技術の進歩に伴い、セキュリティ脅威は一般的かつ検知が困難になってきており、悪意のある攻撃者は新たな手法でサイバー犯罪を実行しています。従来の手法はこれらの脅威を検知するのに十分な能力を持っていますが、高度なセキュリティ脅威を特定し、緩和する能力には欠けています。
人工知能（AI）や機械学習（ML）が、新しい画像やテキストの生成、コードの作成など、さまざまな分野で活用されているのを目にしたことがあるかもしれません。同様に、AIはリアルタイムでセキュリティ脅威を特定するためにも利用でき、組織はあらゆる種類の不正や脅威に対する防御を強化できます。
本記事では、AIによる脅威検知、その仕組み、利点と課題について解説します。また、AI脅威検知の実際のユースケースも紹介します。
AI脅威検知の概要
人工知能による脅威検知とは、機械学習やディープラーニング（DL）アルゴリズムを活用してサイバーセキュリティ脅威を特定する手法です。SentinelOneのAI搭載セキュリティは、先進的なAI技術を活用し、エンドポイント保護を自律的に強化し、脅威を検知・緩和します。このアプローチでは、AIアルゴリズムが一般的なセキュリティ脅威に関する膨大なデータで訓練されており、手動や従来の手法では見逃される可能性のある脅威もリアルタイムで認識できます。
理想的には、AIによるサイバーセキュリティ脅威検知は、従来の手法で組織が特定している既知の脅威を識別するために使用されます。しかし、AIアルゴリズムの進化により、組織はネットワークデータ、ユーザー行動、システム活動を継続的に追跡できるようになりました。通常と異なる挙動が検出された場合、これらのアルゴリズムはそのイベントを未知の脅威として分類します。
従来の脅威検知アプローチと比較して、AIベースのアプローチは攻撃サイクルの早い段階で脅威を検知できます。これにより被害を最小限に抑え、侵害を防止できます。AI脅威検知の最も興味深い特徴の一つは、脅威の検知からセキュリティチームへのアラート、さらなる脅威の防止まで、プロセス全体を自動化できる点です。
AIが対象とする脅威の種類
脅威検知におけるAIは、堅牢かつ幅広いソリューションを提供することで、サイバーセキュリティ分野全体を変革しました。さまざまな機械学習やディープラーニングアルゴリズムを活用することで、AIは複数の種類の脅威を検知し、監視強化やアクセス制御の向上に貢献します。
AIシステムが検知・緩和できる主な脅威をいくつか見ていきましょう。
1. サイバー脅威
組織がクラウドへ移行し、データ量が日々増加する中、不正アクセス、データ侵害、ネットワーク侵入などの脅威が一般的になっています。従来のセキュリティツールではこれらの高度な問題を検知できないことが多いですが、AIシステムはサイバー脅威の特定と緩和に優れています。AI駆動のシステムはネットワークトラフィックをリアルタイムで分析し、異常なパターンや潜在的な問題を特定します。
2. マルウェア検知
AIベースのマルウェア検知は、機械学習アルゴリズムを用いてファイルの挙動やシステムの変化を分析し、悪意のあるソフトウェアや破損したソフトウェアを特定します。従来の手法が既知のマルウェアシグネチャのデータベースを利用するのに対し、AIベースのアルゴリズムはファイルのシステムへの影響を分析することで新たな脅威や進化する脅威を特定できます。このアプローチにより、従来の脅威検知を回避するために頻繁にコードを変更するマルウェアの防止が可能です。
3. フィッシングおよびソーシャルエンジニアリング
フィッシングは、攻撃者が人々を騙して機密情報を盗む最も一般的なセキュリティ脅威の一つです。あらゆる脅威の中でも、AIはこのタイプの脅威を容易に特定します。AIアルゴリズムはメールのメタデータ、内容、送信者のパターンを分析し、フィッシングの試みを検知・ブロックします。さらに、これらのAIアルゴリズムはソーシャルエンジニアリング攻撃も通信ややり取りを監視することで検知します。これにより、従業員やユーザーを操作して取得される可能性のある情報を保護します。
4. 物理的セキュリティ脅威
AIシステムは、施設の監視や潜在的な脅威の特定にも導入されています。これらのAIシステムは、映像や画像をリアルタイムで分析し、不正アクセスや不審な行動などの問題を検知します。顔認識や物体検出などのディープラーニングのユースケースも、不正な侵入を防止するのに役立ちます。
5. アクセス制御システム
AIは、現代的なアクセス制御のために、より動的なセキュリティプロトコルの導入を支援します。AIアルゴリズムはユーザーのアクセスパターンから継続的に学習し、行動の異常を特定できます。例えば、ユーザーや従業員が制限区域へのアクセスを試みたり、通常とは異なる場所からログインした場合、AIシステムが容易に検知し阻止します。AIをアクセス制御システムに統合することで、認可された人物のみがアクセスでき、疑わしい試みはリアルタイムでフラグ付けされます。
6. 行動分析
行動ベースの分析は、AIベースの脅威検知の強みの一つです。従来の脅威検知手法が既知のシグネチャやパターンに依存するのに対し、AIシステムは組織のネットワーク、アプリケーション、ユーザーの通常の行動を学習します。そして、基準値からの逸脱を観測した際、リアルタイムでアラートを発し、早期の脅威検知を可能にします。これにより、既知および未知（ゼロデイ攻撃）の両方の脅威を特定・防止できます。
AIが脅威検知を強化する方法
その有効性と精度の高さから、AIベースの脅威検知システムはデジタル、物理、行動の各領域で利用されています。AIが脅威検知プロセスを強化する主な方法をいくつか紹介します。
機械学習とパターン認識
膨大なネットワークトラフィック、ユーザー行動、システムログを分析することで、機械学習アルゴリズムはパターンを認識し、正常な活動と異常な活動を分類できます。モデルが多くのデータで訓練されるほど、正当な活動と脅威の区別がより正確になります。これにより、サイバー攻撃、マルウェア、内部脅威の迅速かつ正確な検知が可能となります。
自然言語処理
自然言語処理（NLP）は、さまざまな大規模言語モデル（LLM）の登場により注目を集めています。NLPはAIシステムが人間の言語を理解・解釈できるようにするML分野です。人間の言語を解釈することで、フィッシング、ソーシャルエンジニアリング、悪意のある通信に関連する脅威を検知できます。
NLPモデルは、メール、チャット、ドキュメントなど大量の言語データで訓練され、潜在的に有害な言語、フィッシングの試み、内部脅威を特定します。
画像・映像解析
画像・映像解析は物理的セキュリティや監視の要です。CNN（畳み込みニューラルネットワーク）やRNN（リカレントニューラルネットワーク）などのディープラーニングアルゴリズムは、画像や映像を訓練データとして、不正アクセス、不審な行動、セキュリティ侵害をリアルタイムで検知できます。例えば、CNNで訓練された顔認識モデルは、特定エリアへのアクセス権のない人物を特定するのに役立ちます。また、物体検出モデルは、画像や映像から武器や未確認の荷物を検知し、セキュリティ目的で活用できます。
異常検知アルゴリズム
異常検知はAI脅威検知の中核的な応用の一つであり、時系列解析などの高度なアルゴリズムを使用します。これらのアルゴリズムは、システムネットワークやユーザー行動を時間軸で分析し、基準値を確立します。システムに逸脱が観測された場合、それはセキュリティ侵害や攻撃の兆候となります。異常検知の例としては、異常なログイン試行や通常とは異なるファイルアクセスパターンなどがあります。
AI脅威検知の仕組み
AI駆動の脅威検知は、機械学習やディープラーニングアルゴリズムを用いて、不審な活動や潜在的なセキュリティ脅威を特定します。SentinelOneのSingularity™ Endpoint Securityは、AIアルゴリズムによって進化する脅威からデバイスを保護します。AIシステムは、ネットワークトラフィック、ユーザーのやり取り、システムログ、外部脅威データベースなど、さまざまなソースから膨大なデータを収集します。その後、AIシステムはこのデータを分析し、通常の活動のパターンと基準値を確立します。
次に、AIシステムはこの基準値を用いて異常検知技術を適用し、潜在的な脅威や攻撃を示す逸脱を特定します。
さらにこのプロセスを洗練させるため、組織はMLモデルを過去のデータで訓練し、既知の脅威と未確認の脅威の両方を検知できます。脅威が検知されると、AIシステムはセキュリティチームにアラートを発します。一部のAIシステムは自動的に緩和アクションを開始することも可能です。これにより、AIシステムは攻撃者より一歩先を行き、組織のデータと情報を保護します。
AI脅威検知の主要技術
機械学習がAI脅威検知の中心的役割を果たしますが、AIベースの脅威検知を支える他の技術も存在します。
#1. 人工ニューラルネットワーク（ANN）
人間の脳に着想を得たANNは、多くのAIシステムの基盤です。これらのネットワークは、ラベル付き（教師あり学習）およびラベルなし（教師なし学習）の両方のデータで訓練され、潜在的な脅威を示す異常を特定します。ユーザー行動やネットワーク活動など、大規模データセット内の複雑なパターンの識別に最適です。
#2. ディープラーニング
ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、膨大なデータを多層で分析できます。ニューラルネットワークはディープラーニングの中核であり、生データから高次の特徴を抽出します。サイバーセキュリティ分野では、ディープラーニングモデルはマルウェア検知、フィッシング防止、画像・映像解析などの分野で脅威の検知・防止に優れています。
#3. 強化学習
強化学習（RL）は、報酬と罰則に基づいてシステムが重要な意思決定を学習するAIアプローチです。脅威検知においては、RLが対応戦略を最適化し、脅威検知時に最適な対応策を自動的に選択できます。
#4. ビッグデータ分析
ビッグデータ分析を活用することで、システムはネットワークログ、ユーザー活動、脅威インテリジェンスフィードなど、さまざまなソースから膨大なデータを処理・分析できます。このビッグデータを活用し、AI脅威検知システムは検知プロセスをより迅速かつ正確にするモデルを訓練できます。
脅威検知システムへのAI導入
脅威検知へのAI導入には、組織の既存セキュリティインフラとのシームレスな統合を実現するための慎重なアプローチが必要です。AI脅威検知を導入する際に考慮すべき主なポイントを確認しましょう。
既存セキュリティインフラとの統合
単にAIを脅威検知システムに導入すればよいというわけではありません。AIシステムは、ファイアウォール、侵入検知/防止システム（IDS/IPS）、セキュリティ情報イベント管理（SIEM）など、組織の既存セキュリティツールと円滑に統合される必要があります。
AIシステムは既存システムを置き換えるものではなく、高度な脅威検知や予測分析によって既存システムの能力を強化します。多くのAIプラットフォームは、既存インフラとの容易な統合のためのAPIやコネクタを備えています。
リアルタイム監視とアラート
ネットワーク、システム、ユーザー行動のリアルタイム監視は、脅威検知におけるAIの主要な機能の一つです。AIアルゴリズムはデータを継続的に分析し、異常を検知します。これにより、重大な被害が発生する前に潜在的な脅威を早期に検知できます。さらに、AI搭載の脅威検知システムはリアルタイムでアラートを生成できます。これにより、セキュリティチームは即座にセキュリティ問題を把握し、迅速にリスクを緩和できます。
対応の自動化
AIは、対応アクションの自動化によって脅威検知システムを強化できます。例えば、脅威が検知されると、AIが事前定義されたセキュリティプロトコルを自動的に実行できます。また、疑わしいIPアドレスのブロックや、侵害されたユーザー認証情報のリセットも可能です。この自動化により、検知から対応までの時間が大幅に短縮され、サイバー攻撃による潜在的な被害を最小限に抑えます。
スケーラビリティと柔軟性
AIベースの脅威検知システムは高いスケーラビリティを持ち、あらゆる規模の組織に適しています。サイバー脅威が進化し、増加する中、AIベースの脅威検知システムは不可欠となっています。これらのシステムは大量の情報を処理してもパフォーマンスを損なうことがありません。さらに、AIシステムは柔軟性も備えており、組織のニーズに応じて検知パラメータや対応をカスタマイズできます。
AI脅威検知の利点
AI脅威検知は、脅威検知および防御プロセス全体を強化するさまざまな利点を提供します。AI脅威検知の主な利点は以下の通りです。
- 迅速な検知—AIシステムは人間よりもはるかに高速にデータを相関・分析できるため、脅威をより容易かつ迅速に検知できます。さらに、これらのシステムはリアルタイムで動作し、異常や不審な行動を発生時に検知します。この迅速なアプローチにより、脅威検知と緩和の間の時間差を短縮できます。
- 新たな脅威や大量の脅威へのプロアクティブな防御—AIベースシステムの主な能力の一つは、ゼロデイ脆弱性など、これまで知られていなかった新たな脅威を検知できる点です。従来の脅威検知手法が既知のシグネチャに依存するのに対し、AIシステムは大量のデータから新たな攻撃のパターンや兆候を検知できます。
- 誤検知の削減—通常の活動を誤って脅威と判断することは、従来の脅威検知システムの大きな課題です。AI搭載システムは、通常の行動パターンから学習し、アルゴリズムを継続的に改善することで誤検知を減らします。これにより、真の脅威を検知し、誤検知の調査に費やす時間を削減できます。
- 脅威インテリジェンスの向上—AIシステムは、新たなデータ、攻撃、対応から継続的に学習し、自らを改善します。外部および内部データフィードとの統合により、AIシステムは現在および将来のセキュリティリスクに関する洞察を提供します。
課題と制限
多くの利点がある一方で、AIシステムにはいくつかの課題や制限も存在します。
- データプライバシーとセキュリティの懸念—AIシステムは、ログや個人情報などの機密情報を含む膨大な情報を分析します。これにより、機密情報の不正利用や不正アクセスが発生する可能性があります。機密データを安全に取り扱うため、組織はGDPRやCCPAなどのセキュリティ規制を遵守する必要があります。
- 誤検知および見逃し—AIシステムは誤検知を大幅に減らすことができますが、完全に排除することはできません。また、AIシステムを使用しても、すべての真の脅威を100%検知できる保証はなく、見逃し（偽陰性）が発生する場合もあります。誤検知や見逃しを減らすためには、AIシステムの継続的なチューニングが必要です。
- 倫理的な問題—ユーザー行動の監視に関して、AI脅威検知は倫理的な懸念を引き起こす場合があります。例えば、従業員監視や顔認識は個人のプライバシー権を侵害し、不正利用や乱用につながる可能性があります。倫理性を確保するため、組織はAIシステムの利用に関する透明性のあるポリシーを策定すべきです。
- 技術的制限—AIシステムは効率的に動作しますが、一種のブラックボックスであり、その動作原理を完全に理解することは困難です。また、AIシステムは効果的に機能するために高品質なデータを必要とします。不完全または不正確な脅威関連データは、誤検知や見逃しの原因となります。さらに、AIシステムは複雑であり、効果を維持するためには多大な計算リソースと継続的なメンテナンスが必要です。
事例と実際の応用
ここで、AIベースの脅威検知の実際のユースケースをいくつか紹介します。
#1. 政府・軍事分野におけるAI
政府や軍事組織は、国家安全保障のためにAI脅威検知システムを活用しています。これには、サイバー侵入の検知、通信の保護、膨大なインテリジェンスデータの分析などが含まれます。例えば、Cybersecurity and Infrastructure Security Agency（CISA）は、政府全体のサイバー防御を実現するために、SentinelOneのような先進的なAIベースのサイバー脅威検知・防止プラットフォームを利用しています。
#2. 企業セキュリティにおけるAI
企業や組織は、機密データや重要インフラを保護するためにAIベースの脅威検知を導入しています。これらの企業は、従業員の行動やネットワークトラフィックを監視し、内部脅威の兆候を検知します。例えば、Aston Martin（高級スポーツカーメーカー）は、100年にわたる自動車の伝統を守るため、従来のセキュリティシステムをSentinelOneに置き換えました。
#3. 公共安全分野におけるAI
監視や異常検知などの公共安全施策にもAIが活用されています。公共安全機関や公共団体は、セキュリティカメラの映像をAIで分析し、不審な活動や不正な人物をリアルタイムで特定します。例えば、米国ネブラスカ州の最大級のK-12学校システムは、SentinelOneのようなソリューションを活用し、MacOS、Windows、Chromebook、モバイルデバイスなど多様な接続デバイスを現代の脅威から保護しています。
#4. AIによる脅威検知の活用
この記事を通じて、AIベースの脅威検知について理解できたことでしょう。AIベースの脅威検知の仕組み、主要技術、既存システムへの導入方法について解説しました。最後に、利点、課題、実際のユースケースも紹介しました。
サイバー犯罪者は攻撃手法を常に進化させているため、あらかじめ定義されたルールやパターンだけに頼るのではなく、より柔軟なソリューションが必要です。機械学習やディープラーニングアルゴリズムを活用することで、精度、スケーラビリティ、柔軟性を高めながらこの課題に対応できます。SentinelOneは、AIベースの脅威検知ニーズをすべて満たすことができる、最も有名なセキュリティプラットフォームの一つです。
AI脅威検知に関するFAQ
AI脅威検知システムは、個人情報や組織データを大量に処理することが多く、セキュリティ上の懸念が生じます。これらのシステムがGDPRやCCPAなどのデータプライバシー規制に準拠し、必要に応じてデータの匿名化技術を実装することが重要です。
AIは膨大なデータを迅速に分析し、悪意のある行動を示すパターンを特定することで、脅威検知プロセスを向上させます。従来の手法が静的なルールに依存するのに対し、AIは新しいデータから継続的に学習することで新たな脅威も検知できます。
脅威検知におけるAIの一般的な活用例は以下の通りです：
- フィッシング攻撃の特定
- インサイダー脅威の検出
- エンドポイントの保護
- ネットワークトラフィックの監視による不審な活動の検出
はい、AIは中小企業のニーズに合わせてカスタマイズ可能です。SentinelOneのような多くのクラウドベースAIセキュリティツールは、コスト効率の高いソリューションを提供します。導入や運用も容易で、中小規模の組織でも高度なセキュリティを利用できます。
