AI と機械学習を使用してサイバー盗難を防止する 6 つの方法

公開: 2022-09-23

モノのインターネットと人工知能は、ほぼすべての業界の企業に無数の利益をもたらしました。合理化されたサプライチェーンから製造プロセスまで、AI と IoT は、ほぼすべての組織のニーズに対応するソリューションを提供します。

ただし、これらのテクノロジーは、現在非常に多くのデバイスがインターネットに接続されているため、以前には存在しなかった新しいサイバーセキュリティリスクももたらします。サイバー盗難のリスクは、AI および IoT ソリューションの実装に関する組織の主要な懸念事項の 1 つです。

これらのテクノロジーにより、ハッカーがリモートでアクセスできるデバイスや、情報や金銭を直接的または間接的に盗むために操作できるソフトウェアが増えています。

AI と機械学習によってもたらされる脅威のいくつかと、これらのテクノロジを使用して組織のサイバー盗難のリスクを軽減するために使用できる 5 つの戦略について説明します。それでは始めましょう！

将来の攻撃を予測する

将来の攻撃を予測できれば、それらを防ぐこともできます。その後の潜在的な攻撃を予測できれば、セキュリティチームはそれらを防御するのに十分な情報を手に入れることができます。 AI と ML を使用して潜在的な攻撃を予測するには、次の 3 つの方法があります。

ネットワークトラフィック分析: このタイプの分析では、ネットワーク上のデバイス間の通信を調べます。これは、差し迫った攻撃を示している可能性があるデバイス間の悪意のある通信を検出するのに役立ちます。
ユーザーと行動の分析: このタイプの分析では、ユーザーが何をしているか、システムとどのようにやり取りしているかを調べます。これは、差し迫った攻撃を示している可能性がある異常なユーザーの動作を検出するのに役立ちます。
ネットワーク動作分析:このタイプの分析では、ネットワーク上のデバイスとトラフィック、およびネットワークデバイスとソフトウェアの状態を監視します。ネットワーク動作分析は、ネットワーク上のデバイスの状態を監視することにより、差し迫った攻撃を検出するのに役立ちます。

生体認証の実装

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生体認証指紋、顔、声などの個人の身体的特徴を識別および検証の目的で使用する識別の一種です。ほとんどの場合、生体認証認証では、センサーを使用して指紋や網膜スキャンなどのデータを収集し、ソフトウェアを使用して一意の識別子を作成します。

バイオメトリック認証は、忘れたり盗まれたりする可能性のあるトークンや PIN を使用する必要がないため、サイバー盗難を防ぐ優れた方法です。ただし、生体認証は絶対確実というわけではなく、攻撃者が偽の指紋や声のなりすましを使用して違反する可能性があります。

AI を活用したリアルタイムの検出と対応

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リアルタイムの検出と対応により、攻撃をリアルタイムで検出し、自動修復で対応できます。リアルタイムの検出と対応を使用して、3 つの方法でサイバー盗難を防止できます。

異常の早期検出: 異常の早期検出は、異常なイベントがセキュリティの脅威になる前に特定するための分析主導のアプローチです。早期の異常検出は、潜在的な攻撃を示すネットワークの動作を特定することで、サイバー盗難を防ぐのに役立ちます。
リアルタイムの脅威分析:このアプローチは、セキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) プラットフォームに依存して脅威を特定します。リアルタイムの脅威分析は、ネットワーク上の脅威を特定することで、サイバー盗難を防ぐのに役立ちます。
リアルタイムのデータ検出:このアプローチは、データマイニング、機械学習、およびグラフ分析に依存して、サイバー攻撃を示す可能性のあるデータのパターンを検出するのに役立ちます。

AI大量データスキャン

大量データスキャンは、膨大な量のデータを分析して潜在的な脅威を特定する方法です。サイバー盗難を防ぐために、AI 大規模データスキャンを使用して、ウイルスやランサムウェアなど、システム上の悪意のあるファイルを探すことができます。

データスキャンを使用して、ボットネットの一部である可能性があるコードや、疑わしいドメインと通信しているシステムなど、疑わしいコードを探すことができます。データスキャンでは、暗号化されていないクレジットカード番号など、システム上の機密データを探すこともできます。

悪意のあるデータや機密データを見つけた場合は、それを隔離するか、システムから削除して、さらなる被害を防ぐことができます。

ブロックチェーンベースのプラットフォームを使用してデータを保護する

ブロックチェーンは、不変で監査可能な、契約などのトランザクションと資産を記録する分散型台帳です。ブロックチェーン技術は、多くの場合、ビットコインやイーサリアムなどの暗号通貨に関連付けられており、この技術を使用してトランザクションを追跡および保護しています。

また、ヘルスケアや航空などの他の産業でも使用されています。ブロックチェーン技術は、データを保存および共有するための堅牢で安全な方法を提供します。これにより、ブロックチェーン技術を使用してユーザー間でデータを安全に保存および共有する AI 駆動の機械学習プラットフォームが開発されました。

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これらの AI 駆動型プラットフォームは、分散型ネットワークを使用して複数のノードにデータを分散し、データが安全であり、1 つの中央サーバーに保存されないようにします。また、悪意のある攻撃から保護するために、データは暗号化されます。

機械学習ベースの脆弱性スキャナー

機械学習ベースの脆弱性スキャナーは、セキュリティで保護されていないネットワークポートや脆弱なパスワードポリシーなどの脆弱性についてシステムを分析し、是正措置を推奨する AI 駆動型のセキュリティツールです。

脆弱性スキャナーは、セキュリティの脅威になる前に問題を特定して修正するのに役立つため、あらゆるセキュリティ戦略にとって重要です。脆弱性スキャナーは、システムの脆弱性を特定し、それらを修正する方法に関する推奨事項を提供することで、サイバー盗難を防止できます。

また、データが危険にさらされているかどうかを特定するためにも使用でき、危険にさらされている場合は、データを保護する方法を推奨できます。脆弱性スキャナーは、悪意のある URL など、データ内の脅威を特定することもできます。脆弱性スキャナーがデータ内の脅威を検出した場合、それらを修復するための推奨事項を提供できます。たとえば、悪意のある URL がネットワークに侵入するのをブロックするルールを提供できます。

結論

サイバー犯罪が増加していることは否定できません。このテクノロジーを採用する企業が増えるにつれて、攻撃の数とそれらが引き起こす被害の規模は拡大し続けています。しかし、AI と機械学習は、セキュリティ上の脅威になる前に異常な行動パターンを検出することで、この脅威との戦いに役立っています。