サイバーセキュリティのプロが知っておくべきこと

06/07/2024 2 min read

人工知能（AI）は同時に、急速に変化するサイバー脅威の世界で敵対者と戦う現代的な文脈において、ユニークな武器であると同時に増大する脅威とみなすことができる。この点については、2つの見解がある。人工知能技術は、デジタル環境におけるサイバーセキュリティ防御の改善、コンテンツベースの分析、そして従来のITセキュリティツールが達成できることをはるかに超える高度な脅威の検知と予防のシナリオに、計り知れない可能性を提供する。ここでは、各サイバーセキュリティが直面する主な人工知能の脅威を学び、潜在的な人工知能の脅威とその防御方法に精通することを支援します。

人工知能がサイバーセキュリティに与える影響

サイバーセキュリティにおける人工知能の影響については、これまで多くのことが語られ、書かれてきた。しかし、人工知能はまだ若い分野であり、技術的および社会的な観点から今後の研究の焦点となり得る。

機械学習と人工知能は、脅威の識別、信号の認識、機器内の目立つパターンなどの利点を生かして、サイバーセキュリティ活動に広く統合されている。人工知能に基づく新しいソリューションやアプリケーションは、サイバーセキュリティの専門家が潜在的な脅威について膨大な計算や発見を行い、侵害に迅速に対応するのに役立っている。

しかし、人工知能の利用が急速に拡大するにつれ、従来のセキュリティ・システムでは阻止できなかった新しく複雑な攻撃を計画・実行するために人工知能技術を利用する傾向も強まっている。これらは人工知能の脅威であり、世界中の組織にとって大きな課題であるため、サイバーセキュリティに対する警戒を怠らず、事前対策を立てる必要がある。

人工知能の脅威を理解する

敵対的機械学習

敵対的機械学習とは、人工知能システムやモデルに、誤解を招いたり隠蔽したりするように特別に設計された刺激を与えることで、人工知能の動作を破壊することを目的とした行為である。というのも、ハッカーは人工知能アルゴリズムに簡単に侵入し、結果を変えたり、偽陽性や偽陰性を選んだり、セキュリティ対策に侵入したりすることができるからだ。

人工知能を利用したマルウェア

サイバー犯罪者の間で新たなトレンドのひとつとなっているのが、人工知能技術を利用してマルウェアを作成することである。このマルウェアは、ITシステムや、ITシステムを保護するために適用されるセキュリティ対策と相互作用するたびに、機能性やITシステムへの侵入方法を学習し、改善することができる。インテリジェントなマルウェアは、作成者の介入を必要としない自己完結型であり、弱点を認識し、検知を回避し、ネットワーク環境において超高速で増殖することが可能である。

ディープフェイクと操作されたメディア

ディープフェイクの作成技術は、人工知能アルゴリズムによって合成された偽の音声、映像、画像で構成されている。ディープフェイクを悪用して、リソースを横領したり、偽の情報を伝えたり、電話詐欺を組織したりすることができる。

人工知能によるフィッシング攻撃

人工知能支援型フィッシング攻撃は、ユニークで解読が困難な、より偽造された電子メールを開発する際に人工知能を完全に利用します。この種の攻撃により、攻撃者はデータ分析から収集できた年齢、性別、その他の個人属性などの詳細に基づいて、特定の個人にフィッシング・メッセージを送ることができる。

自動ソーシャル・エンジニアリング

いくつかのソーシャル・エンジニアリング攻撃は、機械学習を含む人工知能を利用して、以下のことを実現している：

ソーシャルメディアに投稿されたデータを分析し、攻撃対象を選定し、心理的な抜け穴を突くメッセージを作成する。認知的な操作方法は、人間の行動を強制したり、ユーザーを欺いたり、機密情報を入手したりすることができるという意味で、汎用性がある。

人工知能の脅威を軽減するセキュリティ監査

サイバーセキュリティ専門家への提言とベストプラクティス

継続的な監視と分析

セキュリティの専門家は、人工知能ベースのシステムに関連するこのような脅威をリアルタイムのデータ処理で検出するための適切なツールを活用する必要がある。ネットワーク・トラフィック、システム・ログ、ユーザーの行動を一貫して監視することで、組織は、人工知能攻撃の潜在的な指標となり得る行動を把握できるようになる。

セキュリティ意識の向上

人工知能がもたらすリスクと適切なサイバーセキュリティ対策を従業員に理解させることは、人工知能主導の攻撃を未然に防ぐ上で引き続き重要である。認知的なセキュリティ意識向上トレーニングのコンセプトには、何がフィッシングなのかを評価し識別すること、受信した電子メールやリンクのようなものを評価すること、奇妙なことを報告する方法を知ることなどが含まれます。

適応型セキュリティ対策

人工知能と機械学習に基づく適応型セキュリティにより、組織は現在および将来の脅威やリスクに応じてセキュリティ対策を適応させることができる。適応型セキュリティ・ソリューションとは、サイバー攻撃のパターンを分析し、セキュリティ対策と制御を調整し、人間の介入をほとんど、あるいはまったく必要とせずに、新たな脅威からダイナミックに防御する能力を指す。

コラボレーションと情報共有

サイバーセキュリティにおいて情報共有は重要な要素であり、人工知能による新たな脅威の出現により、この分野の他の専門家と情報共有を行う必要がある。こうすることで、様々な組織が、攻撃の結果に対する防衛管理を改善すると同時に、防衛上の問題や対応についての理解を深めることができる。

倫理的な人工知能の開発と規制

人工知能の開発に関する適切な倫理的視点を維持し、潜在的に危険な人工知能関連の脅威に対する適切な規制と対処を推進することが重要である。また、サイバーセキュリティ担当者は、敵対者による操作や悪用の影響を受けないように、よりオープンで、責任感と正義感を持って、新興の人工知能技術を推進することが示唆された。

まとめ

人工知能技術の使用はサイバーセキュリティの領域でますます一般的になってきているため、サイバーセキュリティ業界の代表者は変化をより受け入れ、サイバーセキュリティの領域で人工知能によってもたらされる脅威にもっと注意を払わなければならない。人工知能がもたらす危険の種類を認識し、成功する防御策を適用し、人工知能の望ましい実践に影響を与えることで、サイバーセキュリティの専門家は、組織の情報、ITシステム、貴重品を斬新な種類の脅威から守ることができる。

人工知能とサイバーセキュリティの主題が進化し、より複雑に絡み合うようになる中、人工知能の発展がもたらす脅威に効果的に対応するためには、関連性を保ち、対応し、協力的であり続けることが有用であり、実際に不可欠となる。これらの原則を適切に採用し、サイバーセキュリティの専門家が人工知能技術を効果的に活用することによってのみ、情報技術環境の神聖さと能力を世界レベルで維持することができるのです。

このトピックに関する最も頻度の高い質問とその回答をご用意しました

サイバーセキュリティにおける最新の人工知能の脅威とは？

サイバーセキュリティにおける最新の人工知能の脅威には、高度なフィッシングキャンペーン、音声クローン、ディープフェイク、外国の悪意ある影響力などがある。人工知能を利用した攻撃には、高度なスピアフィッシング、ゼロデイ攻撃、人工知能が生成したマルウェアを使用して検知を回避することもあります。さらに、人工知能を使用して、より説得力のある標的型攻撃を作成し、その特定と軽減をより困難にすることもできます。

サイバー攻撃で人工知能が悪意を持って使用される可能性は？

人工知能は、機械学習アルゴリズムを活用して従来の攻撃の機能を自動化および強化することで、サイバー攻撃において悪意を持って使用することができます。これには以下が含まれます：

フィッシングとソーシャル・エンジニアリング：フィッシングとソーシャル・エンジニアリング：人工知能が生成した電子メールやメッセージは、信頼できる情報源になりすまし、被害者をより効果的に欺くことができます。
マルウェアとランサムウェア：人工知能を使用して、検出を回避するために適応し進化する高度なマルウェアを作成したり、ランサムウェア攻撃を最適化して最大の効果を得ることができます。
ディープフェイクと音声クローニング：人工知能を利用したディープフェイク技術により、説得力のある音声や動画のなりすましを作成し、より説得力のある詐欺や攻撃を可能にします。
ネットワーク異常検知の回避：人工知能アルゴリズムを使用して、通常のネットワーク・トラフィック・パターンを模倣することで、侵入検知システムを回避することができます。
自動化された攻撃：人工知能は攻撃を自動化し、より速く、より標的を絞り、検出をより困難にすることができます。

データプライバシーとセキュリティにおける人工知能の影響とは？

データプライバシーとセキュリティにおける人工知能の影響には、以下のようなものがあります：

データ漏洩：データ漏洩：人工知能システムは膨大な量の個人データを収集・処理できるため、不正アクセスやデータ漏洩のリスクが高まる。
生体認証データ：人工知能を利用した顔認識やその他の生体認証技術は、個人のプライバシーに侵入し、個人に固有の機密データを収集する可能性がある。
不透明な意思決定：人工知能アルゴリズムは、透明性のある理由付けをすることなく、人々の生活に影響を与える決定を下し、追跡を行うことができる。
埋め込まれた偏見: 人工知能は、与えられたデータに既存の偏見を永続させ、差別的な結果やプライバシーの侵害につながる可能性がある。
データ・セキュリティ：人工知能システムは大規模なデータセットを必要とするため、サイバー脅威の格好の標的となり、個人のプライバシーを侵害する侵害のリスクを増幅させる。

組織は人工知能を利用した脅威からどのように身を守ることができるのか？

組織は、人工知能を利用したセキュリティ・ツールを導入し、階層化されたセキュリティ・アプローチを採用し、人工知能を利用した認証と認可のコントロールを使用し、従業員を教育し、最新の脅威を常に把握し、包括的なインシデント対応計画を策定することで、人工知能を利用した脅威から身を守ることができます。

サイバーセキュリティにおける人工知能の使用から、どのような倫理的考慮事項が生じるか？

人工知能を利用したサイバーセキュリティにおける倫理的考慮事項には、データのプライバシーや監視に関する懸念、差別的な結果、説明責任、透明性などがある。人工知能アルゴリズムは偏見を永続させる可能性があり、不透明な意思決定プロセスは説明責任を妨げる。さらに、人工知能を搭載したツールは、職を奪うことにつながりかねず、その使用における責任と透明性に疑問を投げかけることになる。

人工知能の脅威から身を守るためにサイバーセキュリティの専門家がすべきこと

サイバーセキュリティの専門家は、進化する人工知能技術を継続的に学習して適応し、倫理的な人工知能の利用を確保し、人工知能を活用したツールを統合して脅威の検知と対応を強化することで、人工知能の脅威の先を行くべきです。また、ユーザー教育、強固なセキュリティ対策の実施、新たな脅威とソリューションに関する最新情報の入手にも注力する必要があります。