AIは、急速に現代のデータセキュリティ戦略における礎となり、組織が攻撃を検知、対応、防止するのを支援しています。AIが大量のデータを分析するスピードと正確さは、従来のデータセキュリティ手法に対する優位性をもたらします。
IT担当者やビジネスリーダーであれば、最適なデータセキュリティソリューションを活用することで、潜在的な脅威を回避し、価値あるデータを守ることができます。しかし、まずはセキュリティにおける人工知能の活用方法を理解しなければなりません。幸いにも、Cohesityのガイドが役立ちます。まずは、AIによるデータセキュリティと、その高まる重要性について定義するところからご説明します。
AIによるデータセキュリティの基本
サイバー攻撃の被害件数は、2023年だけでも343,338,964件でした。こうした脅威はますます広がっているため、企業の機密情報を保護するにはプロアクティブでインテリジェントなアプローチが必要です。
私たちの提案は何でしょうか? それは、攻撃が発生する前に検知し、防止できるよう支援する人工知能の力を活用することです。
セキュリティにおけるAIの力は従来の方法に勝るもので、リアルタイムで学習・適応する動的なソリューションを提供します。クラウド環境のセキュリティ確保でも大規模データベースの保護でも、AIのテクノロジーが企業のサイバーセキュリティに対するアプローチを変革しています。AIにおけるセキュリティの核心的な概念を理解することが、複雑な環境を乗り越え、サイバー脅威を寄せ付けない上で重要です。
AIセキュリティとは?
AIセキュリティとは、サイバー脅威に対するデータとシステムの保護を強化するために、さまざまな人工知能技術を活用することです。従来のセキュリティシステムが事前に定義されたルールや信頼性の低い静的な防御に依存するのに対し、AIはより強力で信頼性の高いアプローチを採用します。
たとえば、機械学習は動的なアルゴリズムを活用し、データを分析して異常を特定し、潜在的なリスクを検出し、自動で是正措置を講じます。
ディープラーニングは、AIデータセキュリティで使用されるもうひとつの効果的な技術です。人間の脳のニューラルネットワークを模倣することで、追加のセキュリティレイヤーを提供します。これにより、AIは複雑なデータ入力を処理し、新たな脅威に対して情報に基づく決断を下すことができます。
こうしたインテリジェント技術は過去のデータやリアルタイムのインプットから継続的に学習・適応するため、AIセキュリティシステムが将来の攻撃ベクトルを予測する能力は、より堅牢で効果的になります。ビジネスはAIを活用することで、手動管理だけでは不可能な方法で脅威の検知を自動化し、対応時間を短縮し、自社環境のセキュリティを確保することができます。
データセキュリティにおけるAIの重要性
セキュリティにおけるAIの重要性は、従来のシステムにはできないことを実行し、比類のないスピードと精度で、脅威を分析・検知・対応できる能力にあります。以下は、現代のデータセキュリティにとってAIが重要である理由です:
- 脅威検知能力の強化: AIは膨大なデータセットを処理し、潜在的なサイバー攻撃を示すパターンや異常を特定することができます。その結果、ビジネスはセキュリティ脅威が深刻化する前に、必要な対策を講じて被害を軽減することができます。
- 対応時間の短縮: AIがあれば、サイバー脅威に対して即座に自動的で対応できるようになります。人の介入なしに、システムが迅速に影響を受けたネットワークを隔離し、悪意のあるトラフィックを遮断し、パッチの展開まで行うことができるため、セキュリティチームの時間が大幅に節約できます。
- 進化する脅威への適応: 静的なセキュリティシステムとは違い、AIには適応性があります。AIセキュリティシステムが新しく巧妙化したサイバー脅威に対しても有効性を維持できるよう、AIは過去の攻撃から学習し、防御メカニズムを調整します。
- 人的ミスの削減: AIは複雑なデータ保護プロセスを自動化することで、従来のサイバーセキュリティシステムで脆弱となることの多かった人的ミスのリスクを最小限に抑えます。
これで、AIがデータセキュリティにとって欠かせない理由がわかりました。次に、AIを活用したセキュリティ管理の主な部分を見ていきます。
AIを活用したセキュリティ管理の主な要素
サイバー攻撃の脅威が増すにつれ、現代のデータセキュリティにはAIテクノロジーが欠かせなくなっています。AIを活用したセキュリティ管理は、脅威検知の自動化、対応時間の短縮、セキュリティリスクに先回りするための最新データの活用を行うことで、企業が機密情報を保護する方法を変革しています。
AIをセキュリティシステムに統合すると、サイバー攻撃に対する防御を高めるための高度なツールやアルゴリズムを利用できるようになります。リアルタイムの脅威検知から予測分析まで、AIはAIシステムのセキュリティに対するプロアクティブなアプローチを提供します。
これらの長所について詳しく確認する前に、AIデータセキュリティで使用される一般的なツールをご紹介します:
- IBM Watson: Watsonは、認知コンピューティングとAIを組み合わせて脅威インテリジェンスを分析・強化します。また、セキュリティ関連のブログ、レポート、論文など、非構造化データを精査し、潜在的な脅威を特定し予測します。
- Darktrace: 自律応答機能として知られるDarktraceは、AIを活用してリアルタイムでサイバー脅威を検知し、対応します。AI駆動型のアプローチによりネットワークアクティビティのわずかな逸脱さえも認識し、潜在的な侵害が拡大する前に阻止することができます。
- Vectra AI: Vectra AIは、企業ネットワークにおける異常行動を検知します。このツールは継続的にトラフィックを監視し、機械学習を使用してサイバー攻撃のパターンを認識して、早期の検知と防止を促します。
- Google Chronicle:大規模企業向けに構築されたGoogle Chronicleは、AI駆動のセキュリティ分析プラットフォームであり、脅威の検知と調査を高速化します。Googleの膨大なデータリソースを活用してセキュリティデータを保存・分析し、潜在的な脅威に関するインサイトをより迅速に提供します。
- Splunk: 機械学習を活用して脅威の検知を自動化し、異常を監視し、セキュリティチームがインシデントにより迅速かつ正確に対応できるよう支援する高度な分析を提供します。
リアルタイムの脅威検知と対応
AIがリアルタイムでシステムを監視し、潜在的な脅威に対して即座に対応する能力は非常に優れています。AI技術は、ディープラーニングと機械学習を使ってシステムを分析し、潜在的な侵害を示す異常パターンを特定します。
たとえば、AIは普段とは異なる場所からの過剰なログイン試行といったユーザー行動の異常を識別し、すぐにセキュリティチームにアラートを送信したり、アクセスをブロックする自動アクションを実行したりすることができます。
そのため、セキュリティにおけるAIの利用は、ビジネスがデータセキュリティの脅威に先手を打つための優れた方法です。AIを活用したセキュリティソリューションを活用すれば、機密データの安全性を維持することができます。
異常検知と行動分析
AIデータセキュリティのもうひとつの強みは、データ保護において極めて重要な役割を果たす、異常検知と行動分析です。AIシステムは通常、ネットワーク、アプリケーション、各ユーザーの通常の行動パターンを継続的に学習し、理解するよう設計されています。
AIシステムは、潜在的な脅威を示す可能性がある逸脱をすばやく特定することができます。たとえば、AIは通常のビジネス慣行と合致しないデータ転送パターンを特定し、それが大切なデータを窃取しようとする内部脅威やマルウェアであることを示唆します。
忘れてはいけないのが、行動分析は単なるユーザーの監視ではないということです。行動分析には、システムとデバイスの関わり方も関係します。そのため、AIを活用したソリューションでは、特定のサーバーが異常な挙動をしているかどうかや、ネットワークトラフィックのパターンが分散型サービス拒否 (DDoS) 攻撃を示しているかどうかがわかります。
データセキュリティにおけるAIの課題
セキュリティにおけるAIには素晴らしいメリットがありますが、AIの偏見、誤検知、高度なAIシステムを管理する複雑性といった問題もあります。新たな脆弱性を生み出すことなく、AI技術を意図した通りに確実に機能させるには、これらの課題に対処しなければなりません。
AIによる偏見と倫理問題への対応
AIデータセキュリティにおける課題のひとつとして、セキュリティアルゴリズム内の偏見のリスクが挙げられます。AIシステムは通常、オンラインのデータを収集し、そこから学習します。もしこの情報に偏見がある場合、その結果として生成されたセキュリティ対策が特定の集団に影響を及ぼしたり、訓練されたパラメーター以外の脅威を認識できなかったりする恐れがあります。
たとえば、AIアルゴリズムが古いデータに基づいて特定のユーザー行動を悪意があるとして誤ってラベル付けし、差別的な行為や誤検出アラートに繋がる可能性があります。さらに、AIセキュリティにおける偏見によって、特定の脅威パターンが見落とされる可能性があります。これは、特定の種類のデータ侵害や攻撃ベクトルに焦点を当てすぎることで、よりわずかな脅威や異例の脅威が見落とされることがあるためです。
AIシステムの訓練に使用するデータを定期的に更新する、多様なシナリオでアルゴリズムを検証する、開発プロセスに倫理ガイドラインを取り入れるなど、複数の戦略を用いることで、企業はAIによる偏見を減らすことができます。責任あるAIの実践を促進することが、こうした潜在的な問題の軽減や回避に繋がります。
自動化と人間による監視とのバランス調整
AIマネージドセキュリティにおけるもうひとつの課題は、自動化と人間による監視のバランス調整です。AIは大量のデータを迅速に処理することができますが、背景を完全に理解せずに判断を下し、誤検知や脅威の見落としに繋がることもあります。たとえば、AIシステムが定期作業ではあるもののあまり頻繁には行われないシステムの更新に対して自動でフラグを立てることで、不要な混乱を招く可能性があります。
そのため、AIデータセキュリティの恩恵を受けるには、人間による専門知識が欠かせません。熟練のセキュリティ担当者は、AIに欠けている背景知識を補完し、AIが生成したアラートが正しく解釈されるようにします。
堅牢で信頼性の高いセキュリティシステムを作るには、人間がAIと協力してAIのアウトプットを洗練させて導く、バランスの取れたアプローチをおすすめします。つまり、セキュリティにおけるAIは人間による意思決定を置き換えるのではなく、強化するものであるべきということです。これにより、AIによるスピードと人間の知恵を活かした監視の両方から恩恵を受けることができます。
AIマネージドセキュリティの導入におけるベストプラクティス
AIマネージドセキュリティを導入するには、慎重で戦略的なアプローチが必要です。以下は、AI駆動型のセキュリティソリューションを最大限に活用するためのベストプラクティスです。
適切なAIセキュリティツールの選択
適切なAIツールを選ぶことで、企業のデータセキュリティに対する取り組みが大きく変わることがあります。しかし、適切に選択するにはどうすればいいのでしょうか?
まずは、脅威検知、異常検知、リアルタイムの応答メカニズムなど、ビジネスに必要なAIセキュリティ機能を評価します。その後、リアルタイムモニタリング、予測分析、ユーザー行動分析などの主要な機能を検討します。
さらに、パートナーとして適切なベンダーを選ぶ必要もあります。そのために、次の質問を活用してください:
- ツールを更新する頻度はどのくらいですか?
- AIセキュリティソフトウェアは、現行システムと上手く統合できますか?
- 誤検知に対してどのように対応しますか?
- セキュリティ人工知能ソフトウェアの価格は?
これらの質問に対する回答で適切なビジネスパートナーとツールを選定できるようになり、信頼できるAIセキュリティシステムが得られます。
プライバシーとコンプライアンスの確保
AIマネージドセキュリティのメリットを得るためには、プライバシーとコンプライアンスを最優先する必要があります。一般データ保護規則 (GDPR) など、各プライバシー法や業界特有の規制に準拠したセキュリティソリューションを選ぶことが重要です。また、暗号化などのさまざまなプライバシー対策がアーキテクチャに組み込まれたAIシステムを選ぶことで、過度な労力をかけることなくコンプライアンスを遵守できるようになります。
既存のセキュリティインフラへのAIの統合
AIを活用したセキュリティを導入する主な課題のひとつは、既存のセキュリティフレームワークとのシームレスな統合です。現行のインフラストラクチャにAIを追加しても、運用が中断してはなりません。追加することで、セキュリティ全体が強化されるべきです。では、AIセキュリティソフトウェアを現行のセキュリティインフラに適合させるためのポイントは何でしょうか? 以下に有益なヒントをご紹介します:
- 互換性: 統合された防御システムを構築するには、AIツールがファイアウォールやウイルス対策ソフトなどの既存のセキュリティシステムとスムーズに連携できるかを確認します。
- スケーラビリティ: AIソリューションに、組織の成長に伴って進化するサイバーセキュリティの脅威に対処できる、十分な適応性とスケーラビリティがあることを確認します。
- パイロットテスト: 全面的な展開の前に統合時のあらゆる課題を特定するパイロットテストを検討し、完全に導入する前にトラブルシューティングが行えるようにします。
適切に統合することで、セキュリティにおけるAIが不要な摩擦や運用の停止を引き起こすことなく、サイバーセキュリティ対策の重要な要素になるようにします。
AIセキュリティに関するチームのトレーニングと教育
ほとんどの人には知られていませんが、AIセキュリティツールに投資するだけではまだ道半ばです。ソフトウェアを最大限に活用するには、チームがその仕組みや扱い方を理解しなければなりません。つまり、ITスタッフを継続的にトレーニングする必要があります。技術的な教育だけでなく、従業員が潜在的な脅威に対して警戒し、積極的に対処するような、組織全体にわたるセキュリティ意識向上の文化を築くことが重要です。
データセキュリティにおけるAIの未来
セキュリティにおけるAIは、ビジネスが機密データを保護する方法を変革しています。AIを活用した高度なサイバーセキュリティモデルから量子コンピューティングによる破壊的革新の可能性まで、AIセキュリティの未来には、これまでにないチャンスや新たな課題が期待されています。そのため、ビジネスは新たなトレンドを注視し、データ保護における次の革新の波に備える必要があります。
AIと量子コンピューターの台頭
桁外れの計算能力を備えた量子コンピューティングは、データセキュリティにとっては諸刃の剣です。確かに量子コンピューティングは、今日のコンピューターには対処できない複雑な問題を解決することができますが、新たなリスクをもたらします。量子コンピューターは、従来の暗号化手法を打破して機密データを露出させる恐れがあります。そこでAIによるデータセキュリティの出番です。
AIが持つ適応能力と学習能力は、新たな量子ベースの脅威に対抗する際の助けとなります。既に多くの研究者が、量子攻撃が発生する前に予測し対応することのできる、AIアルゴリズムの研究を進めています。さらに、AIは量子耐性のある暗号化手法の開発を支援し、量子コンピューティング技術の成熟に合わせてビジネスが順応できるようにします。
AIを活用したコンプライアンスと規制に関する検討事項
政府や規制機関はデータ保護法を厳格化し続けているため、ビジネスに対する遵守の圧力が増しています。安全を期すため、組織はコンプライアンスチェックを自動化し、手作業で継続的な監視を行うことなくデータ保護対策が最新の法的基準を満たしていることを確認しています。
CohesityとAIによるデータセキュリティ
AIによるデータセキュリティはサイバー攻撃に対してこれまでにない保護をもたらし、リアルタイムの脅威検知、自動応答、高度な脅威分析を提供します。さらに、AIは手作業の負担を減らし、関連する規制への遵守を強化します。
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