サイバーセキュリティを事後対応型からプロアクティブ型に変える方法: ディープラーニングの役割

ディープラーニング (DL) は機械学習 (ML) の高度なサブセットであり、今日最も革新的で複雑なテクノロジーの一部を支えています。私たちは、ほぼすべての業界で人工知能、機械学習、ディープラーニングの急速な発展を目の当たりにし、ほんの数年前には不可能だと考えられていたメリットを体験することができます。

内容を書き直しました: ディープ ラーニングにより、機械学習の複雑さが大幅に向上しました。結果が間違っていたり満足できない場合に出力層を調整するために人間の介入が必要になる可能性がある機械学習とは異なり、ディープラーニングは人間の介入なしで継続的に学習し、精度を向上させることができます。多層の深層学習モデルは、驚くべきレベルの精度とパフォーマンスを達成できます

深層学習モデルの台頭

研究者は、より高度な機能を実現するために、長年にわたって複雑な人工知能アルゴリズムを開発してきました。生物学的な脳を厳密に模倣する研究活動を通じて、より複雑な数学的計算方法が開発され、その結果、人工ニューラル ネットワーク (ANN) が誕生しました。簡単に言うと、ANN は人間の脳と同じように、ネットワーク内で相互に情報を渡して処理できる多くのノード (またはニューロン) で構成されています。言い換えれば、学習して適応する能力があるということです。

このテクノロジーの開発は、その要件のために遅れています。この成果を達成するには、大量のデータ、より高度なアルゴリズム、大幅に向上した処理能力という 3 つの要素が必要です。この処理能力は、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) の形で提供されます。GPU は、ディープ ラーニング コンピューティング プロセスを大幅に高速化できるコンピューター チップであり、人工知能インフラストラクチャの中核コンポーネントです。複数のコンピューティング タスクを同時に実行し、機械学習の学習プロセスを高速化し、大量のデータを簡単に処理できます。強力な GPU とクラウド コンピューティングを組み合わせることで、ディープ モデルのトレーニングに必要な時間を数週間から数時間に効果的に短縮できます。

GPU パフォーマンスの欠点

このような高性能コンピューティング用の GPU 消費電力は驚異的で高価です。一部の GPU モデルの単一の最終バージョンをトレーニングするには、80 世帯が 1 年間に使用する電力よりも多くの電力が必要になる場合があります。

さらに、世界中の大規模データ ストレージ センターは、エネルギーと水の消費、温室効果ガスの排出により、環境に深刻な影響を与えています。この問題を解決するには、大量のデータのみに依存するのではなく、ディープラーニングを通じてデータ品質を向上させることが重要です。人工知能が発展し続けるにつれて、持続可能性計画は世界的に共有されるプラットフォームになる必要があります。

層が増えるほど、より深く掘り下げられます

人間の場合、より深く掘り下げることができ、より多くの研究データや実証例が得られます。トピックについて持っていればいるほど、実践的で包括的な知識ベースを作成できます。人工ニューラルネットワークは3種類の層で構成されています。最初の入力層は、ネットワークにデータの初期プールを提供します。最後の層は出力層で、指定されたデータ入力に対するすべての結果を生成します。これら 2 つの間に最も重要な隠れ層があります。これらの中間層は、すべての計算プロセスが実行される場所です。

少なくとも 3 つの層が深層学習として認定されますが、層の数が増えるほど、学習はより深くなり、出力層に情報を提供します。深層学習層には、データが特定の順序で各層を流れるときにデータに作用するさまざまな関数があります。レイヤーを追加するたびに、データセットからより多くの詳細と特徴を段階的に抽出できます。これにより、最終的には、潜在的な結果、予測、結論を予測または表明するネットワーク出力が得られます。

精度と防止のためのディープラーニングの重要性

AI 自動化およびディープラーニング モデルは、サイバー犯罪との戦いにおける重要な要素であると同時に、ランサムウェアのアップグレードに対する重要な保護も提供します。ディープ ラーニング モデルは、不審な動作を特定して予測し、潜在的な攻撃の特徴を理解して、ペイロードの実行やデータの暗号化を防ぐことができます。

人工ニューラル ネットワークによって生成された侵入検知および防御システムは、機械学習と比較してよりスマートです。 、より正確になり、誤報率が大幅に低下します。人工ニューラル ネットワークは、攻撃シグネチャに依存したり、既知の一般的な攻撃シーケンスのリストを記憶したりするのではなく、継続的に学習および更新して、悪意のある動作やマルウェアの存在を示すシステム アクティビティを識別します。

サイバーセキュリティ チームは常に外部からの攻撃を最大の懸念事項として捉えてきましたが、悪意のある内部活動は増加傾向にあります。 Ponemon の 2022 年インサイダー脅威のコスト: グローバル レポートによると、インサイダー脅威インシデントは過去 2 年間で 44% 増加し、インシデントあたりのコストは 3 分の 1 以上増加して 1,538 万ドルとなっています

セキュリティ チームは内部関係者による脅威を阻止するために、ユーザーおよびエンティティ行動分析 (UEBA) をますます活用しています。深層学習モデルは、従業員の通常の行動パターンを時間の経過とともに分析して学習し、異常が発生したときに検出できます。たとえば、時間外のシステム アクセスやデータ侵害を検出し、アラートを送信できます。これには大きな違いがあります。事後対応型のアプローチにより、脅威がネットワークに侵入してシステムを悪用し、データを盗んだ後も脅威から保護します。ディープラーニングを通じて、脆弱性や悪意のあるアクティビティが悪用される前に特定して排除できるため、脅威をプロアクティブに防止し排除するという目標を達成できます。

自動化された多層ディープラーニングのサイバーセキュリティ ソリューションはセキュリティ防御を大幅に向上させましたが、このテクノロジーはサイバー犯罪の双方に悪用される可能性もあります

エスカレートする AI イノベーションには保護法が必要です

サイバーセキュリティの分野では、高度なサイバー敵と戦うためのディープラーニングなどの人工知能ソリューションの開発が、規制当局の制限と制御能力を上回っています。同時に、企業の防御手段が悪意のある攻撃者によって悪用され、操作される可能性もあります。

制御不能な人工知能テクノロジーが将来もたらす結果は、地球規模で壊滅的なものになる可能性があります。秩序、人権、国際安全保障を維持するための法律がなければ、我が国のテクノロジーが手に負えなくなった場合、善と悪の激化する戦場になる可能性があります。

サイバーセキュリティの最終目標は、受動的な検出と対応を超えて、プロアクティブな保護と脅威の除去に移行することです。自動化とマルチレベルの深層学習は、この方向への重要なステップです。私たちの課題は、合理的な制御を維持し、サイバー敵の一歩先を行くことです

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