AI活用型のサイバーセキュリティと従来型の違い：効果的なアプローチとは

従来のサイバーセキュリティの概要

従来のサイバーセキュリティは、静的なルール セット、攻撃シグネチャー、パターンによって脅威を特定し、軽減します。このカテゴリーに含まれる一般的なツールとして、ファイアウォール、ウイルス対策、マルウェア サンドボックス、分離、不正侵入検知システムと不正侵入防止システム(IDS/IPS)などが挙げられます。これらの技術は、既知の脅威に対しては効果的ですが、ゼロデイ脆弱性やポリモーフィック型マルウェアには十分に対応できません。また、これらのツールの多くは手動での更新と構成が必要になるため、脅威が急速に進化する環境では本質的に事後対応型のソリューションになります。

従来のサイバーセキュリティの主な特性：

• 静的な検出モデル：事前定義された脅威シグネチャーとルールを利用します。
• 基本的な保護：既知の脅威や脆弱性に対しては効果的ですが、未知の脅威には十分に対応できません。
• 高いメンテナンス要件：ある程度の自動化機能がありますが、効果を維持するためには手動の更新と専門家による監視が必要になります。

AIを活用したサイバーセキュリティの概要

AIを活用したサイバーセキュリティは機械学習(ML)、ハイパースケール データ分析、自動化を組み合わせることで、従来のアプローチを強化して高度な脅威を予測および防止します。AIは従来のシステムとは異なり、膨大なデータセットをリアルタイムで分析し、異常を検出しながらゼロデイ脅威やポリモーフィック型マルウェアなどの高度な攻撃をあぶり出します。さらに、インシデントの検出と対応を自動化することで、人間の介入が減り、より迅速かつ効率的な脅威の軽減が可能になります。

AIを活用したサイバーセキュリティの主な特性：

• 高度な脅威検出：MLモデルと異常検出で未知の脅威を特定します。
• 自動化：リアルタイムの検出、脅威インテリジェンスの生成、インシデント対応ワークフローの自動化を行います。
• 継続的な適応：新しいデータから学習し、脅威環境の変化に動的に適応するため、時間の経過とともに精度が向上し、誤検知や見落としが削減されます。

AIと従来のサイバーセキュリティの比較

機密データを瞬時に分類

予測型AI/MLは、エンドポイント、インライン トラフィック、クラウド全体で機密データを自動的に特定して分類するため、従来のアプローチよりも保護が迅速に適用され、侵害リスクが大幅に軽減します。

AIを活用したアプリケーション セグメンテーション

機械学習モデルは、ユーザーのログを分析してユーザーの振る舞いや類似したアプリの使用状況を把握し、これに基づいてアプリケーション セグメンテーションを推奨します。これらのセグメンテーションの自動化により、ラテラル ムーブメントの阻止と攻撃対象領域の縮小が可能になると同時に、手作業でセグメント化する必要性も最小限に抑えられます。

AIを活用したスマートな分離

Webページのコンテンツがリアルタイムでスキャンされるため、不審なページは自動的に分離され、新たなファイルやWebの脅威は瞬時に阻止されます。このアプローチにより、リスクを増大させることなく柔軟なポリシーを施行し、脅威の判定をすぐに確認できます。

AIセキュリティが与える従来のアプローチへの影響

AIを活用したセキュリティは、従来のアプローチを完全に置き換えるほどには進化していません。しかし、サイバーセキュリティにおけるその役割は大きく変化しています。ファイアウォールやIPS、ウイルス対策などの従来型のツールは、既知の脅威に対して効果的な防御を提供してきましたが、脅威がますます巧妙化する現代においては、これらのツールだけでは十分に対応できなくなっています。特に、ゼロトラスト フレームワークでは、静的なシステムでは実現できない継続的な検証と動的なポリシーの施行が求められます。

AIを活用したサイバーセキュリティは、新たな脅威を検出し、対応を自動化するという点で優れています。しかし、AIを従来のセキュリティ ツールに単に追加するだけでは、ゼロトラストに必要なアイデンティティーベースのきめ細かな制御は実現できません。より効果的なアプローチは、AIとゼロトラスト ソリューションを組み合わせることです。AIのリアルタイム分析と行動検出は、ゼロトラストの「決して信頼せず、常に検証する」というアプローチをシームレスに補完し、適応性とレジリエンスに優れたインテリジェントな防御戦略を生み出します。

AIの優れた予測機能と厳格なゼロトラスト アクセス制御を統合したこのハイブリッド アプローチは、サイバーセキュリティの次なる進化を象徴するものであり、急速に進化する最新の脅威に打ち勝つために必要な適応性を提供します。

ゼロトラストとAIの統合：完璧な組み合わせ

AIを活用したサイバーセキュリティとゼロトラストの原則を融合させることが、適応性とレジリエンスに優れた防御の鍵となります。従来のアプローチにはアイデンティティーをベースとする最新のセキュリティに必要な柔軟性が備わっていませんが、ゼロトラストでは継続的に検証するための動的なフレームワークが提供されます。AIはリアルタイムの可視化、異常検出、脅威への自動対応を可能にすることでゼロトラストを強化します。これにより、組織は境界型の静的な防御から脱却し、アイデンティティー中心のクラウド ネイティブな戦略を導入できるようになります。

ゼロトラスト＋AIの主なメリット

• きめ細かな脅威検出：ゼロトラストは継続的に検証することで暗黙の信頼を排除します。一方、AIは行動を分析し、内部脅威やラテラル ムーブメントなどの異常を検出することで進化する攻撃対象領域に対応します。
• 継続的なアクセス制御：AIはリアルタイムでリスクを評価し、ゼロトラスト ポリシーを動的に施行するため、より迅速かつ正確な判断が可能になります。
• 事前予防的なインシデント対応：AIは検知された脅威の封じ込めを自動化し、ゼロトラストの最小特権アクセスを補完することで、脅威の拡散を阻止します。
• クラウドの可視性向上：AIは日々変化するクラウド環境の異常を監視し、ゼロトラストの原則をサポートする詳細なインサイトを提供することで、エンドツーエンドのセキュリティを確保します。

AIとゼロトラストを組み合わせれば、分散型のクラウド ネイティブ環境で現代の脅威に対応する強力で適応性の高いシステムが生まれ、最適な防御が実現します。

Zscaler AI＋ゼロトラスト

Zscalerのインライン ゼロトラスト アーキテクチャーは、効果的なAIガードレールを適用して、一般公開されたAIの使用における安全性を確保するとともに、プライベートAIを悪意のある攻撃から保護し、AIを悪用した脅威を阻止します。Zscalerは、ゼロトラストとAIの力でITとセキュリティを強化および自動化しながら、コストの削減と複雑さの最小化を実現します。

一般公開されたAIの安全な利用

AIの活用による生産性向上の可能性を最大限に引き出します。データ流出のリスクを排除しつつ、シャドーAIの使用と疑わしいアクセスのリスクを軽減します。

プライベートAIの安全な導入

AIを活用したアプリを自信を持って導入し、イノベーションを起こせます。機密データを保護しながら、プロンプト インジェクションやデータ ポイズニングを防ぎます。

AIを悪用した攻撃の阻止

ゼロトラスト＋AIで、AIを悪用した攻撃に対しても安全を確保します。攻撃対象領域を削減し、完全なTLSインスペクションによって脅威を阻止し、脅威のラテラル ムーブメントを排除します。

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