AI ソリューションがサイバー攻撃からどのように保護できるか

ハイブリッド ワークプレイスとリモート ワークプレイスがほとんどの企業にとって新しい常態であることもあり、サイバー攻撃の巧妙化とそれがもたらすリスクはここ数年で急速に増大しています。実際、これらの新しい作業方法は、脅威アクターにとってまったく新しい一連のフィッシング手法を可能にします。

世界的なサイバー犯罪は今後 5 年間で年率 15% で増加し、2025 年までに約 105 億米ドルの損失が生じると推定されています。

サイバースペースは広大です。何百人もの IT 専門家が毎日脅威を分析していますが、これは困難な作業です。人間の新たな脅威に対応する能力には限界があるため、より高速で効果的な新しいテクノロジーが必要です。人工知能は潜在的な解決策です。この記事では、いくつかの一般的な攻撃手法と、AI ソリューションがサイバー攻撃にどのように対抗できるかをレビューします。

ドメイン名の類似性

サイバー犯罪者は、有名なブランドや信頼できる個人を装って、何千もの類似したドメイン名を登録し、被害者をだまして機密証明書の提出や金融取引を実行させています。この場合、ハッカーは標的の企業に似たドメイン名を登録しました。 URL 名を変更し、文字を追加したり 1 文字を置き換えたりして偽の Web サイトや電子メール アドレスを作成します。たとえば、「1」は「l」を意味し、「0」は「o」を意味します。また、「vv」は「w」を意味し、「rn」は「m」を意味するなど、一連の文字を使用することもできます。

スペルミスは、目を欺くためのもう 1 つの一般的な戦術です。誰かが「google.com」の代わりに「gooogle.com」を登録したり、「yahoo.com」の代わりに「yahooo.com」を登録したりしたと想像してください。

類似ドメイン攻撃からビジネスを保護することは難しい場合がありますが、自動化、機械学習、人工知能によるブランド保護ソリューションは次のように進化しています。

• カスタム アルゴリズムがデータ セットをふるいにかけ、疑わしいものを特定する実在の企業になりすましたアクティビティや悪意のあるドメイン。
• 編集者は、距離と画像ベースのテクノロジーを使用して、実際の企業の類似分野を正確に特定します。
• 正規の Web サイトからコンテンツをスクレイピングする Web 攻撃者を検出する監視ツール。
• 自動的にトリガーされ、大きな被害が発生する前に脅威に迅速に対処します。

なりすましと欺瞞

なりすましとは、サイバー犯罪者が偽の表示名を使用して正規の企業または個人になりすますことを指します。ほとんどの電子メール プロバイダーではユーザーが自分の表示名を編集できるため、ハッカーが被害者をだましてその電子メールが正規のものであると信じ込ませることが容易になります。携帯電話で電子メールを読む場合、なりすましを検出するのは難しくなります。

サイバー犯罪者は、なりすましを利用して、アカウント乗っ取り、捕鯨、CEO 詐欺などの犯罪を実行します。名前スプーフィング攻撃が成功すると、経済的損失、風評被害、セキュリティの侵害が生じる可能性があります。

人工知能ソリューションは、予測脅威インテリジェンス、機械学習、高度なコンテンツ分析を組み合わせて、なりすまし攻撃を検出できます。このマシンは通常の電子メール トラフィックのベースラインを作成し、そのベースラインから逸脱する電子メールは異常で悪意のあるものとみなされます。

URL 検出

URL フィッシングは、サイバー攻撃者が正規のように見える Web サイトを作成し、被害者をだまして機密のログイン認証情報を送信させるという脅威が増大しています。 2021 年サイバーセキュリティ脅威レポートでは、約 86% の企業でフィッシング リンクをクリックした従業員が少なくとも 1 人いると述べています。

URL フィッシングから保護するために、深層学習と機械学習に基づくさまざまな方法が導入されています。人工知能が URL フィッシング攻撃を検出できる方法の 1 つは、ディープ ニューラル ネットワークを使用して URL 内の異常なパターンを検出することです。このようにして、AI は疑わしい URL に注意を喚起し、サイバー犯罪者の追跡を阻止するアラートを生成します。

サイバーセキュリティにおける人工知能

これらのサイバー脅威に対抗するために、人工知能ソリューションは機械学習とリカレント ニューラル ネットワークを活用できます。フィッシング Web サイトに典型的なデータのパターンが検出されると、相互接続されたニューロンが一緒に起動します。安全な URL とフィッシング URL を収集してデータセットを作成し、コンテンツベースの特徴を特定します。教師あり機械学習と組み合わせて、Web サイトが正規であるか悪意があるかの確率を判断します。

すべての企業はサイバー攻撃者による攻撃の危険にさらされています。類似した名前のなりすましやフィッシング攻撃は、行政、医療、製薬、保険、研究、小売など、あらゆる業界を標的にする可能性があります。

類似品や名前のスプーフィングに関しては、AI ソリューションは、ログインしているように見えるドメイン名と組織名を常に調べて、企業がスプーフィング攻撃を受けている可能性があることを示す隠れたパターンを明らかにします。

フィッシング URL 検出を例にとると、アルゴリズムは何百万ものフィッシング サンプルでトレーニングできます。したがって、高次元空間内の単一の URL から抽出された数千の特徴に基づいてフィッシング URL を検出します。

人間の目には世界が 3 次元であるため、人間が 4 次元や 5 次元の空間を想像することは困難ですが、人工知能は 1 次元の空間を観察し、それに基づいて結論を導き出すことができます。 。

これらの利点にもかかわらず、機能的な AI ソリューションを高精度で実装することは、ほとんどの企業にとって依然として課題です。これを行うには、企業は次のベスト プラクティスを考慮する必要があります。

1.AI モデルは、本番環境の実世界のデータでトレーニングする必要があります。企業は、AI ソリューションを開発するずっと前にデータ収集を開始する必要があります。

2. 企業は、データの特性が時間の経過とともにどのように変化するかを監視する必要があります。パンデミックや気候変動は追跡する価値のある変化かもしれません。

3. 企業は説明可能な人工知能テクノロジーを開発して使用する必要があります。説明可能な AI だけが、フィッシング攻撃を発見できるだけでなく、意思決定の起源について推論することもできます。

サイバー攻撃の分野はますます大きくなり、今も成長し続けています。企業の脅威の分析には、人間の介入だけでは不十分です。企業はセキュリティ チームをサポートする新しいテクノロジーを必要としています。

人工知能はサイバーセキュリティの世界ではまだ新しいものですが、新しいことを学び、情報に基づいた意思決定を行い、モデルを改善するその能力は比類のないものです。なぜなら、人工知能は大量の情報を分析し、情報セキュリティ専門家が必要とするデータを提供できるからです。セキュリティを強化し、サイバー攻撃から保護します。

以上がAI ソリューションがサイバー攻撃からどのように保護できるかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。