AIと自動化

AIと自動化 美容とファッション業界への影響' (AI to jidoka Biyō to fasshon gyōkai e no eikyō)

これはVoAGIの2023年エンタープライズセキュリティトレンドレポートの記事です。詳細については、レポートを読むをご覧ください。

近年、人工知能（AI）と自動化技術の進展により、アプリケーションセキュリティが大きく変化しました。一方で、AIと自動化の課題は、利用可能なバイアス、自動化への過度の依存、新興脅威の攻撃面の拡大を生み出しました。

AIと自動化技術は、セキュリティシナリオの再定義において非常に価値と成長の可能性があることが分かりますが、同時に多くの課題も存在することを無視してはなりません。実際に、新たな技術は改善を目指すセキュリティそのものを脅かす可能性のある脆弱性をもたらします。では、どのようにAIと自動化技術がアプリケーションセキュリティに対して助けや害をもたらすのか、探ってみましょう。

脅威検知の強化

AIは、基本的な異常検知から積極的な脅威対応と継続的な監視へと進化しました。サイバーセキュリティチームは、より少ないリソースでより多くのことを行う必要があり、リソース効率の向上が求められます。AI脅威検知は、組織が直面するますます複雑で洗練されたサイバー脅威に対処するために重要です。

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AIを活用したツールは、リアルタイムの攻撃検知と継続的な観察を提供し、脅威が突然かつ予期せぬ時に重要です。適応学習により、AI技術はパターンをより早く特定し、脅威や攻撃を回避するための積極的な対策を取ることができます。さらに、過去のインシデントから学び、新たな脅威に適応することで、セキュリティ侵害や脆弱性の検出を向上させることができます。同様に、自動応答への移行も、より効率的なリソース管理の必要性への対応です。

表1に示すように、AI検知の主要な進展とその結果を観察することができます。

表1

効率と精度の向上

自動化により、セキュリティチームは従来の受動的な異常検知から近代的な能動的な自動応答へとアプローチを変えています。インシデント対応の自動化は、脅威の管理方法に影響を与えました。それは、対応プロセスを加速するだけでなく、一貫したかつ徹底的な脅威管理手法を確保します。この領域の注目すべき進展として、AIシステムが危険なデバイスの分離や脅威の拡散防止などの自動化アクションを実行し、特定のタイプの攻撃に対応した複雑なAI駆動の反応を行う能力があります。

これにより、セキュリティチームはリソースを戦略的に割り当てることができ、ルーチンの脅威モニタリングと対応ではなく、より高次のタスクや戦略に集中することができます。受動的な検出から能動的な自動応答への移行により、AIはセキュリティチームにより迅速かつ効果的に脅威に対処する能力を与え、サイバーセキュリティの取り組みが可能な限り効率的かつ効果的となるようにしています。

人為的なミスの削減

AIの利用は、人為的なミスを減らし、効果的なセキュリティ全体を向上させる大きな進展です。AIの機能には、誤検知の最小化、アラームの優先順位付け、アクセス制御の強化、内部者の脅威の緩和などが含まれ、信頼性の高いセキュリティフレームワークを作り上げます。

図1：AIによる人為的なミスの解決策

自動化への過度の依存

AIと自動化をさまざまな業務プロセスに組み込むことで、セキュリティニーズが軽減される一方で、潜在的な攻撃面が広がり、深刻な懸念が生じます。この状況では、AIがセキュリティフレームワーク内での弱点となるのを防ぐために、AIに特化した堅牢なセキュリティプロトコルの開発が求められます。

AIが一般化するにつれて、サイバー攻撃者はAIシステムに対する深い理解を得て適応しています。この知識を活かして、彼らはAIのアルゴリズムやモデルの弱点を突いて攻撃を行うことができます。そのため、サイバーセキュリティ戦略は、AIの脆弱性を狙った伝統的な脅威と洗練された脅威の両方に対抗するために進化する必要があります。組織内のAIと自動化のすべての側面をカバーする堅牢なサイバーセキュリティアプローチが必要とされます。

この変化する状況では、新たに浮かび上がる脆弱性に対し、継続的なリスクの特定と緩和が必要です。持続的なサイバーセキュリティ対策の評価と適応が重要とされるこの変化するサイバーセキュリティ課題は、AIおよび自動化関連の脅威からの保護において、持続的な警戒と適応性の重要性を強調しています。

利用可能なAIのバイアス

AIシステムの完全性と効果を確保するためには、トレーニングデータとアルゴリズムに存在するバイアスに対処する必要があります。これにより、偏った結果が生じる可能性があり、セキュリティ対策が妥協されるかもしれません。これらのアルゴリズムを改善するための取り組みは進行中であり、多様なデータセットの使用や公正かつバイアスのないAIの意思決定を確認するためのチェックの実施に焦点を当てています。

表2に示されているように、AIセキュリティ機能と倫理的でプライバシーに配慮した使用の必要性のバランスは、重要で継続的な課題です。これには、AIの実装における技術的、法的、倫理的な側面を包括する総合的なアプローチが求められます。

表2

悪用の可能性

AIと自動化は、進歩だけでなく重要な課題も提供しています。特に、悪意のある行為者によって悪用される可能性があります。AIの自動化および学習能力は、より適応性のある耐性のあるマルウェアの開発に利用されることができ、従来のサイバーセキュリティの防御にとって難しい課題を提供します。

図2: AIと自動化の悪用およびさまざまな課題

AIは効率の向上を目指していますが、そのような自動化アクションの信頼性と潜在的な予期せぬ結果についての疑問を投げかけ、AIをサイバーセキュリティ戦略に注意深く統合する必要性を強調しています。

怠慢とセキュリティの監視

AIと自動化の出現は、セキュリティだけでなく、規制も変えました。2023年は、成熟度の高まりとその存在感により、AI技術の規制において転機となります。全体的な感情は、特にサイバーセキュリティに関連する責任ある、倫理的で安全なAIの使用を保証するため、より厳格な規制措置に傾いています。

「NIST AIリスク管理フレームワーク」と「AI責任法」などの規制イニシアチブが、このセキュリティの課題の中心にあります。これらは、AIの開発、展開、管理のためのガイドラインと標準を設定するために設計されています。NISTフレームワークは、AI関連のリスクの評価と緩和のための体系的なアプローチを提供し、AI責任法はAIの運用における透明性と責任を重視しています。

ただし、AIと自動化の採用は、重要なサイバーセキュリティの困難をもたらします。AIアプリケーションの実装における技術的、社会的、組織的な課題は、現在のサイバーセキュリティ設計に強力なAIアルゴリズムを統合することの増大したコストと相まって、さらなる障壁となっています。これらの考慮事項は、不確実な規制環境で運営している組織に、リーディングな実装とコンプライアンスの両立を維持するという困難なタスクを課しています。

結局、このバランスは重要であり、AIと自動化の利点を効果的に使用すると同時に、規制基準を遵守し、倫理的で安全なAIの実践を維持するために不可欠です。

結論

AIと自動化技術の二重の性質は、大きなリターンを提供する一方で、関連するリスクを理解し最小限に抑えるために慎重なアプローチが必要であることを示しています。AIと自動化の使用は、検出能力の強化、効率の向上、適応学習によるアプリケーションセキュリティを強化する一方で、潜在的なバイアス、自動化システムへの過度の依存、敵対者への攻撃面の拡大をもたらします。

これらの技術が進化するにつれ、セキュリティにおいて前向きな展望を持つ枠組みを採用することが重要です。これには、AIと自動化の強みを活用してアプリケーションセキュリティを改善するだけでなく、これらがもたらす新たなリスクを絶えず識別し、評価し、緩和することも含まれます。最終的には、これらの技術が進化するにつれて、新たなリスクに適応する義務も生じるため、常に警戒する必要があります。

参考文献

• “Thune, Klobuchar release bipartisan AI bill,” Rebecca Klar, The Hill
• Artificial Intelligence 2023 Legislation, NCSL
• Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), NIST

この記事はVoAGIの2023年エンタープライズセキュリティトレンドレポートからのものです。詳しくは以下を参照してください。

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