サイバーセキュリティにおけるAIの役割とは

あらゆる分野でAIの利用が拡大しており、サイバーセキュリティも例外ではありません。現代のサイバーセキュリティでは、サイバー脅威の速度、複雑さ、頻度の増大に対応するために、AIの重要性が高まっています。これらの脅威を特定し、軽減して対応するうえでのAIの役割は極めて重要です。ダークAIが台頭しているデジタルの世界では、特に重要です。

ダークAIでは、サイバー脅威アクターがAIを使用して、より巧妙な攻撃を迅速に行うことができます。このようなAIで強化された脅威はマシンの速度で動作し、正当なツールと正規の認証情報を使用して通常の企業活動に紛れ込むため、往々にして検知されないままとなります。このようにサイバー攻撃のステルス性と速度が格段に高まったことで、従来のセキュリティ対策の効果が低下し、攻撃を検知して阻止するのが困難になっています。AIを活用した高度な検知と分析の必要性が、かつてなく高まっています。

この記事では、サイバーセキュリティでAIが果たす重要な役割について詳しく見ていきます。サイバーセキュリティツールにどのようにAIが組み込まれているか、AIの主な利用方法、AIが組み込まれたツールの利点について考えます。

サイバーセキュリティにおけるAIの理解

サイバーセキュリティにおいてAIが果たす役割は、年々顕著になっています。最初は、過去のデータを分析して脅威を予測する、予測AIでした。時が経ち、この役割が拡張されて、ユーザーの振る舞いパターンに注目したUEBA（ユーザーとエンティティの振る舞い分析） も行われるようになりました。現在ではさらに役割が拡張され、生成AI (GenAI) を使用して、プロアクティブな防御のためのシミュレーションされた攻撃シナリオを作成するようになっています。

最新のサイバーセキュリティツールと戦略は、次のようなAI関連のコンポーネントを組み合わせて利用するようになりました。

• 機械学習 (ML)：過去のインシデントからパターンを認識して学習する
• 自然言語処理：人間の言語を解釈し、タスクの実行におけるアナリストのエクスペリエンスを合理化し、チームの誰もがセキュリティに関する意思決定を行えるようにする
• データマイニング：大規模なデータセットから有用なパターンとインサイトを抽出する
• 予測分析：過去のデータに基づいて潜在的な脅威を予測する
• 振る舞い分析：ユーザーの振る舞いをモニターして分析し、異常を検知する
• 意思決定の自動化：特定された脅威に迅速に対応できるようにする

AIは大規模なデータセットを迅速に処理し、微妙なパターンを検知し、新たな脅威に合わせて変化できるため、人間の能力を補完する非常に高い効率と継続的学習を提供して、戦力を何倍にも高めることができます。

サイバーセキュリティにおける人的要素は、特に高度な攻撃に対処する際には依然として必要不可欠です。ただし、AIはサイバーセキュリティにおける大量の複雑なデータを処理する能力において、人間による分析を超越しています。ほとんどの組織ではスキルが不足していることから、人間による分析をAIのように簡単に拡張することは単純に不可能です。ただし、セキュリティチームはAIを活用して面倒な手動作業を自動化することで、より多くのものを把握し、理解して、より多くの作業を行えるようになります。

サイバーセキュリティにおけるAIの主な利用方法

AIはサイバーセキュリティにおいて不可欠なツールとなり、脅威検知からプロアクティブな防御まで、さまざまな課題に対応します。その主な利用方法について詳しく見ていきましょう。

脅威の検知

AIはパターン認識と異常の検知を得意とするため、潜在的な脅威の特定において優れた能力を発揮します。膨大な量のデータセットを分析できるため、AIは異常なネットワーク活動や疑わしいユーザーの振る舞いといった、サイバー脅威のわずかな兆候を発見することができます。今日のサイバー脅威は巧妙さを増しているため、従来の方法や人間による分析のみで検知するのはほぼ不可能です。パターン分析は、クロスドメインデータを対象とする場合に特に役立ちます。これは、単一のセキュリティプラットフォームにセキュリティテレメトリを一元化し、統合することで可能になります。

対応と軽減

脅威は常に業務時間内に検知されるとは限らず、人間が介在する脅威への対応は時間がかかり、間違いが生じやすく、信頼性が低くなる可能性があります。一方、AIを利用した脅威への対応では、迅速で効果的な処理が可能です。自動意思決定ツールは、特定されたリスクに瞬時に対応することができるため、対応時間を大幅に短縮して、チームがより多くの脅威に短時間で対応できるように支援します。さらに、過去のインシデントから学習するAIの能力によって、対応の精度が時間とともに向上していくため、新たな手口に対応することができます。

脆弱性管理

脆弱性管理は、プロアクティブな防御にとって必要不可欠です。AIネイティブのツールには、システム内のセキュリティの脆弱性を特定するための、継続的モニタリングと自動スキャンが用意されています。脆弱性が検知されると、これらのツールから、設定の変更に関する推奨事項や、AIを活用した重大度評価に基づくパッチ管理といった、修復に関するガイダンスが提供されます。AIによって、組織は常時稼働の監視を利用できるようになるため、既知の脅威や潜在的な将来の脆弱性からシステムを保護するのに役立ちます。

AIを活用した脅威ハンティング

AIは、人間の直観の強みとAIのデータ処理能力を組み合わせ、脅威ハンティングにおける人間のアナリストの働きを向上させます。AIは、MDR（マネージド検知・対応）もサポートしており、脅威インテリジェンスと分析を提供して、人間のアナリストが結果に基づいて行動できるようにしています。MDRでは、脅威の優先順位付け、ハンティング、調査、対応、修復が行われます。このすべてにおいて、AIの分析機能がある程度利用されています。

アナリストのエクスペリエンスの合理化

生成AIは、自然言語によるクエリを可能にし、複雑なデータ分析を簡素化することで、セキュリティアナリストのエクスペリエンスを変革します。これによりワークフローが合理化され、アナリストはより戦略的なタスクに集中的に取り組み、これまで以上に迅速に情報に基づく意思決定を行えるようになります。

さらに、AIはサイバーセキュリティの初心者をパワーユーザーにすることができます。例えば、CrowdStrike^® Charlotte AI™は、サイバーセキュリティの専門家であるアシスタントとして機能し、ユーザーの環境に関するコンテキスト情報を提供し、CrowdStrike Falcon^®プラットフォームモジュールから情報を表示して、より迅速かつ正確な意思決定を行えるようにします。

サイバーセキュリティにおけるこのようなAIの主な利用方法は、さまざまな課題に取り組むうえでのAIの汎用性と有効性をよく表しています。高度な技術で人間の専門知識を強化することで、AIはサイバー防御の新たな時代の発展を後押しします。

サイバーセキュリティでAIを使用することの利点

サイバーセキュリティにAIを取り入れることには、次のような利点があります。

• 検知能力の向上：AIは、脅威検知の忠実性と速度を向上させ、潜在的なリスクと高度な脅威が悪化する前に特定します。
• スケーラビリティ：AIは、大量のデータを効果的に処理して分析できるため、組織が成長しても包括的なモニタリングを行うことができます。
• 新たな脅威への適応性：AIは、新しいデータから継続的に学習するため、新たなサイバー脅威に効果的に対抗するために進化することができます。
• サイバーセキュリティの大衆化：AIによって高度なセキュリティツールを手軽に利用できるようになったことで、小規模な組織に専門家レベルの保護を提供できます。
• AIの支援による連携：AIは、人間のアナリストと適切に連携して動作するため、より効果的に脅威を特定して解決できるようになります。

Falconプラットフォーム：AIネイティブのサイバーセキュリティソリューション

最新のサイバーセキュリティツールにAIが組み込まれたことで、デジタル防御への取り組み方は大幅に変化しました。AIは脅威検知を大幅に向上させ、新たな脅威に適応し、組織のデジタルフットプリントの増大に合わせて容易に拡張することができます。サイバー脅威が巧妙化するにつれ、これらの脅威を予測、検知して、迅速に対応するうえでのAIの役割の重要性がますます高まっています。

クラウドストライクは、AIネイティブのサイバーセキュリティの先頭を走り続けています。Falconプラットフォームは、AIを活用した振る舞い分析と攻撃の痕跡 (IOA) を利用して、攻撃者に先手を打ちます。Charlotte AIなどのツールは、専門家レベルの保護とインサイトを提供することで、組織のサイバーセキュリティ戦略への取り組み方を変革します。

今日の困難な脅威の状況を打破するために、サイバーセキュリティの戦略とツールにAIを取り入れることは、単に役に立つというだけではありません。AIは必要不可欠になっています。CrowdStrike Falcon®プラットフォームの詳細については、無料トライアルにサインアップするか、今すぐクラウドストライクにお問い合わせください。