AIと機械学習が変革するセキュリティ対策：XDRの未来と課題

Last Updated on 2024-07-07 02:42 by 門倉 朋宏

XDR（Extended Detection and Response）の普及は、セキュリティテックスタックの統合を促進しており、CISO（最高情報セキュリティ責任者）たちは、AI（人工知能）の活用を通じてXDRへの移行を進めている。XDRプラットフォームでは、AIと機械学習がテレメトリデータの解析や脅威の検出に利用されており、これによりXDRの機能が向上している。

AIと機械学習は、異常な行動やシステム使用パターンの検出、盗まれたアイデンティティの悪用の防止、未検出のエンドポイント問題の解決、データ損失の防止など、セキュリティ上のギャップを解消する上で重要な役割を果たしている。

AIが強化するXDRの領域には、リアルタイムの脅威検出と対応、行動分析と異常検出、誤検知の削減、自動化された脅威対応、より正確な脅威ハンティング、適応型学習、強化されたリアルタイムの可視性と相関、SOC（セキュリティオペレーションセンター）のマニュアル業務の自動化、より正確な予測分析などが含まれる。これらは、XDRの統合が始まりに過ぎないことを示している。

将来的には、AIの財務的影響と予測能力の向上、エンドポイントとテレメトリデータの集約、AIと機械学習の成熟度の向上により、XDR技術はさらに進化することが予想される。

【ニュース解説】

セキュリティの世界では、企業や組織が直面する脅威は日々進化しており、それに対応するための技術もまた絶えず進化しています。その中で、XDR（Extended Detection and Response、拡張検出と対応）という技術が注目を集めています。XDRは、企業のセキュリティ体制を強化するために、さまざまなセキュリティツールやデータソースを統合し、脅威の検出から対応までを一元的に行うことを目指しています。

このXDRの強化において、AI（人工知能）と機械学習が重要な役割を果たしています。AIと機械学習は、膨大な量のデータから異常な行動やパターンを検出し、脅威をリアルタイムで特定することが可能です。これにより、従来のセキュリティシステムでは見逃されがちな脅威や、新たな攻撃手法にも迅速に対応することができます。

AIの活用は、セキュリティチームの作業負担を軽減し、より効率的な脅威対応を可能にします。例えば、誤検知の削減により、実際の脅威に集中することができるようになります。また、自動化された脅威対応により、攻撃が発生した際の対応時間を短縮し、被害を最小限に抑えることが可能です。

さらに、AIと機械学習の進化により、XDRはより精度の高い予測分析を行うことができるようになります。これにより、将来的な脅威を事前に予測し、対策を講じることが可能になります。このように、AIの活用はXDRの機能を大幅に強化し、企業のセキュリティ体制をより堅牢なものにすることが期待されています。

しかし、AIと機械学習の活用には、プライバシーや倫理的な問題も伴います。例えば、個人の行動パターンを分析することでプライバシーの侵害につながる可能性があります。また、AIによる自動化された対応が誤った判断をするリスクもあります。そのため、AIの活用にあたっては、これらの問題に対する適切な対策とガイドラインの策定が重要です。

将来的には、AIと機械学習のさらなる進化により、XDR技術はより高度なセキュリティ対策を提供することができるようになるでしょう。しかし、そのためには、技術的な進歩だけでなく、倫理的、法的な課題に対する継続的な取り組みも必要です。

from How AI is strengthening XDR to consolidate tech stacks.