ネットワーク情報セキュリティの分野では、人工知能 (AI) が重要な役割を果たしています。その役割は、企業情報システムにおける膨大なリスク データとさまざまな脅威間の相関関係を分析し、それによって新しいタイプの攻撃を特定することです。このプロセスの結果は、さまざまなサイバーセキュリティ チームに重要なインテリジェンスを提供します。これには、IT 資産のインベントリ、脅威の露出、制御の有効性、侵害リスクの予測、インシデント対応、組織内のネットワーク情報セキュリティの改善に関する内部コミュニケーションが含まれますが、これらに限定されません。
人工知能は長い間、情報セキュリティの分野における重要なテクノロジーとなってきました。迅速なイベント分析機能により、数百万のイベントを迅速にレビューし、急速に変化する環境におけるさまざまな種類の脅威を区別できます。このような機能は、情報セキュリティ チームが情報セキュリティ体制を効率的かつ効果的に改善するのに役立ちます。カナダのテクノロジー企業ブラックベリーの新しい調査によると、「IT 意思決定者の大多数 (82%) が今後 2 年以内にサイバーセキュリティに人工知能を導入する予定であり、ほぼ半数 (48%) が年末までにそれに対応する投資を行う予定である」 2023年の。」
業界を問わず、あらゆる規模の組織が人工知能を使用してサイバーセキュリティを強化できます。たとえば、銀行、政府、大企業はすべて、データのセキュリティを確保するために従業員の身元を確認するために人工知能を広範囲に使用しています。金融業界や不動産業界も人工知能を使用して異常を検出し、詐欺のリスクを効果的に軽減しています。
人工知能のインテリジェントな分析と迅速な識別機能は、情報セキュリティの効率を向上させるだけでなく、さまざまな組織に強固なネットワーク防御線を構築します。カナダのテクノロジー企業 Blackberry の調査によって明らかになった傾向により、人工知能は今後も重要な役割を果たし、情報セキュリティ分野の継続的かつ前向きな発展を導くでしょう。
迅速な対応。ユーザーに代わってパターンを推論、認識し、積極的なアクションを実行する AI の能力により、オンラインの脅威に対する防御能力が強化されます。AI は、インシデント対応を自動化し、脅威ハンティングを簡素化し、大量のデータを分析することにより、ネットワーク情報セキュリティを向上させ、より安全なオンライン プレゼンスを維持するのに役立ちます。
自動化された脅威検出。人工知能は、最新のネットワーク情報セキュリティにとって重要な継続的な監視を提供できます。人工知能を活用したサイバーセキュリティ ツールは、サイバー攻撃をリアルタイムで特定して検出するように設計されており、インシデント対応プロセスを自動化できます。同時に、人工知能は、ヒューマン ネットワーク情報セキュリティの専門家が新たな脅威や開発傾向を特定し、予防措置を講じることができるように支援します。
ネットワーク情報アクセス制御対策を強化する。人工知能は異常な行動パターンを特定し、不審なログイン試行にフラグを立てることができるため、潜在的なセキュリティ侵害の特定が容易になります。米国のセキュリティ テクノロジー企業 Cylance は、人工知能モデルを使用してファイル、アプリケーション、ネットワーク トラフィックを分析し、異常なパターンや動作を探します。通常の動作と悪意のある動作の両方を学習することで、システムは従来の検出方法を必要とせずに、未知の脅威を自動的に識別してブロックできます。
内部関係者の脅威を軽減します。人工知能は、ユーザーの行動を分析して悪意のある活動に関与している可能性のある従業員を特定することで、データ侵害やその他のセキュリティ インシデントの防止に役立ちます。AI は、従業員のネットワーク アクティビティ、ファイル アクセス許可、機密データとのやり取りを詳細に分析することで、従業員の行動パターンのベースラインを確立し、パーソナライズされた警告システムを作成できます。さらに、自然言語処理と機械学習アルゴリズムを使用することで、AI は機密情報の漏洩、内部不正、不正なデータ転送などの潜在的な脅威信号を特定できます。
人工知能はネットワーク情報セキュリティの強化に積極的な役割を果たしてきましたが、人工知能の悪意のある使用の潜在的な危険にも注意を払う必要があります。機械学習とデータ分析技術を活用することで、ハッカーは人工知能システムを訓練して人間の行動をシミュレートしたり、ID を偽造したり、フィッシング Web サイトや不正なアプリケーションを作成したりすることができます。これらの AI 主導の攻撃は、よりステルス性、正確性、適応性が高く、検出と防止がより困難になっています。
人工知能は、ハッカーが脆弱性のスキャン、大規模なクラッキングの試み、または迅速なパスワード クラッキングの実行など、サイバー攻撃におけるさまざまなタスクを自動化するのに役立ちます。この自動化された攻撃方法により、ハッカーの効率と成功率が大幅に向上します。人工知能の悪意のある使用によって引き起こされる可能性のあるネットワーク情報セキュリティ リスクは次のとおりです。
ネットワーク攻撃。ハッカーは人工知能と大規模な言語モデルを使用して、迅速なサイバー攻撃を開始し、その複雑さと拡散を強化できます。同時に、攻撃者は人工知能を使用してシステムの弱点や脆弱性を自動的に発見し、大規模な攻撃をより迅速に開始できます。さらに、AI を使用してランサムウェアやフィッシング攻撃手法を最適化し、より効率的な詐欺や詐欺につながる可能性があります。たとえば、PrivateLoader、SmokeLoader、Emotet などのソフトウェアは、ネットワーク セキュリティに関連するマルウェアであり、スパム メール、悪意のあるリンク、感染したドキュメントの添付ファイルなどを通じて被害者のコンピュータに拡散し、最終的には窃盗などの実際の攻撃を実行する可能性があります。機密情報、マルウェアの拡散など。WannaCry、Ryuk、Maze などは、オペレーティング システムの脆弱性を悪用して拡散し、感染したシステムのロックを解除するために高額の身代金を要求するよく知られたランサムウェアです。
プライバシーとセキュリティ。人工知能によって処理される膨大な量のデータにより、さまざまなプライバシー リスクが発生する可能性があります。たとえば、2018 年にケンブリッジ アナリティカは、パーソナライズされた政治広告を目的として Facebook ユーザーから個人情報を収集しました。同様に人気のある ChatGPT はかつてユーザーのチャット記録を漏洩し、ハッカーは Racoon 情報スティーラーを通じてユーザーのログイン認証情報を取得し、このツールは 78,348 件のデータ レコードを盗みました。同時に、Vidar と Redline はそれぞれ 12,984 件と 6,773 件のユーザー資格情報を盗みました。
人工知能モデルを盗む。ネットワークの脆弱性の存在により、人工知能モデルは盗まれる危険にさらされています。盗まれたモデルは、サイバー攻撃者のさまざまな悪意のある行動を支援するために操作および変更される可能性があり、それによって社会に対する人工知能のリスクが悪化します。
「顔を変える」「合成音声」などのハイテク詐欺。詐欺師は、ソーシャル プラットフォームやその他のチャネルを通じてターゲット オブジェクトのビデオ、音声、写真、その他の情報を収集し、人工知能の顔を変える技術を使用して類似の音声サンプルを合成し、身元を欺いたり偽造したりすることで、情報の検証と情報の信頼性に脅威を与えます。コンテンツ。たとえば、最近頻繁に発生している人工知能の顔交換詐欺では、わずか数分で 100 万元近くの損失が発生しています。
参考リンク：
[1]https://www.malwarebytes.com/cybersecurity/basics/risks-of-ai-in-cyber-security
[2]https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/03/15/how-ai-is-disrupting-and-transforming-the-cybersecurity-landscape/?sh=5998ea046830
[3]https://www.blackberry.com/us/en/company/newsroom/press-releases/2023/chatgpt-may-already-be-used-in-nation-state-cyberattachs-say-it-decion -メーカーズ・イン・ブラックベリー・グローバル・リサーチ