サイバーセキュリティで AI を使用する方法

Cyber​​security Ventures のレポートによると、世界のサイバー犯罪による損失は 2021 年に 6 兆米ドルに達し、サイバー犯罪対策への世界的な支出は 2025 年に 10 兆 5,000 億米ドルに増加すると予想されており、これは 2021 年の 3 倍に相当します。 2015年（3兆ドル）とほぼ同様です。

人工知能がほぼ唯一の解決策です。

別の研究機関である Statista は、サイバーセキュリティにおける人工知能の価値は 2020 年に 100 億米ドルを超え、2027 年までに 450 億米ドルに達すると予想されています。 IBM は、人工知能によるセキュリティを欠いている企業は、AI 自動防御システムを導入している企業に比べて、サイバー攻撃に対する防御コストが 3 倍かかると考えています。

Meticulous の調査データによると、ネットワーク セキュリティ分野における人工知能アプリケーションは年率 24% で成長し、2027 年までに 460 億ドルに達すると予想されています。

#ネットワーク セキュリティにおける AI の 5 つの典型的なアプリケーション

1. 悪意のあるコードと悪意のあるアクティビティの検出

# DNS トラフィックを分析することで、人工知能はドメイン名を自動的に分類し、C2、悪意のある、スパム、フィッシング、クローン ドメインなどのドメイン名を識別できます。 AI が適用される前は、管理は主にブラックリストに依存していましたが、大量の更新は困難でした。特に、ブラック製品は、自動ドメイン名生成技術を使用して大量のドメイン名を作成し、常にドメイン名を切り替えますが、現時点では、これらのブラック ドメイン名を学習、検出、ブロックするには、インテリジェントなアルゴリズムを使用する必要があります。

2. 暗号化トラフィック分析

現在、インターネット トラフィックの 80% 以上が暗号化されており、従来の手段は復号化を除いて効果がありません。人工知能テクノロジーの助けを借りて、ペイロードを復号して分析する必要はありませんが、主に次のようなメタデータとネットワーク パケットを通じて識別できます:

悪意のあるコード

• マルウェア ファミリ
• 使用中のアプリケーション
• 暗号化された TLS セッションまたは SSL フレームワークのバージョン内で動作するデバイス

暗号化トラフィック分析は、少なくとも、増大する暗号化トラフィックの量によってユーザーが完全に目が見えなくなるのを防ぐために、すでに実際に役割を果たしています。ただし、この技術はまだ開発段階にあるため、当面は多大なコストとエネルギーを投資する必要はありません。

3. 偽画像の検出

リカレント ニューラル ネットワークとエンコード フィルターを利用した AI アルゴリズムにより、「ディープフェイク」を識別できます。写真は交換したものです。この機能は、金融サービスにおけるリモート生体認証に特に役立ち、詐欺師が写真やビデオを改ざんして融資を受けることができる正当な国民になりすますのを防ぎます。

4. 音声、言語、音声認識

この AI テクノロジーは、機械が読み取りできない形式の非構造化データを読み取ることができます。さまざまなネットワーク デバイスからの構造化データを使用して、正確な判断を行うためにデータ セットを強化します。

5. 未知の脅威の検出

統計データに基づいて、AI がどの保護ツールを使用するか、どの設定を変更する必要があるかを推奨できます。ネットワークのセキュリティを自動的に向上させます。さらに、フィードバック メカニズムにより、AI が処理するデータが増えるほど、より正確な推奨事項が提供されます。たとえば、MIT の AI2 は、最大 85% の精度で未知の脅威を検出します。さらに、インテリジェントなアルゴリズムの規模と速度は人間の追随を許しません。

#結論

人工知能は、ネットワーク セキュリティの分野で幅広い将来性を持っていますが、それは合理的に使用された場合に限られます。他のすべてのテクノロジーと同様、AI も特効薬ではありません。最先端のテクノロジーを備えていても、100% の保護を意味するわけではありません。人工知能は、基本的なサイバーセキュリティルールを無視することによって引き起こされる深刻な攻撃からあなたを救うことはできません。

正しいアプローチは、継続的な変化に適応し、継続的に修正や調整を行いながら、実際の利益を生み出すインテリジェントなアルゴリズムを開発および実装できるエコシステムを確立することです。ご想像のとおり、これは時間のかかる困難な作業ですが、誇大広告や流行のために AI を使用しているわけではないことを考えると、AI テクノロジーに基づくネットワーク セキュリティは、将来的には大きな価値を生み出すでしょう。

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