「9つの方法でAIがデータセンターセキュリティを向上させる」
「9つの方法でAIがデータセンターセキュリティを一段と向上させる」
データセンターは人工知能を用いて、従来の技術を刷新し、サイバーセキュリティと物理セキュリティを劇的に改善することができます。以下に、データセンターセキュリティを改善するために使用できる9つの主要な方法を示します。
1. 管理自動化
多くのIT部門は非常に多忙です。高いチケット量、継続的なセキュリティアラートの受信、管理業務の対応など、どこかしらが常に彼らの注意を引きます。結果として、責任が過剰になるため、データセンターセキュリティが悪化することがあります。
経験豊富な専門家であっても、時折ミスを com/new-data-scientists-in-the-era-of-remote-work.html”>犯す可能性があります。実際、リモートワーカーの約43%が、職場のサイバーセキュリティインシデントを引き起こすエラーを com/introducing-lmsyschat1m-a-dataset-of-1-million-actual-conversations-with-25-top-llm-models.html”>4.24百万ドルの損失をもたらす場合があります。自動化はAIの主要な機能の1つであるため、より煩雑なタスクをそれに委ねることができます。IT部門はアラートに効果的に対処し、ミスを減らし、より多くの自由な時間を持って迅速に対応することができるでしょう。
2. 予測分析
機械学習モデルは予測分析を活用し、IT専門家にデータセンターの洞察を提供できます。例えば、サーバーが修理を必要とするタイミングを予測することができ、技術者は定期的なサービス待ちや障害への対応を待つ必要がなくなります。
このAIのサブセットは、IT専門家に障害や停止の可能性を知らせることでサイバーセキュリティを劇的に改善することができます。他の方法と比べて重要性が低いように思えるかもしれませんが、それは重要です。ソフトウェアの更新、ファイアウォールのテスト、カメラの清掃など、予防的な設備のメンテナンスプロセスは、総合的なセキュリティとデータセンター管理に不可欠です。平均して、データ漏洩は会社に 4.24百万ドルの損失をもたらすことができます。予防メンテナンスは、IT専門家が何か簡単なことを見落とさないようにするのに役立ちます。
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3. 自律ネットワーク監視
ネットワーク監視は適切なサイバーセキュリティには不可欠です。AIはデータセットの監視において、高速かつ正確なパフォーマンスを発揮します。従来の観測技術を凌駕し、データセンターセキュリティを劇的に向上させます。AIは、検知した怪しい活動を迅速に検出し、特定し、報告することができます。
他の技術が潜在的なリスクを識別するためのルールベースの構造で動作する一方、機械学習モデルは常に新たな脅威に適応します。新しいサイバーアタック手法に対応するための準備ができていない状態で停滞することはありません。AIを活用することで、IT専門家はハッカーよりも一歩先を行くことができます。常に先手を取ることは非常に重要です。
4. 自動アラート処理
AIは同時に何百ものサイバーセキュリティインシデントを監視する能力があり、その中から本物か false positivesかを個別に処理することができます。これは重要な任務です。なぜなら、ネットワークモニタリングシステムが一度に多数の問題をフラグ付けし、その唯一の防御手段が手作業である場合、どうなるでしょうか。
このような膨大なワークロードを持ち続けることは、地球上で最も生産的な人でも継続することはできません。実際には、ボットネット、数十人の悪意のあるハッカー、大規模なサプライズ攻撃にIT部門が見合うことを期待すること自体も不公平です。AIを活用することで、IT部門は最も緊急のインシデントのみに対応し、迅速かつ信頼性のある対応を行うことができます。
5. 自動脆弱性テスト
データセンターサイバーセキュリティの重要な部分である脆弱性テストには、自動化が理想的です。AIはコードをスキャンし、構成のミスを人間の介入なしで検出できるため、IT部門はあらゆる場合でもセキュリティを維持することができます。従業員不足やインシデント対応に巻き込まれた場合でも、手順が継続されます。
6. 自律型ファイアウォール
次世代ファイアウォール（NGFW）は従来のファイアウォールとAI技術を組み合わせたものです。これにより、トラフィックを精密にフィルタリングし、複雑な攻撃をブロックすることができます。さらに、新興の脅威にも適応することができ、悪意のあるサイバー攻撃者の技術的進化に常に先んじることができます。
脅威の検出には平均で200日かかる一方、NGFWは数秒でそれらを認識することができます。さらに、成功した侵入を数分で特定することができます。これにより、IT専門家はインシデント対応時間を大幅に改善し、悪意のある活動を迅速に排除することができます。
7. 合成トレーニングデータ
AIを最大限に活用するためには、適切にトレーニングする必要があります。しかし、正確かつバイアスのないデータセットを見つけることは困難です。幸いなことに、生成モデルが役立ちます。その利用例のほとんどは芸術に関連していますが、サイバーセキュリティの目的にも使用することができます。
生成AIは、リアルなフィッシングメッセージ、悪意のあるコード、またはソーシャルエンジニアリングのメールを作成することができます。IT部門は、このコンテンツで独自のアルゴリズムをトレーニングし、現実のシナリオに備えることができます。これにより、サイバーセキュリティが向上します。
8. 監視認識
物理的なセキュリティは、サイバーセキュリティと同じくらい重要です。ネットワークの監視やファイアウォールは、正面玄関から入ってくる人に対しては比較的無力です。このシナリオはサイバー攻撃ほど一般的ではありませんが、データセンターの全体的なセキュリティには重要です。
例えば、社員は社会工学やフィッシングの被害にあうことがあります。サーバーへの物理的なアクセスを防止することで、データの漏洩や意図しない改ざんを防ぐことができます。部門は監視システムとAIを統合することで、データセンターのセキュリティを強化することができます。バイオメトリック認識を使用して侵入を検出し、アクセスを制限することができます。
9. 自動暗号化
データセンターは、貴重な情報の大量を含むため、脅威の対象として非常に魅力的です。データセンター内のデータを保護することは、ハッカーの攻撃を思いとどまらせることができます。通常の暗号化プロセスは時間がかかりますが、AIはそれを簡略化することができます。
IT専門家は、自分のサーバー上の任意のデータを暗号化するために2つのニューラルネットワークを使用することができます。これは、データを他のセンターに転送する場合に特に有用です。復号化は鍵またはAIモデルにアクセス権を持つ人にのみ可能であり、情報は安全に保たれます。
データセンターがAIを活用する方法
AIは、自動化、コンテンツ生成、迅速な処理速度によってデータセンターのセキュリティを向上させることができます。データセンターの専門家は、自身の主要な課題を特定し、統合が最も有益となる場所を見つけるべきです。
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