サイバーセキュリティにおけるAIは非常に貴重であり、このテクノロジーは今後10年間でセキュリティの様相を一変させるだろう。一方では、デジタルの脅威や攻撃に先手を打って迅速に対応する力を与えてくれる。しかし、サイバー犯罪者もこのテクノロジーにアクセスできるようになり、悪意のある活動を行いやすくなる。
この重要な技術が発展し、改善されるにつれて、より詳しく見ていく時期に来ている。サイバーセキュリティ業界がこの技術をどのように利用し、どのようなツールが利用可能で、どのような問題があるのかを理解しよう。
目次
AIサイバーセキュリティの脅威：サイバー犯罪者がこの技術を活用する3つの方法
サイバー犯罪者は人工知能（AI）を搭載したツールも手にしている。これにより、彼らは複雑な攻撃を実行する手段を手に入れた。以下は、知っておくべき3つのAIサイバーセキュリティの脅威である。
1.洗練されたソーシャル・エンジニアリングのテクニック
サイバー攻撃を検知・防止する最先端のインフラがあったとしても、人間は常に最も弱い存在である。ソーシャル・エンジニアリングは、個人情報を引き出したり、安全なシステムやネットワークにアクセスしたりするための手法です。サイバー犯罪者は、自分たちの邪悪な目標を達成するのに非常に効果的なこの手法を利用しています。
悪質業者は、さまざまなAIツールを使って素早くコンテンツを作成することができる。そして、そのようなコンテンツを使って人々を騙し、普段はしないようなことをさせるのだ。
例えば、サイバー犯罪者は内国歳入庁（IRS）になりすます。AIツールを使って合法的で正式なコンテンツを作成し、会費の支払いを求めることができます。悪質な業者はあなたに電話をかけ、偽の音声を使って、あなたが実際にIRSと取引していると信じ込ませるかもしれない。
2.高品質のディープフェイク
サイバー犯罪者はAIディープフェイクを使って、サイバーセキュリティに関連する数々の問題を引き起こす。悪質な行為者は、このテクノロジーを使って有名人になりすますことができる。この種のコンテンツを配信するのは簡単だ。また、人々はこれらの偽の写真や動画を本物だと簡単に思い込むことができる。
通常、サイバー犯罪者はこの技術をソーシャル・エンジニアリングの技術とともに使用し、攻撃が効果的であるようにする。
ディープフェイクを使って企業や個人を騙す悪質業者の実例もある。例えば、ある多国籍企業が、その組織の最高財務責任者をディープフェイクした後、2500万ドルをサイバー犯罪者に送金した。これらの人物は、実在する人物の偽のペルソナを作成し、ビデオ通話でこの技術を使用した。
同様に、テイラー・スウィフトもXのディープフェイク攻撃に加担していた。悪質な行為者がポップスターの偽画像を作成し、X（現在はツイッター）で配信していたのだ。
3.データポイズニング技術でAIツールを狙う
AIが正確な結果を出すには、提供されるデータに大きく依存する。これらのデータセットに誤りがあれば、出力は不正確になる。サイバー犯罪者は、これらのツールがバックドアを作成するために使用するデータを汚染することができます。
例えば、ある企業がスパムや悪意のあるコンテンツを含む電子メールを減らすためにAIツールを使用しているとする。ハッカーは、このツールを訓練し改善するためにこの組織が使用しているデータを汚染することができる。時間の経過とともに、ハッカーはこのツールに悪意のあるリンクを含む電子メールを許可するように仕向けることができる。これにより、疑うことを知らない従業員がメールに記載されたURLにアクセスすると、悪質業者は不正アクセスを行うことができる。
ハッカーはまた、AIツールが特定のプロンプトで個人情報を与えるようにデータセットを汚染することもできる。
ジェネレーティブAIはサイバーセキュリティにどのように活用できるか：この技術の3つの使用例
ジェネレーティブAIは、動画、音声、画像、テキストなどのコンテンツを作ることができる。例えば、Open AIのChatGPTやGoogleのGeminiは、この技術の実例である。ジェネレーティブAIはサイバーセキュリティにどのように活用できるのか？
以下は、専門家や組織が安全性を保つためにこのテクノロジーを利用する3つの方法である。
1.不審なユーザー行動の分析と発見
機械学習技術を使えば、組織の従業員の行動プロファイルを作成することができる。このプロファイルは、従業員が御社のデバイスを使用する際にどのような行動をとるかの基準となります。
これらのモデルにより、AIツールは異常値を探し出し、企業のセキュリティ・アナリストの注意を喚起することができる。これらの専門家は、今後この種のサイバー攻撃が起こらないようにする方法を考えることができる。
同様に、ウェブサイトにボットを検出するツールがあるとします。ボットは利用可能なリソースを圧迫する傾向があるため、ユーザーエクスペリエンス（UX）に悪影響を及ぼします。ウェブサイトの読み込みが遅かったり、他のサービスが機能しなかったりすることに気づくかもしれません。
ボット活動を調査・分析することで、これらのツールは類似した行動を検出し、これらの訪問者を即座にブロックすることができる。
2.サイバー攻撃への対応時間の短縮
サイバー攻撃は素早く起こり、サイバーセキュリティ・チームが対応するには時間がかかる。サイバーセキュリティ・チームが迅速に対応できればできるほど、組織にとってプラスになる。AIセキュリティ・ツールは、対応時間の改善に役立つ。
手始めに、組織が攻撃を受けたとき、このテクノロジーは関連データを収集し、分類することができる。また、レポートを作成し、情報を簡素化することもできる。サイバーセキュリティ・チームはこれらのレポートを確認し、次の行動を理解することができる。
企業はこれらのツールを使って、過去の攻撃のパターンと、これらの脅威にどのように対応したかを研究することができる。時間の経過とともに、このテクノロジーは、組織が同様のサイバー攻撃に見舞われた場合の最善の行動を提案することができる。
3.潜在的脅威の根拠を認識する
あなたが遭遇するサイバー攻撃のほとんどは、古いソースコードやフレームワークを基盤としている。しかし、人間が同様の脅威を検知し、時間内に対応することは困難です。そこでAIがサイバーセキュリティの向上に役立つ。
様々な攻撃データセットから学習し、新たな脅威と比較することで、両者に共通するものを探し出す。これにより、潜在的な脅威の認識が容易になり、そのような攻撃を防ぐために必要な安全対策を講じることができる。
サイバーセキュリティにおけるAIの3つのデメリット
AIは多くの可能性を秘めているが、デメリットもある。以下は、サイバーセキュリティにおけるAIの3つのデメリットである。
1.悪いデータセットに弱い
データセットはAI技術にとって生命線であり、信頼できる判断を下すためにこの情報に依存しているからだ。先に強調したように、問題は悪質な行為者がこのデータを操作できることだ。また、間違ったデータセットを与えると、AIツールは信頼できない結果を出す可能性がある。
これはバイアスをもたらし、誤検知が常態化する原因にもなる。例えば、AIを搭載したメールフィルタリングツールは、ダッシュボードにスパムメールが表示されないようにすることができる。しかし、悪質なデータにより、リンク付きのメールはスパムメールと判断され、削除されてしまう。あるいは、スタッフを悪者として誤って分類し、システムから締め出し、時間を浪費させることもある。
2.サイバー攻撃の進化とスピードが増す
サイバーセキュリティの専門家はすでに、進化を続け巧妙化する脅威に対処しなければならない。AI技術により、サイバー犯罪者はこの進化の速度を高めるツールを手に入れた。彼らは新しいテクニックを学び、複雑な攻撃を展開し、さまざまな組織を素早く標的にする。
AIは、刻々と変化するサイバー攻撃の性質に適応することを難しくしている。古いセキュリティ対策は時代遅れの部類に入るため、開発者は定期的に新しいソリューションを開発しなければならない。
3.それでも人間の知性が必要
このテクノロジーは信じられないほどパワフルだが、真に効果的であるためには、やはり人間のインプットが必要だ。手始めに、人間はこれらのツールに必要なデータセットを提供しなければならない。また、このテクノロジーを使っている間に直面する問題の真相を人間が突き止めなければならない。
人々が自己満足に陥れば、こうしたツールも時間の経過とともに効果がなくなってしまう。まず、悪いデータセットは出力にバイアスをもたらし、結果を不正確にする。同様に、人間がエラーを検出して修正しなければ、テクノロジーは同じ間違いを犯し続けることになる。
AIを活用したサイバーセキュリティ・ツール2選
AIベースのサイバーセキュリティ・ツールを既存のインフラに組み込むことは、安全を確保するために不可欠である。以下は、使用すべき2つの効果的なツールのリストである。
1.ベクトラAI
Vectra AIは、AIを活用した信頼性の高いサイバーセキュリティ・ツールです。このテクノロジーを既存のフレームワークに統合するのは簡単だ。このツールは、さまざまな脅威のベクトルにスコアを割り当て、優先順位をつけて迅速に修正するのに役立つ。
同社は脅威を検知するための特許を35件取得しており、ネットワーク・セキュリティのためにできることに自信を持っている。また、チームがリアルタイムの攻撃を処理し、無関係なアラートの数を減らすのに役立ちます。
2.ダークトレース
DarktraceはAIベースのサイバーセキュリティ・ツールで、常にアクティブに攻撃を探します。ネットワーク、電子メール、アプリ、クラウドサービスなどの監視に使用できる。インフラに導入した後も、学習と改善を続けます。
様々な脅威を検知し、対抗することができるため、セキュリティチームに十分な余裕を与えることができる。このツールは、あなたの会社で何が普通かを学習し、異常な活動にフラグを立てます。
TweetDelete Generative AIのミスがあなたの信用を傷つけるのを防ぐ
サイバーセキュリティにおけるジェネレーティブAIには計り知れない可能性があり、それはこの技術が向上するにつれて明らかになるでしょう。これらのツールは、セキュリティ・チームの意思決定プロセスを強化すると同時に、平凡な活動に費やす時間を削減します。
生成AIは素晴らしいが、現状では多くの問題を抱えている。これらのAIツイートジェネレーターは幻覚を見る、つまり誤った情報を生成する傾向がある。問題は、これらのサービスは誤報でさえも説得力があるように見せてしまうことだ。
このような内容のツイートを公開すると、特にサイバーセキュリティの専門家として位置づけようとする場合、あなたの信頼性が損なわれる可能性があります。TweetDeleteを使えば、何千もの投稿を素早く削除するツールがあるので、このような問題は本当に起きない。
どのようにするのか？まず、カスタムフィルターを実行して、AIが作成したコンテンツを含む投稿をすべて見つける必要があります。次のステップは、ツイートの一括削除ユーティリティを使って、Xのプロフィールページからそれらを削除することです。
サイバーセキュリティのAIに関する投稿を削除する時間がないとしたら？そんなときは、自動削除タスクがあれば大丈夫だ。特定のキーワードと日付範囲を尋ねて、AIコンテンツのツイートを探してくれる。
また、このツールでより安全になるために、プロフィールのすべての投稿を削除することもできます。
今すぐTweetDeleteを使って、ジェネレーティブAIのミスがX（旧Twitter）でのあなたの信頼性に影響するのを防ぎましょう！
