[解説] サイバーセキュリティにおける AI – 長所と短所、使用例

Explained Ai In Cybersecurity Pros Cons Use Cases

サイバーセキュリティにおける AI は、コンピューティングの一部となるために多くの新しいテクノロジーが誕生したため、近年注目を集めています。さらに、さまざまな大手企業が競争力のある AI 製品の発売を目指して競い合っており、ユーザーの間で懸念が生じています。さて、今回の記事は、ミニツール状況を分析するための詳細な情報が提供されます。

サイバーセキュリティにおける AI

サイバーセキュリティにおける AI とは何ですか?現在、AI は複数の分野で広く適用されており、基本的な雑務を処理する人々の右腕となっています。

急速な発展に伴い、AI とサイバーセキュリティの関係について懸念する専門家が増えています。彼らは、AI サイバーセキュリティの開発により多くのエネルギーを投入しています。マイクロソフトのコパイロットセキュリティのために。

しかし同時に、さらなる懸念も生じます。 IT セキュリティおよびデータサイエンスのアナリストによる新しい調査によると、ほとんどの企業はビジネスの成功には AI モデルが不可欠であると考えており、過去数年間に AI 侵害が発生しています。このように、サイバーセキュリティにおける人工知能により多くの予算を割り当てることを好む IT リーダーが増えています。

ほとんどの組織は、AI を保護することが最大の課題の 1 つであることを認識し、サードパーティの AI 統合について懸念を表明しました。 AI を統合することで、開発者は生産性を向上させ、反復的なタスクを排除し、開発時間を短縮し、エラーを最小限に抑えることができます。

ただし、チャンスと課題は同時に存在します。サイバーセキュリティ専門家の大部分は、自社の機密データが新しい AI テクノロジーに対してますます脆弱になっていることに同意しています。被害者の中には、知らず知らずのうちに AI を通じて機密データを他人に公開してしまう人もいます。

AI の誕生以来、データの漏洩、紛失、漏洩、盗難の発生率が増加しており、より多くの企業がデータ保護ソリューションを導入するようになっています。ますます多くの AI ツールが市場に参入する場合、私たちは起こり得る可能性についてより慎重になる必要があります。データロスこれらのツールのリスク。

データ損失の問題に悩まされている場合は、次の投稿を参照してください。データ損失を防止し、予期しないデータ損失イベントから回復する。

サイバーセキュリティにおける AI: メリットとデメリット

最後の部分では、人々が通常懸念しているいくつかの問題を明らかにしました。ここでは、その利点と課題について詳しく説明します。

サイバーセキュリティにおける AI の利点

人工知能は、サイバー脅威からの保護など、私たちの生活のあらゆる側面で重要な役割を果たしています。 AI をサイバーセキュリティに活用すると、あらゆる面で効果を発揮し、保護を強化できます。セキュリティに対する AI の利点には次のようなものがあります。

より迅速な脅威の検出と対応

AI はユーザーの要求に基づいて大量の関連データを要求し、次の指示のためにデータを分析するために迅速に対応できることが知られています。この要素を活用すると、専門家がネットワークと見つかった脅威をより早く学習できるようになります。

収集されたデータと過去の成功事例を分析することで、AI を活用したソリューションは異常な動作を特定し、以前よりもはるかに迅速に悪意のあるアクティビティを検出できます。 AI の助けにより、検出と対応の速度と規模が向上します。サイバー攻撃が拡大され、攻撃者による被害が軽減されます。

反復的なタスクの自動化

データの収集、分析、分析には大量の時間とリソースを消費する反復的なタスクが多数あります。データ管理、その他。ただし、AI は多くのセキュリティプロセスを自動化し、人的リソースを節約して、最も必要なところに労力を集中させることができます。

精度と効率の向上

AIは高度な機能を備えているため、隠れた脆弱性をわずかな時間で掘り出す可能性を秘めています。従来のセキュリティソリューションと比較して、AI を活用したセキュリティ機能は人間の目では見つけにくいパターンを認識できるため、精度と効率が大幅に向上します。

状況認識と意思決定の強化

サイバーセキュリティは多くの場合、より多くの情報による大量のデータ過負荷をもたらしますが、セキュリティ専門家だけがスムーズに処理するのは困難です。こうした重要な瞬間には、迅速なデータ収集と処理、そしてサイバー攻撃のあらゆる痕跡に対する深い洞察が必要です。

このようにして、サイバーセキュリティに関する AI は、タスクを容易にし、セキュリティ担当者の状況認識とデータに基づいた意思決定を行う能力を向上させるために生まれました。

優れた拡張性とコスト削減

前述したように、多くのセキュリティタスクが繰り返されるため、それらの退屈なタスクはリソースを浪費し、検出の応答が遅れます。さらに、従来のセキュリティソリューションでは、検出と洞察の規模が限られています。

AI を活用したセキュリティの助けを借りて、セキュリティインシデントへの応答時間を短縮し、サイバー脅威に対する防御コストを削減できます。さまざまなデータポイントを関連付けることにより、悪意のあるアクティビティを特定し、システムをプロアクティブに保護できます。

AI 主導のツールは拡張性と柔軟性が高く、ハードウェアや人件費に多大なコストをかけずに追加の保護を提供します。

サイバーセキュリティにおける AI の課題

AI はサイバーセキュリティ分野に適用すると多くの利点がありますが、AI に大きく依存すると、いくつかのリスクが際限なく現れます。例えば：

意思決定におけるバイアスと公平性への懸念

ユーザーの中には、AI システムにおける偏った意思決定であるこの潜在的なリスクを無視する人もいます。 AI をさまざまな状況に迅速かつ柔軟に対応させることは困難です。特に、AI が必要な客観性を欠いた偏った情報やアルゴリズムを含むデータセットに直面している場合には困難です。

そのため、サイバーセキュリティで誤検知が発生したり、悪意のある攻撃者として AI 保護によってブロックされたりすることがあります。ユーザーにとっては扱いが面倒ですが、専門家が適切に管理することでブロックを解除することができます。したがって、AI を活用したセキュリティシステムは、より多くの労働リソースを解放する可能性がありますが、その需要はハイテク人材にアップグレードされる可能性があります。

解釈可能性と透明性の欠如

AI を活用したセキュリティシステムは、一連の監視と対応アクティビティを実行するためのアルゴリズムとパターンを設計しました。プロセス中、意思決定タスクは常に透明であるとは限らず、潜在的な偏見や操作に対して脆弱になります。

それとは別に、AI は解釈が困難です。専門家は、その活動と決定を理解し、解釈するのに多くの時間を費やす必要があります。そのため、セキュリティ担当者はモデルから学習したり修正したりすることが容易ではありません。

誤用または悪用の可能性

客観性が欠如しているため、AI ベースのサイバーセキュリティソリューションはすべての脅威や潜在的な侵害を常に正確に特定できるわけではないため、ユーザーは依然として潜在的なリスクや、気付かない攻撃によるさらなる被害に直面しています。

さらに、AI の強力な機能を悪意のある攻撃者が利用して、機密情報にアクセスしたり、インフラストラクチャを攻撃したりする可能性があります。 AI がサポートする高度なセキュリティツールに直面しても、AI 主導のサイバー攻撃に対する認識を最適化する必要があります。

サイバーセキュリティにおける AI の使用例

このパートでは、サイバーセキュリティにおける AI のユースケースをいくつか紹介します。同時に、サイバー犯罪での使用についても注意喚起が行われます。

使用例 1: 脅威の検出と防止

AI は攻撃者の機会を最小限に抑え、セキュリティ侵害の潜在的な影響を制限します。具体的な機能は以下の通りです。

マルウェアとフィッシングの検出
セキュリティログ分析
エンドポイントセキュリティ
暗号化
等。

使用例 2: ユーザー行動分析

AI は機械学習技術を利用してユーザーの行動を分析し、標準からの逸脱を注意深く継続的に検出できます。 AI を活用した行動分析により、脅威ハンティングプロセスが強化され、進化する脅威と脆弱性への対応が可能になります。

使用例 3: 脆弱性の評価と管理

AI 主導のソリューションは、デバイス、サーバー、ユーザーのアクティビティを分析して異常を検出し、ゼロデイ攻撃。さらに、高リスクの脅威に対するリアルタイムの防御を可能にし、シールド自体の穴を修復することができます。

1. 新しいゼロデイ脆弱性を含むマルウェアを作成するコストと作成者を最小限に抑えます。

2. オリジナルで洗練されたターゲットを絞ったものを簡単に作成フィッシング攻撃。

3. サイバー攻撃のためのデータの収集と分析を促進します。

4. 新しいハッキングツールを生成し、AI サポートツールを使用して簡単に侵入を実行します。

5. 熟練していないユーザーでも AI ツールを理解できるため、サイバー攻撃がより簡単かつ一般的になります。

AI とサイバーセキュリティのデータ保護を強化するには?

上記の内容を読んで、AI技術が両刃の剣であると言った理由を理解できたかもしれません。では、サイバーセキュリティで AI を利用する際に、より適切にデータを保護できる方法はあるのでしょうか?

データのセキュリティのための最後の手段として、データのバックアップをお勧めします。 Windows にはいくつかの組み込みツールがあります。バックアップファイルしかし、それらはユーザーの要求を満たすために限定されているため、別のものを紹介します。無料のバックアップソフトウェアあなたのために – MiniTool ShadowMaker。

MiniTool ShadowMaker が特化しているのは、データバックアップ長年にわたり、データ同期、ディスククローン作成、ユニバーサル復元など、バックアップ以外の多くの機能を開発してきました。迅速な復元に必要なものすべてをバックアップできます。システムバックアップワンクリックソリューション経由で許可されます。

このソフトウェアを試してみると、ユーザーは 30 日間の無料試用版を利用できます。バックアップを保存するための外付けハードドライブを準備し、ソフトウェアを起動する前にそれをデバイスに挿入することを強くお勧めします。

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ステップ 1: プログラムを起動して、 トライアルを継続する 。

ステップ 2: バックアップ タブで、 ソース このセクションには、デフォルトで選択されているシステム関連のパーティションが表示されます。他の項目をバックアップする場合は、次から選択できます。 ディスクとパーティション そして フォルダーとファイル 。

ステップ 3: 行き先 セクションでバックアップを保存する場所を選択します。バックアップ設定を構成する場合は、 オプション バックアップのスケジュールとスキームを管理する機能。それ以外の場合は、イメージ作成モード、ファイルサイズ、圧縮、パスワード保護などを構成できます。

ステップ 4: すべてが正常に完了したら、をクリックします。 今すぐバックアップ タスクをすぐに実行するか、選択します 後でバックアップする 後で開始します。保留中のタスクは管理タブ。

サイバーセキュリティにおける最近の AI 情報

魅力的な AI ソフトウェア ChatGPT が誕生し、それが世界中で AI の波を引き起こしたことは広く知られています。さまざまなテクノロジー大手が、新しい AI 製品を開発して発表し、それらを検索エンジン、オフィスパッケージ、PS ソフトウェアなどの対応するツールやユーティリティに適用するために競い合っています。

自己完結型の完全なユニットを作成するために、開発者は人工知能を備えた製品ライン全体をアップグレードします。さらに、最近の Windows アップデートでは、Microsoft が新しい機能とプラグインによって Windows 11 の Copilot をさらに便利にする予定であると指摘しています。

特にセキュリティ面では、Microsoft Copilot for Security は、防御側が AI の速度と規模に合わせて行動できるようにする最初のセキュリティ製品です。包括的なセキュリティ強化を実現するための優れた統合により、多くの高度な機能を誇ります。