AI を活用した SOC で企業のサイバーセキュリティを自動化するにはどうすればよいですか?

サイバーセキュリティの専門家がタイムリーに行動を起こすために必要な適切なツールを提供する場合、機械学習と自動化は大きな違いを生みます。

大多数の企業、特にオンライン空間で活動する企業は、限られた時間枠内で人間が処理したり保護したりするには多すぎる大量のデータを扱っています。

さらに、自動コンテキスト化が大規模レベルで欠如しているため、是正措置を講じるために手動でのフォローアップが必要になります。 たとえば、サイバーセキュリティには AI が存在しないため、SOC は悪意のある接続のブロックは管理チームに、ホストの隔離は IT サポート チームに、ハッキングされたメールボックスの削除はメール チームに依存することになります。

マルチクラウド ソリューションの現状では、企業はさまざまなセキュリティ ツールセットと従来のデータ センターを活用しており、これには自動化を強化する AI サイバーセキュリティ ソリューションが必要です。 これらすべての多様なプラットフォームから情報を取得し、組織のセキュリティの見通しを包括的に把握できるソリューション。

グラフが示すように、サイバーセキュリティにおける人工知能は、クラウドおよびオンプレミス環境全体にわたる脅威の可視性を高め、最終的にはコンプライアンスベースのリスクをより適切に調査できるため、SOC アナリストにとって今のニーズとなっています。

この時代のニーズにより、サイバーセキュリティにおける AI の新たな役割が、全体的なレベルと SOC 固有のレベルの両方で定義されています。 次に、サイバーセキュリティにおける AI の使用の詳細を見てみましょう。

AI がサイバーセキュリティに与える影響

機械学習と AI は、数百万のデータを分析し、多数のサイバー脅威を追跡できるため、セキュリティにとって不可欠なものとなっています。 このテクノロジーにとって最も効果的なのは、過去のデータを学習して継続的に改善することです。 サイバーセキュリティに AI を使用する利点をいくつか見てみましょう。

反復的なタスクを自動化する

AI ベースのサイバーセキュリティにより、セキュリティ ソフトウェアを継続的に更新して展開したり、セキュリティ スキルを学習したり、データを手動でバックアップしたりする必要がなくなります。 AI を活用したサイバーセキュリティ プラットフォームにより、企業はコンプライアンスの監視やインシデント対応などのタスクを自動操縦で実行できるようになります。 このレベルの自動化は、企業にさまざまなメリットをもたらします。

• 相関データ
• 脅威に対する保護を迅速に構築
• システム内の感染の検出

サイバー脅威を監視、特定し、対応する

サイバーセキュリティにおける AI のユースケースは、ユーザーの行動を分析し、ビジネスの異常な逸脱を特定するパターンを推測する技術に見ることができます。 これにより、システム内の脆弱な領域を検出し、それらを迅速に修正して将来の攻撃を防ぐことができます。 さらに、機械学習は多数のマルウェア イベントに基づいてトレーニングされており、IT ネットワークに侵入する可能性のあるマルウェアを事前に検出および予測することができます。

ユーザーの行動とアクティビティを追跡する

ビジネス ユーザーと従業員の働き方を理解することは、有害な可能性がある異常な動作を特定し軽減するために必要です。 サイバーセキュリティに AI を使用することで、SOC アナリストはビジネス ネットワーク上のユーザーの日常的な行動やアクティビティを追跡するなど、複数のアクションを実行できます。 次に、AI システムは動作パターンを理解して異常を検出し、悪意のあるファイル、感染したホスト、侵害されたユーザー アカウントを強調表示します。

ファイトボット

ボットがインターネット トラフィックの主要部分を占めているため、ボットは真の脅威となる可能性があります。 管理されないまま放置すると、アカウント乗っ取りやデータ詐欺につながる可能性があり、手動対応だけでは対処できません。 サイバーセキュリティに人工知能を組み込むことで、企業は Web サイトのトラフィックを詳細に把握し、良いボット、悪いボット、人間を区別できるようになります。

侵害のリスクを予測する

AI サイバーセキュリティ ソリューションは、複数のアクセス レベルを持つユーザー、デバイス、アプリケーションの正確な記録である IT インベントリを決定するのに役立ちます。 資産のインベントリと脅威にさらされる要素を考慮すると、AI を活用したサイバーセキュリティはビジネス システムが侵害される可能性を予測し、対処可能な脆弱性に対するリソースのタイムリーな計画と割り当てにつながります。

景観分析

リモートワークが新たな常態となり、レガシー システムを更新し、ハイブリッド ネットワークとプラットフォームを構築することがビジネスの必需品となっています。 仕事にクラウドベースのアプリを使用する従業員は、企業の典型的な「4 つの壁」を超えてビジネス セキュリティの実践を拡大しています。 この複数拠点の作業環境を強化するには、トランザクション、通信、アプリケーション、接続を管理するためのエンドポイント セキュリティ リソースが必要です。

この文脈におけるサイバーセキュリティにおける AI のユースケースは、SOC アナリストがこのテクノロジーを使用して、これらのエンドポイント間でのサポート、到達、スケーリングを行いながら、予想される脅威間の相関関係を作成して、脅威が他のリソースにどのような影響を与えるかを理解していることがわかります。

インシデントの検出と対応

サイバーセキュリティの例における別の AI セットは、さまざまな種類の脅威を区別して優先順位を付け、それに応じて通知を配信するテクノロジーの機能に見ることができます。 これには、チケット作成の自動化や関連する修復情報の追加から、悪意のあるファイルや電子メールが開かれる前でもマルウェアの存在を検出するまで、さまざまな形態が考えられます。

インシデントの検出と対応を目的とした AI ベースのサイバーセキュリティ ソフトウェアは、滞留時間を短縮し、修復時間を短縮するだけでなく、企業に予防的かつ先制的な措置を講じる機能を提供します。

サイバーセキュリティにおける AI の役割を評価するには、サイバーセキュリティにおける人工知能の実装を中心としたプロジェクトの実例を調べることが重要です。

サイバーセキュリティに AI を使用する実際の例

上記で説明したサイバーセキュリティにおける一連の AI ユースケースには、それらをサポートする複数の実例があります。 次にそれらの上位のものを見てみましょう。

• Google は、モバイル エンドポイントの脅威を分析し、増え続けるモバイル デバイスを保護するために AI を使用しています。 MobileIron と Zimperium は、企業による AI ベースのモバイルマルウェア対策ソリューションの導入を支援するための提携も発表しました。
• Cognito は、ネットワーク メタデータを収集して保存し、独自のセキュリティに関する洞察を基に構築します。この洞察は、リアルタイムで攻撃を検出して優先順位を付けるために使用されます。
• サイバーセキュリティにおける AI の別の例は、Darktrace Enterprise Immune System で見ることができます。これは、AI と ML に基づいて、すべてのユーザー、デバイス、ネットワークの動作をモデル化して特定のパターンを研究し、異常な動作を自動的に特定して、リアルタイムで企業に警告します。

SOC が現在直面している最大の課題の 1 つは、プロアクティブ モードでの将来的な攻撃の検出と対応です。 現代のハッカーは、ディープフェイクや生成 AI などの次世代テクノロジーを使用して、侵害されたシステムに攻撃を仕掛けることがより賢くなっています。 この状況によって生じる盲点により、AI サイバーセキュリティ ソリューションの戦略的な導入が必要になります。

AI ベースの SOC を通じて企業のセキュリティを自動化する最初のステップは、どの機能を自動化する必要があるかを理解することです。

これは、企業がサイバーセキュリティのために AI を使用して自動化する必要があるさまざまな IT 機能をリストしたインフォグラフィックです。

Appinventiv はサイバーセキュリティにおける AI を通じて SOC 自動化にどのようにアプローチしていますか?

Appinventiv では、サイバーセキュリティにおける人工知能のエンタープライズ グレードのユースケースに取り組んでいるとき、主な目的はシステムを自動化することです。 上記のすべてのセキュリティ機能を自動検出および通知モードに移行したら、次のステップは、SOC ソフトウェアに焦点を当てたサイバーセキュリティ用の AI の実装です。

AI サイバーセキュリティ プロバイダーとしてプロジェクトに取り組むときの一般的な実装計画は次のとおりです。

• 組織の SOC 要件を特定するためのニーズ評価を実施します。
• サイバーセキュリティにおける AI のビジネス固有のニーズを満たすソフトウェアを社内で構築します。
• 新しい AI サイバーセキュリティ ソリューションを既存のセキュリティ インフラストラクチャと統合します。
• ビジネス標準として使用するいくつかの検出/対応プレイブックを作成します。
• システムの精度と適切な機能をテストします。
• テクノロジーを使用し、サイバーセキュリティに対する AI の影響を測定するためのプロセスとポリシーを開発します。
• システムのパフォーマンスを監視し、必要に応じて調整を行います。
• 実装手順とともに使用される AI/ML アルゴリズムを文書化します。
• AI サイバーセキュリティ プロジェクトの手法、結果、さらなる改善のための推奨事項に関する詳細なレポートを作成します。
• セキュリティインシデントの監視と対応に対するシステムの有効性を評価します。

人工知能、IoT、ブロックチェーンなどの新世代テクノロジーを扱う AI 開発企業としての広範な経験により、SaaS 企業から製造部門、フィンテック企業に至るまでのいくつかの企業がサイバーセキュリティに AI を導入するのを支援してきました。予測検出とオンタイムのアドレス指定を保証するスケール。 AI サイバーセキュリティ ソリューションを構築するには、弊社までお問い合わせください。

サイバーセキュリティにおける人工知能に関するよくある質問

Q. サイバーセキュリティ AI はどのように機能しますか?

A.サイバーセキュリティにおける人工知能は、数百万のイベント、ユーザーの行動パターン、脅威の種類を分析し、潜在的な攻撃をリアルタイムで特定します。 さらに、IoT、機械学習、ブロックチェーンの機能を組み合わせて、悪意のあるイベントを関係者に通知する透明なリアルタイムのエコシステムを作成します。

Q. AI はサイバーセキュリティにどのような影響を与えますか?

A.サイバーセキュリティにおける AI の影響は、反復的なタスクの自動化、データの相関関係の確立、脅威に対する保護の迅速な作成、システム内の感染の検出、ユーザーの行動とアクティビティの追跡、ボットとの闘い、侵害リスクの予測、状況分析、インシデントの検出と対応。

Q. サイバーセキュリティにおける AI の例にはどのようなものがありますか?

A.サイバーセキュリティにおける人工知能の例は、侵害、フィッシング、マルウェアの検出、スパム フィルタリング、ボットの識別、スレッド インテリジェンス、脆弱性管理、インシデント対応、不正行為の検出、ネットワーク セグメンテーションなどを通じて見ることができます。