常に学習中 AIがデータ漏洩を防ぐ方法

'AIがデータ漏洩を防ぐ方法'

技術の進歩に伴い、犯罪者がそれを悪用する方法も進化しています。現在、悪意のある攻撃やデータ侵害は、個人や組織にとって重要な懸念事項です。ランサムウェア、フィッシング、悪意のある内部者などは、企業データが脅威にさらされる例です。これらの脅威の影響を軽減するために、企業は人工知能の進歩に基づく新興技術に投資しています。

問題の深刻度はどれくらいですか？

データ侵害の問題の深刻度を理解するために、最新のVerizon 2023データ侵害調査レポートの主な結果を見ると役立ちます。レポートによると、報告された侵害の74%は人為要因によるものであり、外部の経済的動機を持つ関係者が83%の事件を担当していました。つまり、内部者（悪意のあるものと非意図的なものの両方）が残りの割合を担当していました。

報告された侵害のうち、24%はランサムウェア攻撃によるものであり、ビジネスメール詐欺（BEC）詐欺は報告されたフィッシング攻撃の半数を占めていました。データが侵害された場合、上位3つのカテゴリは個人データ、ログイン認証情報、知的財産や戦略的ビジネス計画などの内部企業情報でした。

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データ侵害の影響を検証すると、企業への財務的負担が膨大であることがわかります。2022年の平均データ侵害のコストは435万ドルであり、2020年に比べて累積で12.7%増加しています。最も影響を受けたセクターは、医療、金融、製薬、エネルギー、その他の重要なビジネスです。

犯罪者が生成型AIや大規模言語モデル（LLM）などの人工知能（AI）ツールを利用することで、問題はより深刻になります。これらのセキュリティコントロールは検出および緩和できない、洗練されたマルウェアや説得力のあるフィッシングメールを作成するために、犯罪者が人工知能（AI）ツールを利用します。

AIはどのようにデータ侵害を防ぐのに役立つのですか？

しかし、AIは呪いと恩恵の両方です。悪意のある使用は企業に深刻な影響を与える可能性がありますが、適切な手による場合には救世主になることもあります。AI技術は、データを分析し、悪意のある活動や不審な行動を示唆する可能性のあるパターンを特定するためのアルゴリズムを利用します。この情報に基づいて、潜在的な脅威を特定し、セキュリティチームに適切な対策を講じることができます。

AIは、脅威およびデータ侵害を検出および防止するための多くの方法があります。

• 検出精度の向上：AIは、疑わしい活動を示唆する可能性のあるデータのパターンを検出するアルゴリズムを利用することで、マルウェア検出システムの精度を向上させることができます。
• ユーザーの活動の監視：人工知能は、複数のプラットフォームでのユーザーの行動を監視することにより、任意の不審な活動を特定し、有害な攻撃が発生する前にセキュリティチームに警告することができます。
• 署名ベースのマルウェア防御の更新：署名ベースのマルウェア検出システムの更新は、人工知能の助けを借りて効率的に行うことができます。高度なアルゴリズムを利用することで、AIは既存のマルウェアの新しい変種を簡単に検出し、ランサムウェア攻撃などの悪意のある行動を防ぎ、その影響を最小限に抑えることができます。
• 疑わしいコンテンツの特定：AIは、フィッシングリンク、悪意のあるURL、感染した添付ファイルなどの疑わしいコンテンツを特定するのに役立ちます。セキュリティチームは、そのようなコンテンツをスキャンすることにより、フィッシングや電子メールベースの攻撃の被害者になる前に予防措置を講じることができます。
• ゼロデイの脆弱性の検出：AIはゼロデイの脆弱性の特定にも役立ちます。アルゴリズムの助けを借りて、データのトレンドを分析することで、潜在的なゼロデイ攻撃を予測し、実際の脅威になる前にそれらを分離することができます。

データセキュリティにおけるAIの利点

脅威とデータ侵害を特定および予防するためにAIを使用することは、組織に多くの利点をもたらします。まず、AIはセキュリティチームが企業データへの潜在的なリスクに迅速に対応できるようにします。これらのシステムはネットワークを常にスキャンし、ユーザーの行動を監視し、いかなる不審な活動もリアルタイムでチームに通知することで、攻撃が行われる前にデータが危険にさらされる可能性を高めます。

さらに、AIはマルウェアのスキャンや悪意のあるURLの特定などの単調なタスクを自動化することにより、脅威への対応を効率化します。これにより、セキュリティチームはより大きな注意を必要とする重要な領域に集中することができます。ワークフローから手作業のジョブを排除することで、チームはデータへの攻撃を検出および防止する上でより効果的になり、データ侵害の数とその組織への影響を減らすことができます。

さらに、AIは人的労力の必要性を最小限に抑えることでセキュリティコストを削減するのに役立ちます。これらのシステムは早期に脅威を検出することで、悪意のある攻撃による被害を緩和し、データ侵害による被害を減らすことができます。IBMのデータ侵害コストレポートによれば、侵害が早期に軽減されるほど、被害を受けた組織の総コストも減少します。

最後に、AIは潜在的な攻撃の兆候であるデータのパターンを特定することで、セキュリティチームが将来の攻撃を回避するのに役立つことができます。過去のインシデントから学習することで、AIアルゴリズムはセキュリティチームが適切な予防措置を取り、企業や機密データのセキュリティを強化し、攻撃を防ぐのに役立ちます。

ただし、組織はAIシステムに固有の制限にも注意する必要があります。たとえば、AIセキュリティツールは十分なデータを適切にトレーニングし、正確な検出とアラートを提供するために必要です。それ以外の場合、AIシステムは誤検知の原因となる可能性があり、特定の脅威を見逃す可能性があり、セキュリティチームに増大する圧力をかけ、セキュリティポスチャーを損なうことがあります。また、AIアルゴリズムのトレーニングは、脅威の状況が変化するにつれて効果的であるためには継続的な取り組みが必要です。

AIによるデータセキュリティの強化

サイバー犯罪者との戦いにおいて、人工知能は貴重な味方です。データセキュリティと全体的なビジネスのサイバーセキュリティにAIを投資することは賢明な決定です。なぜなら、それは悪意のある活動に対する強化された保護を提供し、データ侵害や他のサイバー攻撃の可能性を減らすことができるからです。ただし、生成AIが人間の創造性を代替することはできないように、AIセキュリティツールもサイバーセキュリティにおける人間の関与を（まだ）代替することはできません。Anastasios Arampatzisは、ITプロジェクトの管理とサイバーセキュリティの評価に20年以上の経験を持つ退役のギリシャ空軍将校です。彼は軍務中に国内、NATO、EU本部でさまざまな重要なポジションに配属され、その専門知識と専門性に対して多くの高位の将校から表彰されました。彼は情報セキュリティのための認定されたNATO評価官として指名されました。現在、彼はBora Designのサイバーセキュリティコンテンツライターとして働いています。

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