「AIコントロールを手にして、サイバーセキュリティシステムに挑戦しましょう」

Take control of AI and challenge the cybersecurity system.

インターネットの誕生以来、サイバーセキュリティは考慮すべき主要なポイントの一つです。コンピュータ、モバイルデバイス、電子システム、サーバー、ネットワーク、およびデータをサイバー犯罪者からの悪意のある攻撃から保護すること。AIは今やすべてのオペレーションの中心になり、関連性を保つためにはAIの使用を無視することはできません。AIは人間のプロフェッショナルの生活において操作の容易さをもたらすだけでなく、多くの脅威ももたらします。AIの最も危険な側面の一つはデータの倫理的な使用です。この記事では、貴重なデータを含むAIシステムを保護するために必要なすべてを広く理解することができます。さあ、始めましょう！

長い間、ほとんどの組織はセキュリティリスクを緩和するためにBAS技術を採用してきました。

BAS機能には以下が含まれます：

サイバー脅威の緩和には以下が関与します：

• なぜNASAが国家の秘密を月に送っているのか
• 声サンプルデータ分析を使用したパーキンソン病の診断：特徴選択
• 「データサイエンス30年：データサイエンス実践者からのレビュー」

• 定期的なシミュレーション（手動および自動）
• サイバーキルチェーン
• 現在のセキュリティシステムの信頼性の把握
• 現在のリスクと将来のリスクの理解
• 対策の検出
• リスクの発見と解決の優先順位

組織として、サイバーセキュリティと脆弱性管理の効果をチェックすることは極めて重要です。スピードから方針の策定、定期的な手続きのチェック、セキュリティ脅威の是正と対処には断固たる努力が必要です。以下は、企業の脅威管理の最も一般的で重要な実践方法です：

• 侵入テストは、インフラの脆弱性を特定するために企業が採用する最も一般的な手法の一つです。エンドポイントデバイス、アプリケーション、およびネットワークをカバーします。熟練したセキュリティ専門家は既存のデバイス、ネットワーク、およびアプリケーションに対して攻撃を行うためのツールを使用し、脆弱性を見つけ、その後、リスクを軽減しようとします。
• レッドチーミングは、より「倫理的なハッキング」です。これは、既存の組織の防御メカニズムをハッカー（組織に雇われたハッカー）がテストする高度な脅威制御の形式です。専門のハッカーは自発的に最善の方法を見つけるために会社のセキュリティを侵害しようとします。これにより、偏見のない外部の視点を得るのに役立ちます。
• ブルーチーミングは、基本的なプロトコルを守ることです。組織の内部セキュリティチームが組織のセキュリティシステムを最善の方法で守るための行動をとります。これは完璧なセキュリティシステムではなく、内部メンバーが潜在的な脅威を特定することがしばしば難しいため、偏見の余地を生み出すことがあります。
• パープルチーミングは、赤チームと青チームの監視役のような役割を果たします。彼らは両チームからの洞察を得て、高度な持続的攻撃経験（APT）を実施し、全体のセキュリティを向上させるための研究を行います。

AIの使用は厳しい問題を呼び起こす

AIモデルを開発する際やAIツールを使用してコンテンツの作成、分析、洞察を行う際には、機械学習システムにすべての機密データを提供していることを認識しています。組織は、顧客を獲得しタスクを実行するための最も重要な武器であるデータと同じくらい優れています。組織のデータは、改竄、改ざん、または不適切な処理が可能なさまざまな方法で改ざんされる可能性があります。

• モデルの歪曲：AIツールは、学習プロセスでしばしば操作されます。悪意のある意図を持つ人々は、AIモデルが誤って学習するようなバイアスのあるトレーニングデータを使用することができます。
• データ漏洩：AIモデルの構築には膨大な量のデータが必要です。このデータは必要以上の人の手の届くところにあります。このデータが保護されていない場合、悪意のある行動を作成するために使用される可能性があります。たとえば、個人情報を脅迫目的で使用することなど。
• データの改ざん：データの改ざんは、指示を誤解させるために使用することができる深刻な脅威です。たとえば、トレーニングデータが改ざんされている場合、AIモデルは間違った信号を読み取り、事故を引き起こす可能性があります。
• 内部情報：はい、これは株や金融以上のものです。組織のデータを盗み出して混乱や有害な行動を引き起こすことは、会社を崩壊させる可能性があります。

AIモデル開発会社は、安全なデータ収集、保存、使用プロセスのために一般データ保護規則（GDPR）とヨーロッパ連合、カリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）に従うべきです。

人工知能システムの保護：専門家の助けを借りるのが最善です

AIツールの急増と、ほとんどすべての産業やセクターでのAIの利用に伴い、データセキュリティに関する懸念が高まっています。人工知能の成長は無視できません。Facebook、Twitter、Google、Open AI、Microsoftなどの大企業やグループは、データの侵害が起こらないように注意を払っています。実際、Open AIは、レッドチームとして参加し貢献したい熟練の専門家を募集しています。

一方、Microsoftは彼らの知恵を公表しています。「月曜日に、2018年以来、AIプラットフォームを攻撃し、その弱点を明らかにする方法を見つけるために担当しているチームについての詳細を公表しています。」詳細については、この記事をご覧ください。

間違いないのは、AIシステムが多くの機密情報や個人データにさらされるという事実です。ITまたはGRCチームだけでなく、全ての部署（マーケティング、人事、財務、管理、運営、営業）が会社の資産を保護する責任を負っています。データの完全性の重要性を見落とさずに、すべてのAIイニシアチブは注意を払うべきです。

しかし、問題は時間管理と得意分野にあります。情報セキュリティプロセスにおける高い成熟度を持つ企業は、データセキュリティタスクを能力のあるプロバイダーに外部委託することを選択する主要な理由です。これにより、マーケティング、人事、財務などの他の部門は、自分たちが最も得意とすることに集中する自由が得られます。

脅威テストサービスの外部委託：賢明な選択

組織はセキュリティ脅威を軽減するためのプラクティスを内部で実施することもできますが、無数の課題に直面するでしょう。定期的なセキュリティ脅威プラクティスは、多くのリソースコストを伴う非常に手作業のタスクです。また、セキュリティチェックを実施するための熟練した社内リソースの提供はしばしば疑問視されます。テストが実施された後、セキュリティシステムの隙間を理解できるのは専門のセキュリティ専門家だけです。また、特定されたセキュリティ脅威を軽減するためのプロセスを書籍に従って理解し実行することも容易ではありません。したがって、脅威を評価し、重要な資産を保護し、リアルタイムで対応するAIセキュリティの専門家の助けを借りることが常に賢明です。

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