高度な分析、検知、脅威への対応に人工知能を活用することの重要性

Primarily to implement a cyber defense against a potential cyberattack, it is important to incorporate a solution that includes preventive monitoring, user education, and adequate patching and incident management. However, options that can go beyond this basic configuration have been developed. One of the best is implementing Artificial Intelligence (AI) in cybersecurity. Artificial intelligence and machine learning are constantly improving cybersecurity capabilities to the point where it could be argued that the next generation of cyber defense is heavily based on robotics. Some cybersecurity vendors offer this technology that allows machines to see, detect, and respond to cyber threats. You can ensure that users are protected by using the latest advances in artificial intelligence and machine learning.

サイバーセキュリティにおける人工知能

人工知能は、明示的にプログラムされることなく特定のタスクを実行するように教え込まれたシステムで構成されており、これによりサイバーセキュリティ・ソリューションは、より高い効率性と精度でデータを分析し、学習することができる。そのため、企業のIT部門におけるサイバーセキュリティの新たな優先事項となっている。人工知能は常に進化しており、そのアルゴリズムは機械学習として知られる自動学習を可能にし、システムがパターンを学習し、インシデント・リスクへの対応を単純化するために適応するのを助ける。サイバーセキュリティの専門家は一般的に非常に多忙で、過剰なデータを扱い、十分な時間がなく、したがってスキルの可用性も低いため、人工知能はIT管理者に大きな影響を与えることができる：

- 脅威を正確に検知

- 対応の自動化

- 攻撃調査の合理化

この意味で、サイバーセキュリティの人的資源は高い需要を満たすことができないため、人工知能は大きな利益を生む。このようにして、管理者の努力を最適化することができる。人工知能システムは、サイバー脅威のレベルに応じて攻撃を分類し、サイバーセキュリティの担当者は、企業の情報状態にとって最も危険なものから優先順位をつけて対処する。また、マルウェア型のサイバー攻撃や、今後発生する可能性のあるその他のサイバー攻撃も進化しており、サイバー脅威はより速く、より巧妙になっている。そのため、機械学習は、準備に関して同じレベルにあることが不可欠になる。

機械学習

Which focuses on applying algorithms in relation to data. In the relationship between Artificial Intelligence and cybersecurity, two predominant schemes are presented: those defined by analysts and those defined by machines. Cybersecurity analysts create protocols based on their experience. However, they can encounter problems when encountering a new or unknown threat. On the other hand, machines apply their security protocols according to the information acquired by Machine Learning and Deep Learning. Behavior patterns in networks directly influence the prediction of future movements and attacks and the operating systems used, servers, firewalls, user actions, and response tactics. Nonetheless, they can suffer from “false positives,” reinforcing the idea that both schemes should complement each other.

企業の繁栄を支援するデータを武器に、エンドポイント防御の最前線に立つ。サイバーセキュリティが世界的な課題の主流となる中、攻撃を特定、監視、封じ込める新しい方法を模索している。人工知能が提供するサイバーセキュリティの特徴は、日々のセキュリティ管理と運用を最初から最後まで自動化するエンジンによる自律性にある。

Data Loss Prevention uses artificial intelligence machine learning techniques to rapidly scan and qualify data in motion, such as emails, text messages, documents, and associated attachments. This allows you to configure strict controls and restrictions on data transfers to prevent the loss or hijacking of these.

エンドポイントプロテクション

Endpoint Protection turns the latest advances in Artificial Intelligence and Machine Learning into business benefits, delivering the most advanced machine learning available in the industry through advanced engineering and assembly. The security administrator achieves a more advanced level of prevention through policy recommendations and automation that combines administrator and user behavior intelligence, indicators of compromise, and historical anomalies to identify cyber threats. Plus, it continually learns about your management trends to match priorities, recommendations, and responses to your network needs and your organization’s risk tolerance.

データソース

間違いなく、人工知能の性能は堅牢なデータソースに依存している。これらのモデルは、潜在的なサイバー脅威や異常な行動パターンを特定するために、非政府機関による多要素のテレメトリの世界最大級のコレクションを分析します。人工知能テクノロジーは、何十億ものファイルやメッセージ、何兆ものネットワーク接続によって生成される、毎日2ペタバイト以上のデータを処理します。エンドポイント・プロテクションは、1億7,500万台のエンドポイントにわたるサイバー脅威とサイバー攻撃のデータを追跡し、5,700万台のサイバー攻撃センサーを分単位でリアルタイムに監視します。その結果、日々のセキュリティ運用を実施し、意思決定と防御の実行を自動化することで、時間のかかるプロセスを排除し、ToDoリストを拡大することができます。この点で、お客様のビジネス・ネットワークのサイバーセキュリティは、業界で最も関連性の高いテクノロジーを採用したソリューションによって強化されています：人工知能

コンピュータサイエンスの一分野としての人工知能

Artificial Intelligence is a branch of computer science that tries to create machines capable of performing tasks that usually require human intelligence. This field aims to develop systems that can reason, learn, make decisions, and even assimilate the world around them. Artificial Intelligence can be divided into two categories: restrictive and general AI.

限定的なAIは、特定の音声認識や画像分類タスクを実行するように設計されている。一般的な人工知能は、人間と同じ知的機能を果たすことができる。機械学習は人工知能の一分野であり、明示的なプログラミングなしにコンピューターがデータから学習することを可能にする。これは、データのパターンを識別し、そのパターンに基づいて予測を行うことができるアルゴリズムを使用することによって達成される。機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3種類がある。教師あり学習では、アルゴリズムはラベル付けされたデータを使って訓練され、将来のデータに関する予測を行うことを目標とする。教師なし学習では、アルゴリズムはラベル付けされていないデータを使って訓練され、ゴールはデータのパターンを特定することである。強化学習では、アルゴリズムが試行錯誤を繰り返しながら訓練され、最大限の効果が得られるようにする。

前述の通り、ディープラーニングは機械学習の一種であり、複数の隠れ層を持つニューラルネットワークを使用して、データ間の複雑なパターンや関係をシミュレートする。人工知能のサブカテゴリーと考えられており、音声認識、コンピュータビジョン、自然言語処理などの分野で優れた結果を得るために使用されている。

結論

人工知能は膨大なデータを分析し、潜在的に危険なパターンを特定することで、サイバー脅威を検知することができる。これにより、企業は脅威に対してより迅速かつ効果的に対応することができる。