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2025 年のサイバーセキュリティにおける AI と機械学習の役割

by ラザロ同盟 0コメント

人工知能と機械学習は、誰でも簡単にアクセスできることから、2025 年にサイバーセキュリティを再定義する態勢を整えています。これらのテクノロジーは防御メカニズムを強化する強力なツールですが、敵が悪意のある目的でこれらを利用するケースが増えているため、新たな課題も生じています。

この記事では、セキュリティ専門家向けのツールとしての AI と機械学習 (および潜在的な脅威) について検討し、今後 1 年間に注目すべき新たなトレンドを紹介します。

 

回路に南京錠が付いたマルチカラー グリッド。

サイバーセキュリティサポートとしてのAIと機械学習

両方 AIと機械学習 タスクを自動化し、膨大な量のデータを分析し、異常を特定し、脅威にリアルタイムで対応できるため、先進的なセキュリティ専門家にとってますます必要になっています。これらのツールは、良くも悪くも、大規模な傾向を理解し、迅速かつ効果的に行動する点で、人間の専門家よりもはるかに多くのことを達成します。 

AI がそれらの仕事を奪っているというわけではありません。AI はセキュリティ専門家のツール ベルトの中で最大のハンマーになりつつあるだけです。 

 

脅威の検出と防止

AI 搭載システムは、これまでにないスピードと精度でサイバー脅威を検出できます。AI は、ネットワーク トラフィックを分析し、悪意のあるアクティビティを示すパターンを特定し、システム間でデータを相関させることで、脅威への対応を迅速化します。履歴データでトレーニングされた機械学習モデルは、潜在的な攻撃を予測できるため、組織は事前に防御を強化できます。

エンドポイント検出および対応システムなどの AI を活用したツールは、国家が支援するサイバー攻撃でよく見られる高度な持続的脅威の特定を自動化します。

 

行動分析

効果的なセキュリティの重要な部分は、ユーザーとアプリケーションの行動に基づいて脅威の兆候を認識することです。幸いなことに、AI システムは、特に内部の脅威や悪意のある行動を検出する際に、ユーザーとエンティティの行動分析 (UEBA) に優れています。当然のことながら、AI は、ユーザーのアクティビティを常にスキャンして監視するゼロ トラスト システムもサポートできます。

 

自動化されたセキュリティ運用

AI は、ログ分析やインシデントのトリアージなど、SOC 内の反復タスクを自動化できます。これにより、応答時間が短縮され、人間のアナリストはより複雑な問題に集中できるようになります。 フレームワーク全体でサイバーセキュリティ制御を統合する自動マッピングなどのテクノロジーは、AI を使用してコンプライアンスを合理化し、システムの整合性を向上させます。

 

高度な暗号化と安全なアクセス

機械学習モデルは、より安全な暗号化システムの開発に使用されています。機械学習モデルは、キー管理などの手動タスクをサポートし、特定のアプリケーションやキーの保存方法に起因する可能性のある暗号化セキュリティのギャップを特定します。AI 自体は新しい暗号化アルゴリズムを作成しませんが、アルゴリズムを弱める可能性のある人為的エラーを軽減します。 

 

リアルタイムのインシデント対応

攻撃が発生したときにそれを阻止できなければ、事前対策は役に立ちません。AI は、特定のアクションをトリガーするために人間に依存しない自動応答に特に適しています。従来の自動化に加えて、AI は攻撃の重大度と適切な応答を決定し、脅威を隔離し、残存する脆弱性に対処する方法を提案することができます。

 

脅威の媒介としてのAI

AI はサイバーセキュリティにおいて大きな可能性を秘めていますが、脅威の主体による AI の悪用は大きな課題となります。 いくつかの情報源によると、 2025 年までに、攻撃チェーンとツールキット全体が AI を採用するか、完全に自動化されるようになります。 

 

AIによるサイバー攻撃

攻撃者はますます AI を利用して攻撃を自動化しており、攻撃はより高速かつ高度になっています。AI による自動化は、従来の防御策を回避できるため、攻撃者に高度な防御策を突破する機会を与えるという点で特に困難です。また、最近の生成 AI の爆発的な増加により、ソーシャル エンジニアリングなどのソフト攻撃の有効性が大幅に向上しています。たとえば、AI を利用したフィッシング キャンペーンでは、信頼できる個人や団体の文体を模倣して、説得力のある偽のメールを作成します。

 

マルウェア作成のための生成AI

攻撃者は、生成 AI を悪用して、従来の検出方法を回避するポリモーフィック マルウェアを作成することができます。これらの攻撃が他の攻撃と異なるのは、生成 AI を使用してコードを動的に変更し、特定のコード フィンガープリントに依存するマルウェア対策で各インスタンスをほぼ検出できないようにできる点です。

 

AIの脆弱性の悪用

AI は強力なテクノロジーですが、脆弱性がないわけではありません。巧妙な攻撃者は、入力を受け取る AI を弱体化させ、トレーニング データに悪意のあるコードを挿入して動作方法を変更するように仕向けることができます。攻撃者は AI システム内の脆弱性を悪用する可能性があります。 

 

洗練されたボットネット

最新のマーケティングおよびカスタマー サービス チャットボットは、エージェント AI を使用して顧客へのサービスを向上させます。この自律的な AI はボットネットでも使用され、大規模なネットワーク内の個々のノードが驚くほど独立して動作できます。AI は検出を回避し、防御策に適応し、大規模な分散型サービス拒否 (DDoS) 攻撃やブルート フォース キャンペーンを実行できます。

 

2025 年のサイバーセキュリティ AI はどのようになっているでしょうか?

AI は 2025 年 (およびその後も) にサイバーセキュリティの日常的かつ広範な部分になります。今後起こると予想される変化には、次のようなものがあります。

  1. AI 拡張 SOC: セキュリティ オペレーション センターは、予測分析、脅威ハンティング、脆弱性管理のために AI 駆動型ツールにますます依存するようになります。AI がリスクの特定と無効化においてより積極的な役割を担うことが期待されます。
  2. セキュリティにおける規制と倫理的 AI: AI の導入が進むにつれて、倫理ガイドラインと規制遵守の必要性も高まります。GDPR などのフレームワークや、新たに登場した AI 固有の規制により、AI アプリケーションの透明性と説明責任が重視されるようになります。
  3. サプライチェーンセキュリティのためのAI: グローバルサプライチェーンの相互接続性は特有のリスクをもたらし、これらのネットワークを保護するためにAIが導入されています。自動化ツールは脆弱性をマッピングし、さまざまな環境にわたってコンプライアンスを強化します。.
  4. 脅威インテリジェンスによるコラボレーション: AIは脅威イ​​ンテリジェンスの共有において中心的な役割を果たし、組織が進化する脅威に共同で対抗できるようにします。これには、リアルタイムのデータ共有と、AIを活用したグローバルなセキュリティプラットフォームの開発が含まれます。.
  5. 新興分野：量子とAIのセキュリティ： 量子コンピューティングの進歩により、AI は量子耐性のある暗号化方式の開発に重要な役割を果たすようになります。このコラボレーションは、機密データを将来にわたって保護するために不可欠です。
  6. AIと人間のコラボレーション: サイバーセキュリティにおいて、人間の専門知識は AI システムを補完するものであり、今後も不可欠であり続けるでしょう。AI がデータ処理とパターン認識を処理する一方で、人間のアナリストは戦略、意思決定、倫理的考慮に重点を置くことになります。
  7. 適応型学習モデル: AI モデルは自己修復型に進化し、人間の介入なしに新しい脅威ベクトルに自動的に適応します。これらの適応型モデルにより、応答時間が短縮され、継続的な保護が保証されます。
  8. プライバシーコンプライアンスにおける AI: AIシステムが膨大な量の個人データを処理するようになると、プライバシー規制への準拠を確保することが優先事項になります。テクノロジーは進化し、あらゆる処理段階でデータの匿名化と暗号化を組み込むようになります。.

 

サイバーセキュリティに AI と機械学習を導入するにはどうすればよいでしょうか?

サイバーセキュリティで AI を活用したい組織は、次の戦略を採用する必要があります。

  1. AIのトレーニングと認知度向上に投資する: 従業員に AI システムを効果的に活用するためのスキルを身につけさせます。これには、AI の機能、制限、倫理的な影響についての理解が含まれます。
  2. 倫理的なAIを優先する: AI ツールが組織の価値観と一致し、規制基準に準拠していることを確認します。AI システムに透明性と説明責任を組み込み、利害関係者との信頼を維持します。
  3. AIを活用したゼロトラストアーキテクチャを採用する: AI とゼロトラスト原則を組み合わせて、厳格なアクセス制御と継続的なネットワーク監視を実施します。
  4. 脅威インテリジェンス プラットフォームを活用する: AI を活用した脅威インテリジェンス プラットフォームを使用して、進化する脅威に先手を打ってください。これらのプラットフォームは、グローバル データを集約し、実用的な洞察を提供します。
  5. 安全なAIシステム: 敵対的な攻撃から保護するには、定期的な監査、暗号化、アクセス制御など、AI システムに強力なセキュリティ対策を実装します。

 

2025年にLazarus Allianceでセキュリティを強化

2025 年を迎えても、AI と機械学習はサイバーセキュリティのイノベーションの最前線に留まるでしょう。これらのテクノロジーは、脅威の検出からコンプライアンスの自動化まで、強力な防御ツールを提供します。ただし、サイバーセキュリティ コミュニティは、敵によるこれらのテクノロジーの悪用に対して警戒を怠ってはなりません。 Lazarus Alliance はこの変革の最前線に立っています。Continuum GRC と併せて、当社は ITAM プラットフォームの一部として AI を使用してコンプライアンスとレポートを合理化しています。 

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