サイバーセキュリティにおける人工知能の役割とは?

公開: 2023-03-04

プライバシーは幻想であり、セキュリティは要求です。すでに 21 世紀の 30 年が過ぎようとしている頃には、世界は科学の進歩と技術の進歩にあふれています。もはや単なる作り話やフィクションではないようです。この時点で、知性は勤勉さを測定し、人間よりも機械志向になっています。しかし、すべてがオーバーナイトオーツ麦の上にメープルシロップをまぶしているわけではないため、セキュリティ侵害やプライバシー侵害という形での影響は、高額な価格で販売されています。サイバーセキュリティが懸念されており、人工知能の導入はこれを助けているという印象を与えます. しかし、それは本当にうまくいくでしょうか？この記事では、サイバーセキュリティにおける人工知能の役割について深い洞察を得ることができます。また、予測可能なサイバーセキュリティにおける AI の未来をたどってみましょう。飛び込みましょう！

AI システムは、独立して自律的に動作します。人工知能ソリューションの未来は予測できません。ただし、完全に依存するべきではありません。計算を行い、戦場で直感的に行動できる知的で強力な兵士として考えるのが最善の方法です。それにもかかわらず、機械学習は防御力の効力を高めます。この記事を先に進めることで、サイバーセキュリティにおける AI の未来とともに、サイバーセキュリティを可能にする分野で人工知能が果たす役割について学びます。その前に、サイバーセキュリティとは何かを概説しましょう。

サイバーセキュリティとは？

サイバー攻撃に注意するために、サイバーセキュリティは、インターネットに接続されている電子機器に保存されている情報を確実に保護するための慣行です。

これは、コンピューティングシステムを保護し、プログラムとプロセスを展開することによって、ハードウェア、ソフトウェア、およびデータレベルで、あらゆる種類のデジタル脅威や悪意のある攻撃からシステムを防御することを指します。
さらに、消費者によるIoTデバイスの使用の増加は、個人またはグループの機密情報や機密情報に対してより多くの潜在的なリスクをもたらします. そのため、サイバーセキュリティは交渉の余地のない手段になっています。
サイバーセキュリティには、提供するセキュリティの種類に基づいたさまざまなコンポーネントがあり、その中には、アプリケーションセキュリティ、ネットワークセキュリティ、情報またはデータセキュリティ、クラウドセキュリティ、運用セキュリティなどがあります。

サイバーセキュリティと人工知能、サイバーセキュリティの機会と課題における AI の未来をさらに学びます。読み続けてください!

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人工知能とは？

人工知能は、人間の知能を模倣してリアルタイムのタスクを実行し、機械学習機能を使用してテキスト、オーディオ、およびビデオの形式で新しい情報セットに適応し、それらをハードウェアの統合基盤で処理することによって即興で処理するように設計されたアルゴリズムです。とソフトウェア。 AI プログラムは、大量のデータを取り込み、それらの相関関係とパターンを分析し、複数の状況に対して独自の定期的な入力を作成します。

AI は、次の 3 つの方法で機能するドメイン固有の知識のストアです。

補助知能
拡張知能
自律知能

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は、脅威がシステムに損害を与える前に、脅威を常に監視して対処することの重要性を即興のアクションとして強調しています。そのため、サイバーセキュリティにおける人工知能の役割の統合は、手作業による強制プロセスを自動化するだけでなく、ワークフローの精度と速度も向上させます。これにより、合理化された方法でセキュリティを維持できます。

人間の知性を疑うわけではありませんが、 AI を防衛プログラムに実装する組織に AI が大きな利益をもたらすことは事実です。人間の能力には限界があるため、組織とそのクラウドベースのサービスが直面する新しい種類のマルウェア、フィッシング手法、およびすべての脅威を特定することは不可能です。さらに、脅威の可能性を認識することは、それがサーバーに引き寄せられる可能性がある強度と脆弱性のため、はるかに複雑です。未知の未検出の脅威は、脅威に対応してシステムに多大な損害を与える可能性があります。

AI サイバーセキュリティのメリットに関しては、お話しできることがたくさんあります。さらに、人工知能とサイバーセキュリティの機会と課題についても説明します。

I. データ資産インベントリ

AI は、ディープラーニング機能を使用して、それらで実行されているすべてのデバイス、ユーザー、およびアプリケーションの正確なインベントリにアクセスして取得する一連のエキスパートシステムです。これにより、企業内のすべての情報を含むデータリポジトリを提供して、データ資産をより適切に分類および管理できます。

Ⅱ．認証の保護

AI は、ユーザー名とパスワード、マネーカード番号、ID など、デバイス上の個人情報を保護します。ビジネス全体でアクティブな複数の商用 Web サイトで使用されます。この情報の安全性を確保するために、さまざまな種類のマルウェア、ウイルス、ワーム、トロイの木馬などの侵害から保護する追加のセキュリティレイヤーを実装しています。

III. AI が未知の脅威を特定

時間の経過とともに高度化することは、セキュリティだけでなく侵害にも及びます。毎年何億もの害虫が活動しています。最終的に、セキュリティシステムが陳腐化すると、デバイスが脅威に対して脆弱になる可能性があります。サイバーセキュリティに人工知能の役割を組み込むことで、堅牢なセキュリティを提供できるようになり、既存の脅威と未知の脅威の両方を正確に評価して対応できるようになります。この AI 主導のアプローチは、進化し続けるサイバー脅威の状況から保護するのに役立ちます。

IV. トラフィックを監視し、異常を検出

中規模の組織であっても、サーバー上で大量のデータ交換が行われ、企業と顧客の間のネットワーク上に複数のサーバーが存在します。不正アクセスにより、プライバシーが保護され、必要に応じてセキュリティが保護されます。組織内のネットワークを移動するデータは、潜在的なリスクに関与する可能性があり、特定してアクションを起こさないようにする必要があります。 AI は、セキュリティスペシャリストが個別にトラフィックを評価し、データを安全に保つための完璧なソリューションです。

V. 時間の経過に伴うインテリジェントインテリジェンス

機械学習と深層学習機能の統合により、人工知能は時間の経過とともに改善されます。継続的な情報分析に基づいて、継続的に進化し、更新されます。組織のネットワーク内のパターンを分析し、そのアルゴリズムに従ってそれらをクラスター化することで、将来のさらなる逸脱や認識されていないパターンを動的に検出できるようにします。

Ⅵ．侵入からのエンドポイント保護

組織内でのデバイスの急増により、セキュリティの維持が困難になっています。ハードウェアレベルとソフトウェアレベルの両方で潜在的な脅威からシステムを保護するために、ウイルス対策プログラムと仮想プライベートネットワーク (VPN) は多層防御シールドを作成します。

VII. リスク保護

IT 資産は、有形のものでも非現実のものでも、常にサイバー犯罪者の標的にされているため、AI システムの支援が必要です。さらに、ハッキングの激しさは現在、ハッキングされた場合、あらゆるデバイスがリモートでアクセスされ、あらゆる距離から使用できる程度にまで高まっています。 AI を使用すると、今後のサイバー攻撃を予測して追跡し、それに応じて疑わしいサイトを準備することができます。

VIII. ボットのブロック

サイバーセキュリティにおける人工知能の役割は、ボットのブロックにも及びます。ボットは、販売およびサービス部門のすべての組織の話をします。ボットの理解は、企業のシステムに脅威をもたらし、トラフィックを生み出します。 AI は、許容できるボットと安全なボットを識別し、悪意のあるボットを排除します。

IX. より良いリスク管理

現在のシナリオでは速度が重要であり、システムは常に迅速な評価と侵入に対する防御を高く評価しています。読者の皆様に参考までにお伝えすると、レポートによると、組織が 1 日に受け取る脅威の平均数は約 200,000 です。問題を認識、理解、検証、および解決する個人の能力は、以前に生成されたアルゴリズム計算よりもはるかに長い時間がかかります。これにより、部隊の作業負荷が軽減され、問題の解決に使用できるシステムの弱点を特定するのにも役立ちます。

X. 全体的なセキュリティの向上

ビジネス組織は、多くの場合、マルウェア、ランサムウェア、ハッキング、サービス拒否攻撃の脅威にさらされています。人工知能 (AI) は、そのようなすべての危険に対するセキュリティ対策を優先し、包括的な保護を提供します。 AI は、リスクと未承認の IP アドレスの間に論理的な接続を作成し、論理的でデータ駆動型の洞察をリアルタイムで推進します。これらは、セキュリティスペシャリストが最大 60 倍速く攻撃に対応できるように支援します。

XI. システムを取得して根本原因を分析する

システム違反が発生してデータが失われた場合は、データの全量を返金できます。さらに、より深い分析により、攻撃の根本原因を特定して調査することができます。

ⅩⅡ．自動化されたセキュリティ

セキュリティの自動化は、人工知能が機械学習を使用して、パッチ管理やインシデントへの対応などの同様のセキュリティタスクを自動化する場合に実施されます。したがって、セキュリティチャンバーのタスクを指定および監督するための人的資源の過負荷を減らすことができます。人工知能は、独立したセキュリティシステムの自動化を強化する可能性があります。手動オペレーターが利用できない場合でも、組織はリアルタイムで脅威から防御する必要があります。

読み続けて、サイバーセキュリティにおける AI の未来について学びましょう。

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人工知能は未来のサイバーセキュリティへの道ですか?

副業を迅速に解決し、ユーザーの異常を撃退し、数百万行のコードに隠された脅威を予測よりも速く精査し、マルウェア攻撃を発見するインテリジェントエージェント。組織はこれ以上何を求めることができるでしょうか? サイバーセキュリティにおける人工知能の概念は、悪意のある攻撃や試みを迅速に認識することです。サイバーセキュリティにおける人工知能の役割について学びました。最終的に、サイバーセキュリティにおける AI の未来は明るく明確であると言っても過言ではありません。

産業部門における急速なテクノロジー革命は、サイバーセキュリティを行動計画から、世界中に接続された何百万ものデバイスの周りの脅威を監視するという課題に変える贈り物の障害です. 古い伝統的な構造から、スマートデバイス、自動化された機械、高度なコンピューティングの形でのイノベーションへのパラダイムシフトは、組織の行動の変化に直接関係しています。 IoT、クラウドコンピューティング、ロボットなどの開発を考慮すると、サイバーセキュリティソリューションで AI を強調する必要性が強調されています。

IT 業界は、一連の攻撃から重要な資産を確実に保護するためのリソースで過負荷になっています。人工知能と機械学習が連携してデータを処理し、IoT エコシステムの動作の逸脱を検出して、セキュリティを常に警戒させ、エンドポイント検出テクノロジを構築します。
AI サイバーセキュリティソリューションは、脅威を無力化するために必要な最高レベルのセキュリティ保護を満たすよう努めています。特に、いかなる違反も壊滅的な結果をもたらす可能性があるため、政府や国家安全保障機関がエラーの余地がないことを交渉しています。 AI と機械学習をサイバーセキュリティインフラストラクチャに適用する経験のある専門家の需要が予想されます。
プライベートデータの共有、安全な支払いシステムなどの分野では、AI サイバーセキュリティとブロックチェーンテクノロジを組み合わせることで、より安全で分散型のアプローチが実現します。サイバーセキュリティにおける人工知能の役割を即興で実現するこのアプローチは、デジタル資産の保護方法に革命をもたらす可能性があります。
自動化されたソリューションの普及により、人間の能力を模倣して強化し、効率を高め、人的ミスの可能性を最小限に抑えることが容易になります。 Forbes によると、ビジネス組織はすでに数十億ドルを AI と産業用 IoT (IIoT) に費やして、インテリジェントテクノロジを実装しています。これは、人工知能市場だけでも、2025 年までに 5,000 億ドルの価値があると予測しています。
2022 年から 2029 年にかけて、サイバーセキュリティ市場における人工知能の未来は、24.2% の複合年間成長率で成長し、662 億 2000 万ドルに達する可能性があります。
通信、銀行、消費財は、人工知能を使用する上位 3 つの業界の 1 つです。 International Data Corporation によると、世界のサイバーセキュリティ支出は 2024 年までに 1,747 億ドルに達する可能性があります。
企業が市場で競争力を維持し、進化する脅威に直面するためには、高度な AI 統合システムに投資することが不可欠です。レポートによると、2019 年には 30,000 件を超えるサイバー犯罪事件が報告されており、その中にはデータ損失につながる 4,000 件の違反が含まれています。 2020 年にセキュリティ侵害を受けた組織の平均コストは 800 万ドルを超えました。
IBM によると、早期発見と対処の失敗は深刻な損失を引き起こし、2022 年には、データ侵害の平均コストは全世界で 435 万ドルでした。 AI を完全に展開し、自動化プログラムを導入した企業は、305 万ドルを節約しました。
2022 年のガートナー取締役会調査では、サイバーセキュリティをビジネスリスクと見なしている取締役会の割合が 58% から 88% に上昇しました。したがって、サイバーセキュリティにおける AI の未来は、長い道のりを経て実現する可能性があります。

IBM Web サイト

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サイバーセキュリティにおいて人工知能が直面する課題とは?

デジタルトランスフォーメーションは成長へのスムーズな道を開き、複数のプログラムでアクティブなユーザー数が大幅に増加しています。 AI の適応能力は、セキュリティデーモンに対する非の打ち所のない剣です。その間、人工知能とサイバーセキュリティの機会と課題に対処するために、テクノロジーには長い道のりがあります。

継続的な学習と進化、データの処理、タスクの排除、自己更新、情報分析などの要因により、セキュリティチャネルからの結果は、AI の大きな可能性によって改善されるようです。また、サイバーセキュリティにおける AI の未来は明るいようです。

ただし、インテリジェンスの急激な増加はセキュリティに限定された境界を投げかけないため、サイバーセキュリティが遭遇しなければならない可能性のある多くのハードルももたらします. サイバーセキュリティにおける人工知能の役割を考えると、サイバー犯罪者がデータを盗む機会に屈することはありません。

ページの反対側では、AI サイバーセキュリティソリューションが直面する可能性のある主要な課題のいくつかを以下に示します。

I. リソースの手頃な価格

機械学習モデルと人工知能ソリューションの採用には、AI セキュリティシステムを管理するための専用の機器、インフラストラクチャ、および専門知識が必要です。それに伴う多額の財政支出を考えると、直面する潜在的な脅威に関係なく、すべての中小規模の企業がそのような費用を回収できるわけではありません。さらに、専門家の市場は世界的な需要に比べて比較的小さく、リソースを取得する際により多くの困難を吸収します。

Ⅱ．経済のダイナミクス

インフラの構築だけではなく、IT システムの管理も必要です。人工知能は、高度な保守と管理を促進します。サービスプロバイダーがサービスとしてのソフトウェア (SaaS) またはサービスとしてのプラットフォーム (PaaS) モデルとして AI セキュリティを提供しない限り、AI セキュリティシステムの機能を維持するためのコストとリソースを負担できる企業は多くありません。最適に。

III. 生半可な内部プロセス

ほとんどの企業のセキュリティコンポーネントは、ツールとプラットフォームのみに拡張されていますが、設備投資を継続的に防止しているために、内部プロセスの改善と文化の変化の必要性が見過ごされています。これは、人工知能を使用したセキュリティシステムの失敗を証明しています。

IV. データプライバシー法の遵守

機械学習は人工知能の 1 つの側面であり、AI は時間が経つにつれてより多くの機能を提供することを既に読んだように、セキュリティソフトウェアシステムをトレーニングするには、正確さを達成するために大量のデータと情報が必要であることは明らかです。そのケースは明らかですが、「忘れられる権利」法に違反する可能性があります。これらのシステムは大量のデータを処理するため、不一致があると望ましくない盗難につながる可能性があります。

V. トレーニングのためのデータ品質

機械学習は、アルゴリズムのトレーニングに使用されるデータの品質と有効性に完全に頼っています。トレーニングに役立つ柔軟で壊れにくいデータシステムを開発するか、既存のサイバーセキュリティインスタンスからリアルタイムデータを引き出すことが重要です。さらに、結果の精度を確保するために、複数の視点からの分類子とアルゴリズムモデルの評価は無視できません。正確な範囲のサイバーセキュリティシステムを開発することは困難な作業になる可能性があり、数学と人工知能モデリングの技術大手の専門家の支援が必要になるでしょう。これは、サイバーセキュリティにおける人工知能の役割を完全に評価できる唯一の方法です。

Ⅵ．チームが運営する必要性は依然として交渉の余地がない

人工知能とサイバーセキュリティの機会と課題に直面しても、企業のネットワークに埋め込まれた AI サイバーセキュリティプログラムが内部防御システムに免疫を与えて、予測と検出の時間を短縮し、欠点のある侵害を防止することは否定できません。 AI の力を活用することで、組織は悪意のある攻撃を打ち負かすことができます。ただし、インテリジェントシステムの意思決定能力は、その批判的かつ創造的な思考能力に依存しており、その能力についてはまだ多くの研究が行われています。つまり、しばらくの間、機械学習に完全に依存することはできませんでした。

VII. 周囲の危険なリスク

時間の経過に伴う脅威の進化は、もはや遅いプロセスではありません。特有の脅威に対するソリューションの特定と統合のすべてのプロセスが続く一方で、より多くの脅威がパブリックドメインに出現します。実装の規模は複雑です。セキュリティシステムは、その学習に従って、脅威を検出してフラグを立てることしかできませんでした。精度を向上させるには、強化された学習モデルが必要です。そうしないと、AI システムは正確な結果をレンダリングできない可能性があります。

AI サイバーセキュリティソリューションの実証は、複数の要因と関連するリスクについて利用可能なデータの安定した流れを引き付けます。サイバーセキュリティ侵害の半分以上が公に報告されないため、開発者がデータを照合し、分析のために体系的にコンパイルし、アルゴリズムをトレーニングし、最終的に強力な AI セキュリティシステムを作成することは困難であることを裏付けています。

VIII. データへの複雑な暗号化

ユーザー側から見ると、データ暗号化は間違いなくセキュリティ対策ですが、高度なデータ暗号化戦略を使用すると、セキュリティシステムでさえ隠れた脅威を無効にすることが難しくなります。ディープパケットインスペクション (DPI) は、外部パケットをフィルタリングします。しかし、暗号化に使用される定義済みのコード特性は、捕食者としてシステムに侵入する可能性もあります。

IX. 攻撃を受けやすい

セキュリティシステムであるにもかかわらず、AI サイバーセキュリティは攻撃を引き寄せる可能性もあります。サイバーセキュリティツールが遵守すべき規制は、それらに対して攻撃的に作用する傾向があります。 AI モデルのデータの操作とバイアスは、機械学習の言語と入力に影響を与え、誤った決定や機密データのプライバシー侵害につながる可能性があります。

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組織にとって、AI の成功への影響を考慮し、セキュリティを即興で作成して、損害から保護することが重要です。以上で、記事を終わります。 サイバーセキュリティにおける人工知能の役割と、サイバーセキュリティにおける AI の未来について学んでいただければ幸いです。以下のコメントセクションから、ご質問やご提案をお気軽にお寄せください。また、次に学びたいことを教えてください。

サイバーセキュリティにおける人工知能の役割とは?