サイバーセキュリティにおける人工知能：役割、影響、アプリケーション、企業リスト

序章

テクノロジーの進歩に伴い、サイバー犯罪も増加し、複雑になっています。 サイバー犯罪者は、最新のセキュリティシステムを危険にさらしている高度な攻撃を開始しています。 そのため、サイバーセキュリティ業界も進化しており、企業のセキュリティ需要の高まりに対応しています。 しかし、セキュリティ専門家のこれらの防御戦略も、ある時点で失敗する可能性があります。

ゲームを強化し、脆弱性検出メカニズムを強化するために、企業は人工知能（AI）を選択しています。 サイバーセキュリティの人工知能は、企業が防御メカニズムを保護するのを支援しています。 また、サイバー犯罪をより適切に分析するのにも役立ちます。

人工知能がサイバーセキュリティに与える影響は何ですか？

企業は今、かつてないほどサイバーセキュリティに焦点を合わせています。 これは、高度なサイバーセキュリティ攻撃により、企業がデータ侵害に数百万ドルを費やしているためです。 それは、ネットワークインフラストラクチャを保護する多層セキュリティシステムの設計から始まります。 最初のステップは、ネットワークトラフィックを除外するファイアウォールをインストールすることです。

次に、ウイルス対策ソフトウェアを使用して、インフラストラクチャ内の悪意のあるファイルやウイルスを駆除します。 災害復旧計画の一環として、定期的なデータバックアップが実行されます。

そして、これが人工知能の出番です。

AIは、ユーザーの行動を分析し、パターンを研究することで、専門家がネットワークの不規則性を特定できるようにすることで、セキュリティに影響を与えてきました。 セキュリティの専門家は、AIを使用してネットワークデータを調査し、脆弱性を検出して有害な攻撃を防ぐことができるようになりました。 AIは、次の方法で従来のセキュリティアプローチを強化するのに役立ちます–

• 高度なAIを活用したセキュリティツールを使用して、セキュリティイベントを監視および対応します
• 最新のファイアウォールには、ネットワークトラフィックの通常のパターンを簡単に検出し、悪意があると見なされた場合にそれを削除する機械学習テクノロジーが組み込まれています。
• AIの自然言語処理機能を使用して、セキュリティの専門家はサイバー攻撃の発生源を検出できます。 自然言語処理は、脆弱性の分析にも役立ちます
• インターネットデータをスキャンして予測分析を使用すると、悪意のある脅威を事前に特定できます
• 条件付きアクセスと認証のより高いセキュリティ

サイバーセキュリティにおける人工知能のもう1つの重要な啓示 生体認証ログインシステムです。 これらは、指紋、網膜スキャン、および掌紋を使用する非常に安全なログインです。 安全にログインするために、この生体情報と一緒にパスワードを使用できます。この方法は、組織で従業員がログインするために使用され、スマートフォンでも使用されます。

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サイバーセキュリティにおけるアプリケーション

人工知能の非常に重要なサブセットである機械学習も、最近、企業がセキュリティシステムを強化するために使用しています。 セキュリティの専門家が悪意のある攻撃を検出するのを支援することに加えて、次のアプリケーションがあります–

モバイルエンドポイントのセキュリティ

スマートフォン、タブレット、ノートブックはすべてサイバー攻撃を受けやすいため、機械学習はモバイルエンドポイントのセキュリティに使用されます。 Wanderaという会社は最近、MI：RIAMという機械学習を利用した脅威検出エンジンを立ち上げました。 このエンジンは、モバイルエンドポイントをターゲットとする再パッケージ化されたSLockerランサムウェアのいくつかのトレースを正常に検出しました。

ゼロデイ脆弱性はありません

ゼロデイ脆弱性は、セキュリティプロフェッショナルにとってまったく新しい脅威であり、セキュリティプロフェッショナルには、それを修正するためのソリューションやパッチがまだありません。 ゼロデイとは、専門家が問題を修正するためのゼロデイがあり、攻撃者によってすでに悪用されている可能性があることを意味します。 これらの脅威は、セキュリティで保護されていないIoTデバイスで見つかることがあります。

機械学習アルゴリズムは、ネットワークトラフィックの異常を分析することで、ゼロデイ脅威を検出できます。 機械学習を使用して、脆弱性を取り除き、パッチの悪用を防ぎます。

人間の分析の改善

機械学習は、脆弱性評価、脅威検出、ネットワーク分析、エンドポイントセキュリティなどのサイバーセキュリティ活動における人間の分析を強化するのに役立ちます。 MLアルゴリズムは、ネットワーク内の疑わしいデータを除外して、人間の安全保障アナリストに渡すことができます。 その結果、アラートの検出率が大幅に向上する可能性があります。

セキュリティタスクの自動化

機械学習により、反復的で退屈なセキュリティタスクを減らすことができます。 これは、専門家が重要な仕事に集中するのに役立ちます。 ネットワークトラフィックのチェック、ランサムウェアなどの脅威の中断、ウイルスの除去、ネットワークログの分析などのタスクは、機械学習によって自動化できます。

機械学習の助けを借りて、人間の安全保障のリソースを効率的に割り当てることもできます。

サイバーセキュリティで人工知能を使用している企業

AIを利用したシステムは、セキュリティインフラストラクチャを強化するために次の企業で使用されています–

グーグル

彼らは、クラウドビデオインテリジェンスプラットフォームでディープラーニングAIシステムを使用しています。 クラウドサーバーに保存されている動画は、コンテンツとコンテキストに基づいてAIアルゴリズムによって分析されます。 脅威となる可能性のある異常が見つかった場合、AIアルゴリズムはアラートを送信します。

Gmailは機械学習を使用してメールからスパムを除外し、手間のかからない環境を提供します。 毎日1億を超えるスパムがブロックされています。

IBM

IBM Watsonは、認知トレーニングで機械学習を使用して脅威を検出し、サイバーセキュリティソリューションを作成します。 AIはまた、時間のかかる脅威調査タスクを削減し、セキュリティリスクの決定を支援します。

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結論

サイバーセキュリティにおける人工知能の使用 間もなく、セキュリティシステムを開発および処理するための標準的な方法になります。 多くの有害な脅威は損傷の前に検出できるため、セキュリティの専門家はこれらの悪意のある攻撃と戦うための応答時間を増やすことができます。

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