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テクノロジーが進化し続ける中、サイバー犯罪者が安全なシステムに侵入するための手法も進化しています。脅威の主体は、システムに侵入し、データを盗み、組織に損害を与える新しい方法を見つけるために、常に革新しています。これに対し、セキュリティチームは、こうした脅威に対応するため、新しいテクノロジーを導入し、進化させる必要があります。サイバー犯罪との闘いにおいて非常に重要であることが証明されている技術の1つが、**人工知能（AI）**です。今回は、脅威の検知と対応におけるAIの役割を探ります。

脅威の検知を理解する

AIの役割を理解する前に、脅威の検出プロセスを理解することが重要です。脅威の検知では、組織のシステムやデータに対する潜在的な脅威を特定します。通常、ネットワークトラフィック、ログファイル、システムイベントを監視し、脅威の兆候となりうる異常を特定します。脅威が検出されると、セキュリティチームは、その脅威を調査し、対応するための措置を講じることができます。

脅威検出のための従来のアプローチ

従来、脅威の検知は、ネットワークログやその他のデータソースを手作業で監視・分析する、手間のかかるプロセスでした。このアプローチは、潜在的な脅威を特定するために人間のアナリストに依存しているため、時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。また、24時間365日ネットワークを監視するために、大規模なアナリストチームを雇用する必要があるため、多大なリソースを必要とします。

脅威検出のもう一つのアプローチは、ルールベースのシステムを使用することです。このシステムでは、事前に定義されたルールのセットを使用して、潜在的な脅威を特定します。ルールベースのシステムは、手動で監視するよりも高速ですが、事前に定義されたルールの範囲内にある脅威しか識別できないという制限があります。ルールに当てはまらない新しい脅威や未知の脅威を特定することはできません。

脅威の検知におけるAIの役割

AIは、脅威を検知するための強力なツールとして登場しました。人間のアナリストや事前に定義されたルールに依存する従来のアプローチとは異なり、AIは機械学習アルゴリズムを用いて膨大な量のデータを分析し、潜在的な脅威を示す可能性のあるパターンを特定します。これらのアルゴリズムは、従来のルールベースのシステムでは検出できないような、新しい未知の脅威を特定することができます。

AIの主な利点の1つは、学習と適応の能力です。より多くのデータを分析することで、潜在的な脅威を特定する能力が向上し、それに応じてアルゴリズムを調整することができます。このため、AIは、今日のペースの速いサイバーセキュリティの状況において、脅威を検知するための貴重なツールとなっています。

脅威検知に使用されるAIの種類

脅威検知によく使われるAIには、機械学習、ディープラーニング*、*自然言語処理（NLP）**など、いくつかのタイプがあります。機械学習アルゴリズムは統計モデルを使用してデータのパターンを特定し、深層学習アルゴリズムはニューラルネットワークを使用して大量のデータを分析する。NLPは、ソーシャルメディアの投稿やニュース記事のテキストなど、非構造化データの分析に使用されます。

脅威検知におけるAIの使用例

脅威検知を向上させるために、AIはさまざまな方法で活用されています。一般的な使用例としては、AIを使用してネットワークトラフィックを監視し、潜在的な脅威をリアルタイムで特定することが挙げられます。これにより、セキュリティチームは、脅威が組織に大きなダメージを与える前に、迅速に対応することができます。

また、AIは内部脅威の特定にも活用されています。ユーザーの行動パターンを分析することで、AIはデータの窃盗や機密情報へのアクセスなど、悪意のある行為を行っている可能性のあるユーザーを特定することができます。

脅威の検知に加え、AIはインシデントレスポンスの向上にも活用されています。過去のインシデントのデータを分析することで、AIはセキュリティチームがより効果的な対応計画を策定し、システムの潜在的な弱点を特定するのに役立ちます。

脅威の検知におけるAIの課題と限界

AIは脅威検知において貴重なツールであることが証明されましたが、考慮すべき課題や限界もあります。課題の1つは、AIアルゴリズムを効果的にトレーニングするために、大量の高品質なデータが必要であることです。組織は、AIシステムの訓練に使用するデータが多様で、代表的で、正確であることを確認する必要があります。

もう一つの課題は、AIシステムが偽陽性や偽陰性を生み出す可能性があることです。誤検出は、AIシステムが良性の活動を潜在的な脅威として認識した場合に発生し、誤検出は、AIシステムが本物の脅威を認識できなかった場合に発生します。このリスクを軽減するために、組織はAIシステムを定期的に更新し、誤検知や誤検知のリスクを最小化するように微調整する必要があります。

最後に、コストの問題があります。AIベースの脅威検知システムを導入するには、ハードウェア、ソフトウェア、人材に多大な投資を必要とするため、コストがかかる可能性があります。組織は、AIの利点と導入コストを慎重に比較検討する必要があります。

結論

サイバーセキュリティの状況が進化し続ける中、脅威の検知に従来のアプローチではもはや不十分であることは明らかです。AIは、新しい未知の脅威を特定するための強力なツールとして登場し、セキュリティチームがサイバー犯罪者の一歩先を行くことを支援しています。検討すべき課題や限界はありますが、脅威の検知と対応におけるAIのメリットは明らかです。AIベースのアプローチを採用することで、組織はサイバー防御を改善し、データを保護し、サイバー犯罪者の一歩先を行くことができます。

参考文献

- AI and machine learning for cybersecurity . IBM. (2022)

- Benefits and limitations of artificial intelligence in cybersecurity . European Union Agency for Cybersecurity. (2019, November)

  • 人工知能、サイバーセキュリティの新章に突入か？(2022年、11月10日）。 The State of Security トリップワイヤです。