小説でも映画でも、人工知能は何十年もの間、魅力的なテーマでした。フィリップ K. ディックが構想した合成人間はまだ SF の中にしか存在しませんが、人工知能は現実のものであり、私たちの生活のさまざまな側面でますます役割を果たしています。
人工知能の頭脳を備えたロボットについては賛否両論ありますが、より一般的で同様に強力な形式の人工知能がサイバーセキュリティにおいて役割を果たし始めています。目標は、AI を勤勉なセキュリティ専門家にとって戦力を増強するものにすることです。
DevoSOC Performance Report™ に見られるように、セキュリティ オペレーション センター (SOC) アナリストは、毎日画面に表示され続けるアラートの数に圧倒されることがよくあります。 「警戒疲れ」が業界全体のアナリストの燃え尽き症候群の原因として浮上している。
理想的には、AI は、SOC アナリストが、AI を効果的に利用して犯罪やスパイ行為を行う賢明だが冷酷な攻撃者に追いつく (そして先を行く) のに役立ちます。しかし幸いなことに、これはまだ起こっていません。
人工知能に関する 3 つの大きな誤解
Devo は、人工知能に関する見解を決定するために、200 人の IT セキュリティ専門家を対象に調査を実施するよう Wakefield Research に依頼しました。この調査では、脅威の検出、侵害リスクの予測、インシデント対応/管理など、さまざまな防衛分野にわたる AI の導入が対象となっています。
人工知能は、精通した悪意のある攻撃者や人材不足などに対応するのに苦労しているサイバーセキュリティ チームにとって、戦力を倍増させるものと考えられています。ただし、すべての AI がそれほど賢いわけではなく、ニーズと機能の不一致を考慮する以前の話です。
誤解 1: インテリジェンス主導のサイバーセキュリティはすでに存在しています
調査回答者全員が、組織が 1 つ以上の分野で人工知能を使用していると回答しました。最も使用される分野は IT 資産のインベントリ管理で、次に脅威の検出と侵害リスクの予測が続きます。
しかし、AI を使用して脅威アクターと直接戦うという点では、まだ本当の戦いではありません。回答者の約 67% は、組織による AI の使用は「問題の表面をなぞっただけである」と回答しました。
ここでは、回答者がサイバーセキュリティ プログラムにおける人工知能への組織の依存度をどのように見ているかを示します。
回答者の半数以上が、自分たちの組織は、少なくとも現時点では、人工知能に依存しすぎていると考えています。 AI への依存が適切であると考える回答者は 3 分の 1 未満で、組織が AI を十分に活用していないと考える人は少数です。
誤解 2: AI がセキュリティ問題を解決する
組織内での AI の使用によってもたらされる課題についての意見を尋ねたところ、回答者はその通りだと答えました。サイバーセキュリティに AI を使用することに問題がないと答えた回答者はわずか 11% でした。回答者の大多数は全く異なる見解を持っていました。
組織のセキュリティ スタック内のどこで AI 関連の課題が発生しているかと尋ねると、中核となるサイバーセキュリティ機能のパフォーマンスが低下しています。回答者の 53% が、IT 資産のインベントリ管理が AI の最大の問題領域であると回答しましたが、次の 3 つのサイバーセキュリティ カテゴリでも回答が不十分でした:
- 脅威検出 (33%)。
- サイバーセキュリティの強みとギャップを理解する (24%)。
- 侵害リスクの予測 (23%)。
興味深いことに、人工知能によってもたらされる課題としてインシデント対応を挙げた回答者はほとんどいませんでした (13%)。
誤解 3: 人工知能はインテリジェントであるため、効果的である必要があります
人工知能はすでにサイバーセキュリティに使用されていますが、その結果はまちまちであることは明らかです。 AI に関する最大の誤解は、すべての AI がその名前が示すほど「インテリジェント」であるわけではなく、組織のニーズと能力の不一致さえ考慮されていないということです。
サイバーセキュリティ業界は、「特効薬」ソリューションを見つけるのに長い間苦労してきました。人工知能は最新のものです。組織は、AI ソリューションを評価および導入する際に、思慮深く結果を重視する必要があります。組織は、AI テクノロジーの経験豊富な専門家と確実に連携する必要があります。そうしないと、エラーがほとんど許されない重要な領域で失敗することになります。
以上がサイバーセキュリティにおける人工知能に関する 3 つの大きな誤解の詳細内容です。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。

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