人工知能がサイバーセキュリティとユーザーエクスペリエンスを変える 3 つの方法

現在、私たちは大きな変化の正念場にいます。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、人々の働き方、コミュニケーション、ビジネスのやり方に革命をもたらしています。これらのイノベーションは、組織の機敏性を高め、顧客へのサービスを向上させ、前例のない脅威に対応するのに役立ちます。

私たちの業界では人工知能が急増し続けています。Statista によると、サイバーセキュリティ市場における世界の AI の規模は 2027 年までに 470 億ドル近くに達すると予想されています。新しいイノベーションが出現するにつれて、このテクノロジーへの関心は高まるばかりです。

世界中の組織が人工知能を最大限に活用するソリューションを採用し、セキュリティへのアプローチ方法を根本的に変えるにつれて、浮上する重要な問題は、この人工知能主導の涅槃状態をどのように達成するかということです。これは、データの真の可能性を引き出すために、断片化されサイロ化されたツールからますます脱却することを意味します。

データの「3C」は強力な人工知能と機械学習を支えます

管理の簡素化による明白な利点に加えて、ツール もう 1 つの機能は、セキュリティ、ネットワーク、ユーザー エクスペリエンスの管理において、すべて同じデータ レイクから AI と ML を活用できることです。ただし、組織がその可能性を最大限に発揮するには、次の 3 つのデータ原則に従う必要があります。

• 完全なデータ。問題を解決するために必要なすべてのデータ。セキュリティ、ネットワーク、運用からのデータ要素は、中央の場所に収集される必要があります。

#•一貫したデータ。データの形式、構造、ラベル付けは、収集されたすべての要素にわたって一定である必要があります。不一致があると、データの品質と結果に悪影響を及ぼす可能性があります。

#•データを修正してください。どのような出力も信頼できるようにするには、データに対する揺るぎない信頼が必要です。データが収集および集計される方法は、データ レイクを提供するすべてのデータ ソースで同じである必要があります。

人工知能がサイバーセキュリティを根本的に変えるための強固な基盤は、これらの重要なデータ原則です。組織は、この影響を 3 つの異なる方法で確認できます。

1) IT 運用の再発明

ご存知のとおり、今日の中核となる IT 運用チームは、セキュリティ オペレーション センター (SOC) やネットワーク オペレーション センター (NOC) などの組織は過重労働で人員不足です。毎日、運用チームは何万ものアラートとイベントを受け取りますが、意味のあるものはそのうちのわずか数件のみで、残りのほとんどは単なるノイズです。ただし、大多数の企業では現在、運用アナリストがこれらのアラートを手動で確認して、本当の脅威を見逃さないようにする必要があります。この作業は時間がかかり、セキュリティおよびネットワークの専門家による多大な時間の投資が必要ですが、結果が得られることはまれです。

AIOps を導入すると、ネットワーク全体の詳細な可視性と自動化を自動化し、すべてのユーザー、ブランチ、アプリケーションをカバーできます。この新しい AI 主導の環境を使用すると、アラートやイベントを大規模なデータ ポイントに接続して、より効果的なソリューションを得ることができます (すべて数分以内)。つまり、何千もの意味のないアラートを誰かが選別する代わりに、AIOps が最も関連性の高いアラートを抽出して、チームが実際の問題の解決に集中できるようにすることができます。

2) 未知の脅威を発見する

#テクノロジーの進歩に伴い、サイバーセキュリティ ツールが開発され、脅威アクターが利用できるツールも進化します。人工知能の力は、人間の行うこととは異なり、「未知の」または目に見えない亜種によって導入された悪意のある動作や操作の兆候を特定するのに役立ちます。マシンは、数千のデータポイントをスキャンして異常を特定し、組織に関する超具体的な詳細を常に学習して、新たな異常が発生したときにフラグを立てるテクノロジーを適切に配置することで、大量のアラートを選別することに非常に優れています。脅威が特定されると、組織は実際の問題になる前に、事前に脅威を分類して封じ込めることができます。

3) ユーザー エクスペリエンスの向上

人工知能のアプリケーションにより、セキュリティ チームとネットワーク チームへのプレッシャーが軽減され、エンド ユーザーが問題を簡単に克服できるようになります。イライラする問題 イライラする質問。アクセスとパフォーマンスの問題のトラブルシューティングは、常に退屈で時間のかかる作業でした。このセキュリティ プロセスによってユーザー エクスペリエンスが妨げられると、多くの場合、ユーザーはイライラし、問題を迅速に解決するためにセキュリティをバイパスすることを選択する結果になります。この場合、攻撃者がユーザーのエラーを悪用してセキュリティ対策を回避する可能性があるため、組織は攻撃に対して脆弱になります。ユーザーが直面する問題を積極的に解決することで、AI はエンドユーザーのデジタル エクスペリエンスを自律的に管理する機能を備えています。最終的に、そうすることで、セキュリティを維持しながら、クリーンでポジティブなエクスペリエンスをユーザーに提供できます。

人工知能は、創造の支援、病気のリスクの推進、予測など、私たちの生活のあらゆる側面に影響を与える能力を持っています。そして、この新しいイノベーションを組織に導入し始めると、AI がセキュリティとネットワーク運用、そして最終的には個人やビジネス チームがテクノロジーをどのように体験するかにも同様に大きな影響を与えることがわかり始めています。

以上が人工知能がサイバーセキュリティとユーザーエクスペリエンスを変える 3 つの方法の詳細内容です。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。