テクノロジーの発展に伴い、当然ながら脅威も増加します。新しいファイアウォールやその他の保護対策が導入されるたびに、犯罪者はそれらの保護対策を破る新たな手法を編み出します。これがイノベーションの本質です。だからこそ、AIと自動化がサイバーセキュリティの状況にどのような変化をもたらしているかを検証することは価値があります。この情報を活用することで、最適な保護対策を講じ、セキュリティ上の弱点を把握することができます。
高度な脅威検出
サイバーセキュリティにおいて自動化とAIが最も一般的に活用されている方法の一つは、高度な脅威検知（ATD）です。ハッカーはデータや機密情報を執拗に狙うため、セキュリティ上の不備は脆弱性を生み出します。つまり、もはや単純なファイアウォールでは突破できません。高度なAIによってサポートされる、24時間体制の自動保護が今こそ求められているのです。
幸いなことに、テクノロジー企業はエンドポイント保護プラットフォーム（EPP）とエンドポイント検知対応プラットフォーム（EPR）の導入を可能にしました。EPPは単一の保護機能を提供するのではなく、ウイルス対策、スパイウェア対策、パーソナルファイアウォール、データ損失防止（DLP）などを含むセキュリティ対策の集合体です。脅威の発見と対処においてよりプロアクティブに活動するEDRと組み合わせることで、EPPは強力なセキュリティソリューションを提供します。
リアルタイム監視
サイバーウェアを通じて侵入する可能性のあるすべての脅威を、昼夜を問わず人間が監視するのは現実的ではありません。オフィスビルに警備員を配置するのとは訳が違います。大量のデータがクラウドやインターネットを常に流れています。そのデータを安全に保つには、計り知れない数の人員で監視する必要があります。サイバーセキュリティ侵害の95%が人為的ミスによって引き起こされているという事実は言うまでもありません。
技術的な問題には、技術的な解決策が必要です。そこでAIと自動化が役立ちます。機械学習（ML）のおかげで、AIは膨大な量のデータを監視し、セキュリティ侵害や潜在的な脅威を検知するように訓練できます。アルゴリズムはデータストリームを継続的に処理し、パターンを認識し、不審な活動を特定できます。これらのタスクの多くは反復的であるため、自動化が可能です。
インシデント対応
サイバーセキュリティにおいて比較的新しい分野の一つに、AIのインシデント対応能力があります。かつてのAIは、サイバー攻撃に対して主に受動的な役割を担っていました。攻撃を検知し、人間にレポートやアラートを送信し、人間が対応するだけでした。この受動的な監視のみのアプローチは有用ですが、時間と費用の面でコストがかかります。人間の対応を待つことで、攻撃が激化し、データ侵害が拡大する可能性があります。
サイバー攻撃の試みは、AIによる対応をトリガーし、攻撃を認識して停止させるアクションを実行できるようになりました。この対応は、ある種の自動的な反撃とも言えます。AIは侵入を防御し、攻撃の激化によって脆弱になる可能性のあるシステムをシャットダウンすることができます。さらに、一部のAIエージェントは反撃を仕掛け、攻撃者を無効化することで、少なくとも一時的には無害化を図ることも可能です。
脆弱性管理
最後に、AIは脆弱性管理を提供します。「攻撃は防御に勝る」という言葉を耳にしたことがあるかもしれません。まさにこの点でAIが特に役立ちます。実際のサイバー攻撃が発生する頃には、攻撃を仕掛けるテクノロジーは既に導入されている防御策を監視・テストし、脆弱性を探しています。攻撃が発生すると、攻撃者は侵入を成功させる自信を持つようになります。攻撃を阻止するための強力な防御策を講じているとしても、そもそも攻撃が発生しないようにする方がはるかに効果的です。
高度に訓練されたAIと適切な自動化は、一種の模擬攻撃者のような役割を果たし、システムの脆弱性を継続的にテストします。侵入検知システムなどのアプローチは、不審な活動を監視します。同時に、異常検知は人工知能を活用し、潜在的な脅威の兆候となる可能性のあるシステム内の異常な動作を特定します。自動化された脆弱性スキャンとインテリジェントなエクスプロイトは、サイバー攻撃をシミュレートすることで、攻撃を未然に防ぎます。
誤検知、スキルギャップ、AIを活用した攻撃
それでも、AIと自動化は完璧ではありません。AIが技術的および人的エラーを学習し、適応し、調整し続ける限り、問題は避けられません。最大の問題は、十分な訓練を受けていない、あるいは設計が不十分なAIセキュリティシステムにあります。AIエージェントは誤検知を引き起こし、必要のないアラートを生成する可能性があります。その結果、シャットダウンしたシステムを再起動したり、サービスの中断に対処したりする必要があり、時間と労力の無駄になってしまいます。
さらに、AIにはスキルギャップ、つまり技術における知識と専門性の未熟な領域があり、システムの脆弱性につながる可能性があります。スキルギャップは、予防の機会を逃したり、データ漏洩につながる可能性があります。この問題、そして誤検知への解決策は、AIをより細かく調整し、より効果的にトレーニングすることで、その潜在能力を最大限に発揮させることです。そしてもちろん、AIを活用した攻撃の問題もあります。守るべき技術があれば、攻撃すべき技術も必ず存在します。
結局のところ、サイバーテクノロジー業界が今できる最善のことは、技術の進歩とAIの訓練を継続することです。AIと自動化はサイバーセキュリティの世界において今や不可欠なツールであり、ソフトウェア開発企業はそのニーズに応え続けなければなりません。攻撃者がより賢く、より巧妙になるにつれ、サイバーセキュリティAIは彼らを飛び越え、自動化可能な方法で防御・保護しなければなりません。幸いなことに、サイバーセキュリティ業界は既にその最前線に立っているようです。
