AIサイバーセキュリティは近年注目を集めており、セキュリティ専門家が脅威の緩和方法を見直すきっかけとなっています。新しいAIネイティブのサイバーおよびクラウドセキュリティソリューションは、より優れたサポートやデータ保護、異常検知の自動化を提供しています。
サイバーセキュリティにおけるAIは、脅威に直面した際に取るべき最善の対策についてガイダンスを提供できます。高度なAIサイバーセキュリティソリューションは、組織の既存リソースを拡張・強化することが可能です。本ガイドでは、さまざまなAIサイバーセキュリティのリスク、利点、AIがサイバーセキュリティに与える影響について解説します。また、さまざまなAIサイバーセキュリティソリューションについてもご紹介します。
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AIサイバーセキュリティとは？
AIサイバーセキュリティは、セキュリティ専門家が複雑なデータパターンを認識し、実用的なインサイトや推奨事項を得るのに役立ちます。サイバーセキュリティ向けAIは、自律的な脅威検知や緩和、意思決定支援に利用されます。また、インシデント対応を迅速化し、AIは膨大なデータ量を分析できます。人間の専門家が見逃しがちなパターンも認識可能です。
なぜ今AIサイバーセキュリティが重要なのか？
AI サイバーセキュリティが重要なのは、急速に拡大する脅威の状況に対応できるためです。攻撃は拡大し、サイバーセキュリティにおけるAIは遅れを取らないための助けとなります。日々膨大なデータが生成されており、熟練したセキュリティ専門家が不足しています。従来のサイバーセキュリティ対策だけでは防御を維持できず、攻撃者にパラメータを乗っ取られる可能性があります。プロアクティブかつスケーラブルな保護が必要です。
AIサイバーセキュリティソリューションは、さまざまなセキュリティ課題に対応できます。AI生成マルウェアはいつでも形態や挙動を変化させることができます。また、近年ではよりリアルなソーシャルエンジニアリング詐欺を生み出すディープフェイクも登場しています。IoTデバイス、クラウドコンピューティング、リモートワークの普及により、攻撃対象領域が拡大し、組織内の潜在的な侵入口が増加しています。
また、セキュリティ情報およびイベント管理システムが数千件のアラートを生成するため、データ過多も発生しています。これらの多くは誤検知であり、セキュリティチームがアラート疲労に陥る原因となります。AIサイバーセキュリティは、それらをフィルタリングし、ノイズを排除するのに役立ちます。
サイバーセキュリティにおけるAIの二重の役割
AIは、サイバーセキュリティにおいてセキュリティ強化または攻撃者側の活動の両方を強力に支援することができます。
AIは顧客が攻撃から防御するのを助ける一方で、攻撃者が戦術をより迅速かつ巧妙に進化させることで攻撃を悪化させることも可能です。AIサイバーセキュリティソリューションの進歩により、グローバルな組織を対象とした大規模かつ協調的な攻撃がこれまで以上に容易になっています。
防御としてのAI：実現できること
チームはサイバーセキュリティにAIを活用して防御を強化できます。主な利点は以下の通りです：
- AIサイバーセキュリティはユーザー行動を継続的に監視し、パターンを分析して異常を検知します。地理的に離れた場所での不正なログイン試行を異なる時間帯で防止できます。
- AIは追加認証を促し、自動的なアクセス拒否を実現します。アイデンティティやセッションデータを分析し、人間の専門家よりも迅速かつ正確に脅威を特定できます。
- AIシステムは、ユーザー行動、デバイス種別、位置情報などのさまざまな要素に基づき、必要な認証レベルを自動的に調整します。リアルタイムのリスクに応じて適切な保護を動的に適用し、ユーザー体験と固有のセキュリティニーズのバランスを取ります。
脅威としてのAI：攻撃者によるAIの利用方法
攻撃者がサイバーセキュリティとAIを創造的に活用する方法は興味深いものです。AIを使って入力を作成したり、防御側のAIシステムを乗っ取る悪意のあるコードを作成したりできます。コードや入力によってモデルを騙し、機密データを漏洩させたり、誤った判断を下させたりすることが可能です。
AIツールは非常に説得力のあるメールやディープフェイクを生成し、従業員を騙して人間の直感をすり抜けることができます。AIはスピアフィッシング攻撃を拡大し、防御側が用いる対策にリアルタイムで適応します。
サイバーセキュリティにおけるAIの主な用途
2032年までに、AIサイバーセキュリティ市場は1,020億米ドルに達すると予測されています。すでに世界の44%の組織がAIを使ってセキュリティ侵害を検知しており、48.9%のグローバル経営層がAIが現代のサイバー脅威対策の有力な抑止力になると認めています。
サイバーセキュリティにおけるAIは、アプリケーションをデフォルトでより安全にし、一般的な脆弱性を排除します。検知や調査において高い精度を保証します。
AIとサイバーセキュリティの自動化は、さまざまな分野や用途でコスト削減を実現します。脆弱性評価、ログ分析、パッチ管理、アップデートなどの定型作業を自動化できます。AIアルゴリズムはユーザー行動、ネットワークトラフィックログ、脅威インテリジェンスフィードも分析可能です。人間の分析では見逃されがちな微細な脅威の兆候も特定でき、よりプロアクティブなセキュリティ体制を実現します。
クラウド、IoT、IAMにおけるAIサイバーセキュリティ
AIサイバーセキュリティは、クラウド、IoT、IAM分野でさまざまな用途が見られます。主なポイントは以下の通りです：
クラウドにおけるAIサイバーセキュリティ
クラウド上でAIを活用し、マルチクラウド環境全体のログデータ、ネットワークトラフィック、ユーザー行動を分析できます。異常を特定し、リアルタイムで侵害の兆候を検知します。
AIは脆弱性管理を自動化し、クラウドインフラの設定ミスを特定・優先順位付けします。ユーザー行動やデバイスの状態など、さまざまなコンテキスト要素に基づき適応型アクセス制御を適用し、静的な検知ルールを超えてゼロトラストクラウドセキュリティを強化します。
AIツールはコンプライアンスやデータ取扱いのベストプラクティスを継続的に強制し、各国の厳格な規制要件を満たすのに役立ちます。また、監査レポートの生成も支援します。
IoTにおけるAIサイバーセキュリティ
IoT分野では、AIサイバーセキュリティが多様なデータストリームを分析するのに役立ちます。逸脱を検知し、正常な動作のベースラインを確立し、デバイスの異常を示します。AI搭載ツールを使えば、シグネチャベースの検知に頼らず、ゼロデイを含むマルウェア感染の分析・防止が可能です。
AIはコードや設定の脆弱性を発見できます。過去のデータを分析して、デバイスの故障や欠陥を予測します。AIはIoTシステムの自律防御も実現し、侵害されたデバイスを自動的に隔離し、他の防御メカニズムをリアルタイムで適応させることで、対応時間を短縮します。
IAMにおけるAIサイバーセキュリティ
AI搭載の生体認証分析や適応型認証は、不審なログイン試行を防ぎ、ユーザー認証リスクを低減します。ユーザー・エンティティ・行動分析（UEBA）は、ユーザーの活動パターンを監視し、異常や認証情報の悪用を検知し、アクセス制御を強化します。
AIを活用したサイバーセキュリティは、アイデンティティライフサイクル管理の効率化、ユーザーのプロビジョニング・解除の自動化、ロール割り当てを実現します。アクセス権管理や人的ミスの削減、予測的リスク管理、アカウント乗っ取りの防止も可能です。
組織がAIサイバーセキュリティを導入するには？
組織がAIサイバーセキュリティを導入する際は、多面的なアプローチが必要です。防御のためのAI活用と、AIサイバーセキュリティリスクや攻撃からの保護のバランスを取るべきです。まずは組織固有のサイバーセキュリティ課題を特定することが重要です。
これらの課題がAIで解決可能であることを確認し、まずは脆弱性管理、インシデント対応自動化、脅威検知、行動分析など高付加価値の用途に注力しましょう。次に、堅牢なガバナンスフレームワークを構築し、適切に実装する必要があります。
これはAI導入の管理やリスク管理に不可欠です。AIツールの利用範囲や禁止範囲、GDPRなどのプライバシー法令遵守の確保方法について明確なガイドラインを策定する必要があります。無許可で利用されるシャドウAIツールの発見や、未知のリスク導入を防ぐための審査プロセスも設けましょう。
実装と統合も重要な要素です。AIモデルは学習データの質に大きく依存します。高品質なデータがAIモデル学習の基盤となります。自社のセキュリティニーズに合致し、既存インフラとシームレスに統合できるAIツールを選定することが重要です。
AIサイバーセキュリティの利点
サイバーセキュリティにおけるAIの主な利点は以下の通りです：
- AIおよびMLアルゴリズムは、未知の脅威やゼロデイ、従来のシグネチャベースのセキュリティソリューションが見逃す異常を迅速に特定できます。高度なAI搭載分析は、企業全体の複数ソースからデータを相関させます。
- 隠れた攻撃パターンを包括的に把握し、脅威状況を分析できます。AIは予測的セキュリティ分析に活用でき、侵害リスク予測やプロアクティブな脅威ハンティングに役立ちます。
- 迅速な封じ込めの自動化、ワークフローの最適化、インシデントトリアージやデータエンリッチメントなどの低レベル作業も支援します。
- AIは多くのサイバーセキュリティワークフローを自動化し、セキュリティチームの効率を最大化します。リソース配分の最適化、アラート疲労の軽減、人的ミスの削減、高ボリュームなセキュリティ業務におけるスキル不足への対応が可能です。
- AIを活用して人的セキュリティを強化し、悪意のあるリンクや添付ファイルのスキャン、不審な言語の特定も可能です。偽造検知やソーシャルエンジニアリング、フィッシング対策にもAIが活用できます。適切なAIサイバーセキュリティソリューションを用いれば、AI駆動型マルウェアにも対抗できます。
AIサイバーセキュリティの課題
AIサイバーセキュリティに関連する主な課題は以下の通りです：
- 高度な攻撃者はAIの脆弱性を悪用し、従来のセキュリティ対策を回避して高度な脅威を作り出すことができます。
- サイバー犯罪者はAIモデルを操作し、誤った判断を下させる手法を開発できます。巧妙に作成された入力を与えることで、誤分類や脅威の見逃しを引き起こし、セキュリティシステムを無効化します。
- AIモデルの学習には大量のデータセットが必要ですが、データが侵害されたりバイアスがかかるとシステム全体が損なわれます。データポイズニング攻撃は、悪意のある例を学習データに注入し、AIシステムに正当な脅威を無視させたり、正常な活動を不審と誤認させたりします。
- 誤検知や見逃しが運用上の課題となり、AIシステムが過剰なアラートを生成したり、実際の攻撃を見逃したりします。これによりセキュリティチームがアラート疲労に陥り、実際の脅威への感度が低下し、無害な活動の調査にリソースを浪費します。
- モデルの複雑さや透明性の欠如により、サイバーセキュリティ専門家がAIシステムの結論に至る過程を理解しにくくなります。この「ブラックボックス」問題はインシデント対応を複雑化し、最適なパフォーマンスのためのシステム調整を困難にします。
- 既存のレガシーセキュリティインフラとの統合時に課題が発生する場合があります。互換性の問題やデータ形式の不一致、専門知識の必要性が実装障壁となり、導入の遅延やコスト増加を招くことがあります。
実践的なベストプラクティス＆チェックリスト
AIサイバーセキュリティのベストプラクティスおよびチェックリストの主な項目は以下の通りです：
- MFAはAI攻撃対策として最も有効な方法の一つです。パスワードとTOTP認証など、2種類の認証方式が必要です。Userfrontのアクティブモニタリングは侵入検知に役立ち、追加のセキュリティ層を提供します。異常を検知し、セキュリティ脅威をプロアクティブに探索できます。
- AIセキュリティシステムのために明確なガバナンスルールを策定しましょう。データ取扱い、モデル保護、コンプライアンス要件をカバーするポリシーを作成します。定期的にセキュリティテストを実施し、攻撃者より先に問題を発見しましょう。
- 個人のプライバシー保護が必要な場合は、モデル学習時に差分プライバシー技術を適用します。データパイプラインの改ざん兆候を監視し、バイアス問題を避けるためにクリーンで代表的なデータセットを維持しましょう。
- すべての学習データを暗号化し、不正アクセスを防止します。ロールベースの制御を設定し、承認されたスタッフのみが機密情報にアクセスできるようにします。データアクセスログを毎月監査し、異常な活動を特定しましょう。
- 実際の攻撃をシミュレートする敵対的手法でAIモデルを訓練します。コアシステムにデータが到達する前に入力フィルタを追加します。異常なアクセスパターンを検知する監視ツールを導入しましょう。モデルのバックアップコピーを保持し、ロールバック手順を文書化します。本番稼働前にすべてを徹底的にテストし、モデルの能力と限界を文書化しましょう。
AIサイバーセキュリティの将来
AIエージェントは、SOCチームを変革し、今後多くの複雑なタスクを自動化できるようになります。データの検索や複雑なクエリの自動化、コード作成も追加トレーニングや支援なしで可能になります。
AIエージェントは自律的な推論能力を高め、人間オペレーターの具体的な目標を達成できるようになります。近い将来、自己改善や自己修正も可能になるでしょう。他のAIエージェントを監視するAIエージェントの活用も増加しますが、市場投入には時間がかかる見込みです。多くのエージェント型セキュリティ障害も解決されるでしょう。サイバーセキュリティがAIに取って代わられるのか？いいえ、依然として人間の専門家による監督が必要です。ただし、AIサイバーセキュリティ企業がより正確で信頼性の高いソリューションを提供することで、スタッフ数は減少するでしょう。
AIサイバーセキュリティの事例・ケーススタディ
AIが実際にサイバー攻撃に利用された事例は以下の通りです：
- DeepPhishはスピアフィッシングキャンペーンを自動化するツールです。ターゲットアカウントのデータをソーシャルメディアや他のオンラインチャネルから分析しました。その結果、収集したデータに基づきパーソナライズされた非常に精度の高いフィッシングメールを作成し、被害者を騙しました。
- TrickBotはもともとバンキングトロイの木馬でしたが、後にAIベースのモデルを取り入れて検知回避技術を進化させました。被害者のデータを収集し、MLを活用してどのような攻撃がより成功しやすいかを分析しました。TrickBotはさまざまなセキュリティ環境に動的に適応し、組織内ネットワークを横断的に拡散しました。
- Satori Botnetは、AIとMLを活用してIoTデバイスの脆弱性を発見したことで悪名高くなりました。接続の弱点を自動的に特定し、従来型マルウェアよりも広範かつ高速にターゲットを感染させました。
次に、高度な脅威への防御におけるAI活用の事例・ケーススタディを紹介します：
- CordenPharmaは、自己学習型AIを活用し、限られたサイバーセキュリティリソースで機密性の高い患者データや知的財産を保護しました。サプライチェーン攻撃やステルスマルウェアから防御し、微細な脅威の見逃しも回避できました。
- Memcycoはアカウント乗っ取り（ATO）対策を導入し、高度なフィッシングキャンペーンに対抗しました。盗まれた認証情報の悪用を阻止し、ATOインシデントを65%削減しました。
SentinelOneによるAI駆動型サイバーセキュリティ
SentinelOneは、組織を標的としたAI駆動型攻撃に対抗できます。従来の防御を回避する攻撃に遭遇することがあるかもしれませんが、SentinelOneを導入すればその問題は発生しません。Purple AIはSentinelOneのGen AIセキュリティアナリストであり、SOCチームを強化します。調査や対応を迅速化できます。SentinelOneはPrompt AIでワークロードのセキュリティを支援します。組織全体のGen AI利用状況を即座に可視化できます。
特筆すべきは、Google Anthropic、OpenAIなど主要なLLMプロバイダーだけでなく、オンプレミスモデルやセルフホスト型インフラにも対応したモデル非依存のカバレッジを提供する点です。SentinelOneはデータ、AIモデル、パイプライン、ビジネス全体の保護に優れています。Offensive Security Engine™を活用し、攻撃経路を可視化し、攻撃を事前に予測できます。Verified Exploit Paths™機能により、インフラ上で高度な攻撃シミュレーションを実施し、通常は気づかない隠れたリスクを排除できます。SentinelOneは、GCP、Azure、AWS全体でリアルタイムのコンプライアンススコアリングにより、組織のコンプライアンス状況を向上させます。
包括的なセキュリティソリューションをお探しの場合、SentinelOneのエージェントレスCNAPPは最新のAI駆動型脅威への防御に役立ちます。SentinelOneのAIセキュリティポスチャ管理は、ITおよびクラウドエコシステム、特にAIモデル、パイプライン、サービスに対して迅速な解決と深い可視性を提供します。シフトレフトセキュリティの実現、SaaSセキュリティポスチャ管理の強化、クラウド権限の厳格化を目指す場合も、SentinelOneが支援します。シークレット漏洩の防止も可能で、SentinelOneは750種類以上のシークレットを検知できます。
継続的な脅威監視、アラート疲労の軽減、誤検知の排除、攻撃対象領域の最小化が可能です。SentinelOneはフィッシング、マルウェア、ソーシャルエンジニアリング、暗号マイナー、シャドウIT攻撃、ランサムウェアなど、あらゆるサイバー脅威への対策に優れています。複数の攻撃対象領域で防御を強化し、Singularity™ Endpoint Protection Platformによるクラウド、エンドポイント、アイデンティティの自律的な検知・対応機能を提供します。SentinelOneは、Singularity™ Cloud Workload SecurityやSingularity™ XDR Platformと連携し、完全なカバレッジを実現します。
まとめ
サイバーセキュリティにおけるAIの影響は明らかです。AIサイバーセキュリティは、組織にとって今日の脅威に対抗するためのよりスマートな防御手段を提供します。アルゴリズムに負荷の高い作業を任せることで、戦略的な目標に集中できます。AIを活用すれば、迅速な脅威検知、即時対応、攻撃者の戦術変化に適応する保護が得られます。チームのリソースが限られていたり、深い専門知識が不足している場合でも、AI駆動型ソリューションがギャップを埋め、システムを24時間365日安全に保ちます。
AIと定期的なトレーニング、徹底したバックアップ、多層的な制御を組み合わせることで、より強固なセキュリティ体制を構築できます。人間を置き換えるのではなく、よりスマートに働き、実用的かつ信頼性の高いサイバー防御を実現することが重要です。SentinelOneまでお問い合わせください。
AIサイバーセキュリティに関するFAQ
AIサイバーセキュリティは、人工知能を活用して、コンピュータシステムやネットワークをサイバー脅威から保護します。人間が攻撃を発見するのを待つのではなく、AIシステムは膨大なデータを分析し、不審な行動パターンを自動的に特定します。AIは通常のネットワーク活動を学習し、悪意の可能性がある異常な動作を検知して警告します。
これは、決して眠らず、学習するほど脅威の検知能力が向上するスマートな警備員がいるようなものです。
組織はサイバーセキュリティにおいて主に3つの目的でAIを活用しています。第一に、AIはネットワークトラフィックを監視し、人間よりも迅速に脅威を検出します。第二に、AIは攻撃を自動的に検知し、悪意のあるトラフィックをブロックしたり、感染したシステムを隔離したりして被害の拡大を防ぎます。第三に、過去のインシデントからパターンを分析することで、次に攻撃が発生しそうな箇所を予測します。
AIは、フィッシングの試みを検出するためのメールスキャンや、数千台のデバイスにわたるセキュリティパッチの管理などのタスクも担っています。
生成AIは、実際の機密情報を公開することなく、セキュリティシステムのトレーニング用に本物のように見える偽データを作成します。攻撃者を本物のシステムから遠ざけつつ、その手法を明らかにさせるリアルなハニーポットを構築することも可能です。また、インシデント対応スクリプトの自動作成や、特定の攻撃タイプに基づいたセキュリティレポートの生成にも利用できます。
組織は、テスト用の制御されたマルウェアサンプルの作成や、従業員トレーニングのためのフィッシングキャンペーンのシミュレーションに生成AIを活用しています。
いいえ、AIは重大な制限があるため、人間のサイバーセキュリティ専門家を完全に置き換えることはできません。AIはパターンの検出や対応の自動化には優れていますが、これまでに遭遇したことのない新しいタイプの攻撃には対応が困難です。複雑なインシデントの調査、戦略的な意思決定、創造的な思考が求められる状況には、依然として人間が必要です。
また、AIは適切なデータに依存して動作しており、攻撃者は不正な情報を与えることでAIを欺くことができます。AIが検出した内容を解釈し、次に何をすべきか判断するためには人間が必要です。
敵対的AIとは、ハッカーがAIセキュリティシステムを誤った情報で欺こうとする攻撃を指します。攻撃者は、人間には正常に見えるがAIを騙して安全だと誤認させる悪意のあるファイルを作成することがあります。また、AIシステムの学習に使用されるデータを汚染し、誤ったパターンを学習させて実際の脅威を見逃させることもあります。
これらの攻撃は、不正検出システムや脅威分析エンジンなど、AIを活用したツールを標的とすることが多いです。目的は、AIセキュリティシステムが実際の攻撃を検知できなくすることです。
主要なAI サイバーセキュリティベンダーには、SentinelOne、CrowdStrike、Microsoft、Palo Alto Networks などがあります。SentinelOne は、人の介入なしで動作する自律型エンドポイント保護を提供しています。CrowdStrike は、Falcon プラットフォームを通じてクラウドベースの脅威ハンティングを提供します。
Microsoft は、Azure および統合された Security Suite を通じてAIセキュリティを提供しています。また、ネットワーク監視の Darktrace や、AIを活用したアンチウイルス保護の Cylance などの企業もあります。各ベンダーは、エンドポイント、クラウドセキュリティ、ネットワーク防御など、異なる分野に注力しています。
AIサイバーセキュリティは、ネットワーク活動を常に監視し、通常の挙動がどのようなものかを学習することで機能します。機械学習アルゴリズムは、トラフィックパターン、ユーザーの行動、システムプロセスを分析し、異常なものを検出します。AIが不審なものを検知した場合、自動的に脅威をブロックしたり、感染したデバイスを切断したり、セキュリティチームに通知したりすることができます。
このシステムは、従来のアンチウイルスでは見逃される可能性のある新たな攻撃を検出するために、振る舞い分析を使用します。AIはインシデントごとに賢くなり、精度を向上させ、誤検知を減らします。
AIはサイバーセキュリティを変革しており、脅威の検知と対応を人間の速度ではなくマシンの速度で実現しています。組織は、アナリストがアラートを調査するのを待つことなく、数秒で攻撃を検知し阻止できるようになりました。AIはまた、次に攻撃が発生しそうな場所を予測し、チームが脅威が到達する前に防御を準備できるよう支援します。
AIはログ分析や脆弱性スキャンのような単調で繰り返しの作業を処理し、セキュリティチームがより重要な業務に集中できるようにします。また、疲れることなく、見落としもせずに24時間365日の監視を提供します。
SentinelOneは、AIが人間の介入を必要とせず自律的に動作するため、サイバーセキュリティ分野をリードしています。MITRE評価において100%の検知率を達成し、誤検知も極めて低く抑えています。エンドポイント、クラウド、アイデンティティをリアルタイムの挙動分析で統合的に保護する単一のプラットフォームを提供します。
SentinelOneは、多くの競合製品と異なり、デバイスがオフラインの状態でも動作します。独自のロールバック機能により、ランサムウェアによる被害を自動的に元に戻し、攻撃前の状態へシステムを復元できます。
SentinelOneは、既知の悪質なシグネチャを探すだけでなく、エンドポイント上のプロセスやファイルの挙動を監視する行動型AIを使用しています。AIはファイルの変更、ネットワーク接続、プロセスの挙動などのアクティビティを継続的に監視し、ゼロデイ攻撃を検知します。AIが自律的に脅威を隔離し、悪意のあるプロセスを停止し、ワンクリックで被害をロールバックする自動応答が提供されます。
SentinelOneのPurple AIは、パーソナルなサイバーセキュリティアナリストのように機能し、脅威をハンティングし、環境全体にわたる実用的なインサイトを提供します。複数のソースからの脅威インテリジェンスを統合し、機械学習を用いて攻撃データを関連付けます。
はい、SentinelOneのAIはクラウドネイティブ設計と軽量な導入により、中小企業から大企業までスケールします。小規模な企業でも大規模なセキュリティチームを必要とせずに自動化された脅威防御を利用でき、大規模な組織は1つの中央ダッシュボードから数千のエンドポイントを保護できます。コンピュータが50台でも50,000台でも、同じ高度なAIによる保護と統合された可視性をすべてに対して得られます。
SentinelOneの自律機能は、セキュリティの専門知識が限られている企業にも、高度なセキュリティ運用を行う企業にも適しています。柔軟な価格設定により、組織は自社のニーズや予算に合わせて機能を選択できます。
はい、SentinelOneのSingularityプラットフォームは、AIによって強化された1つのソリューションでエンドポイント、クラウドワークロード、ユーザーアイデンティティを保護します。ワークロード保護、セキュリティポスチャ管理、インフラストラクチャスキャンなどのクラウドセキュリティ機能を利用できます。アイデンティティセキュリティは、通常のユーザーパターンを学習することで、認証情報の悪用やインサイダー脅威を行動分析によって検出します。
SentinelOneは、リアルタイムで750種類以上の漏洩認証情報をスキャンし、攻撃者がクラウド環境内を横移動するのを阻止します。クラウド構成に対して2,000以上の組み込みセキュリティチェックを提供し、主要なクラウドプラットフォームすべてに対応しています。
SentinelOneのAIは、既知の脅威シグネチャに依存せず、挙動を監視することでゼロデイ攻撃やランサムウェアを特に標的としています。機械学習により、完全に新しい脅威であっても、リアルタイムで悪意のあるパターンや攻撃挙動を検出します。自律型のランサムウェア対策により、ファイルの暗号化を即座に停止し、影響を受けたファイルを自動的に元の状態に復元します。
SentinelOneのAIは、異常なファイル変更、プロセスインジェクション、ラテラルムーブメントなど、高度な攻撃を示す不審な活動を継続的に監視します。独立したテストでゼロデイ脅威に対して100%の防御率を記録し、システムへの影響も低く抑えられています。
