ユーザーとエンティティの行動分析（UEBA）のための人工知能の使用

人工知能とサイバーセキュリティは、今日のデジタル時代において重要性を増している2つの用語です。人工知能は、学習、意思決定、問題解決が可能な機械における人間の知能のシミュレーションであり、サイバーセキュリティは、システムやデジタル情報を不正アクセス、盗難、損害から保護します。サイバーセキュリティにおける人工知能は、企業がサイバー攻撃から自らを守る方法を革命的に変える可能性があります。.

2023年には、人工知能がその開発、応用、採用、受容において止められない技術であり続けることが示されています。このため、特にサイバーセキュリティに応用された人工知能について、他の誰よりも早く私たちが待ち受けるすべてのことを知っていただくために、2023年および今後の年におけるこの技術の主なラインを示すユーザーとエンティティの行動分析の利用を予測しています。始めましょう！見逃しますか？

サイバーセキュリティにおける人工知能の応用

機械の非効率な運用は、企業にとって大きな生産性の損失を引き起こし続けています。2023年以降、サイバーセキュリティは組織の最優先事項であり続けます。考慮すべき重要な予測には次のものがあります：

• 60%の組織が、安全な環境を確保するための出発点としてゼロトラストの原則を採用します。.
•  60%の組織にとって、サイバーセキュリティリスクは第三者との取引を行う際の決定要因となります。.
•  30%の国が、ランサムウェア攻撃に対する支払い、罰金、交渉を規制する法律を制定します。.

この文脈において、サイバー犯罪者と戦うために人工知能（AI）を活用する機会があります。サイバーセキュリティにAIを導入することで、企業がサイバー脅威から自らを守る方法を革命的に変えることができます。AIは、サイバー攻撃をリアルタイムで検出・防止し、大量のデータを分析して潜在的な脅威につながるパターンを特定することができます。サイバーセキュリティの領域でAIを適用する方法には次のものがあります：

• 脅威検出: 人工知能は、大量のデータを分析し、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出できます。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できます。.
•  マルウェア検出: 人工知能は、コードを分析し、悪意のある行動を示すパターンを特定することでマルウェアを検出できます。これにより、企業はマルウェアが損害を与える前に検出・防止できます。.
•  フィッシング検出: 人工知能は、メールの内容を分析し、フィッシングを示すパターンを特定することでフィッシング攻撃を検出できます。これにより、企業はフィッシング攻撃が損害を与える前に検出・防止できます。.
•  ネットワークセキュリティ: 人工知能は、ネットワークトラフィックを監視し、潜在的な脅威を示すパターンを特定できます。これにより、企業はサイバー攻撃が損害を与える前に検出・防止できます。.

企業におけるサイバーセキュリティで人工知能を使用する利点

サイバーセキュリティの分野で人工知能を使用することは、以下に示すように企業に多くの利点を提供します：

• セキュリティの向上: 人工知能は、リアルタイムでサイバー脅威を検出・防止し、企業の全体的なセキュリティを向上させます。.
•  効率の向上: 人工知能は、大量のデータを人間よりもはるかに速く分析でき、セキュリティオペレーションの効率を向上させます。.
•  コスト削減: 人工知能は、サイバー脅威の検出と防止を自動化し、企業が労働力を減らし、コストを節約できるようにします。.
•  より良い意思決定: 人工知能は、データを分析し、企業がより良いセキュリティの意思決定を行うのに役立つ結論を提供できます。.
•  より良い応答時間: 人工知能は、リアルタイムでサイバー脅威を検出し、対応することができ、企業の応答を支援します。.

要約すると、人工知能と機械学習は、サイバーセキュリティの分野に大きな影響を与えている2つの概念です。多くのタスクを自動化することで、AIは時間を節約し、人為的なエラーのリスクを減少させます。さらに、AIは人間よりもはるかに速く大量のデータを処理でき、大規模なサイバー脅威の特定と防止を容易にします。サイバーセキュリティとAIに投資する企業は、デジタル資産を保護し、絶えず進化する技術の風景で競争力を維持するためにより良い準備が整います。.

人工知能は常に革新的な方法を取り入れようとしており、機械学習アルゴリズムとテンプレートをサイバーセキュリティソリューションや製品に適用して、最も先進的で柔軟な保護を提供します。.

ユーザーとエンティティの行動分析（UEBA）の理解

ユーザーとエンティティの行動分析（UEBA）ソリューションは、ユーザーの行動とデバイスをモデリングし、アプリケーションを閲覧または使用する際のデータと活動を監視、収集、評価します。UEBAは、情報、取引、またはプロセスに基づくシステムとのユーザーの相互作用のデータと活動を監視、収集、評価します。.

UEBA技術は、人工知能と機械学習を活用して、テキスト、数字、音声、音声、ビデオを含む過去のデータ記録を分析し、個人の分類、社会的再統合、物理的セキュリティ、論理的セキュリティ、サイバーセキュリティにおける意思決定を支援するシステムにパターンを特定して供給します。分析に基づいて、これらのシステムは措置や行動を取り、「インテリジェントな自動化された意思決定」を行うために自動的に適応します。“

UEBAツールの高度な機能と応用

ユーザー行動分析ツールは、従来のコンピュータシステムよりも高度な例外とプロファイルの監視機能を備えています。これらは、組織とそのユーザーに特有の通常の活動の基準を確立し、その基準からの逸脱を特定するために使用されます。UEBAはビッグデータアルゴリズムと機械学習を使用して、これらの逸脱をほぼリアルタイムで評価し、組織が分類、意思決定、隠れたパターンの検出、リスク状況やその他の潜在的なセキュリティ脅威を明らかにすることを可能にします。.

UEBAは、ユーザーの役割とタイトル、アクセス、アカウント、権限、ユーザー活動、地理的位置、セキュリティアラートなどのさまざまなデータを収集します。データは過去と現在の活動から収集され、使用されたリソース、セッションの長さ、接続性、ピアグループの活動などの要因を考慮して、異常な行動を比較します。また、権限が追加された場合など、データが変更された際に自動的に更新されます。.

UEBAシステムは、すべての異常をリスクとして報告するのではなく、行動の潜在的な影響を評価します。低い影響スコアは、あまり敏感でないリソースに割り当てられ、より敏感なデータ、例えば個人識別情報には高い影響スコアが与えられます。このアプローチにより、セキュリティチームはどの痕跡を優先して追跡するかを決定できます。同時に、UEBAシステムは、異常な行動を示すユーザーに対して認証の難易度を自動的に制限または増加させます。.

機械学習アルゴリズムは、UEBAシステムが誤検知を減少させ、サイバーセキュリティチームに対してより明確で正確な実行可能なリスクインテリジェンスを提供します。.

結論

近年、ユーザーとエンティティの行動を分析するための技術であるユーザーとエンティティの行動分析（UEBA）の使用が広まっています。これらの技術には、過去のユーザー行動を記録し、現在の行動をモデル化し、将来の行動を予測するという共通点があります。.

UEBAシステムは、システムログからユーザーとエンティティの活動に関するデータを収集します。高度な分析手法を適用してデータを分析し、ユーザー行動パターンの基準を確立します。UEBAは、エンティティの行動を継続的に監視し、同じエンティティまたは類似のエンティティの基準行動と比較して異常な行動を検出します。.

ベースライニングはUEBAシステムの鍵であり、潜在的な脅威を検出することが可能です。UEBAシステムは、確立された基準と現在のユーザー行動を比較し、リスクスコアを計算し、逸脱が許容可能かどうかを判断します。リスクスコアが特定の閾値を超えると、システムはセキュリティアナリストに警告します。.