ジェンAIの活用：攻撃型AIに対するサイバー強靭性の構築

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ジェネレーティブAI（GenAI）は、サイバーセキュリティの風景を革命づけ、新たな機会と新たな課題を創り出しています。従来のコーディングスキルを持たないユーザーでも、GenAIはサイバー攻撃を作成し、悪意のあるコンテンツの作成を自動化する力を与えています。それには、ChatGPTを使用して作成されたLL Morpherウイルスの存在が証明されています。GenAIは単なるビジネスの破壊者に留まらず、ソフトウェアの使用と設計を変革し、攻撃面を広げ、ソフトウェアの脆弱性を増加させています。

我々は「好きか嫌いか」の状況にいるのです。ジェネレーティブAIの急速な拡大はこれからも止まることはありません。それを受け入れ、パーティーに参加し、今すぐそれを試してみましょう。

GenAIの急速な拡大は、受け入れられようが抵抗されようが、止められない力です。サイバーセキュリティにおいて、これら10の防御的なAI技術を探求することで、それを変革のツールとして活用する時が来ています。

1. 適応型認証

この方法はAIの知能とユーザーの行動分析を組み合わせて、ユニークな「デジタルDNA」を作り出します。位置やデバイスの使用パターンなどの要素を常にモニタリングし、認証レベルをダイナミックに変更し、脅威を予測することでセキュリティを強化します。

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2. サイバーデセプションプラットフォーム（CDP）

デコイの資産で満たされた仮想的な景色を作り出すことにより、CDPは攻撃者を本物の標的から誤導します。本物のネットワークを模倣したAI生成の環境を使用し、サイバー脅威を誘引・確認することで、防御手法の革新を提供します。サイバーデセプションプラットフォームは、影の舞踏を繰り広げながら、優れた精度で重要な資産を保護します。

3. フィッシング検出のための自然言語処理

NLPアルゴリズムは電子メールの内容を分析し、高度なフィッシング試みを検出することができます。NLPを深層学習アルゴリズムと組み合わせることで、組織は隠されたマルウェアのパターンを迅速に認識し、防御レベルを高めることができます。

4. 適応型脅威インテリジェンス（ATI）および効果的な連続的脅威露出管理（CTEM）

従来の防御手法は新しいマルウェアの種類に対して苦戦していますが、MDGANモデルのようなGenAIは異常な振る舞いを認識することで脅威を特定し、早期の予防を実現します。組織は、MDGANなどのGenAIモデルを使用して脅威を特定し、対応することができるプラットフォームへの投資をすべきです。ATIとCTEMを統合することで、リアルタイムかつシームレスな保護を実現します。さらに、組織は会話型AIによる脅威インテリジェンス共有を採用し、脅威洞察における業界間の瞬時の連携を強化することで、新興リスクに対する統一した防御力を高めるべきです。この手法は脅威の検出のためのフェデレーテッドラーニングによってさらに充実させることができます。これにより、機密情報を明かさずにさまざまな企業間でAIモデルの協力的なトレーニングを行い、脅威の検出能力を向上させることができます。

5. ペネトレーションテストと脆弱性管理の自動化

サイバーセキュリティを向上させるには、AI駆動の自動化と従来のペネトレーションテストを組み合わせて、動的かつ主体的な防御を実現する必要があります。ジェネレーティブ対立ネットワーク（GAN）は、サイバー攻撃をシミュレートすることで脆弱性を理解し、防御を強化することができます。AIは、PentestGPTなどのツールを使用して潜在的な脆弱性を特定するため、現実世界の攻撃シナリオを模倣します。また、burpgptのようなインテリジェントな脆弱性特定ツールは、従来のスキャナーでは見逃される可能性のあるセキュリティ上の脆弱性を検出することができます。

6. リアルタイムネットワーク分析

AI駆動のリアルタイムネットワーク分析ツールへの投資は、新興の異常や脅威を検出することができます。この技術はサイバーの耐久力を向上させ、ゼロトラストネットワークアクセス（ZTNA）ポリシーを動的に形成し、グラフ分析を使用してネットワークの振る舞いを視覚的にマッピングします。

7. 感情ベースの社内リスク管理

組織は神経言語パターン検出と感情分析アルゴリズムを拡張し、未承認のアクセスや侵害されたアカウントを検出することができます。この革新的なアプローチでは活動の「なぜ」に焦点を当てることによって、感情に基づく脅威を特定し、内部の脆弱性管理を革新します。単なる行動検出を超えて、活動の背後にある「なぜ」を探求することで、通常のアクセスを模倣する最も巧妙な試みさえも明らかにします。言語パターン、感情、感情の微妙なニュアンスを吟味することで、この革新的なアプローチは感情要因によって引き起こされる脅威を特定し、サイバー防御を強化します。これは単なる改良にとどまるのではなく、デジタルエコシステム内部の脆弱性を確実に制御するための安全で予防的な進歩です。

8. 人間中心のセキュリティ

ポリシーマニュアルや基本的な従業員研修といった従来のアプローチでは不十分です。求められているのは、「人間中心のセキュリティ」をサイバーセキュリティの基本とするパラダイム転換です。これには、人間の行動の理解とAIの能力を調和させることが含まれます。各個人の役割と潜在的なリスクに合わせてカスタマイズされた没入型の個別トレーニング体験を作成するために、AIを活用することを意味します。この変革的なアプローチは、サイバーセキュリティに対する私たちの見識を革新することになります。AIは、役割ごとにユニークに整合するトレーニングを作成し、積極的に脆弱性に対処します。ユーザーの行動を観察することで、AIは問題が具体化する前にセキュリティの問題を予測し、新たな脅威にいち早く対処できるように学習し続けます。この反復プロセスにより、従業員の本能的な反応や筋肉の記憶にサイバー耐性を浸透させることができます。人間の認識に根ざし、最も洗練された敵対者に対してもデジタルドメインを守る堅牢な「人間の壁」が築かれます。

9. GenAI LLMによる適応的ハイパーオートメーション

ロボティックプロセスオートメーションとインフラストラクチャーコード（IaC）は、サイバーセキュリティにおける人間の関与を効果的に削減します。LLMモデルは、以下によってこのプロセスをさらに効率化します。

• 知的なセキュリティオートメーションとオーケストレーション（SOAR）による効率の向上。

• SecOPSとIaCのコード生成にGenAIを使用する。

• AIによる自動化されたインシデント対応- AI駆動の自律型インシデント対応の実現。

• 自己動機づけられた脅威ハンティングAIボット- ネットワークログとデータを自動的に調査する能力を持つ。

10. 失敗回避から検出と対応への転換

従来のサイバーセキュリティの目標である失敗回避は、現在の複雑なデジタル環境では時代遅れです。ソフトウェアやAIシステムにおいて失敗はバグではなく、本来の特徴であることを認識し、セキュリティリスク以外のパフォーマンスの問題やプライバシーの侵害などを含めるように再定義する必要があります。重点は、これら避けられない失敗の検出と対応に移行し、修復または回復にかかる平均時間（MTTR）を最小化することです。

AIとサイバーセキュリティの統合は、反応型の手段を超越し、包括的かつ先見的な防御を形成する機会を提供します。ここで詳細に説明されている10の革新的な防御AI戦略を採用することで、企業はデジタルの進化において繁栄し、デジタル時代の信頼と倫理的な力を育みます。防御においてAIを取り入れることは、保護を高めるだけでなく、サイバー耐性の基盤そのものを再構築し、急速に変化する環境の課題に応えるものです。

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