AIサイバーセキュリティは、人工知能(AI)を使用してセキュリティの盲点を排除し、攻撃を事前に予測して防止し、組織のデジタル資産全体のセキュリティ運用の効率を変革するプロアクティブなアプローチです。
目次
人工知能 (AI) とは、機械学習 (ML) アルゴリズム、ニューラルネットワーク、その他の高度な技術を用いて人間の脳の働きをシミュレートする機械やコンピュータを指す広義の用語です。これらの機械は、人間の認知能力を模倣し、計画、推論、問題解決、複雑なタスクの実行、そして経験からの学習を行います。
人工知能（AI）を活用してサイバーセキュリティを強化するという考え方は、少なくとも1980年代後半から存在していました。AIが初めて導入されて以来、AIサイバーセキュリティは、組織がサイバー脅威を特定し、軽減し、そのリスクを最小限に抑える方法を変革してきました。これには、AIを活用したツールやテクノロジーの活用が含まれます。
- ハッキング、データ漏洩、サイバー攻撃を識別、予測、防御する
- サイバーセキュリティ防御のギャップと脆弱性を発見し、排除する
- 脅威検知と対応ツールおよびソリューションを自動化する
- 脅威インテリジェンスの範囲と有効性を高める
- サイバー脅威管理の強化とサポート
AIサイバーセキュリティの主要コンポーネント
ほとんどのAIサイバーセキュリティソリューションは、さまざまなAIツール、テクノロジー、アプリケーションを組み合わせて、可能な限り最高の保護を提供します。
機械学習アルゴリズムを使用すると、データの分析、パターンの発見、過去の経験から学習し、将来の脅威を予測できます。
AIモデルは、ディープラーニングアルゴリズムとニューラルネットワークを活用して、人間のセキュリティチームや従来のサイバーセキュリティツールよりもはるかに高速に膨大な量のデータを監視、評価、分析します。
生成AI (GenAI) と自然言語処理ツールを使用すると、潜在的な脅威を調査して対応し、さまざまなインシデント対応戦略に関する推奨事項を提供し、結果に関する簡略化されたレポートを作成できます。
自動化されたAIエージェントは、これまで人間のセキュリティ担当者が行っていた、より単純で膨大なタスクの多くを代行できます。これにより、セキュリティチームはより重要なタスクに集中できるようになり、組織はサイバー脅威に迅速かつ効率的に対応できるようになります。
従来型サイバーセキュリティ vs AIサイバーセキュリティ
従来のサイバーセキュリティ対策は、事前に定義された明確なルール、ポリシー、プレイブックに従って、既知の脅威を特定し、対応します。一方、AIサイバーセキュリティは、継続的に学習し、進化し、適応しながら動作することができます。これにより、新たな脅威や攻撃ベクトルに迅速に対応し、攻撃者に先手を打つことができます。
過去の経験から学習し、未知の結果を予測する能力により、AIサイバーセキュリティツールは潜在的なサイバー脅威をリアルタイムで特定し、従来のセキュリティ対策よりも迅速かつ正確で効果的にサイバー攻撃に対応できるようになります。また、組織はほとんどのサイバー攻撃を被害に遭う前に防ぐことで、ITインフラをプロアクティブに防御できるようになります。
従来のサイバーセキュリティ
AIサイバーセキュリティ
事前定義されたルール、ポリシー、プレイブック
継続的に学び、進化し、適応する
ゼロデイ攻撃や未知の脅威との闘い
新たな脅威や進化する脅威を検知
時間とリソースを大量に要する
応答時間とセキュリティ担当者の作業負荷を軽減
AIサイバーセキュリティ vs AIセキュリティ
「AIサイバーセキュリティ」と「AIセキュリティ」という用語はしばしば同時に使用されますが、この2つはセキュリティプロセスのまったく異なる部分を指します。
AIサイバーセキュリティとは、AI対応のツールやテクノロジーを活用して、組織のサイバーセキュリティ防御を支援または強化することです。AIセキュリティ（「Security for AI」とも呼ばれます）とは、あらゆる規模の組織がAIスタックを保護し、AIシステム、ネットワーク、アプリケーションを安全に運用する必要があることを意味します。
後者には、AIシステムをサイバー攻撃から保護すること、AIモデルの汚染や盗難を防ぐこと、機械学習パイプラインのデータ整合性を確保すること、AIインフラストラクチャとトレーニングデータを保護すること、AIツールがすべての法律、企業ポリシー、業界規制に準拠した方法で開発および使用されるようにすることが含まれます。
AIサイバーセキュリティのメリットとは?
AIサイバーセキュリティは、従来のサイバーセキュリティ対策に比べて、多くのメリットと強みをもたらします。具体的には、以下のようなものがあります。
- サイバーセキュリティに対するより積極的なアプローチ - AIサイバーセキュリティツールは、攻撃が発生するまで待つのではなく、サイバー攻撃が発生する前にそれを発見、予測、防止できます。
- より高速で正確な脅威の検知と対応 - AIモデルは膨大な量のデータを監視、選別、分析して、異常なアクティビティパターンを検知し、異常を特定し、潜在的なリスクや攻撃の最初の兆候にリアルタイムで対応できます。
- 定型的なセキュリティタスクの自動化 - ログ分析、脆弱性スキャン、およびこれまで手動で実行されていたその他のセキュリティ機能を AI ツールで自動化することで、セキュリティチームは時間、労力、リソースをより高レベルまたは戦略的なタスクに集中できるようになります。
- 誤検知と見逃しの減少 - AIサイバーセキュリティの精度が向上することで、セキュリティオペレーションセンター (SOC) が無関係または誤った報告に圧倒されることを防ぐことができます。
- 将来のサイバー攻撃を予測して計画する能力 - 過去の攻撃を特定して学習することで、AIテクノロジーは新たな脅威を予測し、セキュリティリスクと脆弱性が悪用される前に予防措置を講じて軽減し、サイバー犯罪者が使用する最新の戦術、手法、手順 (TTP) に組織が先手を打つことができるようになります。
- 実用的なデータ駆動型のリアルタイム分析と洞察 - AIツールは、ネットワークとユーザのトラフィック、セキュリティとアクティビティのログ、最新の業界脅威インテリジェンスなど、さまざまな内部および外部ソースから取得したデータを使用した詳細な分析とアクティビティレポートを通じて、ネットワークトラフィックと従業員の行動に関するリアルタイムの洞察を提供します。
- 即時の拡張性 - AIモデルは、進化するITインフラストラクチャやサイバー攻撃の頻度、量、高度化の変化に合わせて、簡単かつ低コストで拡張できます。
- 時間とコストの長期的な大幅な削減 - AI サイバーセキュリティは、セキュリティ侵害や攻撃の数を減らすことで、組織がデータを保護し、評判を守り、サイバー攻撃からの修復と回復のコストを大幅に削減するのに役立ちます。
AIサイバーセキュリティのリスクと課題とは
組織は、AIサイバーセキュリティ対策を統合する際に、いくつかのリスクと課題を念頭に置く必要があります。
一つには、AIサイバーセキュリティ技術が、本来阻止するはずのサイバー犯罪者によって悪用される可能性があることです。例えば、サイバー犯罪者はAIデータに悪意のあるコンテンツを挿入したり、AIアルゴリズムを操作してセキュリティ防御を侵害したりする可能性があります。また、AIを利用して検知を回避したり、組織のセキュリティシステムの脆弱性を見つけて悪用したりすることも可能です。
サイバー犯罪者は、独自のAIツールを利用して、より強力で高度な標的型サイバー攻撃を仕掛けることもできます。これには、AIを用いてディープフェイクの写真や動画を作成したり、従業員を騙して機密情報や独自情報を漏洩させたり、組織のパスワードやアクセス制御をハッキングしたりすることが含まれます。
サイバーセキュリティにおける人工知能の活用は、データプライバシーに関する懸念も引き起こします。これは、個人情報の収集・利用における同意取得と透明性の確保の必要性、機密性情報や機密データが漏洩、悪用、盗難される可能性、そして一般データ保護規則（GDPR）などのユーザプライバシーに関する関連法規制への組織の遵守義務といった問題にまで及びます。
さらに、AIモデルは通常、既存のコンテンツソースから抽出したデータを用いて学習されます。元のデータにバイアス、差別、ギャップ、不公平、不正確さなどが含まれていると、モデルが同じ欠陥を再現したり、正確な予測や意思決定能力を阻害したりする可能性があります。組織にとって、AIモデルが最高品質で最も信頼できる学習データソースのみを使用するようにすることが不可欠です。
サイバーセキュリティにおけるAIの活用例
AIは、組織のサイバーセキュリティ体制を強化するために、様々な方法ですでに活用されています。AIを活用したサイバーセキュリティツールとアプリケーションの最も革新的な例としては、以下のようなものが挙げられます。
- AIを活用したマルウェア検知システムは、機械学習アルゴリズムを使用して、従来のマルウェア対策ソリューションでは見逃される可能性のある高度なマルウェアの脅威を検知、特定、ブロックします。
- AI駆動型次世代ファイアウォール (NGFW)は最新の脅威インテリジェンスを活用して、既存および新たなサイバー脅威から組織を保護します。
- AIベースの電子メールおよびアクセス制御は、電子メールの内容、送信者データ、電子メールのメタデータを分析してフィッシング詐欺、戦術、技術を識別し、ブロックします。
- AIを活用した行動分析ツールは、ユーザの行動やネットワークトラフィックを監視および分析して、異常なまたは不正なアクティビティを検知し、潜在的な内部脅威や侵害されたアカウントを特定し、セキュリティリスクを排除します。
- AIクラウドセキュリティソリューションは、組織がクラウドに保存されている機密データや個人情報を保護し、クラウドセキュリティに関する規制に準拠し、クラウドベースの資産をサイバー攻撃、データ漏洩、盗難から保護できるようにします。
- AI強化エンドポイントセキュリティシステムにより、組織はエンドポイントを保護し、マルウェア、フィッシング詐欺、ランサムウェア、その他の標的型攻撃からシステムとネットワークを防御できます。
- AI対応のIoTセキュリティソリューションで個々の IoT デバイスと IoT ネットワーク全体をサイバー脅威から保護します。
- AIセキュリティ情報およびイベント管理(SIEM)、Network Detection and Response（NDR）、Extended Detection and Response（XDR）プラットフォームにより、組織のサイバーセキュリティインフラストラクチャの脆弱性を自動的に識別し、損害が発生する前にサイバー攻撃をプロアクティブに検知して防止します。
AIサイバーセキュリティの将来とは？
AIサイバーセキュリティがより強力になり、より広く採用されるようになるにつれて、機械学習、ニューラルネットワーク、生成AI、エージェントAI、予測AI分析、データマイニング、AIを活用したレッドチームやデジタルツインなどのテクノロジーの進歩により、組織がデータと資産を保護する方法が変革される可能性があります。
セキュリティオペレーションセンター（SOC）は、AI主導型へと進化し、AIセキュリティモデル、AI脅威検知・対応ツール、そしてAIに基づく意思決定をより一貫して活用していく必要があるでしょう。AIサイバーセキュリティツールとテクノロジーは、他のセキュリティアプローチ、戦略、テクノロジーとの統合も徐々に進む可能性があります。
AIサイバーセキュリティの分野は進化し続けているため、組織はこれらのトレンドを含む最新動向を把握し、AIセキュリティ対策を可能な限り強固かつ包括的で最新の状態に保つ必要があります。
AI サイバーセキュリティに関するサポートを受ける場所は？
Trend Vision One™ AI Securityは、最新のAIツールとテクノロジーを使用して、サイバー攻撃やデータ漏洩を発生する前に阻止する完全でプロアクティブなAIセキュリティに対するアプローチを組織が採用できるように支援します。
業界初の真にプロアクティブなサイバーセキュリティAIであるTrend Cybertronを基盤とするTrend Vision One™は、35年間のサイバーセキュリティ経験と20年間のAI開発投資の集大成を提供します。Trend Cybertronは、広範な大規模言語学習（LLM）モデルと検証済のAIデータセットを活用し、サイバーセキュリティ防御の効率と効果を飛躍的に向上させます。
Agentic AI サイバーセキュリティプラットフォーム「Trend Vision One™ 」は、現実のサイバー攻撃や脅威インテリジェンスに基づいて継続的に進化・適応するように設計された、高度なエージェント型AIツールを搭載しています。継続的な改善とイノベーションへの取り組みにより、組織は最新の新たなサイバー脅威を常に把握し、攻撃者の一歩先を行くことができます。