エンドポイントは攻撃者にとって悪用しやすい攻撃経路の一つであり、AIの発展に伴い、その重要性が高まっています。AI企業のエンドポイントは特に攻撃の対象となりやすく、攻撃者はエンドポイントを侵害する手法を洗練させています。マルウェアを使用しない攻撃が、特にAIや機械学習技術を持つ企業を狙って増加しています。リアルタイムのテレメトリデータを活用することで、エンドポイントセキュリティ戦略を強化できます。

リアルタイムテレメトリデータは、エンドポイントのハードウェアやソフトウェア構成を特定する上で重要です。ビットディフェンダーやクラウドストライクなどのベンダーは、このデータを収集しエンドポイントの分析と予測に活用しています。また、シスコやパロアルトネットワークスなどの企業は、AIを核としたセキュリティ戦略を展開し、ネイティブAIを利用しています。

AIは、侵入試行の増加に直面するスタートアップや大企業において、エンドポイントセキュリティのギャップを埋める方法として注目されています。リアルタイムのテレメトリデータを分析し、脅威を検出し迅速に対応することで、脅威検出の速度と正確性を向上させることが可能です。AI/MLモデルを使用した挙動分析や異常検知は、インサイダー脅威や高度な攻撃を迅速に特定するために重要です。さらに、AIを活用してセキュリティオペレーションセンター（SOC）の作業を自動化することで、セキュリティアナリストの負担を軽減できます。

XDRプラットフォームは、AIとMLの活用により予測分析を行い、将来の攻撃傾向や脆弱性を予測できます。これにより、予測の精度と洞察力が向上しています。

AIが兵器化された時代において、XDRプラットフォームはAIとML技術から最大限の価値を引き出す必要があります。サイバーセキュリティ業界とその他の組織は、身元やエンドポイントのギャップを攻撃者に悪用されることを防ぐため、AI戦争で勝利する必要があります。

【ニュース解説】

エンドポイントとは、外部ネットワークと通信するためのデバイス（パソコンやスマートフォンなど）を指し、これらはサイバー攻撃の入口となり得るため、セキュリティの観点から非常に重要です。AI（人工知能）の発展により、これらのエンドポイントを保護する手段が進化していますが、同時に攻撃者もより巧妙な手法を用いるようになっています。

特にAI企業は、その保有する知的財産や財務情報、将来の研究開発計画などの価値が高いため、攻撃者にとって魅力的なターゲットとなっています。マルウェアを使用しない攻撃が増加しており、これらは正規のツールを悪用して行われるため、検出が困難です。

このような状況に対処するため、多くの企業がリアルタイムのテレメトリデータの活用に注目しています。テレメトリデータとは、エンドポイントの状態や活動をリアルタイムで監視し、収集するデータのことで、異常なパターンを検出し、侵入を予測するのに役立ちます。ビットディフェンダーやクラウドストライクなどのセキュリティベンダーは、このデータを分析し、エンドポイントのセキュリティを強化しています。

AIをセキュリティ戦略の中核として取り入れることで、リアルタイムでの脅威検出や対応が可能になります。例えば、異常な挙動やパターンを検出し、インサイダー脅威や高度な攻撃を迅速に特定することができます。また、セキュリティオペレーションセンター（SOC）の作業を自動化し、セキュリティアナリストの負担を軽減することも可能です。

XDR（Extended Detection and Response）プラットフォームは、AIとML（機械学習）を活用して、脅威の予測分析を行い、将来の攻撃傾向や脆弱性を予測します。これにより、予測の精度と洞察力が向上し、より効果的なセキュリティ対策を実現できます。

AIが兵器化された現代において、XDRプラットフォームはAIとML技術を最大限に活用することで、サイバーセキュリティ業界とその他の組織が安全を確保するための重要な役割を担っています。身元やエンドポイントのギャップを攻撃者に悪用されることを防ぐためには、AI戦争で勝利することが不可欠です。

from How AI is closing identity and endpoint gaps that attackers exploit.