コンピュータやインターネットが普及し、それらがビジネスの中心となった現代ではセキュリティが非常に重要です。AIがよく利用されるようになってきた現代で、AIセキュリティと耳にしたことがある方もいるのではないでしょうか？

この記事では、AIセキュリティについて解説します。メリットや課題、具体的な活用法もわかりやすく解説するのでぜひ確認してみてください。

AIセキュリティとは？

AIセキュリティとは、AIを使ったセキュリティ対策のことです。AIを活用して、新たなオンライン上の脅威を発見・防御・対処できます。

進化するサイバー脅威に素早く対応するために、AIセキュリティは重要です。AIは脅威を早期に検出し分析にかかる時間を短縮できるので、脅威への迅速な対応ができます。攻撃の日々進化する技術にも対応可能です。AIにより、セキュリティ面の人材不足を補完する上、従業員が複雑で人間にしかできない業務に集中できる環境を作ることが可能です。

AIセキュリティを利用するメリットや課題とは？

AIセキュリティの利用には、メリットと課題があります。

メリットと課題は以下のとおりです。

• メリット

  サイバー攻撃の検出率向上

  新種のマルウェアへの対応力強化

• 課題

  AIに精通した人材の確保

  AIがサイバー攻撃の対象になること

それぞれの詳細を確認していきましょう。

AIセキュリティを利用するメリット

AIを活用したセキュリティのメリットは、サイバー攻撃の検出率向上と新種のマルウェアへの対応力の強化です。

AIはシステムの通常状態を把握しながら、大量の攻撃データを通してパターンを学習し、複雑なサイバー攻撃も高い精度で検出できます。人間と異なり、24時間365日異常が発生した際に即時対応が可能です。また、新種のマルウェアに対しては、従来の手法のアップデートが間に合わず対応が遅れていても、AIは行動パターンを分析するので、経験のない脅威にも即座に対応できます。セキュリティの脆弱性を修正する前の状態を狙うゼロデイ攻撃にも有効です。

AIセキュリティを利用する課題

AIを活用したセキュリティには、AIに精通した人材の確保やAI自体がサイバー攻撃の対象になるというデメリットがあります。

AIを導入する際、専門的な知識を持つ人材が不可欠です。しかしAIに精通した人材の需要が高まる中、確保は簡単ではありません。また、AIそのものもサイバー攻撃の対象となるリスクがあり、誤ったデータをAIに与えると検出能力が低下する可能性があります。AIは未知のデータに対して予測不可能な動作をする場合があり、システムのセキュリティリスクを高める可能性もあるでしょう。AIの脆弱性を適切に把握し、攻撃に備える対策が必要です。

AIセキュリティの具体的な活用法

AIセキュリティの具体的な活用方法として、ログの監視・解析をすること、マルウェアを検出すること、トラフィックの監視・解析をすること、脆弱性診断をすること、ペネトレーションテストを実施することがあります。順番に確認していきましょう。

ログの監視・解析をする

AIセキュリティを使って、ログの監視・解析ができます。ログの監視や解析とは、システムやネットワーク上で発生する全ての動作を記録したデータ（ログ）を調べ、異常や問題を検出するプロセスです。AIには、膨大なデータを迅速に処理しパターンを学習する能力があるためログの監視や解析ができます。

AIセキュリティでは、膨大なログの情報から「通常の状態」と「攻撃を受けた状態」の特徴を学習することが可能です。リアルタイムでの監視により、攻撃やその兆候を早期に検知し、サイバー攻撃の影響を最小限に抑えられます。

『WAF』『IDS・IPS』『NGFW』が代表的な監視ソフトウェアです。WAFはウェブアプリケーションを守るためのセキュリティ機能、IDS・IPS・NGFWはネットワーク上での不正な動きを検出するためのシステムです。

マルウェアの検出する

コンピュータやソフトウェアに有害な影響を与えるマルウェアを検出することも、AIセキュリティでは可能です。特に、ディープラーニング技術の導入により、従来のセキュリティ手法では見逃していた新種のマルウェアに対しても、効果的に対応できるようになっています。

代表的な製品は『EDR』で、パソコンやサーバーに用いてマルウェアの動きを防御したり検知したりすることが可能です。

トラフィックの監視・解析する

AIセキュリティを使って、ネットワーク上でやり取りされるデータの流れであるトラフィックの監視・解析をすることも可能です。

AIはネットワーク上のデータ量をリアルタイムで監視し、異常な動きがあれば即座に検出し、内部の不正行為や情報漏洩のリスクを早期に見つけ、迅速に対処できます。AIは通常のネットワーク動作を学習しており、これによって監視の精度がさらに向上します。

代表的なツールは『SIEM』と『UEBA』です。『SIEM』は複数のシステムからログを収集して警告を発し、『UEBA』は不自然なトラフィックの動きを捉え、攻撃の可能性を評価するツールとして活用されます。

脆弱性診断をする

AIセキュリティを用いて、社内セキュリティの脆弱性を診断することもできます。脆弱性診断などのセキュリティ対策は、ビジネスを継続し利用者の安全を確保するために不可欠な要素です。

AIセキュリティの脆弱性判断は、ホームページなど大量のコンテンツを、時間や場所に関係なくチェックできます。そのため、AIを用いた診断ツールで、脆弱性を広範囲にわたって検出できる上に、定額でサービスを利用することが可能です。

ペネトレーションテストを実施する

AIセキュリティを用いて、ペネとレーションテストを実施することも可能です。攻撃者の立場でシステムの脆弱性を突き、目的を達成できるかどうかをテストする手法を侵入テストと呼びます。AIを使ったペネトレーションテストでは、システムのセキュリティ上の弱点を効率的に見つけ出します。攻撃の手法を模倣することで、セキュリティ対策がどれほど徹底されているかを確認し、強化が必要な部分をより正確に特定することができます。

ペネトレーションテストと脆弱性診断の違いは、前者が実際の攻撃手法を使ってシステムに侵入し、セキュリティの脆弱性をチェックする方法に対して、後者はシステム内の潜在的な問題をリストアップして、弱点を特定し診断するということです。

まとめ

この記事では、AIセキュリティについて解説しました。

AIセキュリティとは、AIを利用したセキュリティ対策のことです。AIを活用して、新たなオンライン上の脅威を発見・防御・対処できます。

また、AIセキュリティの具体的な活用方法は以下のとおりです。

• ログの監視・解析をする

• マルウェアを検出する

• トラフィックの監視・解析をする

• 脆弱性診断をする

• ペネトレーションテストを実施する

コンピュータやインターネットがビジネスの中心となった現代では、セキュリティ対策が非常に大切です。ぜひ、セキュリティにAIを活用して、安全な環境を整えてビジネスを進めてみてください。