サイバーセキュリティ業界におけるAIベースのセキュリティソリューションの未来

に SensorsTechForumゲスト作成者 | Last Update: 1月 2, 2023 | 1 コメント

人工知能 (AI) 以前は人間によって行われていたタスクを自動化することにより、世界のすべての主要産業のパフォーマンスを向上させることを約束します. 現在、より多くの企業がデータをクラウド上に保持することを好むようになり、ハッカーが企業や政府のデータを盗む場合が増えています。, 脅威を寄せ付けないために、既存のソリューションを刷新する緊急の必要性があります.

自然言語処理などのテクノロジーを使用したAIベースのセキュリティ機器 (NLP) 脅威を処理するための新世代ソリューションを開発することをサイバーセキュリティ業界に約束します. この記事では、サイバーセキュリティ業界の変革を約束するAIベースのセキュリティシステムとツールの近い将来について説明します。.

予測分析を使用した潜在的な脆弱性の分析

予測分析将来の結果を推測するために、既存のデータセットからパターンと傾向を特定する方法です。. 株式取引や天気予報などのさまざまな業界で、近い将来のイベントを予測するために使用されます. 多くのサイバー攻撃の大胆さにもかかわらず, それらは、簡単に識別できる特定のパターンに従います. サイバーセキュリティの専門家は、回帰分析などの予測分析ツールを使用して、過去の攻撃を分析し、将来の攻撃を予測しています. 将来の攻撃をかなり正確に推測することは、潜在的な脆弱性を見つけるのに役立ちます. 順番に, これらの脆弱性を特定することにより, 企業やセキュリティの専門家は次のことができるようになります必要な防御を設定するハッカーがネットワークの境界に到達する前に.

人工ニューラルネットワークなどの高度な機械学習を活用したソリューションを使用すると、重大なデータ侵害を引き起こす前に潜在的な脆弱性を特定するサイバーセキュリティ業界の予測力を向上させることができます.

AIを活用したネットワーク分析

ネットワークインフラストラクチャの効率的な管理は、サイバー犯罪者から機密データを保護するために不可欠です. インターネットの普及を考えると, 事実上すべての組織, から始まる小売業者政府機関へのサイバー攻撃の犠牲者になる可能性があります. クライアントのネットワークを管理するサイバーセキュリティ企業は、セキュリティ専門家の軍隊を配置して、ネットワークインフラストラクチャを常に監視しています. 人間によるネットワークインフラストラクチャの監視は費用のかかる作業であり、エラーが発生しやすい. AIを活用したネットワーク分析は、サイバーセキュリティ業界の救済になりつつあります. AIアルゴリズムは、ハッカーに門戸を開く前にネットワーク障害を特定するようにトレーニングできます。. インフラストラクチャの障害は、ネットワークの設計におけるボトルネックやその他の欠点を特定することで、発生する前でも予測できます。. AIを活用したネットワーク分析も展開されており、最終的にネットワーク障害につながる可能性のあるネットワーク輻輳の問題を解決しています。.

AIを使用したネットワークインフラストラクチャの管理に成功した後, サイバーセキュリティは現在、異常を検出できる単純な時系列アルゴリズムの展開から、次のことができる特殊な機械学習アルゴリズムに移行しています。ネットワーク障害とデータ侵害を検出して対処しますリアルタイムで. AIを活用したネットワーク分析を成功させる秘訣は、アルゴリズムを適切にトレーニングするために必要なデータをアルゴリズムに提供することです。. 現在、多くの企業がAIアルゴリズムのトレーニングに必要なデータを特定して収集するタスクに取り組んでいます。.

AIを活用した資産管理

物理情報技術とソフトウェア情報技術の両方の適切な保守 (それ) 資産は、企業の資産を攻撃から保護するために重要です. AIを活用したIT資産の追跡は、リアルタイムでのデータの分析とシミュレーションを通じて、リスクの軽減と冗長性の計画に役立ちます.

ニーズの発見など、人間のアナリストが担当したレガシー資産管理業務, 依存関係のマッピング, 使用率マッピング, 真の可能性に関連する資産パフォーマンスの監視は、機械学習ベースのシステムを使用して自動化されます. 人間ベースの資産管理とは異なり, AIアルゴリズムは、新しいデータがAIアルゴリズムに供給されるにつれて、継続的に改善されます。. パフォーマンスを向上させるために定期的に再プログラムする必要はありません。. AIアルゴリズムのこの独自の特性により、サイバー泥棒の創意工夫が日々高まっている世界でのエラーの範囲が緩和されます。.

いくつかのサイバーセキュリティ企業は、モノのインターネットの機能を統合しています (IoT) AIを使用して、組織のIT資産を効果的に監視します. IoTソフトウェアは、資産のパフォーマンスに関するリアルタイムデータを収集し、AIアルゴリズムにフィードして、メンテナンス作業の実行を支援し、必要に応じて交換を提案できます。.

新しい脅威を特定するための自然言語処理

NLPは、テキスト形式で見つかった大量の自然言語データの分析に焦点を当てたAIの重要な領域です。. NLPは、企業の公開データと非公開データを分析し、パターンを特定するために、サイバーセキュリティの専門家によってますます使用されています。. 自然言語の分析雑誌からのデータ, 新聞, 学術雑誌, オンラインディスカッションフォーラム, 会社のログ, サイバー脅威に関する具体的な研究は、専門家がコンピューターのプライベートネットワークで見つかった異常や企業が一般的に直面している新しい脅威を検出するのに役立ちます.

サイバーセキュリティ業界は、NLP分析から得られた洞察を利用して、クライアントにとって非常に役立つ可能性のある予防戦略を構築しています。. NLP分析は、サイバーセキュリティ企業が最新のトレンドを常に把握するのにも役立ちます, 新しいタイプの攻撃が開始されました, クライアントの利益のために対応戦略を開発できるように、脅威に対応するために利用できる時間枠.

クラウドコンピューティングパワーの安価な可用性により、サイバーセキュリティ業界によるNLP分析を使用して、大量の自然言語データを保存および処理することがさらに容易になります。. オーディオデータ分析 (ADA) ディープラーニングAIアルゴリズムの使用は、サイバーセキュリティ業界がマスメディアやYouTubeなどのソーシャルネットワークで利用可能なオーディオコンテンツを分析して、新たな脅威を予測および制御するための次のフロンティアです。.

関連している: サイバー犯罪と人工知能との戦い

キャップジェミニ研究所が実施した調査では, ほぼ 69% 組織の AIはサイバー攻撃に迅速に対応する必要があるとの意見. AIが使用されている地域に関係なく, サイバーアナリストの効率を向上させることができます. 効率を上げるためにAIを利用している間, 企業は、AIがデータやネットワークにもたらす脅威にも注意する必要があります. AIは、ハッカーが高度な攻撃を仕掛けるために使用することもできます. さらに, ハッカーは、サイバーセキュリティ会社によって展開されたAIアルゴリズムを彼らに逆らうことができます-一般に敵対的なAIとして知られています. これらの課題を克服することで、サイバーセキュリティ業界はクライアントにサービスを提供する際にAIを最大限に活用できるようになります.