AIがクラウドセキュリティに与える影響

AIとクラウドセキュリティ

昨年の生成AIツールの大幅な増加により、AIはテクノロジー業界と人々の意識の中心に位置づけられるようになりました。AIテクノロジーは、さまざまな分野、特にクラウドセキュリティにおいてテクノロジー業界に大きく貢献しています。クラウドセキュリティ市場は飛躍的に成長しており、企業がクラウドセキュリティソリューションを選択する際にAI機能は決定的な要素となっています。

ただ、増大する脅威からAIを保護することも課題です。AIシステムは機密情報や専有情報を含む膨大な量のデータを処理および分析するため、攻撃者にとって非常に魅力的な標的となります。例えば、攻撃者はAIモデルの弱点を悪用したり、トレーニングデータを改ざんしたりする可能性があります。クラウドベースのAIは、その分散型でスケーラブルな性質を狙った攻撃に対して特に脆弱です。最終的に求められるのは、強力な暗号化と継続的モニタリングを提供しながらAIを最大限に活用するクラウドセキュリティです。

この記事では、AIテクノロジーがクラウドセキュリティのさまざまな領域にどのような影響を与えるかについて説明します。また、クラウドストライクと、その主要なAIネイティブセキュリティソリューションおよびツールへの貢献についても説明します。

AIを活用した脅威の検知と対応

CDR（クラウド検知・対応）は、AIネイティブ機能を使用して脅威のハンティングを行い、ワークロード全体のラテラルムーブメントを追跡することで、クラウド環境のセキュリティをさらに強化します。このAIを活用したアプローチにより、不正アクセスや設定の変更などのクラウド固有のリスクをリアルタイムで検知し、対応を自動化して脅威を迅速に軽減し、手動による介入を減らすことができます。

自動化されたインシデント対応には、悪意のあるIPアドレスのブロックや脆弱なソフトウェアのアップグレードなどが含まれます。AI機能によって強化されたセキュリティチームは、対応に必要な時間を大幅に短縮するとともに、絶え間ないコンテキストの切り替えに伴うアナリストの負担を軽減します。

AIを活用した攻撃の痕跡 (IOA)

攻撃の痕跡 (IOA) は、異常な振る舞いパターンを分析して、疑わしいアクティビティを事前に特定するように設計されています。IOAは、ユーザーの振る舞い、ネットワークアクティビティ、システム設定を分析することで、セキュリティチームに潜在的な攻撃を警告し、侵害が発生する前に介入できるようにします。

AIは対応の精度と速度を大幅に向上させることができるため、この分野で特に役立ちます。AIは、パターン認識タスクにおいて卓越した能力を発揮しており、特にIOAにとって重要な振る舞いデータを迅速に分析および処理する点で優れています。さらに、AIの強力な学習機能により、継続的に改善し、最新の状態を維持し、悪意のあるアクターが開発する最新の手法を予測することができ、IOAの特定と分類が強化されます。

AIを活用した振る舞い分析とUEBA

UEBA（ユーザーとエンティティの振る舞い分析）は、悪意のある振る舞いを示す不規則なパターンについてユーザーアクティビティを分析するサイバーセキュリティ技術です。AIを活用したUEBAシステムは、集約され匿名化された大量のユーザーの振る舞いデータに基づいてトレーニングされ、新しいパターンを学習します。これにより、イベントを迅速に分析して、異常の脅威レベルを高い精度で特定できるようになります。 

AIを活用したUEBAは、侵害された認証情報を非常に効率的に検知します。これは、疑わしいログインパターンを分析し、予想されるユーザーの振る舞いからの逸脱を特定し、既知のデータ侵害ソースと相互参照することによって行われます。 

UEBAは、インサイダー攻撃、アカウントの侵害、持続的標的型攻撃（APT攻撃）など、多くのセキュリティ上の脅威を検知する機能を備えており、システムセキュリティに対するより広範で包括的なアプローチを提供します。CrowdStrike Falcon Identity ProtectionはUEBAを活用して通常のユーザーの振る舞いと異常を区別し、脅威が特定された場合に自動対応をトリガーします。

AIを活用したコンプライアンスと監査

自動コンプライアンスチェックは、AIを活用したコア機能であり、GDPR、HIPAA、SOC 2などの規制フレームワークへの準拠状況についてクラウド環境を継続的にスキャンします。この自動スキャンにより、ポリシー違反や非準拠の設定にリアルタイムでプロアクティブにフラグを付けることで、クラウド設定のコンプライアンスが維持され、チームは問題が拡大する前に対処することができます。

AIは、規制固有のルール更新にも活用でき、コンプライアンス要件の変更が発生した際に自動的に反映させることができます。これにより、組織は手動で再設定することなく、一貫した遵守を維持し、変化する規制に常に対応できます。さらに、AIを活用したレポート生成により監査プロセスが簡素化され、人的ミスを減らし、監査証跡の文書化を容易にする包括的なコンプライアンスレポートが生成されます。

AIは、チェック、スキャン、更新などの企業コンプライアンスの側面を自動化することで、企業がより多くのリソースを戦略的な取り組みに集中できるようにします。監査は、終わりのないデータ分析と保存のプロセスになる可能性があるため、企業コンプライアンスよりもさらに困難です。しかし、AIを活用した監査は、人的ミスが発生しやすい面倒で反復的な作業からスタッフを解放することで精度を高め、速度を大幅に向上させるため、最終的にはコストの削減につながります。 

クラウドセキュリティとエンタープライズAIの保護

組織がAIを業務に組み込むにつれて、クラウド環境内でAIモデルとデータを保護することが不可欠になります。ここで重要なのがCDRで、リアルタイムの監視とAIを活用した検知を提供して、不正アクセスや改ざんを防ぎます。

AIデータの整合性と機密性の保護

AIモデルは機密データや専有データに基づいて構築されることが多いため、データの整合性と機密性が最も重要になります。さらに、これらのモデルは、悪意のある入力によってモデルの出力が破壊されるデータポイズニングなどの攻撃に対して脆弱です。

CDRソリューションは、予期しないファイル転送やデータ権限の変更など、異常なデータアクセスやアクティビティを継続的に監視することで、AIモデルとデータを保護するのに役立ちます。AIを活用したUEBA（ユーザーとエンティティの振る舞い分析）は、異常なアクティビティをリアルタイムで追跡し、AIデータを侵害する可能性のある潜在的な脅威をチームに警告します。このように、今日の組織ではAIを保護するためにAIを活用するケースが増えています。

コンプライアンスの管理とリスクの低減

コンプライアンスの対象がAI関連データにますます拡大する中、CDRを備えたサイバーセキュリティプラットフォームは継続的なコンプライアンスチェックを提供し、設定ミスにフラグを付け、監査証跡を維持します。これにより、組織は機密性の高いAIデータを保護し、規制基準を満たし、包括的なセキュリティ戦略の一環としてAIアセットを保護することができます。

クラウドセキュリティにおけるAIのスケーラビリティと効率性

現代のクラウドの脅威の状況は、クラウド環境の動的かつ分散的な性質を悪用しようとする巧妙な攻撃者によって特徴づけられています。従来のセキュリティツールは静的なルールベースの検知に依存しており、クラウドを意識した攻撃者や複雑なクロスドメインの脅威に対応するのは困難です。これらのツールは、クラウドワークロード全体にわたる微妙な侵害を見逃したり、過剰なフォールスポジティブを生成したりする傾向があり、アラート疲れを引き起こし、セキュリティチームの効率を低下させます。

新世代のソリューションは、高度な分析処理を使用し、膨大な量のデータを効率的に適切に処理できる必要があります。AIを活用したツールは、負荷の急増を容易に管理しながら、綿密な分析と持続的な精度によって堅牢な防御を維持します。

エンタープライズシステムは、クラウド上で毎日ギガバイト、場合によってはテラバイトものログデータを生成します。AIの支援がなければ、このような膨大な量のデータを分析してそこから有意義な情報を引き出すことは事実上不可能です。一方、クラウドストライクのNext-Gen SIEMのようなAIを活用したセキュリティツールは、1日あたり最大1ペタバイトのセキュリティログデータを取り込んで分析できます。 

まとめ

機械学習とサイバーセキュリティベースのAIツールは、サイバーセキュリティ業界を静かに変革し、多大な価値を生み出し、クラウド環境のセキュリティ確保に貢献しています。世界中でクラウド侵害が年々増加するにつれ、AIは高度な攻撃パターンを特定するうえでますます重要な役割を果たすようになります。また、セキュリティアナリストの日常業務における大きな負担を軽減し、この分野の全体的な専門家不足の解消にも寄与します。

クラウドストライクは、サイバーセキュリティ製品に最先端のAIテクノロジーを取り入れることで、長年にわたってこの分野をリードしてきました。クラウドストライクは、最高レベルのサイバーセキュリティツールを組織に提供することで、アセットと業務の保護に強力なデジタル保護を利用する組織の成功と自社の成功を結び付けています。