技術の進歩に伴い、セキュリティ脅威は日常化し、悪意のある攻撃者が新たな手法でサイバー犯罪を実行するため検知が困難になっています。従来の方法は脅威の検知には有効ですが、高度なセキュリティ脅威を特定・軽減する能力に欠けています。
皆様もご存知かもしれませんが、人工知能（AI）(AI)や機械学習 (ML) は、新しい画像やテキストの生成、コードの記述など、様々な分野に応用されています。同様に、AI はセキュリティ上の脅威をリアルタイムで特定するためにも使用でき、組織はあらゆる種類の詐欺や脅威に対する防御を強化することができます。
この投稿では、AI 脅威検出、その仕組み、メリットと課題について取り上げます。また、AI 脅威検出の実際のユースケースもいくつか紹介します。
AI脅威検知入門
人工知能による脅威検知とは、機械学習と深層学習（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、高度なAI技術を活用し、脅威を自律的に検知・軽減することでエンドポイント保護を強化します。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ます。これにより、手動や従来の手法では見逃される可能性のある脅威をリアルタイムで認識することが可能になります。
理想的には、AIサイバーセキュリティ脅威検知は、組織が従来の手法で特定している既知の脅威タイプを識別するために使用されます。しかし、AIアルゴリズムの進歩により、組織は現在、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。そして、通常からの逸脱が検出された場合、これらのアルゴリズムはその事象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は対照的に、AIベースのアプローチは攻撃サイクルのより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、侵害を防止することが可能になります。AI脅威検知の最も興味深い特徴の一つは、脅威の検知、セキュリティチームへの警告、追加脅威の防止という全プロセス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。様々な機械学習および深層学習アルゴリズムを活用し、AIは監視の強化とアクセス制御の改善のために、複数の種類の脅威を検知できます。
AIシステムが検知・軽減を支援できる主要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、データ漏洩、ネットワーク侵入といった脅威が日常化しています。従来のセキュリティツールではこうした高度な問題を検知できない場合が多いですが、AIシステムはこれらのサイバー脅威の特定と軽減に優れています。AI駆動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、ネットワークに損害を与える可能性のある異常なパターンや潜在的な問題を発見します。
2. マルウェア検知
AIベースのマルウェア検出は、機械学習アルゴリズムを用いて、ファイルの動作やシステム変更を分析することで、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。従来の手法は既知のマルウェアシグネチャのデータベースを使用しますが、AIベースのアルゴリズムはファイルがシステムとやり取りする方法を分析することで、新しく出現する脅威を発見できます。このアプローチにより、従来の脅威検出手法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侵入を防ぐことができます。
3. フィッシングとソーシャルエンジニアリング
フィッシングは最も一般的なセキュリティ脅威の一つであり、攻撃者が人々を騙して機密情報を盗み出します。あらゆる脅威の中でも、AIはこの種の脅威を容易に識別します。AIアルゴリズムはメールのメタデータ、内容、送信者パターンを分析し、フィッシング攻撃を検知・遮断します。さらに、これらのAIアルゴリズムは通信ややり取りを監視することで、ソーシャルエンジニアリング攻撃の検知にも精通しています。これにより、従業員やユーザーを操作して情報を収集されるリスクから守ります。
4. 物理的セキュリティ脅威
現在、AIシステムは施設内の監視や潜在的な脅威の特定に導入されています。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深層学習活用事例も、物理的環境への不正侵入防止に貢献しています。
5. アクセス制御システム
AIは組織が現代的なアクセス制御向けに、より動的なセキュリティプロトコルを導入するのを支援します。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、行動の異常を識別できます。例えば、制限区域へのアクセスを試みるユーザーや従業員、あるいは不自然な場所からのログインは、AIシステムによって容易に検知・阻止されます。AIをアクセス制御システムへの統合により、許可された者のみがアクセスでき、不審な試みはリアルタイムでフラグ付けされることが保証されます。
6.行動分析
行動ベースの分析は、AI ベースの脅威検出の強みの 1 つです。従来の脅威検出手法は既知のシグネチャやパターンに依存しますが、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することができます。そして、ベースラインからの逸脱を観察すると、リアルタイムでアラートを発し、脅威の早期検出を可能にします。これにより、既知の脅威と未知の脅威（ゼロデイ攻撃）の両方を特定し、防止するのに役立ちます。
AIが脅威検出を強化する方法
その有効性と精度から、AIベースの脅威検知システムはデジタル領域、物理領域、行動領域のすべてで活用されています。AIが脅威検知プロセスを強化する主な方法について見ていきましょう。
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。モデルが学習するデータ量が増えるほど、正当な活動と潜在的な脅威の区別精度が向上します。これにより、サイバー攻撃、マルウェア、内部脅威の検知がより迅速かつ正確に行われます。
自然言語処理
自然言語処理（NLP）は、様々な大規模言語モデル（LLM）の登場により大きな注目を集めています。これはAIシステムが人間の言語を理解・解釈することを可能にする機械学習の分野です。人間の言語を解釈することで、これらのシステムはフィッシング、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出できます。
NLPモデルは、電子メール、チャット、文書などの膨大な言語データを用いて訓練され、潜在的に有害な言語、フィッシングの試み、内部脅威を識別します。
画像・動画解析
画像・動画解析は物理的セキュリティと監視の基盤です。CNN（畳み込みニューラルネットワーク）やRNN（再帰型ニューラルネットワーク）などの深層学習アルゴリズムは、画像や動画で訓練され、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出できます。例えば、CNNで訓練された顔認識モデルは、特定区域へのアクセス権限を持たない個人の識別を支援します。また、物体検出モデルは画像や動画で訓練され、セキュリティ目的で武器や未認識の荷物などを検知できます。
異常検知アルゴリズム
異常検知はAI脅威検知の中核的応用の一つであり、時系列分析などの高度なアルゴリズムを活用します。これらのアルゴリズムはシステムネットワークとユーザー行動を時間軸で分析し、基準値を確立します。システムで逸脱が観測された場合、それはセキュリティ侵害や攻撃を示唆します。異常検知の例としては、異常なログイン試行や異常なファイルアクセスパターンなどが挙げられます。
AI脅威検知の仕組み
AI駆動型脅威検知は、機械学習と深層学習アルゴリズムを活用し、不審な活動や潜在的なセキュリティ脅威を発見します。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確実に保護します。その中核となる AI システムは、ネットワークトラフィック、ユーザー操作、システムログ、外部の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。次に、AIシステムはこのデータを分析してパターンを特定し、正常な活動の基準値を確立します。
その後、AIシステムはこの基準値を用い、異常検知技術を活用して潜在的な脅威や攻撃を示す可能性のある逸脱を検出します。
このプロセスをさらに洗練させるため、組織は過去のデータで機械学習モデルを訓練し、既知の脅威と未確認の脅威の両方を検出できます。脅威が検出されると、AIシステムはセキュリティチームに警告を発し、さらなる調査を促します。一部のAIシステムは自動的に緩和措置を開始する能力も備えています。このようにして、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脅威検知の鍵となる一方で、AIベースの脅威検知を推進するその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、ラベル付きデータ（教師あり学習）とラベルなしデータ（教師なし学習）の両方で訓練され、潜在的な脅威を示す異常を検知できます。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を特定するのに理想的です。
#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一分野であり、膨大なデータを複数のレベルで分析できます。ニューラルネットワークは深層学習の中核であり、生データから高次元の特徴を抽出できます。サイバーセキュリティ分野では、マルウェア検出、フィッシング防止、画像/動画分析などの脅威検知・防止において、深層学習モデルが優れた性能を発揮します。
#3.強化学習
強化学習（RL）は、報酬と罰に基づいて重要な意思決定を行うことをシステムが学習する、もうひとつの AI アプローチです。脅威検出においては、RL は対応戦略を最適化し、脅威が検出された際に最適な行動方針を自動的に選択することができます。
#4. ビッグデータ分析
ビッグデータ分析の助けを借りて、システムは、ネットワークログ、ユーザーアクティビティ、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の膨大な量のデータを処理および分析することができます。このビッグデータを活用することで、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行う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に向けた慎重なアプローチが必要です。AI 脅威検出を導入する際に考慮すべき重要な側面をいくつか確認してみましょう。
既存のセキュリティインフラとの統合
脅威検出システムに AI を導入するには、単純に導入するだけでは不十分です。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）システムなどです。
AIシステムは既存システムを置き換えるものではなく、高度な脅威検知と予測分析によって既存システムの機能を強化し補完するものです。ほとんどのAIプラットフォームは、既存インフラとの容易な統合を可能にする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。これにより重大な損害が発生する前に潜在的な脅威を早期に発見できます。さらに、AIを活用した脅威検知システムはリアルタイム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セキュリティ問題を即座に通知され、迅速に対応してリスクを軽減できます。
対応の自動化
AIは対応アクションを自動化することで脅威検知システムを強化します。例えば、脅威が検出されると、AIは事前に定義されたセキュリティプロトコルを自動的に起動できます。さらに、不審なIPアドレスをブロックしたり、侵害されたユーザー認証情報をリセットしたりすることも可能です。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られます。
拡張性と柔軟性
AIベースの脅威検知システムは高い拡張性を備えており、あらゆる組織に適しています。サイバー脅威が進化し量も増加する中、AIベースの脅威検知システムは不可欠なものとなっています。これらのシステムは、性能を犠牲にすることなく大量の情報を処理できます。さらに、AIシステムは柔軟性も提供するため、組織は特定のニーズに基づいて検知パラメータや対応をカスタマイズできます。
AI脅威検知のメリット
AI脅威検知は、脅威検知と防御プロセス全体を強化する様々なメリットを提供します。AI脅威検出の利点の一部を以下に示します。
- 検出の高速化—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出できます。さらに、これらのシステムはリアルタイムで動作し、異常や不審な行動が発生した瞬間に検知できます。この迅速なアプローチにより、脅威の検知から緩和までの時間差が短縮されます。
- 新興脅威・高脅威量への先制防御—AIベースシステムの主要機能の一つは、ゼロデイ脆弱性など未知または新興の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システムは大規模な新規攻撃のパターンや兆候を検出可能です。
- 誤検知の低減—正常な活動を脅威と誤認することは、従来の脅威検知システムにおける主要な問題です。AI搭載システムは、正常な行動パターンから学習し、アルゴリズムを時間をかけて洗練させることで誤検知を減らせます。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、対応策から継続的に学習することで自己改善を図ります。外部および内部のデータフィードを統合することで、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。
課題と制限事項
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と制限事項も伴います。
- データプライバシーとセキュリティ上の懸念—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て動作します。これにより機密情報の悪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扱うためには、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（偽陽性・偽陰性）—AIシステムは誤検知を大幅に削減できますが、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%検出できる保証はなく、その結果、一部の偽陰性事例が発生します。誤検知と誤検知を確実に減らすためには、AIシステムを継続的に微調整する必要があります。
- 倫理的課題—ユーザー行動の監視において、AI脅威検知は倫理的懸念を引き起こす可能性があります。例えば、従業員監視や顔認識技術は個人のプライバシー権を侵害し、悪用や乱用のリスクをもたらします。倫理性を確保するため、組織はAIシステム利用に関する透明性のあるポリシーを確立すべきです。
- 技術的限界—AIシステムは効率的に機能する一方で、一種のブラックボックスです。その動作原理を完全に理解して結論を導くことはできません。また、これらの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、誤検知や見逃しといった問題を引き起こす可能性があります。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となる場合が多いです。
事例研究と実世界での応用
では、AIベースの脅威検知の実世界での活用事例をいくつか見ていきましょう。
#1.政府・軍事分野におけるAI
政府や軍事組織は、国家安全保障の目的で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、膨大な情報データの分析などが含まれます。例えば、サイバーセキュリティ・インフラストラクチャセキュリティ庁（CISA）は、政府全体のサイバー防衛を実現するために、高度なAIベースのサイバー脅威検知・防止プラットフォームであるSentinelOneを採用しています。
#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、AI を使用して従業員の行動やネットワークトラフィックを監視し、内部脅威の兆候を探っています。例えば、高級スポーツカーの最大手メーカーのひとつであるアストンマーティンは、100年にわたる自動車製造の伝統を守るため、従来のセキュリティシステムをSentinelOneに置き換えました。
#3. 公共の安全におけるAI
監視や異常検知などの公共の安全に関する取り組みでは、AI の利用がますます増加しています。公共の安全機関や公共団体は、AI を導入して防犯カメラからの映像を分析し、不審な行動や不正な侵入者をリアルタイムで特定しています。その一例として、ネブラスカ州に拠点を置き、米国最大級のK-12教育機関の一つであるネブラスカ州の教育機関が、SentinelOneのようなソリューションを活用し、MacOS、Windows、Chromebook、モバイル端末など多様な接続デバイスを現代の脅威から保護している事例が挙げられる。
#4. 脅威検知にAIの力を活用する
本記事を通じて、AIベースの脅威検知について理解を深められたことでしょう。AIベースの脅威検知の仕組み、関連する主要技術、既存の脅威検知システムへのAI導入方法について解説しました。最後に、AIベースの脅威検知のメリット、課題、実際の活用事例をご紹介しました。
サイバー犯罪者は攻撃戦略を絶えず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依存するソリューションでは不十分です。機械学習や深層学習アルゴリズムを活用することで、この課題に対処しつつ、より高い精度、拡張性、柔軟性を実現できます。SentinelOneは、AIベースの脅威検知に関するあらゆるニーズを満たす、最も著名なセキュリティプラットフォームの一つです。
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Get a DemoAI脅威検知に関するよくある質問
AI脅威検知システムは、個人データ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匿名化技術を導入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。従来の方法が静的なルールに依存するのに対し、AIは新たなデータから継続的に学習することで新たな脅威を検知できます。
脅威検知におけるAIの一般的な応用例は以下の通りです：
- フィッシング攻撃の特定。
- 内部脅威の検知。
- 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知。
はい、AIは中小企業のニーズに合わせて調整可能です。SentinelOne のような多くのクラウドベースのAIセキュリティツールは、費用対効果の高いソリューションを提供します。導入や保守が容易なため、小規模な組織でも高度なセキュリティを利用できます。
