サイバーセキュリティとサイバー犯罪におけるAIの活用方法 [チェックリスト]
急速に進化する人工知能（AI）技術の風景は、企業に既存のプロセスにAIの進歩を組み込むよう大きな圧力をかけています。昨年末にリリースされたChatGPTによって引き起こされた変化の速度は、世代を超えた変化と進歩を生み出しています（倫理的な考慮はさておき）。
ChatGPTには悪意のある目的での使用を防ぐためのガードレールが組み込まれているにもかかわらず、フィッシングメールの作成や悪意のあるコードの作成などに使用されているという報告が、11月の発表直後に浮上しました。例えば、Blackberryの調査によると、IT意思決定者の51%が、ChatGPTに起因するサイバー攻撃が年内に成功すると信じており、95%が政府がChatGPTのような先進技術を規制する責任があると考えています。同時に、AIをサイバー空間の善のために使用する可能性も同様に大きいです。AIはタスクを自動化し、インシデント対応時間を短縮し、サイバー攻撃をより迅速に検出し、DevSecOpsを効率化するなど、いくつかのユースケースがあります。
サイバーセキュリティのパイオニアであるリチャード・スティーノンは、最近のKitecastエピソードでこれらのトピックやその他のトピックについて言及しました。スティーノンは、データ駆動型のアナリスト企業であるIT-Harvestの主任研究アナリストであり、さまざまな組織の理事を務めています。
AIがサイバーセキュリティを強化する6つの方法
昨年11月のChatGPTの画期的な発表の前から、AIはすでにサイバーセキュリティの分野でゲームチェンジャーとなっていました。今日、AI対応のサイバーセキュリティシステムは、自動化された脅威検出と対応、予測分析、リアルタイム監視などの高度な機能を提供しています。現在、ChatGPTやGoogle Bardのリリースにより、サイバーセキュリティの専門家はさらに大きな強化と加速のためにAIを活用しています。以下は、AIがサイバーセキュリティの分野で使用されている際立った方法のいくつかです：
脅威検出におけるAI
従来のサイバーセキュリティソリューション、例えばファイアウォール、アンチウイルス、侵入検知システム（IDS）は、サイバー攻撃を検出し防ぐために事前定義されたルールに依存しています。しかし、これらのシステムは複雑な攻撃技術を使用する高度な脅威には効果的ではありません。AI対応のサイバーセキュリティソリューションは、機械学習アルゴリズムを使用して大規模なデータセットを分析し、疑わしい活動のパターンを特定します。これらのアルゴリズムは、過去の攻撃パターンや行動から学習することで、新しい未知の脅威を検出できます。AIベースの脅威検出システムは、リアルタイムで脅威を特定し、セキュリティアナリストにアラートを提供します。
脆弱性管理におけるAI
脆弱性管理はサイバーセキュリティの重要な側面です。攻撃が発生する前にソフトウェアやアプリケーションの脆弱性を特定することが不可欠です。AIベースの脆弱性管理ソリューションは、ネットワークを自動的にスキャンし、リアルタイムで脆弱性を特定できます。これらのソリューションは、脆弱性の深刻度に基づいて優先順位を付け、修正のための推奨事項を提供することもできます。これにより、セキュリティアナリストの作業負荷が軽減され、重要な脆弱性が迅速に対処されることが保証されます。
インシデント対応におけるAI
インシデント対応は、セキュリティインシデントを処理し、組織への影響を軽減するプロセスです。AI対応のインシデント対応システムは、検出から修正までのインシデント対応プロセス全体を自動化できます。これらのシステムは、インシデントの根本原因を特定し、修正のための推奨事項を提供します。また、影響を受けたシステムを隔離し、さらなる損害を防ぐことでインシデントを封じ込めることもできます。
ユーザー行動分析におけるAI
ユーザー行動分析（UBA）は、ネットワークやシステム上のユーザー活動を監視してインサイダー脅威を検出するプロセスです。AIベースのソリューションは、大量のユーザーデータを分析して異常な行動を特定できます。これらのソリューションは、不正アクセス、データ流出、アカウント乗っ取りなどの疑わしい活動を検出できます。AIベースのソリューションは、時間をかけてユーザー行動のパターンを分析することでインサイダー脅威を特定し、ユーザー認証とアクセス制御を強化します。
不正検出におけるAI
AI対応のサイバーセキュリティソリューションは、不正を検出し防ぐためにも使用できます。不正検出は、大量のデータセットを分析して不正活動のパターンを特定することを含みます。AIベースの不正検出システムは、過去のケースから学び、新しい不正のパターンを特定できます。これらのシステムは、不正活動を防ぐためのリアルタイムアラートを提供することもできます。
機密コンテンツ通信におけるAI
サイバー犯罪者や悪意のある国家は、個人識別情報（PII）や保護対象保健情報（PHI）、知的財産（IP）、財務文書、合併・買収活動や計画、マーケティング戦略や計画などを含む機密コンテンツの価値を理解しており、その異なる通信チャネルを悪意のある攻撃で標的にしています。彼らの攻撃は、中間者攻撃、認証情報窃取、持続的標的型攻撃などのさまざまな技術を使用して、機密コンテンツ通信にアクセスします。AI対応の異常検出は、コンテンツ活動を分析して、潜在的な悪意のある活動を明らかにする行動の異常を特定します。
サイバー犯罪者と悪意のある国家がAIを活用する7つの方法
ChatGPTのようなツールは多くの利点を提供しますが、同時に対処すべきいくつかのサイバーセキュリティリスクも伴います。AI、特にChatGPTは、これまでに出現したどのものよりもサイバーセキュリティに対する最大の脅威かもしれません。以下は、AIが悪意を持って活用される最も懸念される方法のいくつかです。
AIによるデータプライバシーリスク
AIがもたらす最も重要なサイバーセキュリティの影響の一つは、データプライバシーに関連しています。これらのツールは、大量のテキストデータセットから学習するため、機密データで訓練された場合、個人や組織に関する機密情報を露出する可能性があります。これは、データプライバシーを保護し、AIモデルが適切なデータソースでのみ訓練されることを保証する重要性を浮き彫りにしています。データプライバシー侵害のリスクを最小限に抑えるために、企業は機密コンテンツが適切に保護されていることを確認する必要があります。これには、データ暗号化、アクセス制御、監視ツールの実装が含まれ、不正アクセスを防止します。
AIのソーシャルエンジニアリングリスク
ソーシャルエンジニアリングは、サイバー犯罪者が個人を操作して機密情報を共有させたり、セキュリティを危険にさらす行動を取らせたりするために使用する戦術です。ChatGPTのようなチャットボットは、自然言語処理（NLP）に依存してユーザーとコミュニケーションを取るため、ソーシャルエンジニアリング攻撃に特に脆弱です。サイバー犯罪者は、ChatGPTをだまして機密情報を漏らさせたり、システムを危険にさらす行動を取らせたりするために、ソーシャルエンジニアリングの戦術を使用する可能性があります。
AIのフィッシングリスク
フィッシングは、Netwrixの2023年ハイブリッドセキュリティトレンドレポートによると、最も一般的な攻撃ベクトルです。フィッシング試行の重要な兆候は、以前は文法の誤りや不正確な言語の使用でした。しかし、ChatGPTの人間のようなコンテンツを生成する優れた能力は、説得力のあるフィッシングメールを作成しようとするサイバー犯罪者にとって有利になる可能性があります。ChatGPTや他のツールを使用することで、特に英語に堪能でないハッカーにとって、膨大な数のフィッシングメールを作成するために必要な時間と労力を大幅に削減できます。
AIを利用した脆弱性ハンティング
脆弱性ハンティングのプロセスには、ChatGPTのデバッグ機能を利用してさまざまなアプリケーションやシステムの抜け穴を見つけようとする脅威アクターが関与する可能性があります。多くのコード行を精査する代わりに、これらの個人はChatGPTを簡単に促してコードを解読し、可能な欠陥を見つけ、これらの脆弱性を悪用する攻撃を迅速に開発できます。
AI対応のマルウェア攻撃リスク
AIツールに関連するもう一つのサイバーセキュリティリスクは、マルウェア攻撃です。AI駆動のマルウェアは、その行動を適応させて従来のセキュリティ対策を回避し、正当なソフトウェアを装って機密情報にアクセスすることもできます。マルウェア攻撃を防ぐために、企業はセキュリティの層を使用するアプローチが必要です。これにより、脆弱性の悪用リスクと影響の深刻度が大幅に低減されます。
AIを使用したサイバー攻撃の自動化
ChatGPTのようなAI言語モデルは、ハッキングの自動化やパスワードのクラッキングなど、サイバー攻撃を自動化するためにも使用できます。AIモデルがより高度になり、これらのような複雑なタスクを自動化する能力が向上するにつれて、これはますます懸念されています。
AIに関連するコンプライアンスと法的問題
AIツールは、企業にとってコンプライアンスや法的問題を引き起こす可能性もあります。チャットボットと共有されるデータに応じて、企業はユーザーのプライバシーを保護することを要求する規制、例えば一般データ保護規則（GDPR）の対象となる可能性があります。これらの規制に準拠するために、企業はユーザーデータを保護し、業務に必要なデータのみを収集していることを保証する堅牢なセキュリティ対策を実施する必要があります。
AIツールのサイバーセキュリティリスクを最小化する方法
競争に先んじるために、組織はAI技術、例えばChatGPTを急いで導入していますが、サイバーセキュリティの姿勢への影響を十分に検討していません。
AIをビジネスプロセスに統合することで、企業は外部ソースからだけでなく、内部プロセスからもデータを収集します。しかし、これには潜在的なセキュリティリスクが伴い、機密の企業情報や知的財産が危険にさらされる可能性があります。AI対応のプロセスを使用する組織は、データのセキュリティ、プライバシー、ガバナンスを確保するためのフレームワークを確立する必要があります。他のビジネス目的と同様の原則と保護策を適用することが、AIの潜在的な危険を回避するために重要です。
AmazonやJPMorgan Chaseなどの企業は、リスクに基づいて従業員によるChatGTPの使用を禁止しています。イタリア政府が最近、OpenAIがイタリアのデータ保護当局が提起した問題に対処するまでChatGPTの使用を禁止したように、国レベルでChatGPTが禁止されることも見られています。
組織は、AIを利用するデータプロセスの整合性を維持し、データセンターの停止やランサムウェア攻撃からデータを保護する責任があります。AIによって生成されたデータが不正な手に渡らないようにし、地域の規制や法律に準拠することが重要です。
サイバーセキュリティにおけるAIの未来
サイバーセキュリティにおけるAIの使用が広がるにつれて、AI駆動のシステムが倫理的かつ責任を持って使用されることを保証するために、規制が必要であることは間違いありません。
サイバーセキュリティに関するAIの規制は、複雑な問題であり、多面的なアプローチが必要です。現在、サイバーセキュリティにおけるAIの包括的な規制フレームワークは存在しませんが、AI駆動のシステムが引き起こす法的および倫理的な課題に対処するためのいくつかの取り組みが進行中です。
AIサイバーセキュリティ規制
サイバーセキュリティにおけるAIを規制する一つのアプローチは、業界標準とガイドラインを通じて行われます。NIST（米国国立標準技術研究所）などの組織は、透明性、説明責任、プライバシーに関する推奨事項を開発しています。これらのガイドラインは、組織がサイバーセキュリティにおけるAIの使用に関する独自のポリシーと手順を開発するためのフレームワークを提供できます。
サイバーセキュリティにおけるAIを規制するもう一つのアプローチは、政府の規制を通じて行われます。いくつかの国は、AIの開発と使用を監督するための規制機関を設立しており、その使用はサイバーセキュリティにも及びます。例えば、欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）には、データ処理におけるAIの使用に関する規定が含まれています。
KiteworksがAI対応のサイバー攻撃を阻止する方法
KiteworksがAI対応のサイバー攻撃に対処する方法の一つは、その高度な脅威対策機能を通じてです。このプラットフォームは、機械学習アルゴリズムを使用してユーザーの行動を分析し、フィッシング攻撃やマルウェア感染などの潜在的な脅威を検出します。これにより、Kiteworksは従来のセキュリティ対策では検出が難しい微妙または複雑な攻撃を検出し、防止することができます。
さらに、Kiteworksには、データ暗号化、アクセス制御、監査トレイルなどの機能が含まれており、データ侵害を防ぎ、規制コンプライアンスを証明するのに役立ちます。これらのセキュリティ対策は、ソーシャルエンジニアリングや機械学習アルゴリズムを使用して機密コンテンツにアクセスしようとするAI対応の攻撃から保護するために不可欠です。
Kiteworksは、多要素認証をサポートしており、認可されたユーザーのみがネットワークにアクセスできるようにします。これにより、ハッカーがユーザーの認証情報を盗もうとするサイバー攻撃を防ぐための追加のセキュリティ層が追加されます。
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