AIによる脅威検知：AIを活用してセキュリティ脅威を検知

テクノロジーの進歩に伴い、悪意ある攻撃者はサイバー犯罪の新たな手口を生み出しています。セキュリティ脅威はより身近になり、検知も難しくなっています。従来の手法は多くの脅威を検知できますが、高度なセキュリティ脅威の特定と緩和には限界があります。

すでにご存じのとおり、（AI）や (AI)や（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。 (ML)は、新しい画像や文章の生成、コードの記述など、さまざまな分野で活用されています。同様に、AIを使えばセキュリティ脅威をリアルタイムで特定し、あらゆる不正行為や脅威に対する組織の防御を強化できます。

この記事では、AIによる脅威検知の仕組み、メリット、課題を解説します。実際の活用例も紹介します。

AIによる脅威検知の概要

AIによる脅威検知では、機械学習とディープラーニング（DL）のアルゴリズムを使ってサイバーセキュリティ脅威を特定します。 SentinelOneのAIを活用したセキュリティは、高度なAI技術によって脅威を自律的に検知・緩和し、エンドポイント保護を強化します。この手法では、一般的なセキュリティ脅威に関する膨大なデータを使ってAIアルゴリズムを学習させます。これにより、手作業や従来の手法では見逃しかねない脅威をリアルタイムで認識できます。

AIによるサイバーセキュリティ脅威の検知は、従来の手法でも特定できる既知の脅威を対象としています。一方、AIアルゴリズムの進歩により、ネットワークデータ、ユーザーの行動、システムの活動を継続的に追跡できるようになりました。通常の状態からの逸脱を検出すると、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。

従来の脅威検知とは異なり、AIを活用する手法は攻撃の早い段階で脅威を検知できます。被害を最小限に抑え、侵害を防ぎます。AIによる脅威検知の特長の一つは、脅威の検知、セキュリティチームへの通知、さらなる脅威の阻止まで、一連のプロセスを自動化できることです。

AIが検知対象とする脅威の種類

AIは、幅広い強力な対策を通じて脅威検知とサイバーセキュリティのあり方を変えました。さまざまな機械学習・ディープラーニングのアルゴリズムを使い、複数の種類の脅威を検知して、監視とアクセス制御を強化します。

AIシステムが検知し、緩和に役立つ主な脅威を見ていきましょう。

1. サイバー脅威

組織のクラウド移行が進み、データ量が日々増えるなか、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化しています。従来のセキュリティツールは、こうした高度な脅威を検知できないことがあります。一方、AIシステムは脅威の特定と緩和に力を発揮します。AI駆動型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、ネットワークに害を及ぼす異常なパターンや潜在的な問題を見つけます。

2. マルウェア検知

AIを活用したマルウェア検知では、機械学習アルゴリズムがファイルの動作やシステムの変化を分析し、悪意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のシグネチャデータベースに依存しますが、AIを活用したアルゴリズムはファイルとシステムの相互作用を分析し、新たに出現する脅威も見つけます。この手法は、従来の検知を回避するためにコードを頻繁に変更するマルウェアへの対策にも有効です。

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、攻撃者が人をだま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。AIは、さまざまな脅威のなかでも特にこの種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・阻止します。また、通信ややり取りを監視してソーシャルエンジニアリング攻撃も検知します。これにより、従業員やユーザーへの働きかけを通じて収集されかねない情報を守ります。

4. 物理的なセキュリティ脅威

施設の監視と潜在的な脅威の特定にも、AIシステムが導入されています。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を検知します。顔認識や物体検出など、ディープラーニングの活用も、保護された物理環境への不正な立ち入りの防止に役立ちます。

5. アクセス制御システム

AIは、現代のアクセス制御に適した、より動的なセキュリティプロトコルの導入を支えます。AIアルゴリズムはユーザーのアクセスパターンを継続的に学習し、行動の異常を特定します。例えば、ユーザーや従業員による制限区域へのアクセスや、通常とは異なる場所からのログインを検知して阻止します。AIをアクセス制御システムに組み込むことで、許可された人だけがアクセスできるようにし、不審な試みをリアルタイムで検出できます。

6. 行動分析

行動に基づく分析は、AIを活用した脅威検知の強みの一つです。従来の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します。基準からの逸脱を確認するとリアルタイムでアラートを発し、脅威を早期に検知します。これにより、既知の脅威だけでなく、未知の脅威（ゼロデイ攻撃）も特定・阻止します。

AIが脅威検知を強化する仕組み

AIを活用した脅威検知システムは、その有効性と精度から、デジタル、物理、行動の各領域で使われています。AIが脅威検知を強化する主な方法を見ていきましょう。

機械学習とパターン認識

機械学習アルゴリズムは、大量のネットワークトラフィック、ユーザーの行動、システムログを分析し、パターンを認識して正常な活動と異常な活動を分類します。学習データが増えるほど、正当な活動と潜在的な脅威をより正確に区別できます。その結果、サイバー攻撃、マルウェア、内部脅威をより迅速かつ正確に検知できます。

自然言語処理

さまざまなLLMの登場により、自然言語処理（NLP）への関心が高まっています。NLPは、AIシステムが人間の言語を理解・解釈するための機械学習分野です。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、悪意あるコミュニケーションに関連する脅威を検知します。

NLPモデルは、メール、チャット、文書などの膨大な言語データで学習し、有害な表現、フィッシングの試み、内部脅威を特定します。

画像・映像分析

画像・動画分析は、物理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を画像や動画で学習させることで、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。たとえば、CNNで学習させた顔認識モデルは、特定のエリアへの立ち入りを許可されていない人物の特定に役立ちます。また、物体検知モデルを画像や動画で学習させ、武器や未確認の荷物を検知することもできます。

異常検知アルゴリズム

異常検知は、AIによる脅威検知の中核となる用途の一つで、時系列分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、ネットワークやユーザーの行動を一定期間分析して基準を確立します。システムに基準からの逸脱が見られた場合、セキュリティ侵害や攻撃の兆候となります。異常検知の例には、通常とは異なるログイン試行やファイルアクセスのパターンなどがあります。

AIによる脅威検知の仕組み

AI駆動型の脅威検知では、機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを使い、不審な活動や潜在的なセキュリティ脅威を見つけます。SentinelOneのSingularity™ Endpoint Security AIアルゴリズムが、進化する脅威からデバイスを保護します。AIシステムはまず、ネットワークトラフィック、ユーザーの操作、システムログ、外部の脅威データベースなど、さまざまな情報源から大量のデータを収集します。次に、そのデータを分析してパターンを特定し、通常の活動の基準を確立します。

続いてAIシステムは、この基準をもとに異常検知技術を適用し、潜在的な脅威や攻撃を示す可能性のある逸脱を見つけます。

このプロセスの精度をさらに高めるため、組織は過去のデータでMLモデルを学習させ、既知の脅威と未知の脅威の両方を検知できます。脅威を検知すると、AIシステムはセキュリティチームに通知し、詳しい調査につなげます。自動で緩和措置を開始できるAIシステムもあります。こうして攻撃者の一歩先を行き、組織のデータや情報を保護します。

AIによる脅威検知を支える主要技術

機械学習はAIによる脅威検知で重要な役割を果たしますが、ほかにも次の技術が活用されています。

#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。ラベル付きデータを使う教師あり学習と、ラベルなしデータを使う教師なし学習の両方で学習し、潜在的な脅威を示す異常を発見します。ユーザーの行動やネットワーク活動など、大規模なデータセットに潜む複雑なパターンの特定に適しています。

#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、大量のデータを複数の階層で分析します。その中核となるニューラルネットワークは、生データから高度な特徴を抽出します。サイバーセキュリティでは、マルウェア検知、フィッシング対策、画像・動画の分析を通じた脅威の検知と防止に強みを発揮します。

#3. 強化学習

強化学習（RL）は、報酬とペナルティに基づいて重要な判断を学ぶAIの手法です。脅威検知では、脅威が見つかった際に最適な対応を自動で選べるよう、対応戦略を最適化します。

#4. ビッグデータ分析

ビッグデータ分析を活用すると、ネットワークログ、ユーザーの活動、脅威インテリジェンスフィードなど、異なる情報源からの膨大なデータを処理・分析できます。AI脅威検知システムは、このデータを使ってモデルを学習させ、検知をより迅速かつ正確にします。

脅威検知システムへのAI導入

脅威検知にAIを導入するには、組織の既存のセキュリティインフラと適切に統合するための計画が必要です。AIによる脅威検知を導入する際に検討すべき主なポイントを見ていきましょう。

既存のセキュリティインフラとの統合

脅威検知システムへのAI導入は、単に追加すれば済むものではありません。AIシステムを、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、組織の既存のセキュリティツールと円滑に統合する必要があります。

AIシステムは既存のシステムに取って代わるものではありません。高度な脅威検知と予測分析によって、その機能を強化します。ほとんどのAIプラットフォームには、既存のインフラと統合しやすくするためのAPIやコネクタが用意されています。

リアルタイムの監視とアラート

ネットワーク、システム、ユーザーの行動をリアルタイムで監視することは、AIによる脅威検知の重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て異常を探し、潜在的な脅威が深刻な被害をもたらす前に検知します。また、AIを活用した脅威検知システムはリアルタイムでアラートを生成します。セキュリティチームは問題を直ちに把握し、迅速に対応してリスクを軽減できます。

対応の自動化

AIは対応を自動化し、脅威検知システムを強化します。たとえば、脅威を検知すると、事前に定義されたセキュリティ手順を自動で開始できます。不審な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を大幅に短縮し、サイバー攻撃による被害を最小限に抑えます。

拡張性と柔軟性

AIを活用した脅威検知システムは拡張性が高く、さまざまな組織に適しています。サイバー脅威が進化し、その数も増える中、こうしたシステムの重要性は高まっています。大量の情報を処理しても性能を維持できます。さらに、組織固有のニーズに合わせて検知基準や対応を調整できる柔軟性も備えています。

AIによる脅威検知のメリット

AIによる脅威検知は、脅威の検知から防御までのプロセス全体を強化します。主なメリットは次のとおりです。

• 迅速な検知—AIシステムは人間よりはるかに速くデータを関連付けて分析し、脅威を迅速に検知します。リアルタイムで稼働し、異常や不審な行動を発生時に捉えます。その結果、脅威の検知から緩和までの時間が短縮されます。
• 新たな脅威と増大する脅威への先手を打つ防御—AIを活用したシステムの重要な機能の一つは、ゼロデイ脆弱性など、未知の脅威や新たに出現した脅威を検知できることです。従来の脅威検知手法は既知のシグネチャに依存しますが、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見つけます。
• 誤検知の削減—通常の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大きな課題です。AIを活用したシステムは、通常の行動パターンを学習し、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。真の脅威を検知しながら、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システムは新しいデータ、攻撃、対応から継続的に学習し、性能を高めます。外部と内部のデータフィードを統合することで、現在と将来のセキュリティリスクに関するインサイトを提供します。

課題と限界

AIシステムには多くのメリットがある一方で、課題や限界もあります。

• データプライバシーとセキュリティに関する懸念—AIシステムは、ログや個人情報などの機密情報を含む大量のデータを分析します。そのため、機密情報の悪用や不正アクセスにつながるおそれがあります。機密データを安全に取り扱うため、組織はGDPRやCCPAなどの規制を遵守する必要があります。
• 誤検知と検知漏れ—AIシステムは誤検知を大幅に減らせますが、完全にはなくせません。また、実際の脅威をすべて検知できる保証もなく、検知漏れが起こる場合があります。誤検知と検知漏れを減らすには、AIシステムを継続的に調整する必要があります。
• 倫理的な影響—AIによる脅威検知でユーザーの行動を監視する際には、倫理的な懸念が生じる場合があります。たとえば、従業員の監視や顔認識は個人のプライバシー権を損ない、悪用につながるおそれがあります。倫理的な運用を維持するため、組織はAIシステムの利用について透明性のある方針を定めるべきです。
• 技術的な限界—AIシステムは効率的に機能する一方、ブラックボックスでもあります。どのように結論に至ったかを完全に理解することは困難です。また、効果的に機能するには高品質なデータが欠かせません。脅威に関するデータが不完全または不正確だと、誤検知や検知漏れにつながります。さらに、AIシステムは複雑な場合があり、性能を維持するには多くの計算資源と継続的な保守が必要になることもあります。

事例と実際の活用例

AIを活用した脅威検知の実際の活用例を見ていきましょう。

#1. 政府・軍事分野におけるAI

政府や軍事組織は、国家安全保障のためにAIを活用した脅威検知システムを使用しています。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その用途です。たとえば、米国サイバーセキュリティ・インフラセキュリティ庁（CISA）は、AIを活用した高度なサイバー脅威検知・防御プラットフォームである SentinelOneを使用し、政府全体のサイバー防御を実現しています。

#2. 企業の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守るため、AIを活用した脅威検知を導入しています。従業員の行動やネットワークトラフィックをAIで監視し、内部脅威の兆候を見つけます。たとえば、 アストンマーティンは、世界有数の 高級スポーツカーメーカーです。100年にわたる自動車づくりの伝統を守るため、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、公共の安全を守る取り組みでもAIの活用が進んでいます。公共安全機関や公的機関は、防犯カメラの映像をAIで分析し、不審な行動や許可のない人物をリアルタイムで特定します。その一例が、米国有数の 大規模なK-12学区の一つです。ネブラスカ州に拠点を置く同学区は、 SentinelOne などを活用し、MacOS、Windows、Chromebooks、モバイルデバイスにまたがる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の力を脅威検知に活かす

この記事では、AIを活用した脅威検知の仕組み、主要な技術、既存の脅威検知システムへのAIの導入方法を解説しました。また、そのメリットと課題、実際の活用事例も紹介しました。

サイバー犯罪者の攻撃手法は絶えず進化しています。あらかじめ定義されたルールやパターンだけに頼らない対策が必要です。機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを活用すれば、この課題に対処しながら、精度、拡張性、柔軟性を高められます。SentinelOneは、AIを活用した脅威検知のあらゆるニーズに応える、広く知られたセキュリティプラットフォームです。

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