスケジュールが変更される場合でも継続的に動作します。
この場合、AI システムはウイルス対策リストの既知のマルウェアを使用して、システムへの侵入パスを見つけようとします。このタスクには、人工知能に最適な、複雑なシステムの自動化された反復機能が必要です。
それでは、いつ AI サイバーセキュリティを実装すべきでしょうか?
前述したように、製造および工場の設備を使用する企業は、サイバーセキュリティに人工知能を使用する必要があります。ほとんどの場合、OT に関連するリスクを軽減するために、OT リスク管理ソリューションも探す必要があります。
企業が IoT と IT を使用する場合、人工知能サイバーセキュリティも使用できます。このようにして、ネットワーク攻撃のリスクを軽減できます。 IoT デバイスは競合他社よりも低価格で販売されることが多いため、適切なセキュリティ対策を追加するコストもかかりません。
最後に、ITだけを使っている企業でもAIを使うことができます。人工知能は、不規則なトラフィックを評価してゲートウェイを保護するのに役立ちます。さらにAIによるデータ分析も活用可能です。こうすることで、誰かがハードウェアを悪意を持って使用しているかどうかを知ることができます。
要約すると、人工知能のネットワーク セキュリティに関する簡単な概要は以上です!
私たちは、反復的なタスクをインテリジェントに自動化する必要がある場合はどこでも、人工知能を使用する可能性があります。人工知能は、複雑なタスクの意思決定にも役立ちます。これが、多くのサイバーセキュリティ ソリューション プロバイダーが人工知能を使用する理由です。実際、これらのプロバイダーのツールは、非常に複雑でセキュリティが不十分なシステムの課題に対処するのに役立ちます。
ビジネス テクノロジーがどれほど統合されているかに関係なく、私たちは常に AI サイバーセキュリティの恩恵を受けることができます。 AI 機能は、インテリジェントな操作を使用してデータを分類するのにも最適です。こうすることで、マルウェアの検索を高速化できます。 AI サイバーセキュリティは、ネットワークの異常な使用状況の検出にも役立ちます。
以上がサイバーセキュリティにおける人工知能: メリットとデメリットの詳細内容です。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。
![[Web フロントエンド] Node.js クイック スタート](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
