既存のサイバーセキュリティ ソリューションを更新し、適用可能なすべてのセキュリティ層を適用しても、データの侵害を防ぐことは保証されません。セキュリティ専門家の作業を軽減するのに役立つ、高度なテクノロジーによる強力なサポートが必要です。したがって、サイバー犯罪と戦うために AI を使用することは理にかなっています。 AI を導入することで、多くの企業が財務上の利益と時間を節約し、会社全体の効率と生産性を向上させることができました。
さらに、ビジネスおよびテクノロジーのアナリストは、サイバー犯罪と戦うための AI と ML の確実な応用を期待しています。これは、CISO とセキュリティ専門家が、サイバー犯罪と戦うための AI ソリューションの導入を迅速に行う必要があることを意味します。
AI がサイバー犯罪との戦いに役立つ 6 つの方法を紹介します。
自動検出
AI を機械学習と組み合わせることで、脅威を迅速に特定し、潜在的なリスク間の関連性を見つけることができるため、プロセスから人的エラーを排除できます。 ML のおかげで、AI は原因と結果ではなく経験とパターンから適応して学習できるようになりました。実際、今日では ML により、機械が自己学習することが可能になりました。これは、人間がパターン認識用のモデルを開発するのを待つのではなく、パターン認識用のモデルを作成できることを意味します。 AI は大量のデータを処理するように訓練されており、適切な救済策を開始する前に、簡単に推論を利用して、不審なアドレス、奇妙なファイルなどのさまざまなリスクを判断できます。
異常検出
AI により、Web サイト上の疑わしい問題を特定するのにかかる時間が大幅に短縮されています。したがって、今日の開発者は AI を活用して、サイト上で悪意のある人物を特定しています。このプロセスは異常検出と呼ばれ、いくつかの用途があり、リストのトップにサイバーセキュリティがあります。人工知能技術に応じて、プログラムは大量の訪問者を分析し、脅威レベルと行動に基づいてわずか数秒で分類できます。
より良い監視と分析
AI により、セキュリティ環境内の可視性が向上します。また、脅威を先取りする能力も得られます。適切に設計された AI を活用したテクノロジーにより、組織が攻撃を受けているかどうかを判断できます。このデータは、脅威が組織に近づく前に、サイバー犯罪と戦うために必要な措置を講じるのに役立ちます。
安全な認証
訪問者がログインする必要があるサイト、入力を必要とする機能フォーム、またはサイトのバックエンドに別のセキュリティ層を提供する必要があるサイトを所有している場合、AI は最大限の安全性を備えた認証プロセスを改善できます。
安全な認証を確保する 1 つの方法は、AI がさまざまな要素を使用して個人を識別する物理的識別を使用することです。たとえば、スマートフォンでは指紋スキャナーと顔認識を使用してログインを許可できます。この背後にあるプロセスでは、プログラムが顔と指に関する主要なデータ ポイントを分析して、ログインが本物かどうかを識別します。それとは別に、AI は他の要素を調べて、特定のユーザーがテクノロジー デバイスへのログインを許可されているかどうかを判断できます。この技術は、キーの入力方法、入力速度、スペル時のエラー率を精査します。それはすごいことではないでしょうか？
応答時間の短縮
AI は大量の非構造化情報を処理して、より効率的に洞察を提供できます。それ以上？ ML を使用すると、AI はパターンをより迅速に学習できるようになります。したがって、応答時間が短縮され、問題が発生する前に脅威をより迅速かつ簡単に阻止できるようになります。 IBM などの大手企業の一部は現在、サイバーセキュリティにコグニティブテクノロジーと AI を使用して、脅威を迅速に特定し、それに応じて対応しています。
エラーのないサイバーセキュリティ
人間とは異なり、AI は繰り返しの日常的なタスクを実行しても疲れたり退屈したりしません。そのため、人的ミスのリスクが大幅に軽減されます。それにもかかわらず、より良い結果を得るには、人間が AI と協力する必要があります。
間違いなく、人間は機械にはない常識と合理性を提供します。ただし、AI によって設計されたアプリケーションは、さまざまな状況においてより優れた意思決定を行います。
まとめ
人工知能と機械学習ツールは、サイバー犯罪との戦いに大いに役立つ可能性があります。現時点での AI の重要な役割は、人間のサイバーセキュリティ エンジニアから作業をオフロードし、人間が迅速かつ正確に取り組むことができない深さと詳細を処理することです。 ML テクノロジーの進歩により、AI アプリケーションが脅威の変化に自動的に適応し、問題が発生したときにそれを特定できるようになります。上記の例は、AI がサイバーセキュリティの管理と管理、サイバー犯罪との闘いに役立つ方法のほんの一部にすぎません。また、開発者は新しい形式の AI を作成する際に既存のプログラムにさらに多くのデータ ポイントを提供し続けるため、将来的には AI がサイバー犯罪との闘いをさらに効果的に支援することになると言っても過言ではありません。
