サイバーセキュリティの自動化プロセスを改善するための人工知能の活用

コンピューティングパワーと膨大な情報の組み合わせにより、複雑な環境での予測や意思決定など、かつては人間にしかできなかった仕事を人間に任せることができるようになった。人工知能を使えば、画像を解釈して病気を発見したり、会話に参加したり、保険取引における不払いや詐欺のリスクなど、リスクをより早く予測したりすることができる。人工知能は、デジタル資産の保護に重点を置くサイバーセキュリティにおいて、幅広い行動範囲を持つ。

予測技術と自己学習技術の集合体である人工知能は、サイバーセキュリティの向上に役立っている。人工知能は、新しい情報にさらされるたびにアルゴリズムを継続的に調整することでこれを実現している。現在、企業が扱っているシステムの複雑さと分散性から、従来の手作業によるリスク監督、監視、管理の方法では不十分であることが明らかになっている。さらに サイバー犯罪者による人工知能の利用 私たちのシステムはさらに脆弱になる。

サイバーセキュリティ自動化プロセス

平均して、労働者は日々の仕事の中で、主な責任とは関係のないコンピュータ上の反復作業に3時間を費やしています。これは人的ミスやモチベーションの低下を招く可能性があり、ハッカーがサイバー攻撃戦略を準備するために利用することがあります。これはOnePollの調査で指摘されています。.

2023年まで と予想される。 大企業における反復的な作業の45%が自動化されると、最近のIDCリサーチによるヨーロッパ各国の調査で報告されている。これは、パンデミックによるところが大きいが、組織のトレンドが明らかに変化していることを示している。

自動化は、人工知能と機械学習技術を採用することで、対応速度を高め、時間を節約し、ヒューマンエラーのリスクを減らして精度を向上させる。人工知能で自動化し、保護することができる最も反復的な6つのタスクは以下の通りです：

バックオフィス データキャプチャ、メール管理、デジタル文書のカタログ化、コンピュータおよびソフトウェアのレポート、または面倒な 請求書管理 は、最も嫌われるタスクの一部です。文書や請求書からエンティティを抽出することが可能で、信頼性を維持しながら手動検査の時間を短縮できます。さらに、, 企業のERPにAIを組み込む はエラーを最小限に抑え、このプロセスを自動化する。AIはまた、文書を要約し、以前のバージョンと比較することで新たな情報を得ることを可能にし、手作業によるプロセスよりも高い収益性をもたらす。

カスタマーサービス カスタマーサービスにおけるAIは、顧客のニーズを聞き取り、メッセージを解釈して最適な対応を提供する。顧客との会話を開始するボットは一般的になりつつあり、より迅速で正確な対応と24時間365日の可用性を提供している。ボットは、人間の介入が必要なタイミングを検知し、エージェントの関与を要求することで、エージェントを反復作業から解放し、単純なプロセスや一般的なプロセスを自動化します。AIはまた、受信電子メッセージの分類やスパムのフィルタリングなど、管理タスクを自動化することもできる。

サイバー攻撃による被害と品質管理・保証の見直し： 新しいテクノロジーは、機械学習アルゴリズムを用いた品質管理、検査、異常検知に革命をもたらした。画像入力、音声記録、データパターンから機械や構造物の損傷や故障を特定し、完成品に欠陥がないか検査し、品質基準を確保することができる。

画像認識： 画像認識は近年、さまざまな産業用途で有用性が実証され、普及が進んでいる。作業環境やセキュリティ機器の適切な監視、危険状況の特定、製品の異常検出などが可能になる。画像解析は、何百万もの記録を数秒以内に自動的に検索したり、リアルタイムの応答を提供することで、時間を節約します。

情報の転写： AIは、ID、日付、電話番号、住所などの特定の情報を識別することができます。また、営業チームのレポート作成やCRMとの統合も容易になります。AIは会話全体を書き起こすことができ、音声転写で残ったギャップを埋め、音声の単語をテキストに変換します。

洞察とトピックの検出： AIは、意見、レビュー、ユーザーの感情から関連情報を抽出することができる。この機能により、コンテンツを生成する際に、改善点や関心のあるトピックを特定することができる。

このようなタスクは非構造化データで溢れかえり、管理が難しくなる。このような生の、あるいは無秩序な情報は、あらかじめ定義された構造には簡単に格納できない。この違いを理解するための簡単な例は、ウェブサイトのフォームからデータを導入することである。しかし、テキスト文書からデータを抽出する必要がある場合、例えば、電子メールの本文にある一連の個人データは、構造化されていない情報となり、手作業で処理し、構造化や分類を行う必要がある。

反復的な作業プロセスにおけるサイバーセキュリティの人工知能応用の現状

脅威狩り： 脅威の特定とサイバー攻撃の無効化。アイデンティティに依存したり、侵害の指標を使用したりする従来の技術を改善し、行動指標を管理・解釈することでサイバーセキュリティのギャップを埋めることができる。

脆弱性管理： 脆弱性の数は年々増加しており、サイバー犯罪者が脆弱性を悪用するのを待ってから対応するのでは不十分です。ユーザーとイベントの行動分析（UEBA）は、脆弱性を修正するパッチが利用可能になる前であっても、サイバー攻撃の活動を示す異常な行動を特定することを可能にする。

データセンター AIは、他の分野と同様に、重要なデータ処理センターの最適化と監視を促進し、異常な動作の脅威を検出するのに役立ちます。AIはこれらのリソースの使用とその進化を改善し、結果としてコスト削減と、サービスのダウンタイムや悪意のあるソフトウェアの実行などのリスク削減を実現する。

ネットワーク・セキュリティ 人工知能は、ユーザー行動に対するアクション・ポリシーの分野でも、各アプリケーションに対応するプロセスを特定するためのより局所的な分野でも、ネットワークのトラフィック行動パターンを学習することを可能にする。AIは、ワークロードのグループ化とセキュリティ・ポリシーの適用を推奨することができる。

認証の保護： 人工知能は、当社のサービスにアクセスするユーザーの保護と、ユーザーが使用する一連の要素の保護の両方において、偽のIDの使用や総当たり攻撃を識別することができ、ユーザー認証やキャプチャの使用を超える、当社サービスへの不正アクセスに対する追加の障壁を提供します。

情報プライバシーとコンプライアンス 人工知能は、GDPRのようなさまざまな規制に直面した際、情報の重要度に応じて自動的に分類するのに役立つ。これは、現在手作業で行っている作業と比較すると、コスト削減を意味し、これに伴うリスクを回避することができる。

ボットの行動に基づくブロック： ボットの活動は悪意がなくても、私たちのサーバーの帯域幅を消費し、実際のクライアントのユーザー体験を損ないます。人工知能はこれらの訪問者の活動を分類し、その行動を制限することを可能にします。.

これらのユースケースは、Googleのようなデジタル世界の主要なプレーヤーにとって現実のものとなっています。 サイバーセキュリティにおける統合人工知能 また、IBM/ワトソンはセキュリティ・ツールにこの組み合わせを採用している。その他、ジュニパー・ネットワークスやバルビックスなども有名だ。

サイバー犯罪者が攻撃に人工知能をますます活用するようになり、さまざまなサイバーセキュリティ・システムやサービスを管理する上で人工知能がもたらすメリットにより、AIを活用したセキュリティ・ソリューションの導入が不可欠になっています。その結果、私たちはハッカーの検知にさらに精通し、現在のセキュリティ・レベルでのコストを削減し、顧客やユーザーの体験を向上させることができるようになるでしょう。