「AIベースのサイバーセキュリティがビジネスの強靭性を高める方法」

「AIベースのビューティー＆ファッション業界における革新的なトレンドとその効果」

世界の50億人以上のインターネットユーザーとおよそ540億個のデバイスが、IDCによると1秒あたり3.4ペタバイトのデータを生成しています。デジタル化が加速する中、企業のITチームは、ビジネスの運用やサービスが中断されないように、入ってくるサイバー脅威を特定してブロックするための頼りになる手段として、AIベースのサイバーセキュリティを利用しています。

サイバー脅威から免れる業界はごく一部です。今年だけでも、国際ホテルチェーン、金融機関、フォーチュン100社の小売業、航空管制システム、アメリカ政府などが脅威と侵入を報告しています。

内部のミス、サイバー犯罪者、ハクティビスト、その他の脅威からのリスクにより、サイバーランドスケープでの損害は企業の評判や収益に影響を与えることがあります。セキュリティ侵害は業務を麻痺させ、特許や顧客データを危険にさらし、規制違反に対する罰金を申し受けることになったり、顧客の信頼を損ねる結果になることもあります。

AIと高速計算を活用することで、ビジネスはサイバー脅威を検出しブロックするために必要な時間と運用費用を削減できるだけでなく、リソースをコアビジネスの価値創造活動や収益を生み出す活動に集中させることができます。

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以下では、様々な業界がどのようにAI技術を活用してデータを保護し、より早い脅威の検出を可能にし、攻撃を緩和して顧客やパートナーへのサービスの一貫した提供を保証しているかをご紹介します。

公共部門：身体の安全、エネルギーの安全、市民サービスの保護

AI搭載の分析ツールと自動化ツールは、政府機関が市民に情報やサービスに即時アクセスさせ、データに基づいた意思決定を行い、気候変動をモデル化し、自然災害を管理するなどの支援をしていますが、デジタルツールとインフラストラクチャーを管理する公的機関は、規制の遵守要件、公的監査、大規模で相互に接続されたネットワーク、機密データや重要な標的の保護の必要性を含む、複雑なサイバーリスクの環境に直面しています。

敵対する国家は、ネットワークの中断、知的財産の窃取、機密政府文書の盗難などのためにサイバー攻撃を開始する可能性があります。内部のミスや複雑な外部スパイ活動により、公共機関はデータ侵害の高いリスクにさらされます。スパイ活動者は内部の協力を受けることもあり、16％の公共行政の侵害事件では、共謀の証拠が見られます。重要なインフラ、市民データ、公的記録などの機密情報を保護するために、連邦機関はAIに頼っています。

アメリカエネルギー省（DOE）のサイバーセキュリティ、エネルギーセキュリティ、緊急対応（CESER）事務局は、新興の脅威に対応し、エネルギーインフラのセキュリティを向上させることにより、国のエネルギーセクターの耐性を強化することを目的としています。DOE-CESERは2010年以来、サイバーセキュリティの研究、開発、デモンストレーションプロジェクトに2億4,000万ドル以上を投資しています。

その一環として、同省はエネルギー供給システムのセキュリティの脆弱性とパッチ管理をAIで自動化し最適化するツールを開発しました。また、エネルギー供給システムの状況認識を向上させるためにソフトウェア定義ネットワークを利用した人工多様性とディフェンスセキュリティのための別のプロジェクトも行っており、エネルギーの連続的な流れを確保しています。

国家安全保障のための画期的な技術の研究と投資を担当している国防高等研究プロジェクト局（DARPA）は、機械学習とAIを複数の領域で使用しています。DARPAのCASTLEプログラムは、AIを訓練して高度で持続的なサイバー脅威から防御することを目的としています。この取り組みの一環として、研究者たちは自動化、繰り返し可能性、測定可能性を持つアプローチでサイバーセキュリティの評価を迅速化することを意図しています。また、サプライズ攻撃や敵対的攻撃に耐性のあるAIモデルの開発を支援するためのプラットフォーム、ライブラリ、データセット、トレーニング資料を提供するためのDARPA GARDプログラムもあります。

脅威の変化に対応し、身体の安全、エネルギーの安全、データの安全性を確保するために、公共機関はAIを統合し、ダイナミックで予防的かつ広範なサイバーディフェンスの姿勢を維持する必要があります。

金融サービス：デジタルトランザクション、支払い、ポートフォリオのセキュリティ確保

銀行、資産運用会社、保険会社などの金融機関は、AIと機械学習を活用して、不正検知、ポートフォリオ管理、アルゴリズム取引、セルフサービスバンキングなどで優れたパフォーマンスを提供しています。

デジタルトランザクション、支払い、融資、投資取引などが絶え間なく行われる金融サービス機関は、最も大規模で、複雑で、機密性の高いデータセットを取り扱っています。医療業界に次ぐデータ漏洩のコストは第二位であり、一件あたりのコストは約600万ドルです。規制当局からの罰金が発生した場合や、回復に法的費用や訴訟解決費用がかかるとコストは上昇します。さらに悪いことに、信頼が修復されなければ、失われたビジネスを回復することはありません。

銀行や金融機関は、AIを使用して内部の脅威を検知し、フィッシングやランサムウェアを検出し、機密情報を安全に保つための対策を講じています。

MastercardとEnel Xによる共同事業であるFinSec Innovation Labは、顧客がランサムウェアに対抗するためにAIを活用しています。FinSecとの協力前に、1つのカード処理顧客は1時間半で200社のサーバーがLockBitランサムウェアの攻撃を受けました。会社はサーバーをシャットダウンし、業務を一時停止しなければならず、推定で700万ドルのビジネスの損失が生じました。

FinSecは、この攻撃を研究所で再現し、NVIDIA Morpheusサイバーセキュリティフレームワーク、NVIDIA DOCAソフトウェアフレームワーク、およびNVIDIA BlueField DPUコンピューティングクラスタを展開しました。AIと高速なコンピューティングの組み合わせにより、FinSecは12秒未満でランサムウェア攻撃を検出し、感染したサーバー上のデータの80%を迅速に回復することができました。このようなリアルタイムの対応によって、ビジネスはサービス停止と失われたビジネスを避けながら顧客の信頼を維持できます。

サイバー攻撃に対抗するためにAIを活用することで、金融機関は侵入を特定し、将来の脅威を予測し、金融記録、口座、取引を安全に保つことができます。

小売業：販売チャネルと支払い情報の安全確保

小売業者は、AIを活用して個別の商品の推薦、動的価格設定、カスタマイズされたマーケティングキャンペーンを展開しています。マルチチャネルデジタルプラットフォームにより、店舗内およびオンラインでのショッピングがより便利になりました。約48%の消費者が商店とのカードの予約を行い、カード不在取引を大幅に増やしています。デジタル化により便利さがもたらされましたが、攻撃者にとってもデータへのアクセスが容易になっています。

数百万人の顧客のデジタル支払い情報を保持している小売業者は、セキュリティのギャップを狙ったサイバー犯罪者の主要な標的です。Verizonの最新のデータ侵害調査レポートによれば、小売業界の確認されたデータ漏洩の37%が盗まれた支払いカードのデータに関連しています。

マルウェア攻撃、ランサムウェア、分散型サービス拒否攻撃は増加していますが、フィッシングは初期攻撃の主要な手段となっています。フィッシングの侵入が成功すると、犯罪者は資格情報を盗み、システムにアクセスし、ランサムウェアを起動することができます。

Best Buyは、米国とカナダ全土に1,000店以上のネットワークを管理しています。両国でのマルチチャネルデジタル販売において、消費者情報と取引の保護は重要です。フィッシングやその他のサイバー脅威に対抗するため、Best Buyはカスタマイズされた機械学習とNVIDIA Morpheusを使用してインフラをより安全にし、セキュリティアナリストに情報を提供しています。

このAIベースのサイバーディフェンスを展開した結果、この小売業界の巨大企業はフィッシング検出の精度を96%まで向上させ、誤検知率を減少させました。積極的なサイバーセキュリティへのアプローチにより、Best Buyは顧客のニーズに焦点を当てたテックエキスパートとしての評判を守っています。

複雑な供給チェーンから第三者ベンダーまで、マルチチャネルのPOSネットワークまで、小売業者はオペレーションや重要な所有権データや顧客データを保護するためにAIを統合し続けることが予想されます。小売業者はAIを統合し続ける

スマートシティとスペース：重要なインフラストラクチャと輸送ネットワークの保護

物流センターや第三者ベンダーの統合、複数のチャネルのPOSネットワークなど、小売業者はオペレーションや重要な所有権データや顧客データを保護するためにAIを統合し続けることが予想されます。小売業者はAIを統合し続ける

ホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピタリティ業界でホスピ

AIを活用することで、通信事業者は個人および企業の顧客のネットワークの可用性とデータのセキュリティを確保するために、安全で暗号化されたネットワークを構築することができます。

自動車: 外部からの影響や攻撃から車両ソフトウェアを保護する

モダンな自動車は、カメラやその他のセンサーからのデータを処理するためにインターネット・オブ・シングス（IoT）デバイスに搭載された複雑なAIと機械学習ソフトウェアを利用しています。これらの車両は実質的には巨大な移動型IoTデバイスです – 彼らは環境を捉え、意思決定を行い、ドライバーに助言し、自律運転機能で車を制御します。

他の接続されたデバイスと同様に、自動運転車はさまざまな種類のサイバー攻撃の対象となります。悪意のある行為者は乗車装置やサードパーティのプロバイダーから自動運転ソフトウェアに浸透し妨害することができます。オーバー・ザ・エアーのソフトウェアアップデートが攻撃されると、安全な運転に必要な車両が混乱します。オンボードのWiFiやBluetooth、RFIDなどの通信システムへの不正アクセスは、遠隔操作やデータ盗難のリスクを車両のシステムにさらします。これにより、位置情報やセンサーデータ、操作データ、ドライバーおよび乗客データなど、機能的な安全性と運転体験に重要な情報が危険にさらされます。

AIベースのサイバーセキュリティは、リアルタイムで車内およびネットワーク上のアクティビティを監視し、脅威に迅速に対応するのに役立ちます。 AIはソフトウェアアップデートの改ざんを防ぎ、ソフトウェアアップデートの真正性を保証するためにオーバー・ザ・エアーの更新を確保するために展開することが可能です。 AI駆動の暗号化は、WiFi、Bluetooth、RFID接続経由で送信されるデータを保護することができます。 AIはまた、車両のシステムに対する脆弱性を調査し、是正措置を講じることもできます。

AIを使用したアクセス制御や車両の解錠と起動、センサーパフォーマンスのズレの検出、セキュリティの脆弱性の補完など、AIは道路上での自律車の安全な開発と展開において重要な役割を果たします。

AIサイバーセキュリティでオペレーションを安全に、顧客を満足させる

AIを展開して貴重なデータとデジタルオペレーションを保護することで、産業はリソースをイノベーションや顧客体験の向上、新しいビジネス価値の創造に集中させることができます。

NVIDIAは、企業が進化するサイバーリスク環境に迅速に適応するためのさまざまなツールとフレームワークを提供しています。 NVIDIA Morpheusサイバーセキュリティフレームワークは、開発者やソフトウェアベンダーに最適化された使いやすいツールを提供し、脅威を予知的に検出し軽減することができるソリューションの構築を支援します。 NVIDIAモルフィアスとNVIDIA NeMo生成AIフレームワークを使用した合成トレーニングデータを使って、NVIDIAスピアフィッシング検出AIワークフローはフィッシング試みに対して対策を講じるために使用され、インボックスの脅威を検出および停止します。

Morpheus SDKはまた、ネットワーク全体でユーザー、サービス、アカウント、およびマシンの動作特性を収集および分析するデジタル指紋付けを可能にし、非典型的な動作を識別しネットワークオペレータに通知します。 NVIDIA DOCAソフトウェアフレームワークを使用することで、開発者はゼロトラストを活用してソフトウェア定義のDPU高速化サービスを作成することができます。

AIベースのサイバーセキュリティは、産業全体の開発者が、脅威や異常を特定、捕捉、対処することができるソリューションを構築することを可能にし、事業継続性とサービスの中断を確保し、オペレーションを安全にし、顧客を満足させることができます。

顧客と財産データを最高の基準で保護するために、AIがどのように組織をサイバーセキュリティの前向きな立場にするのかを学んでください。

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