AIを活用したサイバーアタックが急増しており、企業はAI自体を活用してこれに対抗する必要性が高まっています。以下にその方法を6つ紹介します。
- 自己学習AIを活用した脅威検出の改善:
AIは攻撃者の最新技術に対応し、従来の手法では検出が難しい脅威を特定します。 - AI駆動型インシデントレスポンス:
AIがインシデントを自動的に検知し、迅速な対応を可能にします。 - AIを活用して攻撃面を継続的に強化する:
AIはリアルタイムで脆弱性を特定し、緩和します。 - 行動分析とAIを活用してインサイダー脅威を検知し、削減する:
AIはユーザーの行動を監視し、異常を迅速に検知します。 - AIを活用したセキュリティポリシーの最適化:
AIがセキュリティポリシーを分析し、最適な設定を自動的に調整します。 - ヒューマン・イン・ザ・ループAI:
AIは人間の専門知識を補完し、長期的なセキュリティ成功を支援します。
CrowdStrikeやDarktraceなどの企業は、AIを活用したセキュリティ戦略を推進しています。Rate Companies（旧Guaranteed Rate）は、AIを活用した脅威モデリングやゼロトラストセキュリティを導入し、迅速な対応を重視しています。
from:AI vs. AI: 6 ways enterprises are automating cybersecurity to counter AI-powered attacks
【編集部解説】
AIを活用したサイバーアタックは企業にとって大きな脅威です。攻撃者はAIを利用して従来の検出方法では捉えにくい新たな脅威を生み出しています。これに対抗するため、企業はAIを活用したサイバーセキュリティの自動化を進めています。
企業のセキュリティ対策では、自己学習AIによる検知困難な脅威の特定や迅速なインシデント対応が可能になっています。AI駆動型の分析により脅威を予測し事前に防御できるほか、AIベースのセキュリティオーケストレーションによって複数のセキュリティツールを統合し最適な対策を自動実行できます。
攻撃者はAIを使ってフィッシングメールやマルウェアを高度化させ、従来のセキュリティシステムを回避します。企業はこれに対抗するためAIを活用した予測分析や自動対応の強化が必要です。
2025年以降は自己回復型セキュリティシステムや予測型脅威インテリジェンスの導入が見込まれ、より迅速で効果的なリスク対応が可能になるでしょう。ただし攻撃側のAI技術も進化するため、企業は常に最新技術を取り入れる必要があります。
AIを活用したサイバーセキュリティは企業の防御力を高めますが、AI自体の脆弱性対策も重要です。また、技術の進化に伴う規制への影響も考慮し、国際的な協力や規制強化も求められています。
【用語解説】
AI駆動型サイバーアタック:
AIを利用して、従来の手法では検出が難しい新しいタイプのサイバーアタック。
自己学習AI（Self-Learning AI）:
自分で学習し、改善するAI。新しいデータに基づいて常に更新され、より正確な判断が可能になる。
ゼロトラストセキュリティ（Zero-Trust Security）:
信頼しないという前提で、すべてのアクセスを検証し、許可されたものだけがシステムにアクセスできるようにするセキュリティアプローチ。
マルウェア・アズ・ア・サービス（MaaS）:
マルウェアを提供するビジネスモデル。悪意のあるソフトウェアを利用するために、他のサイバー犯罪者にツールを提供する。
【参考リンク】
CrowdStrike: （外部）
クラウドネイティブのエンドポイントセキュリティと脅威インテリジェンスを提供する企業。
Darktrace: （外部）
AIを活用したサイバーセキュリティソリューションを提供する企業。