サイバーセキュリティにおける生成 AI: 概要

公開: 2024-03-01

生成 AI は、トレーニングされたデータに基づいて高品質のテキスト、画像、その他のコンテンツを作成できる深層学習モデルとして定義されます。

Gen AI はデジタル空間に多くの利点をもたらします。注目すべき例の 1 つは、モバイルアプリをより魅力的にするために AI 機能を組み込むことです。

サイバーセキュリティでは、生成 AI はデータを分析し、脅威を特定し、悪意のある攻撃を防ぐためのソリューションを推奨します。このブログ投稿では、Gen AI がサイバーセキュリティ対策の強化にどのように役立つかについて詳しく説明します。

サイバーセキュリティにおける Gen AI の利点

ビジネスで生成 AI を使用すると、多くの可能性が生まれます。サイバーセキュリティに関しては、Gen AI には次のような顕著な利点があります。

1. 脅威検出の向上

生成 AI は、膨大なデータ範囲のパターンをシームレスに観察して学習できるため、サイバーセキュリティの専門家はサイバーセキュリティの脅威を継続的に特定して理解できるようになります。

IBM の調査によると、AI 導入者の 66% が、ジェネレーティブ AI がゼロデイ攻撃や脅威の予測に役立っていると回答しています。ゼロデイ攻撃とは、従来のシステムが見逃してしまう可能性のある新たな脅威を指します。

さらに 65% は、Gen AI がユーザーの行動を相関させて脅威を検出するのに役立つと回答しました。

AI が脅威検出をどのように改善するかに関するデータを含むグラフ — 画像出典: IBM

サイバーセキュリティに Gen AI を使用すると、潜在的な攻撃を示す可能性のあるわずかな動作の変化を特定することがはるかに簡単になります。たとえば、Gen AI は新しいファイルやコードを自動的に分析して、不審な動作を検出できます。または、電子メールの内容、言語パターン、送信者情報を分析して、偽の電子メールを正確に特定します。

2. 予測分析

Gen AI は、セキュリティログ、ネットワークトラフィック、脅威インテリジェンスなどの大規模なデータセットの反復パターンの分析に基づいて、将来の結果を正確に予測できます。

たとえば、Gen AI は以前の脆弱性や攻撃のパターンを分析し、それを使用して将来発生する可能性のある脅威を予測できます。これにより、組織やセキュリティチームはそのような攻撃を防ぐ対策を講じることができます。

3. 自動応答

Gen AI は、以前に観察されたパターンと攻撃に基づいて、さまざまな種類の脅威に対する自動応答を生成できます。たとえば、悪意のある IP アドレスをブロックしたり、侵入試行に対してファイアウォールルールを調整したり、マルウェアの拡散を防止したりするアクションをトリガーできます。

サイバーセキュリティで生成 AI を使用すると、攻撃前にセキュリティの脆弱性にパッチを適用したり、さらなる調査のために疑わしいトラフィックをハニーポットにリダイレクトしたりするための自動応答を生成することもできます。

さらに、Gen AI はセキュリティログを分析した後、詳細なレポートを自動的に生成できます。

サイバーセキュリティにおける生成 AI の使用に関する 3 つの大きな課題とリスク

Gen AI をサイバーセキュリティに使用することには、利点とは別に、潜在的なリスクと課題があります。これらには次のものが含まれます。

1. データプライバシーに関する懸念

生成 AI モデルのトレーニングや既存データの分析は、通常、組織からの多くの情報を AI ツールに提供することを意味します。そうすることで、より正確な結果を得ることができます。

ただし、データのプライバシーがどのように保護されるかについては懸念があります。たとえば、特に倫理ガイドラインやデータガバナンスの実践が無視されている場合、個人情報がチェックされないまま放置されると悪用される可能性があります。

また、Gen AI モデルの良さは、トレーニングに使用されたデータによって決まります。したがって、偏ったデータが使用される場合、モデルが特定のパターンを見逃し、不正確または偏った予測を行う可能性があります。サイバーセキュリティでは、これは特定の種類の攻撃を見落としたり、特定の脅威を過小評価したりすることを意味する可能性があります。

2. AIが悪用される

Gen AI ツールは、よりアクセスしやすく、手頃な価格になりつつあります。その結果、正規の生成 AI 開発会社がアクセスできるだけでなく、悪意のある個人が使用する可能性もあります。

たとえば、ハッカーは生成 AI を簡単に使用して、脆弱なセキュリティプロトコルをターゲットにする悪意のあるコードを作成できます。

さらに、生成 AI を使用して新しく洗練された攻撃手法を作成できるため、従来のセキュリティ対策が追いつくことが困難になります。

たとえば、Gen AI は信憑性の高い偽のメールや Web サイトを作成する可能性があるため、ユーザーが詐欺を特定して回避することが困難になります。つまり、疑いを持たないユーザーが誘惑されて機密情報を提供したり、有害なコンテンツをダウンロードしたりする可能性があります。

3. 離職

効率性は、サイバーセキュリティにおける生成 AI の使用の最大のセールスポイントの 1 つです。このテクノロジーは、従来のサイバーセキュリティ技術よりも高速に膨大な量のデータを分析できます。

残念ながら、これは AI が非常に多くの仕事を置き換える可能性があることも意味します。実際、ゴールドマン・サックスのレポートでは、自動化により 3 億人の雇用が AI に置き換わると説明されています。

脅威の検出やマルウェア分析などの反復的なタスクを扱うサイバーセキュリティの専門家は、Gen AI 自動化の影響を最初に受ける可能性があります。

ただし、すべてが憂鬱で絶望的なわけではありません。人間の専門知識は今後も必要となります。特にサイバーセキュリティ専門家にとって最善の解決策は、再スキルまたはスキルアップすることです。これは、初心者レベルのタスクを扱う専門家にとって特に重要です。

まず、専門家は AI と併用して快適に作業できるようになる必要があります。第二に、より多くの組織が、強固なサイバーセキュリティ戦略を策定し、AI システムを最適化し、リスク管理を監督できる人間の専門家を必要とするでしょう。

サイバーセキュリティにおける Gen AI の実世界のアプリケーションとケーススタディ

先に進む前に、人工知能 (AI) の統合が計り知れない可能性を秘めた重要なツールとなっているサイバーセキュリティにおける実際の例と生成型 AI のユースケースを簡単に見てみましょう。 AI には、防御の強化、脅威の検出の向上、絶えず進化するサイバー脅威に対するデジタルインフラストラクチャの回復力の向上に役立つ、サイバーセキュリティにおける数多くの応用例があります。サイバーリスクを軽減するためにそれをどのように使用できるかを理解するために、実際の例をさらに深く掘り下げてみましょう。

サイバーセキュリティにおける AI の潜在的な用途を示すグラフ — 画像出典: テナブル

グーグル

Google は、組織内のサイバー脅威を防ぐために生成 AI を使用しているだけではありません。また、他の組織が同様のことを行うのを支援する生成 AI ソリューションも作成します。

Googleはまた、サイバーセキュリティの向上を支援するサイバー防御イニシアチブの開始も発表した。そのような取り組みの 1 つが SAIF (Secure AI Framework) であり、Google はソフトウェア開発プロセスでこれを使用しています。

SAIF は、AI システムを脅威や攻撃から保護することを目的とした概念的なフレームワークです。特定の AI モデルの盗用、生成 AI 出力によるデータポイズニング、プロンプトインジェクションによる悪意のある入力などのリスクに対処するために使用できます。 SAIF は、入力と出力を監視して脅威を検出し、防御を自動化することで攻撃を防御するのにも効果的です。

また、Google は、マルウェアを検出するためにファイルの種類を識別するサイバーセキュリティツールである Magika をリリースする予定です。 Google は、このツールを使用して、Google ドライブ、Gmail、セーフブラウジングなどの自社製品を保護することに成功しています。

ペイパル

PayPal は、販売者と顧客の取引を簡単にする国際的な支払いプラットフォームです。サイバーセキュリティ対策を実装するために、PayPal は高度な機械学習 (ML) モデルをトレーニングして、リアルタイムの不正行為を検出します。

通常、PayPal のネットワークは、AI が学習できる膨大な量の取引データを提供します。 ML モデルの結果は、認証システムを改善し、不正行為を捕捉するために使用できます。 PayPal のデータセットが成長するにつれて、モデルは学習と適応を続けます。

ED&Fマンホールディングス

ED&F は、Generative AI を脅威検出に使用して成功した商品トレーダーです。彼らは、Vectra の AI 脅威検出プラットフォームである Cognito を使用してこれを実現しました。

ED&F は、デバイス間の通信、データ転送、ユーザーのアクションなどのネットワークアクティビティに関する詳細情報を提供しました。 Cognito はこのデータを使用して、脆弱性や不審な動作をリアルタイムで特定します。

ED&F のサイバーセキュリティマネージャーである Carmelo Gallo 氏によると、Cognito はデータやファイルへの不正なリモートアクセスなどの従業員の危険な行動を特定する上で重要な役割を果たしました。 ED&F は、システム内に長期間残留していたコマンドアンドコントロールマルウェアも発見しました。

生成型 AI と従来のサイバーセキュリティ手法の比較

従来のサイバーセキュリティ手法は、ルールベースのシステムと手動分析に基づいて成功しています。

ルールベースのシステムでは通常、何を監視するかをシステムに指示する事前定義された命令を設定する必要があります。これは通常、一般的なマルウェアやセキュリティ侵害によって示される固有のパターンに基づいています。

これらのルールが不審なアクティビティにフラグを立てた場合は、通常、脆弱性を手動で評価して解決する必要があります。従来のサイバーセキュリティ手法も、人間の介入と継続的なアップデートに大きく依存しています。

大規模なデータベースを処理するのに苦労する従来の方法とは異なり、Gen AI は大量のデータを評価できるため、人間のアナリストが見逃してしまう可能性のある複雑なパターンを検出できます。これは、脆弱性をより詳細に理解するのにも役立ちます。

生成 AI は、データを分析するだけでなく、安全なパスワードを生成したり、より効率的なセキュリティプロトコルを設計したりするなど、潜在的な脅威に対するソリューションの作成にも役立ちます。ですので、より積極的になります。

AI は、より強力なサイバーセキュリティ対策を実装するためのより効果的なツールであることが証明されていますが、人間の介入は常に必要になります。したがって、両方の方法の長所を活用して、より良い結果を得ることができます。

たとえば、従来の方法を使用して AI による予測を検証し、より高い精度を確保できます。 AI 推奨事項を使用して、セットアップした手動構成を強化することもできます。

AI とサイバーセキュリティにおける 7 つの新たなトレンド:

サイバーセキュリティにおける生成 AI は急速に進化しています。ここでは、将来を形作る可能性のあるいくつかの新たなトレンドを探ります。

AI クラウドとセキュリティの優先順位付け: AI システムとクラウドインフラストラクチャの統合が見られます。これにより、リアルタイムの脅威の検出と防止が容易になります。
Gen AI を利用したサイバーセキュリティツールの拡張: Gen AI は、サイバー攻撃者を欺くための偽のシステムやハニーポットを作成する際に機知に富むようになるでしょう。膨大な量のデータを分析し、パターンを特定するこの技術の能力は、新しいサイバーセキュリティソリューションの作成にも役立ちます。
サイバーレジリエンスの重視: 脆弱性を予測してパッチを適用する AI の能力により、サイバーセキュリティシステムのレジリエンスが向上します。このテクノロジーは、攻撃者が悪用する前に弱点を修正するのに役立ちます。
Gen AI によって促進される、ますます高度化するサイバー攻撃: Gen AI は、当初は非常に困難であった大規模なサイバー攻撃を促進できます。ディープフェイクも非常に巧妙になってきており、パーソナライズされたフィッシングキャンペーンを通じてソーシャルエンジニアリングのリスクが高まっています。
AI を活用した自動化の使用により、サイバーセキュリティチームが洞察力の向上を実現: 最終的には、脅威の検出や分析だけでなく、ログのレビューなどの時間のかかるタスクも AI が引き継ぐようになるでしょう。これにより、人間の専門家は意思決定やサイバーセキュリティ戦略の開発など、より戦略的な業務に集中できるようになります。

この傾向は、サイバーセキュリティの向上に加えて、将来的には人間の専門家と AI システムの間のコラボレーションが必要であることを示しています。

特殊な言語モデルの台頭: 世界経済フォーラムによる最近の出版物では、大規模な言語モデルが膨大な量のデータの処理に非常に効果的であることが示唆されています。

ただし、この広範な使用法は、サイバーセキュリティなどの特殊な領域には適用されない場合があります。その結果、チームはより正確で実用的な洞察にアクセスできるようになり、より小規模でより特化した言語モデルへの移行が見られると考えられます。

プロアクティブな脅威検出に焦点を当てる: Gen AI は、プロアクティブな脅威検出とリアルタイムの対応に重点を置くことで、モバイルアプリケーションのセキュリティを強化するために使用されています。

これは、モバイルアプリで拡大する AI トレンドの 1 つです。 AI はユーザーの行動を観察して、セキュリティ侵害を示す可能性のある奇妙な点を検出できます。例としては、異常なログイン試行やその他の不審なアクティビティなどが挙げられます。

サイバーセキュリティにおける AI の将来に目を向けると、サイバースペースを悩ませる増え続ける脅威をターゲットとする、より高度なツールやプラットフォームが登場するだろうと予測するのは間違いありません。

サイバーセキュリティに Gen AI を実装する方法

サイバーセキュリティ戦略に生成 AI を統合することは、正しい方向への素晴らしい一歩です。ただし、慎重な計画と実装が必要です。

そこで、このセッションでは、サイバーセキュリティに Gen AI を効果的に実装するためのいくつかの方法を見ていきます。

小さく始めてください

既存のセキュリティシステムを徹底的に見直すのではなく、基本から始めて時間の経過とともにスケールアップすることを検討してください。

したがって、まず、組織にとってより価値のあるユースケースを特定する必要があります。これは、脆弱性を修正したり、攻撃への対応を改善したりするためである可能性があります。

従業員のトレーニングと AI の使用の規制

次に、Gen AI を使用して問題を検出する方法と出力を解釈する方法についてチームをトレーニングします。その後、リアルタイムの脅威検出やインシデント対応などのタスクに AI ベースのセキュリティツールを徐々に導入できます。

また、AI ツールの使用を促進するために、セキュリティポリシーと規制を更新したいと考えています。たとえば、サイバーセキュリティ対策で生成 AI ツールを使用する場合に何が許容されるかの例を従業員に示します。

AI ツールの悪用の可能性とそれに伴うセキュリティリスクを考慮して、組織内での Gen AI の使用方法を調整するための対策を講じることをお勧めします。たとえば、IT 部門によって精査および承認されたツールのみに使用を制限できます。

適切な AI テクノロジーを選択する

サイバーセキュリティ戦略で使用できるさまざまな AI テクノロジーがあります。例としては次のようなものがあります。

機械学習(ML) : アルゴリズムを使用してデータから学習し、予測を行います。脅威を検出し、脆弱性を予測する場合に役立ちます。

自然言語処理 (NLP) – 人間の言語の理解と操作に焦点を当てます。電子メールやセキュリティログの分析やインシデント対応の自動化などのセキュリティプロセスに役立ちます。

次に、標準データパターンからの逸脱を識別する異常検出システム (ADS) があります。 ADS は、ネットワーク侵入、異常なユーザーの行動、またはマルウェアのアクティビティを検出できます。

対象としている特定のセキュリティ問題に対処するテクノロジーを使用することをお勧めします。

高品質のデータを使用する

ニーズに合わせた高品質で偏りのないデータの収集と準備に投資します。理想的には、これはユースケースと脅威の状況に関連するデータである必要があります。また、出力の偏りを避けるために、多様なデータのバリエーションを使用することも必要です。

機密性の高い情報の代わりにシミュレートされたデータを使用することを検討してください。機密情報を保護するために、データストレージとアクセス制御を確実に保護してください。

監視して適応する

最後に、サイバー脅威は常に進化しているため、GenAI の実装も適応する必要があります。パフォーマンスを定期的に監視し、データとモデルを更新し、新たな課題に対処します。

より効率的に実装するために、生成 AI サービスを提供する企業と提携することもできます。

規制および倫理的考慮事項

Gen AI の利用が拡大しているため、特に倫理的な導入とリスクの顕在化に関連して、規制を導入する必要性が生じています。理想的には、AI ツールの使用は、既存の規制機関によって確立されたガイドラインの範囲内である必要があります。

GDPR (一般データ保護規則) や CCPA (カリフォルニア州消費者プライバシー法) などの法律は、AI サイバーセキュリティモデルを使用したユーザーのプライバシーとデータ保護の基準を定めています。これらには次のようなものがあります。

特定の正当な目的に必要なデータのみを収集して使用します。
ユーザーデータを保護するための効果的な対策を実施します。
ユーザーが AI プラットフォームがどのように機能するかを理解するのに役立つ情報を提供します。

ある研究では、AI の倫理的な導入をガイドするよく知られたフレームワークにも焦点を当てています。これらには、公平性、透明性、説明責任、堅牢性が含まれます。

公平性– これには、特に AI がトレーニングされたデータに関して、AI テクノロジーが公平で偏りのないことを保証することが含まれます。これには、性別、年齢、社会経済的地位などの要因に基づくあらゆる形態の差別を防止するための措置を講じることが含まれます。

透明性と説明責任のために、AI プラットフォームベンダーは AI システムがどのように機能するかについて誠実であることが求められます。また、これらの AI ソリューションを使用して発生したエラーや問題に対しても責任を負う必要があります。ユーザーは、自分のデータがどのように使用または保存されるかを理解する必要があります。

堅牢性は、信頼性が高く、安全で、エラーに強い AI システムを構築する必要性を強調します。

技術的なことに焦点を当てるのではなく、人間のニーズを念頭に置いて AI システムの構築を促進する人間中心設計もあります。

サイバーセキュリティへの Gen AI の使用に関する専門家の意見と予測

では、サイバーセキュリティの専門家は、サイバーセキュリティにおける生成 AI について何と言っているのでしょうか?

Forbes Technology Council のメンバーである Kunle Fadeyi 氏は、AI がサイバー攻撃からの保護に役立つプロアクティブなセキュリティ対策を提供することでサイバーセキュリティに革命をもたらしていることに同意します。同氏はこれを「設計によるセキュリティ」と呼んでおり、これには通常、サイバー犯罪者が悪用しようとする可能性のあるセキュリティのギャップを特定して埋めることが含まれます。

Kusari の共同創設者で最高技術責任者 (CTO) のマイク・リーバーマン氏も、AI は特定のコードや構成内の悪いセキュリティパターンを検出できるようになり、企業がサイバーセキュリティに対処するのに役立つだろうと予測しています。リーバーマン氏によると、AI はより複雑なセキュリティシナリオにおいて指針を提供するようになるという。ただし、AI ツールは意思決定者としてではなく、シグナルとしてのみ使用されるべきです。

最後に、サイバーセキュリティの専門家で Logpoint の CEO である Jesper Zerlang 氏は、組織が全体的なビジネス目標にサイバーセキュリティ戦略を組み込むことを推奨しています。企業がデジタルプロセスに依存するにつれ、サイバー攻撃のリスクが高まる可能性が高いためです。

サイバーセキュリティをビジネス目標に組み込むことで、組織は貴重なビジネス資産を積極的に保護し、利害関係者の信頼を築くことができます。

最後に: Gen AI をサイバーセキュリティに使用する方法

テクノロジーが進化するにつれて、脅威や潜在的な攻撃もデジタル空間に飽和し続けています。その結果、企業やユーザーを特定し、悪意のあるサイバー活動から保護するためのより高度なアプローチが必要になります。そのため、従来のセキュリティ対策を生成 AI 手法で補完する必要性が生じます。

今日は、Gen AI が脅威を特定し、セキュリティ問題を予測し、インシデント対応を自動化するためのより迅速かつ効率的な方法をどのように提供するかを確認しました。また、サイバーセキュリティ対策に Gen AI を導入する効果的な方法についても検討しました。これには、特定の使用例の特定、適切なテクノロジーの選択、従業員のトレーニング、セキュリティ対策の継続的な監視などが含まれます。

また、サイバーセキュリティおよび新たな AI サイバーセキュリティのトレンドに gen AI を使用する場合の倫理的考慮事項にも注意する必要があります。

全体として、このガイドが人工知能がセキュリティ体制の向上にどのように役立つかを示していただければ幸いです。これらの洞察を使用して、組織に堅牢なサイバーセキュリティフレームワークを実装します。