サイバーセキュリティにおける人工知能とは

サイバーセキュリティにおけるAIの役割

現代のテクノロジーは組織に多大な価値をもたらしますが、その複雑さと相互接続性の高まりにより、組織は脅威に対してますます脆弱になっています。また、サイバー脅威は驚くべき速さで進化しており、強力なサイバーセキュリティ対策の重要性がかつてないほど高まっています。組織は膨大な量のデータを生成するため、サイバー犯罪者が悪用できる攻撃対象領域が広がっており、この傾向は今後も続くと予想されます。高度な脅威に対応するために、セキュリティ部門は、より速くスマートで自動化されたセキュリティ機能を提供するAIを活用したソリューションに目を向けています。

AIは脅威検知の精度や効率を向上させるだけでなく、反復的なタスクを自動化することでセキュリティ部門の負担を軽減するため、サイバーセキュリティの専門家は、より優先度の高いリスクと戦略的な改善に集中できるようになります。AIを活用したセキュリティ プラットフォームは、機械学習、生成AI、行動ベースの検知を活用し、新しいデータや進化する攻撃手法から継続的に学習することで、異常を特定し、疑わしいアクティビティーにフラグを付けて防御を強化します。

サイバーセキュリティにおける人工知能の概要

AIの核となるのは人間の知能を模倣した設計であり、これによりシステムが学習、推論、意思決定を行えるようになります。これらの機能がサイバーセキュリティに適用されると、従来のセキュリティ手法よりも大きなメリットが実現します。

サイバーセキュリティで使用される主なAIテクノロジーには、次のようなものがあります。

• 機械学習(ML):大規模なデータセットを分析することで、パターンを特定し、脅威を予測し、徐々に検知の精度を向上させます。
• ディープ ラーニング：人間のニューラル ネットワークを模倣したMLのサブセットであり、フィッシング攻撃やマルウェアの亜種などの複雑なサイバー脅威の検知をサポートします。
• 自然言語処理(NLP): AIが人間の言語を理解して分析できるようにします。フィッシング メールやソーシャル エンジニアリングの戦術を特定するのに効果的です。
• 行動分析：AIがユーザーの行動を監視し、サイバー攻撃を示す可能性のある異常なログインや疑わしいデータ転送などの異常を検知します。

AIを活用したセキュリティは事前定義されたルールに頼る従来の検知方法とは異なり、新たな脅威に継続的に適応しながら誤検知を削減し、応答時間を改善します。

AIサイバーセキュリティの機能

AIは現代のサイバーセキュリティ フレームワークに不可欠なツールとなっており、データの分析、不規則性の検知、脅威へのリアルタイムの対応を可能にします。

AIを活用した脅威の検知と防止

AIを活用したシステムは、行動分析と予測モデリングによって既知と未知両方の脅威を特定します。AIは、微妙な攻撃パターンを明らかにすることで脅威の検知を強化するため、ゼロデイ脅威や高度な標的型攻撃(APT)に対して特に効果的です。

セキュリティ運用の自動化

大規模な組織では、膨大な数のセキュリティ アラートやインシデントを手動で管理することは現実的ではありません。AIは優先度の低いアラートを除外し、リスクの高い脅威を優先し、応答時間を短縮することで、セキュリティ運用を自動化できます。

インシデント対応と修復におけるAI

AIはインシデント対応のワークフローを自動化し、組織が潜在的な侵害に迅速に対応できるようにします。また、攻撃シナリオのシミュレーションもできるため、セキュリティ部門は侵害が実際に発生する前に軽減策を検証して改善できます。

エンドポイント セキュリティの強化

AIを活用したツールは、モバイル デバイスやサーバー、IoTシステムなどのエンドポイントを継続的に監視および保護します。リアルタイムの行動を分析することで、マルウェアを検知し、不正アクセスを防止し、脅威が拡散する前に感染したデバイスを隔離できます。

サイバーセキュリティにおけるAIの主なアプリケーション

AIはサイバーセキュリティのさまざまな側面を変革し、脅威対策、不正行為の防止、リスク軽減を強化しています。

脅威検出と異常の特定

AIはネットワーク トラフィックとユーザーの行動を継続的に分析し、異常を検知します。たとえば、異常なログイン アクティビティーや突然のデータのダウンロードには、潜在的なセキュリティ リスクとしてフラグが立てられる場合があります。

不正行為の防止とアイデンティティーの保護におけるAI

サイバー犯罪者は、フィッシングやソーシャル エンジニアリングを通じて機密データに不正アクセスします。AIは、正当なログイン試行と不正なログイン試行を区別し、アカウントの乗っ取りを防ぎ、不正アクセスの試みをブロックすることで、アイデンティティーのセキュリティを強化します。

AIを活用した脅威インテリジェンス

AIは何百万もの脅威レポート、セキュリティ ログ、外部データ ソースを処理することで、攻撃を予測して防止します。世界中の脅威インテリジェンスを継続的に分析し、組織がサイバー犯罪者に対応できるようにします。

強化されたマルウェア分析

AIは、サンドボックスと異常検出を組み合わせることで、マルウェア検出を大幅に強化するため、被害が発生する前に新しい種類のランサムウェアやポリモーフィック型マルウェアを特定して阻止できます。

セキュリティ オペレーション センター(SOC)を最適化するためのAI

セキュリティ オペレーション センター(SOC)は、組織のサイバーセキュリティ戦略の主流となっています。AIは、次の方法でSOCの効率を向上させます。

• アラート疲れの軽減：AIが優先度の低いアラートを除外するため、アナリストはより深刻な脅威に集中できます。
• フォレンジック調査の強化：AIが攻撃パターンの関連付けを行うため、セキュリティ部門はより迅速にインシデントを分析し、対応できます。
• SIEMのパフォーマンス改善：AIは脅威相関と分析を自動化することで、セキュリティ情報とイベント管理(SIEM)を強化します。

サイバーセキュリティにおけるAIのメリット

AIは、組織のサイバーセキュリティ アプローチを強化し、従来のセキュリティ対策に比べて多くのメリットを提供します。

AIを活用したセキュリティの主なメリット：

• 脅威検出の迅速化：攻撃をミリ秒単位で特定することで応答時間を短縮し、被害を軽減します。
• スケーラビリティー：膨大なデータセットを処理するため、世界中のセキュリティ脅威を管理する大規模な組織に最適です。
• コスト効率：セキュリティ タスクを自動化することで、運用コストを削減し、侵害リスクを最小限に抑えます。
• 継続的な学習：新たな攻撃手法や脅威に適応しながら、時間とともに進化します。

サイバーセキュリティにおけるAIの課題と制限

AIはセキュリティ運用を大幅に強化する一方で、いくつかの課題も伴います。ここでは、セキュリティ部門がサイバーセキュリティにAIを導入する際に直面する可能性のある課題を紹介します。

• 誤検知：導入の初期段階では、AIセキュリティが脅威を誤って分類することがあるため、不要な調査につながる可能性があります。
• 敵対的なAIのリスク：サイバー犯罪者がAIモデルを不正に操り、攻撃を誤認させることができます。
• プライバシーの懸念：AIには大規模なデータセットが必要であるため、データ セキュリティと規制順守に関する問題が発生します。

サイバーセキュリティにおけるAIの未来

ますます巧妙化するサイバー脅威に打ち勝つには、脅威の検知と対応を迅速化し、進化する攻撃手法にリアルタイムで適応するセキュリティ ソリューションが必要です。AIを活用したサイバーセキュリティはその能力を絶えず向上させ、次のような機能を備えたよりインテリジェントで予防的かつレジリエンスに優れたセキュリティを実現します。

• よりスマートな脅威検出：AIを悪用した攻撃を特定して無力化するAI機能を強化し、脅威が顕在化する前にリスクを軽減します。
• より強力なデータ保護：高度なAIモデルはセキュリティ ポリシーをインテリジェントに適用し、リスクの高いAIとのやり取りをブロックすることで、機密データの流出を防止します。
• より効率的なセキュリティ業務：AIを活用した自動化により、セキュリティ ワークフローが継続的に合理化されるため、優先度の高いリスクに集中できます。
• より優れたビジネス レジリエンス：AIは、AIを活用したツールやアプリケーションの可視性とガバナンスを向上させながら、攻撃対象領域の削減に重要な役割を果たします。

このようなAIの進歩に伴い、ゼロトラストの原則を基盤とし、リアルタイムでAIを悪用した脅威から組織を保護する、信頼できるAIを活用したサイバーセキュリティ アプローチが必要とされています。Zscaler AIは、これを実現するソリューションを提供します。

Zscaler:組織のためのAIサイバーセキュリティ

Zscaler AIは人工知能と機械学習を活用することで、脅威を予防的に検知し、機密データを保護するとともに、組織がAIテクノロジーを安全に導入できるよう支援ます。世界最大のセキュリティ クラウドを活用したZscaler Zero Trust Exchange™プラットフォームに組み込まれたZscaler AIは、パフォーマンスを損なうことなく、シームレスでスケーラブル、かつインテリジェントなAIを活用したサイバーセキュリティを提供します。

Zscaler AIによって、主に次のようなことが可能になります。

• AIを活用した脅威検出：インライン検査とリアルタイムのリスク評価により、AIを悪用したサイバー攻撃がネットワークに侵入する前に検知できます。
• ゼロトラストベースのAIセキュリティ：Zero Trust Exchange™は暗黙の信頼を排除し、検証済みの許可されたエンティティーのみがユーザー、ワークロード、AIモデルにアクセスできるようにします。
• 包括的なデータ保護：データの流出や持ち出しをブロックし、シャドーAIのリスクやAIによる新たな脆弱性から組織を保護します。
• AIのシームレスな導入：組織がAIテクノロジーを安全に導入し、セキュリティの死角を生じさせることなく、AIツールによって生産性を向上できるよう支援します。

Zscaler AIとZero Trust Exchange™を活用すれば、組織はAIが牽引する未来を安全に切り開き、成功するために必要なインテリジェンス、自動化、セキュリティを手に入れることができます。こちらからデモを依頼して、詳細をご確認ください。