サイバーセキュリティでAIはどのように活用されているか？

AIセキュリティ：重要なポイント

• AIはサイバーセキュリティを変革します。脅威の検出を自動化し、対応時間を短縮し、リスクをリアルタイムで可視化します。

• AIを活用したサイバーセキュリティツール（異常検知プラットフォームやAI主導の脅威インテリジェンスなど）は、従来のシステムよりも迅速に攻撃を特定し、無力化できます。

• AIを活用したセキュリティソリューションは、規模と精度を高め、セキュリティチームがノイズを取り除き、誤検知を減らし、真の脅威に優先的に対処できるよう支援します。

• サイバーセキュリティへのAIの統合には計画が必要です。まずは脅威検出などの明確なユースケースから始め、クリーンで安全なデータを確保し、AIを既存システム（SIEM、ファイアウォール、EDR）と統合して、モデルを継続的に監視しましょう。

• ユースケースには、マルウェア検出、脆弱性管理、不正検出、内部脅威の防止などがあり、AIが人間のアナリストを支援します。

• 課題も残されています。データの偏り、敵対的攻撃、AIモデルの説明可能性の必要性などがその例です。

• ベストプラクティス：AIはセキュリティチームを補完するものとして活用し、完全な代替と捉えないでください。リスクを管理するには、人間による監督が不可欠です。

サイバーセキュリティへのAIの統合

AIは、高度なツールや手法を通じて、進化する脅威に対抗し、サイバーセキュリティの分野に革命をもたらしています。AI主導のサイバーセキュリティソリューションは、脅威検出の強化、インシデント対応の自動化、悪意ある活動に対する防御の強化を実現します。

サイバーセキュリティにAIを統合すると組織の防御態勢を強化できますが、戦略的な計画が必要です。

• 明確な効果が得られる脅威検出や異常の特定など、影響の大きいユースケースから始めましょう。

• データの品質とセキュリティを確保する：クリーンでプライバシーに準拠したデータは、モデルの精度と信頼性を高めます。

AIを既存システムに重ねて導入する：SIEM、ファイアウォール、EDRプラットフォームと統合し、ワークフローの継続性を保ちます。
モデルを監視し、調整する：AIツールは進化します。パフォーマンスを追跡し、モデルを再トレーニングして、ドリフトを管理しましょう。

AIの4つの種類

この記事では、よく使われる4種類のAI、すなわち生成AI、特化型AI、記号AI、ハイブリッドAIを取り上げ、それぞれの主な特徴と用途を解説します。

AIを活用したサイバーセキュリティの主な機能

AIの能力を活用すれば、脅威検出を強化し、インシデント対応を自動化し、悪意ある攻撃者に対する防御を強化できます。AIの力は、次のようなさまざまなサイバーセキュリティのユースケースに役立ちます。

• セキュアなコード生成：AIを使って、ソフトウェアアプリケーション向けの安全で信頼性の高いコードを自動生成します。AI技術はコーディングパターンを分析して脆弱性を特定し、セキュリティのベストプラクティスに準拠したコードを生成することで、潜在的な悪用のリスクを軽減します。

• 脅威検出：AIを活用して、潜在的なサイバーセキュリティの脅威をリアルタイムで検出、特定します。機械学習アルゴリズムは、ネットワークトラフィック、ログ、ユーザーの行動など、大量のデータを分析し、悪意ある活動や異常な挙動を示すパターンを特定することで、迅速な検出と対応を可能にします。

• セキュリティルールとポリシーの管理：AIを活用し、サイバーセキュリティのフレームワーク内でセキュリティポリシーや手順を作成、管理します。過去のデータを分析し、変化する脅威に適応することで、AIはセキュリティポリシーの改善、ルールセットの最適化、セキュリティ態勢全体の強化に向けた対策を提案できます。

• インシデント対応：AIアルゴリズムを使って、発生したセキュリティインシデントを迅速に分析、優先順位付けし、リアルタイムでアラートを発信します。修復対応を自動化することもでき、対応時間を短縮してセキュリティ侵害の影響を軽減します。

• 脅威インテリジェンス：AIを活用して、多様なソースから大量のデータを収集、分析、解釈し、実用的な脅威インテリジェンスを提供します。新たな脅威の特定、脅威アクターの戦術、技術、手順（TTP）の分析、今後のサイバー攻撃の予測などが含まれます。

• 認証とアクセス制御：AIを活用して、認証およびアクセス制御の仕組みを強化します。ユーザーの行動、コンテキスト、過去のデータを分析して異常や不審な活動を検出し、不正アクセスの防止、内部脅威の検出、アクセス制御全体の強化に役立てます。

AIを活用したセキュリティソリューションを選ぶ理由

AIを活用したセキュリティソリューションは、リアルタイムのインテリジェンスと自動化を組み合わせ、企業の防御を強化します。

• 先を見越した可視化：AIがネットワークとエンドポイントのアクティビティを監視し、従来のツールよりも迅速に潜在的な脅威を明らかにします。

• 運用の拡張性：AIがアナリストの作業負荷を軽減し、チームが重大な脅威への対応に集中できるようにします。

• 状況に応じたインサイト：行動分析を活用することで、誤検知を減らし、精度を高めます。

サイバーセキュリティにおけるAIの課題

AIによるコード生成に共通する課題には、次のようなものがあります。

• セキュアコーディングの実践：Chat-GPTやCopilotなどのAIツールは開発を加速しますが、コードの安全性を確保するには、包括的なセキュリティツールと組み合わせる必要があります。

• スキルの低下：AIへの過度な依存は、労働力全体の能力や専門性の低下につながる可能性があります。生成AIに頼りすぎることで、開発者やエンジニアのスキルが失われる恐れもあります。

• ライセンス：AIが生成したコードの利用、特にAIがライセンスのないオープンソースコードを複製した場合（または複製する場合）のコードの利用可能性について、議論や規制の検討が続いています。

サイバーセキュリティにおけるAIの倫理的な考慮事項

サイバーセキュリティにAIを導入すると、検討し、場合によっては軽減する必要のある倫理的な懸念がいくつか生じます。

• プライバシーに関する懸念：AIシステムが機密データにアクセスできることから、強固なセキュリティ対策、厳格なデータ保護プロトコル、プライバシー強化技術によってユーザー情報を保護する必要性が浮き彫りになります。

• アルゴリズムの偏り：AIシステムは意図せず偏見や差別的な結果を引き起こす可能性があるため、公平性と公正さを確保するための慎重な設計と監視が必要です。

• 人間が関与し続ける：AI技術は効率化と自動化をもたらしますが、効果的な意思決定、説明責任、複雑化・進化する脅威への対応には、人間の関与が不可欠です。人間の専門知識は、批判的思考、状況に応じた理解、そして細かな状況の違いに応じて戦略を適応させる能力を支えます。

• AIへのハッキングと操作：データポイズニングなどによるAIモデルの操作は、AIシステムを悪用しようとする攻撃者の脅威が進化していることを示しています。こうした攻撃者は、AIアルゴリズムを操作する新しい手法を常に見つけ出し、AIベースのシステムの完全性、信頼性、安全性を損ないます。データポイズニングとは、トレーニングデータに悪意のあるデータや誤解を招くデータを注入することで、AIモデルに誤った予測や偏った予測をさせる攻撃です。この新たな攻撃手法は、サイバーセキュリティにおけるAI攻撃を特定、防止、軽減するための強固な防御と予防策の必要性を示しています。

• LLMの擬人化：大規模言語モデル（LLM）に人間のような振る舞いを感じる人は少なくありません。しかし、これはLLMが膨大なトレーニングを受けた結果であると理解することが重要です。LLMには、人間の脳が持つ包括的な理解力や認知能力はありません。AIは今でも欺かれたり、操作されたりする可能性があることを意識する必要があります。批判的思考の一部をシミュレートできるとしても、AIはあくまで人工的なシステムであり、人間本来の推論と同じものではありません。AIを活用した技術を利用する際には、こうした限界を認識しておくことが重要です。

SnykがサイバーセキュリティにAIを統合する方法

Snyk AI Security Platformは、機械学習を活用してコードを分析し、脆弱性を検出することで、組織が潜在的なセキュリティリスクを特定し、対処できるようにします。

Snykプラットフォームでは、次のような強力なサイバーセキュリティ機能を利用できます。

• Deepcode AIエンジン：脆弱性を発見、修正し、技術的負債を管理します。DeepCode AIは、Snykのワンクリックセキュリティ修正と包括的なアプリケーションカバレッジを支え、開発者が安全性を維持しながら迅速に開発できるようにします。

• AIによるコードセキュリティの修正：コードの所有権と完全性を保護しながら、IDEで複雑なコードセキュリティの問題を修正します。

• AI支援によるセキュリティルール：Snyk Codeがソースコードをスキャンして脆弱性を検出する際に使用する、すべてのセキュリティルールを確認できます。

• AIコードチェッカー：次のPRコミット前にコードのセキュリティをチェックし、重大なバグをアラートで通知します。（Snyk Codeを活用したオンラインコードチェッカーを、今すぐ無料でお試しいただけます！）

• Snyk Open Source：オープンソースコンポーネントをスキャンして監視し、脆弱性の検出と修正のガイダンスを提供します。

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