人工知能を使用してネットワークのセキュリティ保護を強化する

人工知能は、貴重なデータや脆弱なデータを保護する上で大きな期待を寄せていますが、セキュリティ チームは人工知能を最大限に活用する際に課題に直面しています。

データの価値は増大し続けており、現代のビジネスの中核となっていますが、さらなる攻撃のリスクにも直面しています。ハイブリッド クラウドとリモート ワーキングの普及により、悪意のある攻撃者が攻撃する機会が増えています。その結果、脅威の状況は進化し続けており、規制はより困難になっています。

攻撃ベクトルが増加し続ける中、膨大な量の情報を管理することでデータ過負荷の問題も生じ、緊張感のある従業員へのプレッシャーがさらに大きくなっています。さらに、新しいアプリケーションや IT インフラストラクチャの導入、スキル不足により、状況はさらに複雑になります。したがって、今日のデジタルファーストの世界では、セキュリティが増大する要求に応えられないことが多いのも不思議ではありません。

これには、IT 管理者がさまざまな要素を統合防御システムに統合する方法を迅速に見つける必要があります。幸いなことに、次世代の人工知能ツールが広く利用可能になったため、IT 管理者はこのテクノロジーを活用して潜在的な攻撃に対抗できます。

複雑なセキュリティ状況

IT セキュリティ インフラストラクチャをより効果的に監視し、増大するデータ量に対処するには、組織は高度な専門知識と多大な時間の投資を必要とします。ただし、このため、組織や IT リーダーは攻撃者に直面したときに不利な状況に陥ることがよくあります。さらに、環境の多様性が高いため、さまざまなセキュリティ手法が採用されています。たとえば、エンドポイントの保護は、クラウド内の S3 バケットの保護とはまったく異なります。これらの課題を解決するために、人工知能テクノロジーが登場しました。人工知能を活用することで、組織は複雑なセキュリティの脅威や攻撃に適切に対応し、大量のセキュリティ データを自動的に監視および分析し、異常な動作をタイムリーに検出できます。このテクノロジーの導入により、組織のセキュリティ保護機能が大幅に向上し、さまざまな種類のセキュリティ リスクに、より迅速かつ正確に対応できるようになります。

従来の人工知能は分類において非常に効果的であり、さまざまな IT 環境でのイベントのフィルタリングと並べ替えに特に役立ちます。このような環境では、「悪い」可能性のあるアクティビティが常に存在しますが、その 80% は無害である可能性があります。ただし、悪意のあるアクティビティの機会は常に存在します。攻撃やデータ関連の問題を見逃すことは誰も望んでいません。これにより、すべてが重大としてリストされる可能性があります。幸いなことに、AI はイベントの優先順位を高いものから低いものにランク付けすることに優れており、最も緊急に必要な場所にアクションや取り組みを集中させることができます。したがって、IT環境における従来の人工知能の適用は非常に重要です。

生成人工知能の応用により、私たちは新たな防衛フロンティアをもたらします。自然言語処理 (NLP) テクノロジーを活用すると、長年にわたるスキル不足に大きな影響を与える可能性があります。セキュリティ アラートを平易でわかりやすい英語に翻訳することで、セキュリティ チームはタイムリーかつ明確ですぐに実行可能な通知を受け取ることができます。

経済的プレッシャーと迅速な行動

もちろん、セキュリティ チームは組織の障害になることを望んでいませんし、ビジネス開発計画の邪魔をすることも望んでいません。セキュリティ リーダーとそのチームが直面する基本的な問題は、「どうすればより速く行動できるか?」ということです。これを達成するには、IT 環境から迅速かつ正確に洞察を得ることができなければなりません。この方法によってのみ、攻撃に対する防御を強化することができます。

残念ながら、セキュリティ チームは経済環境が与える影響から逃れることはできません。リソースが限られているため、より多くのことを行う必要があるというプレッシャーにさらされています。したがって、業務を合理化し、より効率的にする必要があります。しかし、攻撃対象領域が拡大し続け、脅威レベルが増加し続けるにつれて、これは特に困難になっています。

AI ベースのセキュリティ ツールは、ストレスの一部を軽減する方法を提供しており、経営幹部の半数以上 (52%) は、AI がリソース、能力、スキルの適切な割り当てに役立つことをすでに認識しています。ただし、乗り越えなければならないハードルが 1 つあります。基本的に、セキュリティ専門家は一般に IT を信頼しておらず、AI 出力も例外ではありません。人々は、提供されるデータの有効性と洞察のソースに疑問を抱くでしょう。透明性がなければ信頼を築くのは難しいため、AI 実装の中核にはオープン性がなければなりません。

最も正確な AI ベースのツールを組み立てることは、一度限りの作業ではありません。企業は将来の計画を立てながら、現在を迅速かつ効果的に保護するため、2025 年までに AI セキュリティ予算は 2021 年から 116% 増加すると予想されます。適切なテクノロジー パートナーを選択することが、この戦略の基礎となります。サイバー犯罪者が幸運に恵まれるのは一度だけですが、防御は常に機能する必要があります。

つまり、ネットワーク セキュリティの分野で人工知能 (AI) を適用することがトレンドになっており、検出精度の向上、リアルタイム応答の強化、誤報率の削減によってネットワーク セキュリティ防御を強化できます。 。人工知能を使用してネットワーク セキュリティ防御を強化する方法をいくつか紹介します:

1. 脅威の検出と分析:

行動分析: 機械学習アルゴリズムを使用して脅威を分析します。潜在的な脅威をタイムリーに検出するためのネットワークの正常および異常な動作。

異常検出: AI は、通常のネットワーク アクティビティのパターンを学習し、これらのパターンと一致しない異常なアクティビティを特定することで、潜在的な攻撃を迅速に検出できます。

2. 侵入検知システム (IDS):

ディープ ラーニング: ディープ ラーニング テクノロジを使用すると、未知の脅威を含む複雑な侵入動作をより正確に検出できます。

リアルタイム監視: AI は、ネットワーク トラフィックをリアルタイムで監視し、異常な動作を適時に検出し、侵入検出の速度を向上させることができます。

3. 自動応答:

インテリジェントな対策: AI は、攻撃者のブロック、ネットワーク構成の調整、感染を軽減するための感染システムの隔離などの対策を自動的に特定して実行できます。攻撃によって引き起こされるダメージ。

自動修復: AI は、攻撃を受けたシステムの自動修復を支援し、手動介入への依存を減らします。

4. マルウェア検出:

特徴分析: AIを活用してマルウェアの特徴を分析し、検出精度を向上させます。

動作分析: 機械学習に基づく動作分析では、たとえ新しい特徴を持っていたとしても、マルウェアの亜種を検出できます。

5. ユーザーの身元確認:

生体認証: 指紋、虹彩スキャンなどの生体認証技術を使用して、ユーザーのセキュリティを強化します。ユーザーの本人確認の性別。

行動分析: AI を使用してユーザーの通常の行動パターンを分析し、潜在的な個人情報盗難をタイムリーに検出します。

6. データ プライバシー保護:

機密データの監視: AI を使用してネットワーク内の機密データを監視および特定し、潜在的なデータ漏洩リスクを迅速に発見します。

暗号化テクノロジー: AI は、暗号化アルゴリズムの改善と最適化、およびデータ送信とストレージのセキュリティの向上に役立ちます。

人工知能テクノロジーを包括的に使用することで、ネットワーク セキュリティ防御システムはさまざまな脅威によりインテリジェントかつリアルタイムで対応し、ネットワーク セキュリティのレベルを向上させることができます。ただし、AI は敵対的攻撃への対処やプライバシー保護など、ネットワーク セキュリティの面でもいくつかの課題に直面しているため、実際の適用においてはセキュリティと倫理の問題を慎重に考慮する必要があることに注意してください。

以上が人工知能を使用してネットワークのセキュリティ保護を強化するの詳細内容です。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。