By ピーター・バルタザール、MalwareFox のテクニカル ライター

現代の技術の進歩により、世界は急速に変化しています。 XNUMX 年前、インターネットは今日とは比べものになりませんでした。インターネットと同じように、世界に革命を起こすと考えられている次の大きなものは、 人工知能（AI）.

人工知能と聞いて最初に思い浮かぶのは、状況に応じて自ら判断を下すことができる知能ロボットでしょう。実際には、AI はロボットを作成するだけでなく、さらに多くの用途があります。 SF映画ですが、 不気味なFacebook AI事件 一般の人々の心の中に人工知能に対する否定的なイメージを植え付けてきましたが、実際には、司法的に使用された場合に限り、AI は不利な用途よりもはるかに前向きな用途を持っています。

通常、AI と並べて使用されるもう XNUMX つの用語は、 機械学習（ML）。多くの人が AI と ML という用語を同義語として使用していますが、これらの用語は互いに密接に関連していますが、これは事実として間違っています。 AI は人間の知能を複製し、独自の意思決定を行うことができるインテリジェント システムを設計する概念ですが、ML は実際には、機械がデータから学習して意思決定を改善および強化するのに役立つ AI のサブセットです。

AI と ML は、医療業界、金融、ゲーム、データ セキュリティ、ソーシャル ネットワークなどのさまざまな分野で大量のアプリケーションがあります。それらが徐々に使用できる分野の XNUMX つは、 サイバーセキュリティ.

人工知能と機械学習がサイバーセキュリティの強化にどのように貢献できるか教えてください。

サイバーセキュリティで直面する課題は何ですか?

 
 
セキュリティ技術の進歩に伴い、サイバー攻撃者は組織の厳重なセキュリティを突破し、悪意のあるコードやプログラムでシステムを攻撃するための新しい技術を開発しています。ランサムウェア、スパイウェアなどの脅威 ソーシャルエンジニアリング攻撃、トロイの木馬などが成長を続けており、一般ユーザーにとってインターネットは不気味な場所になっています。

サイバー攻撃の手法は定期的に変化するため、サイバーセキュリティの専門家がそれらに対処するのは困難になっています。さらに、ユーザーがデバイスを定期的に更新することに消極的であることが、事態を悪化させています。最近では、AI と機械学習の進化がサイバー犯罪者にも役立っています。これらのテクノロジーは、システムの脆弱性を発見し、適切な攻撃を迅速に計画するために不正に使用されます。機械学習を使用すると、サイバー攻撃者は数千、数百万のデータベースから価値の高いターゲットを見つけることができます。

人工知能と機械学習はサイバーセキュリティにどのようなメリットをもたらしますか?

 
 
サイバーセキュリティに関して言えば、AI と ML は現代の脅威に対処する上で非常に有益です。多くのセキュリティ プログラム プロバイダーは、サイバーセキュリティをより自動化し、人的リスクを排除するために、脅威検出エンジンにこれらの最新テクノロジーをすでに使用しています。サイバーセキュリティには、AI と ML の力を利用して効率を高めることができる分野が数多くあります。 AI テクノロジーの基本原理は、データのグループ化、分類、処理、フィルタリング、管理です。ウイルス対策やマルウェア対策などのセキュリティ アプリは、ほぼ同じルールを使用します。

ここではどのように Artificial Intelligence そして機械学習はサイバーセキュリティに利益をもたらします。

1. 機械学習は、以前の脅威のデータセットを分析し、パターンを開発するために使用できます。そのパターンを使用すると、人工知能システムは、今後の危険を効率的に捕捉し、システムへの侵入をブロックできます。
2. AI は、以前のセキュリティ侵害のパターンを分析することで、将来のそのような脅威を阻止するのに役立ちます。潜在的な問題を詳細に把握し、そのような問題が発生した場合に事前に備えることができます。
3. ML と AI を使用すると、以前のデータセットに対する予測分析を準備することで、あらゆる攻撃の可能性を予測できます。
4. ML と AI を使用すると、組織はシステムのパフォーマンスに影響を与えることなく、影響力のあるデータを保護するための高速かつ効率的なメカニズムを作成できます。これにより、サイバーセキュリティの専門家はハードウェアのアップグレードにかかる不必要な出費を削減できます。
5. AI と ML は、システムの脆弱性を正確に検出するためにも使用できるため、サイバー攻撃者が脆弱性を悪用して有利に利用することはできません。
6. AI は、セキュリティ対策に不足している部分を検出し、それによってサイバー脅威に対する回復力を強化することで、セキュリティ対策をアップグレードするのに役立ちます。
7. 　 最新のサイバー脅威 ゼロデイ攻撃、DDoS 攻撃、その他の同様の高度な攻撃は、従来のセキュリティ プログラムでは防ぐことができません。彼らにとっては、次世代アンチウイルス (NGAV) として知られる最新のセキュリティ ソリューションが必要です。 NGAV は、機械学習と人工知能に基づいたセキュリティ プログラムで、潜在的な脅威を事前に検出し、ユーザーに通知します。
8. 従来および最新のセキュリティ プログラムのほとんどは、システム内の脅威をスキャンして検出するのに多くの時間を要します。最新の NGAV は、膨大な量のデータ セットを迅速かつ効果的にスキャンできます。

サイバーセキュリティで ML と AI を使用する場合の課題は何ですか?

 
 
人工知能の活用と 機械学習 サイバーセキュリティのテクノロジーには多くの利点がありますが、優れたインフラストラクチャと前提条件が必要なため、実装は困難です。以下に、サイバーセキュリティの専門家が ML と AI を採用する際に直面するいくつかの課題を示します。

1. 正確な結果を表示するには、機械学習と人工知能の組み合わせには大量の過去のデータが必要です。多ければ多いほど良いです。 ML はそのデータをフィードして分析し、現在および将来の問題に対する効率的なソリューションを開発します。このようなデータを蓄積することは大きな課題です。
2. 機械学習は初期段階では時間がかかる場合があります。攻撃者はこれを利用して重要な情報を盗む可能性があります。
3. 組織は、作業システムに ML と AI を蓄積するために、現在のインフラストラクチャを変更する必要がある場合があります。これにより多額の出費が発生する可能性があり、多くの小規模組織にはそのような余裕がない可能性があります。
4. AI と ML は、サイバーセキュリティ分野ではまだ初期段階にあります。したがって、現時点では、セキュリティなどの重要な側面をそれらだけに完全に依存することはできません。

まとめ

 
 
AI と ML は今日さまざまな分野で使用されていますが、まだ氷山の一角にすぎず、これらのテクノロジーにはまだ探求すべきことがたくさんあります。サイバーセキュリティの分野では、サイバー犯罪者が常にセキュリティ専門家よりも一歩先を行っているため、このような高度なテクノロジーは時代のニーズとなっています。人工知能の実装は、侵入者の戦略を予測し、攻撃を軽減するのに役立つことが期待されます。

 
バイオ： ピーター・バルタザール 新しい技術トレンドに熱心な技術愛好家です。彼はサイバーセキュリティコンサルタント兼ライターとして働いています。 MalwareFox.com。彼がコンピュータ分野の初心者向けのウォークスルーを書いているとき以外でも、MCU 理論を作り上げているのを見かけることがあります。で彼を見つけてください Quora および LinkedIn.

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