要点
- AIサイバーセキュリティは機械学習を使用して、脅威を人間だけの場合よりも迅速に検知、予測、阻止します。
- 利点: 検知の高速化、誤検知の削減、自動対応、アラート疲れの軽減。
- リスク: 敵対的攻撃、データポイズニング、偏ったモデル、透明性の欠如。
- 導入方法: 価値の高いユースケースを特定し、ガバナンスルールを設定し、まずデータ品質を精査します。
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軽減を捉える方法を変えています。新しいAIネイティブのサイバーセキュリティ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、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指針を与えることができます。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補完し、強化できます。このガイドでは、さまざまなAIサイバーセキュリティのリスク、利点、およびサイバーセキュリティに対するAIの影響について説明します。また、以下でさまざまなAIサイバーセキュリティソリューションなども取り上げます。
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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するのを支援し、実行可能なインサイトと推奨事項を提供します。サイバーセキュリティ向けAIは、自律的な脅威検知と軽減に使用され、意思決定を支援します。また、インシデント対応を高速化し、AIは膨大な量のデータを分析できます。人間の専門家が見落としがちなパターンを認識できます。
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環境に対応するのに役立つためです。攻撃は大規模化する可能性があり、サイバーセキュリティにおけるAIは後れを取らないよう支援します。日々膨大な量のデータが生成される一方で、熟練したセキュリティ専門家は不足しています。従来のサイバーセキュリティ対策だけでは防御を維持するには不十分であり、攻撃者は設定やパラメータを乗っ取る可能性があります。プロアクティブで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処できます。AI生成マルウェアは、いつでも変化し、挙動を変える可能性があります。さらに、近年ではより現実的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あります。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も、攻撃対象領域を拡大し、組織内の潜在的な侵入口の数を増やしています。
また、セキュリティ情報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。その多くは誤検知である可能性があり、セキュリティチームが苦しむアラート疲れにもつながります。AIサイバーセキュリティは、それらをフィルタリングしてノイズを取り除くのに役立ちます。
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運用または敵対的運用の強力な実現要因となり得ます。
AIは顧客の攻撃防御を支援する一方で、攻撃者が戦術をより迅速かつ高度化できるよう支援することで、攻撃をさらに悪化させる可能性もあります。AIサイバーセキュリティソリューションの進歩により、グローバル組織に対する大規模かつ協調的な攻撃の実行はこれまでになく容易になっています。
防御としてのAI: 何を可能にするか
チームはサイバーセキュリティにおいてAIを活用して防御を強化できます。以下はその支援方法です。
- 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特定できます。異なる時間帯に地理的に離れた場所から行われる不正なログイン試行を防止できます。
- AIは追加の検証を促し、アクセスの自動拒否を可能にします。ID情報とセッションデータを分析して、脅威を人間の専門家よりも迅速かつ正確に特定できます。
- AIシステムは、ユーザー行動、デバイスタイプ、場所などのさまざまな要因に基づいて、組織に必要な認証レベルを自動的に調整できます。リアルタイムリスクに基づいて適切な種類の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を創造的な方法で利用できる点は興味深いものです。攻撃者はAIを使って入力を作成し、防御側のAIシステムを乗っ取る悪意のあるコードを書くことができます。そのコードや入力によって、モデルをだまして機密データを出力させたり、誤った判断を下すよう誘導したりできます。
AIツールは、従業員をだまし、人間本来の観察を回避できる非常に説得力のあるメールやディープフェイクを生成できます。AIはスピアフィッシング攻撃を大規模化し、防御側が使用する対策に対してリアルタイムで適応できます。
サイバーセキュリティにおけるAIの主要な適用分野
2032年までに、AIサイバーセキュリティ市場は1,020億米ドルの評価額に達すると予想されています。世界の組織の44%はすでにセキュリティ侵害の検知にAIを使用しており、世界の経営幹部の48.9%は、AIが現代のサイバー脅威に対抗する強力な抑止力になり得ることに同意しています。
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、それらに関連する一般的な脆弱性を排除できます。検知と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自動化は、さまざまなサイバーセキュリティ分野と用途でコストを削減できます。脆弱性評価、ログ分析、パッチ管理、更新などの日常的なタスクを自動化できます。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できます。人間の分析では見逃される可能性のある微妙な脅威の兆候を特定できるため、よりプロアクティブなセキュリティ体制を実現できます。
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の分野でさまざまな用途を見出しています。知っておくべき内容は次のとおりです。
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を使用して、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、侵害の兆候をリアルタイムで検知できます。
AIは脆弱性管理を自動化し、クラウドインフラストラクチャ内の設定ミスを特定して優先順位付けできます。ユーザー行動、デバイスの健全性などのさまざまなコンテキスト要因に基づいて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のクラウドセキュリティを強化できます。
AIツールは、さまざまな州の厳格な規制要件を満たすために、コンプライアンスとベストなデータ処理プラクティスを継続的に適用できます。また、監査レポートの生成にも役立ちます。
IoTにおけるAIサイバーセキュリティ
IoTに関しては、AIサイバーセキュリティは多様なデータストリームの分析に役立ちます。逸脱を検知し、通常動作のベースラインを確立し、デバイスの不具合を示すことができます。AI搭載ツールを使用して、シグネチャベースの検知に依存せずに、ゼロデイを含むマルウェア感染を分析および防止できます。
AIはコードや設定内の脆弱性を見つけることができます。履歴データを分析することで、潜在的なデバイス障害や欠陥を予測できます。AIはIoTシステムの自律防御も可能にします。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、対応時間を短縮できます。
IAMにおけるAIサイバーセキュリティ
AIを活用した生体認証分析と適応型認証は、不審なログイン試行を防止し、ユーザー認証リスクを低減できます。User Entity and Behavior Analytics (UEBA)は、ユーザーアクティビティパターンを監視し、異常や認証情報の悪用を検知し、アクセス制御を強化できます。
AIを活用したサイバーセキュリティは、IDライフサイクル管理を効率化し、ユーザープロビジョニングとプロビジョニング解除を自動化し、ロールを割り当てることができます。アクセス権を管理し、人的ミスの余地を減らせます。予測的リスク管理を行い、アカウント乗っ取りも防止できます。
組織はどのようにAIサイバーセキュリティを導入すべきか
組織は、多面的なアプローチを取ることでAIサイバーセキュリティを導入すべきです。防御のためにAIを活用することと、AIサイバーセキュリティリスクや攻撃から保護することのバランスを取る必要があります。そのためには、まず組織固有のサイバーセキュリティ課題を特定することです。
これらすべての課題はAIで解決可能でなければならず、企業はまず脆弱性管理、インシデント対応の自動化、脅威検知、行動分析などの高価値な用途に注力すべきです。次に、企業は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導入を管理し、そのリスクを管理するうえで極めて重要です。企業は、AIツールをどのように使用できるか、どこで使用できないか、そしてGDPRのようなプライバシー法への準拠をどのように確保するかについて、明確なガイドラインを作成する必要があります。許可なく使用されているシャドーAIツールの利用を発見し、それらを精査することで未知のリスクの持ち込みを防ぐためのプロセスも必要です。
実装と統合は、認識しておくべきもう2つの重要な要素です。AIモデルは、学習に使用されたデータの品質次第でしか機能しません。そのため、高品質なデータはAIモデル学習の基盤です。自社のセキュリティニーズに合った適切なAIツールを選択し、既存のインフラストラクチャとシームレスに統合できることが重要です。
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の利点は次のとおりです。
- AIおよびMLアルゴリズムは、未知の脅威を迅速に特定し、ゼロデイを検知し、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では見逃される異常を発見できます。高度なAI搭載分析は、企業全体の複数ソースからのデータを相関分析できます。
- 隠れた攻撃パターンの包括的な可視化を提供し、脅威環境を分析できます。AIは予測型セキュリティ分析に使用でき、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。
- 迅速な封じ込めを自動化し、ワークフローを最適化し、インシデントトリアージやデータエンリッチメントのような低レベルタスクにも役立ちます。
- 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てセキュリティチームの効率を最大化し、リソースをより適切に配分できるよう支援します。アラート疲れに対抗し、人的ミスの余地を減らし、大量のセキュリティタスクにおけるスキル不足に対処します。
- AIを使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をスキャンし、不審な言語を特定することもできます。AIは偽造の検知や、ソーシャルエンジニアリングおよびフィッシング手口への対抗に使用できます。適切なAIサイバーセキュリティソリューションを使用することで、AI駆動型マルウェアに対して防御することもできます。
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課題は次のとおりです。
- 高度な攻撃者はAIの脆弱性を悪用して従来のセキュリティ対策を回避し、高度な脅威を作り出す可能性があります。
- 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技術を開発できます。これらの攻撃は、慎重に作成された入力を与えて誤分類や脅威検知の見逃しを引き起こすことで、セキュリティシステムを無効化する可能性があります。
- AIモデルの学習には大規模なデータセットが必要ですが、侵害されたデータや偏ったデータはシステム全体を損なう可能性があります。データポイズニング攻撃は、学習セットに悪意のあるサンプルを注入し、AIシステムに正当な脅威を無視させたり、通常のアクティビティを不審としてフラグ付けさせたりします。
- 誤検知と見逃しは運用上の困難を生みます。AIシステムが過剰なアラートを生成したり、本物の攻撃を見逃したりする可能性があるためです。これによりセキュリティチームのアラート疲れが生じ、実際の脅威に対する感度が鈍る一方で、無害なアクティビティの調査に貴重なリソースを浪費する可能性があります。
- モデルの複雑さと透明性の欠如により、サイバーセキュリティ専門家がAIシステムがどのように結論に至ったかを理解することが困難になります。この「ブラックボックス」問題はインシデント対応を複雑にし、最適なパフォーマンスに向けたシステムの微調整を難しくします。
- 既存のレガシーセキュリティインフラストラクチャにAIソリューションを組み込もうとすると、統合上の課題が生じる場合があります。互換性の問題、データ形式の競合、専門知識の必要性により、導入を遅らせコストを増加させる実装障壁が生じる可能性があります。
実践的なベストプラクティスとチェックリスト
最良の結果を得るために従って実装できる、主要なAIサイバーセキュリティのベストプラクティスとチェックリスト項目を以下に示します。
- MFAは、AI攻撃から防御する最良の方法の1つです。パスワード認証とTOTP認証のような2つの異なる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レイヤーを加えることができます。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に対して明確なガバナンスルールを確立する必要があります。データ処理、モデル保護、コンプライアンス要件を対象とするポリシーを作成してください。攻撃者に見つかる前に問題を発見するため、定期的にセキュリティテストを実施してください。
- 個人のプライバシーを保護する必要がある場合は、モデル学習中に差分プライバシー技術を適用してください。データパイプラインに改ざんの兆候がないか監視してください。バイアスの問題を避けるため、クリーンで代表性のあるデータセットを維持する必要があります。
- 不正アクセスを防ぐため、すべての学習データを暗号化できます。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、ロールベースの制御を設定してください。異常なアクティビティを見つけるため、毎月データアクセスログを監査してください。
- 実際の攻撃をシミュレートする敵対的手法を用いてAIモデルを学習させてください。データがコアシステムに到達する前に入力フィルターを追加してください。異常なアクセスパターンを検知する監視ツールを設定してください。モデルのバックアップコピーを保持し、そのロールバック手順を文書化する必要があります。本番稼働前にすべてを徹底的にテストしてください。モデルにできることとできないことを文書化してください。
AIサイバーセキュリティの未来
AIエージェントは、近い将来SOCチームに革命をもたらし、多くの複雑なタスクを自動化できる可能性があります。追加のトレーニングや支援を必要とせずに、データの特定、複雑な検索クエリの自動化、コード作成を支援できます。
AIエージェントは、自律的により適切に推論し、人間のオペレーターの特定の目標を達成できるようになります。近いうちに、自らを改善し修正できるようになるでしょう。また、他のAIエージェントを監視するためにAIエージェントを使用する動きも増えるでしょうが、市場に出るまでには時間がかかるかもしれません。エージェント型セキュリティの失敗の多くにも対処されるでしょう。サイバーセキュリティはAIに置き換えられるのでしょうか。いいえ、これらのエージェントを監督する人間の専門家は依然として必要です。ただし、今後数か月から数年のうちに、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ようになるため、人員は少なくなるでしょう。
AIサイバーセキュリティのケーススタディと事例
AIが実世界でどのようにサイバー攻撃の実行に使われてきたかを以下に示します。
- DeepPhishは、スピアフィッシングキャンペーンを自動化したツールです。ソーシャルメディアやその他のオンラインチャネルを通じて標的アカウントのデータを分析しました。では何が起きたのでしょうか。収集したデータに基づいて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、被害者がそれを開いた際にだましたのです。
- TrickBotはバンキングトロイの木馬で、その後、検知技術を回避するためにAIベースのモデルを取り入れて進化しました。被害者のデータを収集し、どの種類の攻撃がより成功しやすいかをよりよく理解するためにMLを使用しました。TrickBotはさまざまなセキュリティ環境に動的に適応し、組織内のネットワーク全体でラテラルムーブメントを行いました。
- Satori Botnetは、IoTデバイスの脆弱性を見つけるためにAIとMLを使用したことで悪名をはせました。接続の弱点を自動的に見つけ出し、他の従来型マルウェア亜種と比較して、より広範かつ高速な規模で標的に感染しました。
次に、高度な脅威に対する防御に関する、サイバーセキュリティにおけるAIの事例とケーススタディをいくつか紹介します。
- CordenPharmaは、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とIPを保護するために自己学習型AIを使用しました。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、微妙な脅威の見逃しを回避できました。
- Memcycoは、アカウント乗っ取り（ATO）保護を組み込み、高度なフィッシングキャンペーンに対抗しました。攻撃者による盗まれた認証情報の使用を阻止し、ATOインシデントを65%削減しました。
SentinelOneによるAI搭載サイバーセキュリティ
SentinelOneは、組織に対して実行されるAI搭載攻撃に対抗できます。一部の攻撃が従来の防御を回避するケースに遭遇するかもしれませんが、SentinelOneを導入すればその問題に直面することはありません。Purple AIはSentinelOneのGen AI Security Analystであり、SOCチームを強化できます。調査と対応を高速化できます。SentinelOneはPrompt AIでワークロードの保護を支援します。組織全体にわたるGen AI利用状況を即座に可視化します。
最大の利点は、Google Anthropic、OpenAIなどの主要なLLMプロバイダーすべてに加え、オンプレミスモデルやセルフホスト型インフラストラクチャなどにも対応するモデル非依存のカバレッジを得られる点です。SentinelOneは、データ、AIモデル、パイプライン、そしてビジネス全体の保護に優れています。その Offensive Security Engine™ を使用して攻撃経路をマッピングし、攻撃が発生する前に予測できます。Verified Exploit Paths™ 機能は、インフラストラクチャに対して高度な攻撃シミュレーションを実行し、通常は気付かない隠れたリスクを排除するのに役立ちます。SentinelOneは、GCP、Azure、AWS全体でのリアルタイム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改善できます。
包括的なセキュリティソリューションをお探しなら、SentinelOne's agentless CNAPPが最新のAI搭載脅威に対する防御を支援します。SentinelOneのAI Security Posture Managementは、特にAIモデル、パイプライン、サービスに関して、ITおよびクラウドエコシステムのより深い可視性と迅速な解決を提供できます。シフトレフトセキュリティの徹底、SaaSセキュリティポスチャ管理の強化、またはクラウドエンタイトルメントの権限の厳格化が目標であれば、SentinelOneがそれらすべてを支援できます。シークレット漏えいを防ぐこともでき、SentinelOneは750種類以上の異なるタイプのシークレットを検知できます。
継続的な脅威監視を有効にし、アラート疲れを軽減し、誤検知を排除し、攻撃対象領域を最小化できます。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、暗号資産マイナー、シャドーIT攻撃、ランサムウェア、その他あらゆる形態のサイバー脅威への対抗に優れています。複数の攻撃対象領域にわたって防御を強化し、Singularity™ Endpoint Protection Platformを通じて、クラウド、エンドポイント、IDに対する自律的な検知および対応機能を得ることができます。SentinelOneは、Singularity™ Cloud Workload SecurityおよびSingularity™ XDR Platformによって防御を拡張し、完全なカバレッジを提供することもできます。
結論
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、今日の脅威に対して組織によりスマートな防御方法を提供します。重い作業はアルゴリズムに任せることで、戦略的目標に集中できます。AIにより、高速な脅威検知、即時対応、そして攻撃者が戦術を変えても適応する保護を得られます。チームの人手が不足している場合や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そのギャップを埋め、システムを24時間365日安全に保つことができます。
AIを定期的なトレーニング、徹底したバックアップ、多層的な制御と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。これは人間を置き換えることではなく、より賢く取り組み、サイバー防御を実用的かつ信頼できるものにすることです。支援をご希望の場合は、今すぐSentinelOneに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、人工知能を使用して、コンピューター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システムは膨大な量のデータを分析し、不審な行動パターンを自動的に特定できます。これらのシステムは、通常のネットワーク活動がどのようなものかを学習し、悪意がある可能性のある異常なものにフラグを立てます。
これは、眠ることなく、学習するほど脅威の検知精度が向上する賢い警備員がいるようなものだと考えることができます。
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、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知します。第二に、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することで、被害が拡大する前に攻撃へ自動的に対応します。第三に、過去のインシデントのパターンを分析することで、次にどこで攻撃が発生する可能性があるかを予測するのに役立ちます。
AIは、フィッシングの試行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またがるセキュリティパッチの管理といったタスクを担っています。
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。実際のシステムから攻撃者を遠ざけながら、その手法を明らかにさせる現実的なハニーポットを構築することもできます。また、インシデント対応スクリプトを自動的に作成したり、特定の攻撃タイプに基づいてセキュリティレポートを生成したりするためにも使用できます。
組織は、テスト用の制御されたマルウェアサンプルを作成し、従業員トレーニング向けにフィッシングキャンペーンをシミュレートするために生成AIを使用しています。
いいえ、AIが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。なぜなら、AIには重大な限界があるためです。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、これまでに見たことのない新しい種類の攻撃には対応が難しい場合があります。複雑なインシデントの調査、戦略的な意思決定、創造的思考を必要とする状況への対応には、依然として人間が必要です。
また、AIが適切に機能するには良質なデータに依存しており、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、次に何をすべきかを判断するには、人の関与が必要です。
敵対的AIとは、ハッカーが誤解を招く情報を与えてAIセキュリティシステムを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ものの、AIには安全だと思い込ませる悪意のあるファイルを作成できます。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。
こうした攻撃は、不正検知システムや脅威分析エンジンなどのAI搭載ツールを標的にしています。目的は、AIセキュリティシステムが実際の攻撃を認識できないようにすることです。
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が含まれます。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ます。また、ネットワーク監視向けのDarktraceや、AIを活用したアンチウイルス保護向けのCylanceのような企業もあります。各ベンダーは、エンドポイント、クラウドセキュリティ、またはネットワーク防御など、異なる領域に注力しています。
AIサイバーセキュリティは、ネットワークアクティビティを継続的に監視し、正常な動作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、ユーザーの操作、システムプロセスを分析して、異常と思われるものを特定します。AIが不審なものを検出すると、脅威を自動的にブロックしたり、感染したデバイスを切断したり、セキュリティチームに警告したりできます。
このシステムは、振る舞い分析を使用して、従来のアンチウイルスでは見逃される可能性のある新しい攻撃を検知します。AIはインシデントを重ねるごとに賢くなり、精度を向上させ、誤検知を減らします。
AIは、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行できるようにすることで、サイバーセキュリティを変革しています。組織は現在、アナリストがアラートを調査するのを待つのではなく、数秒で攻撃を検知して阻止できるようになっています。AIは次にどこで攻撃が発生する可能性があるかも予測し、脅威が到来する前にチームが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退屈で反復的なタスクを処理し、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なく、24時間365日の監視を提供します。
SentinelOneがサイバーセキュリティをリードしているのは、そのAIが人の介入を必要とせず自律的に動作するためです。MITREの評価で100%という完全な検知率を達成しながら、誤検知を極めて低く抑えました。エンドポイント、クラウド、アイデンティティに対する包括的な保護を、リアルタイムの振る舞い分析を備えた1つの統合プラットフォームを通じて提供します。
SentinelOneは、常時インターネット接続を必要とする多くの競合製品とは異なり、デバイスがオフラインのときでも機能します。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、システムを攻撃前の状態に復元できます。
SentinelOneは、既知の悪性シグネチャを探すだけでなく、エンドポイント上でプロセスやファイルが何をしているかを監視するために行動AIを使用します。この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が脅威を自動的に隔離し、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律型レスポンスを利用できます。
SentinelOne’s Purple AIは、個人向けの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、環境全体にわたって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組み合わせ、機械学習を使用し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な設計と軽量な導入により、中小企業から大企業まで拡張できます。中小企業は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保護を利用でき、大規模組織は 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。50 台のコンピューターでも 50,000 台でも、同じ高度な AI 保護を利用でき、あらゆるものを横断した統合可視性を得られます。
SentinelOne の自律型機能は、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、組織はそれぞれの特定のニーズと予算に合った機能を選択できます。
はい、SentinelOneのSingularityプラットフォームは、AIを活用した単一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。クラウドセキュリティ機能として、ワークロード保護、セキュリティ態勢管理、インフラストラクチャスキャンを利用できます。アイデンティティセキュリティでは、通常のユーザーパターンを学習することで、行動分析を用いて認証情報の悪用や内部脅威を検出します。
SentinelOneは750種類を超える露出した認証情報をリアルタイムでスキャンし、攻撃者がクラウド環境内でラテラルムーブメントを行うのを阻止します。クラウド構成向けに2,000を超える組み込みのセキュリティチェックを提供し、主要なすべてのクラウドプラットフォームに対応しています。
SentinelOneのAIは、既知の脅威シグネチャに依存するのではなく、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ます。機械学習により、完全に新しい脅威であっても、悪意のあるパターンや攻撃の挙動をリアルタイムで検出します。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元の状態に自動的に復元する、自律型のランサムウェア対策を利用できます。
SentinelOneのAIは、高度な攻撃の兆候となる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の不審なアクティビティ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する100%の防御を達成しながら、システムへの影響を低く維持しました。
