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

主に潜在的なサイバー攻撃に対するサイバー防御を実施するためには、予防的な監視、ユーザー教育、適切なパッチ適用とインシデント管理を含むソリューションを組み込むことが重要です。しかし、この基本的な構成を超えるオプションが開発されています。その中で最も優れているのは、サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の導入です。人工知能と機械学習は、サイバーセキュリティの能力を絶えず向上させており、次世代のサイバー防御がロボティクスに大きく依存していると主張することもできます。一部のサイバーセキュリティベンダーは、機械がサイバー脅威を見て、検出し、対応することを可能にするこの技術を提供しています。人工知能と機械学習の最新の進歩を利用することで、ユーザーが保護されていることを確保できます。.

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

データに関連してアルゴリズムを適用することに焦点を当てています。人工知能とサイバーセキュリティの関係において、アナリストによって定義されたものと機械によって定義されたものという2つの主要なスキームが提示されます。サイバーセキュリティアナリストは、彼らの経験に基づいてプロトコルを作成します。しかし、新しいまたは未知の脅威に直面したときに問題に直面することがあります。一方、機械は機械学習とディープラーニングによって取得された情報に基づいてセキュリティプロトコルを適用します。ネットワーク内の行動パターンは、将来の動きや攻撃の予測に直接影響を与え、使用されるオペレーティングシステム、サーバー、ファイアウォール、ユーザーの行動、応答戦術に影響を与えます。それにもかかわらず、「誤検知」に苦しむことがあり、両方のスキームが補完し合うべきであるという考えを強化します。.

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。

データ損失防止は、人工知能の機械学習技術を使用して、メール、テキストメッセージ、ドキュメント、および関連する添付ファイルなど、移動中のデータを迅速にスキャンして分類します。これにより、データ転送に厳格な制御と制限を設定し、これらの損失やハイジャックを防ぐことができます。.

エンドポイントプロテクション

エンドポイント保護は、人工知能と機械学習の最新の進歩をビジネスの利益に変え、業界で利用可能な最も先進的な機械学習を高度なエンジニアリングと組み立てを通じて提供します。セキュリティ管理者は、管理者とユーザーの行動インテリジェンス、妥協の指標、過去の異常を組み合わせたポリシーの推奨と自動化を通じて、より高度なレベルの予防を達成します。さらに、管理の傾向について継続的に学習し、ネットワークのニーズと組織のリスク許容度に合わせて優先順位、推奨事項、対応を調整します。.

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

人工知能は、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できる機械を作成しようとするコンピュータサイエンスの一分野です。この分野の目的は、推論、学習、意思決定、さらには周囲の世界を理解することができるシステムを開発することです。人工知能は、制限的AIと一般AIの2つのカテゴリーに分けることができます。.

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。