生成AIのサイバーセキュリティへの採用は、AI脅威に対する最良の解決策となり得る

メリーランド大学の調査によると、ムーディーズ・インベスター・サービスは先月、2017年から2023年にかけてのサイバー攻撃の年平均増加率が26%であると述べていました。 

組織がサイバー攻撃を報告することが必ずしも義務付けられているわけではないため、この数字は過小評価されている可能性があります。ムーディーズによると、生成AIは短期的および中期的に攻撃者に有利に働く可能性が高く、サイバーセキュリティへの懸念が高まるにつれてその傾向が強まると予想されます。

AIがサイバーセキュリティ脅威を増幅

過去2年間、生成人工知能（「Gen AI」）は、驚くべきデモからの進化を経て、ほぼすべての業界で主要な戦略的目標となりました。多くのCEOは、人工知能への支出について圧力を感じていると述べています。 

製品チームは現在、Gen AIを製品やサービスに組み込むために必死に取り組んでいます。AIに関連する危険を管理するため、米国とEUは新しい法的枠組みの実装を開始しています。

サイバー犯罪者やハッカーは、この混乱の中で何もせずに座っているわけではありません。人工知能（AI）は、フィッシングメッセージの文法改善や、欺瞞的または強制的な金銭要求のためのビデオ・オーディオのなりすましなど、さまざまな目的で調査されています。 

また、企業が積極的に投資しているAIモデルをダウンさせる方法を模索しています。組織のサイバーセキュリティ戦略の有効性が、攻撃者か防衛側かの優劣を大きく左右します。 

実際、セキュリティ運用センター向けの生成AIツールはまだ初期段階にあり、今後1年かけてさらに改善されていくでしょう。これらのソリューションを実装したいサイバーセキュリティのリーダーは、生成AIセキュリティテクノロジーを評価する方法や、サイバーセキュリティソリューションを提供するベンダーを慎重に検討する方法を学ぶために、この機会を活用すべきです。

毒をもって毒を制す

近い将来、攻撃者はより広範で、回避しやすく、柔軟な攻撃を行うために、より高度なAIを展開するようになります。セキュリティチームは変化し、現代の技術を最大限に活用する必要があります。IBMのセキュリティソフトウェア担当最高技術責任者であるSridhar Muppidiは、技術論文で、AIと機械学習を活用することで、セキュリティチームは運用をより効果的にできると指摘しています。

AI搭載のセキュリティ情報システムは、特定された脅威の重大度をアナリストが評価するのを支援することもできます。これらのシステムは、誤検知の特定に費やす時間を削減し、管理層が即座の深刻な危険に集中するための時間をより多く確保するのを助けます。

脅威の捜索には時間がかかります。シニアセキュリティアナリストは、ツールやログファイルの間を切り替えながら、侵害の指標を捜索します。生成AIツールの助けを借りれば、ジュニアアナリストでもこの作業を完了できるため、AIは時間を節約できます。

これらのツールは、攻撃の動作や傾向の自然言語記述に基づいて検索を自動生成し、新たな脅威への対応を迅速化すべきです。

サプライチェーン、マーケティング、製品開発、カスタマーサービスなど、ビジネスの他の領域でGen AIを使用するにつれて、攻撃も増加します。これらの同じ世代のAI機能を活用することは、AIモデル、データ、および使用を保護するための賢明な方法です。

これらの製品の機能、および要件を満たさない可能性のあるツールやプロバイダーの欠点に慣れることで、時間と能力を最大限に活用し始めることができます。また、インフラ、データ、および人々に対して提供しているセキュリティについて、より安心感を持てるようになるでしょう。