AI と機械学習がリモートワークのセキュリティにどのような変革をもたらすのか

AI と機械学習テクノロジーは、脅威の早期検出と対応に対するプロアクティブなアプローチによりサイバーセキュリティに参入しました。 脅威の検出を自動化し、サイバー脅威を特定して対応し、誤検知を排除し、組織全体のセキュリティ体制を強化することで、リモート ワーカーの安全を確保できます。

AI および ML ベースのセキュリティ ソリューションをリモート ワーク環境に導入することで、従来のサイバーセキュリティ対策の欠点も解決されました。 AI と ML の導入は企業のサイバーセキュリティに革命をもたらし、セキュリティの脅威を制限しながらアクセス制御を提供します。

基本を理解する: AI と機械学習

リモートのデジタル環境により、安全なリモート アクセスが可能になります。 これにより、従業員はクラウド コンピューティング、仮想プライベート ネットワーク (VPN)、およびリモート デスクトップを通じて企業ネットワークに接続できるようになります。 これらのセットアップは適応性、拡張性、コスト効率に優れていますが、それでもセキュリティ上の脅威にさらされる傾向があります。

企業サイバーセキュリティへの AI/ML の導入

企業は不快な状況を回避するためにさまざまなサイバーセキュリティ プロトコルを実装しています。 サイバーセキュリティの領域に新たに加わったのは、AI と機械学習です。

サイバーセキュリティへの AI の実装は、さまざまなセキュリティ脅威を迅速かつ正確に積極的に識別、分析、評価、予測できるツールやソフトウェアの開発に焦点を当てています。 機械学習はサイバーセキュリティで使用され、さまざまなアクセスリソースを評価してデータとアルゴリズムを生成します。

リモートワークのセキュリティ課題の現状

サイバーセキュリティは、IT チームが直面する日々進化する課題です。 2022 年の雇用主調査によると、回答者の 56 % が、リモート勤務中の従業員は適切なセキュリティ慣行を認識していないと回答しました。

新しい高度回避型適応型脅威 (HEAT)

Web ブラウザを標的とする新たな高度回避型適応型脅威 (HEAT) は、標準的なセキュリティ テクノロジに対する新たなセキュリティ リスクです。 急速に進歩するテクノロジーや通信ツールにより、新たなセキュリティ ホールが生じたり、権限のないユーザーが個人情報にアクセスしたりする可能性があります。

リモートワークとサイバーセキュリティの課題

リモート従業員は企業ネットワークへのさまざまなレベルのアクセスを持っており、セキュリティとパフォーマンスを管理しながら従業員の活動を追跡するのは困難な仕事です。 企業は現在、生産性とパフォーマンスの追跡を向上させるために AI と機械学習を活用しています。

リモートワークのセキュリティには、機密情報、不正なデータ フロー、サイバー攻撃を保護するためのさまざまなツールと高度な技術を使用したエンドユーザーのセキュリティ リスクの軽減が含まれます。

アクセス制御

これらのテクノロジーにより、同社はリモート アクセスや企業データ保護を規制し、潜在的な脅威やサイバー攻撃を検出できるようになります。 実際、サイバーセキュリティにおける人工知能の市場は、2029 年までに 620 億ドルを超えると予測されています。

AI が脅威の検出と対応を強化する方法

AI および機械学習ベースの技術とツールを使用することで、企業ネットワークはリモート ワーカーを保護し、そのアクセス、デバイスの安全性、ログイン資格情報のセキュリティを制御できます。

オートメーション

AI はさまざまなセキュリティ チェックを自動化し、サイバー攻撃の早期特定と軽減を可能にするため、サイバー セキュリティの未来を表します。 さらに、機械学習アルゴリズムが AI 主導のサイバーセキュリティ フレームワーク内に統合され、潜在的なサイバー脅威の規模、性質、発生源を評価します。

脅威の検出

これらの高度なソリューションは、安全なアクセス制御とネットワーク アクティビティのリアルタイム監視に貢献し、攻撃を示す可能性のある異常な動作を迅速に検出します。

応答

セキュリティの問題に対応して、システムは侵害されたオペレーティング システムへのアクセスを制限することで自動的に措置を講じることができます。 この事前対策は、機密データを潜在的な侵害から保護するために実装されています。

サイバーセキュリティツールキット (Cyber​​SecTK)

このプログラムは、AI を活用した保護機能を備えたオープンソース ツールです。 フィッシング、マルウェア、ランサムウェアなどのオンライン攻撃を初期段階で特定して防止する機能があります。

ソフォス インターセプト X

このエンドポイント セキュリティ ツールは、人工知能を利用して、ラップトップ、デスクトップ、モバイル デバイスなどのさまざまなリモート アクセス デバイス上のサイバー脅威を効果的に特定し、防止します。

ベクトラ コグニート

このプログラムは、内部関係者の脅威、高度な持続的脅威、マルウェア攻撃など、さまざまな種類の脅威を検出するように設計されています。 これらの脅威に対応し、適切な措置を講じる機能があります。

セキュリティ分析における機械学習の役割

機械学習によって駆動されるデータに応じて、AI を使用して、電子メール、メッセージング、またはコラボレーション ツールを介してリモート ワーカーをターゲットにしたフィッシング、マルウェア、またはランサムウェア攻撃を検出および防止するための対策を実装します。 このテクノロジーは通信を分析して、悪意のあるリンク、引用、添付ファイル、またはリクエストを検出します。

機械学習の利用

機械学習を利用して、電子メールのスプーフィング、マルウェア、フィッシング攻撃を識別できます。 デバイスやネットワークのトラフィックにおける異常や侵入を検出し、侵害や攻撃を示します。

ラップトップ、スマートフォン、タブレット、ルーター、VPN などのリモート ワーカーのデバイスと企業ネットワークのセキュリティを確保し、リモート アクセス、ユーザー ID、企業リソースをサポートします。

早期発見と迅速な対応

機械学習により、不正アクセス、データ漏洩、サービス拒否攻撃を検出できます。 サイバーセキュリティにおける AI/ML は、必要なリソースやシステムへのアクセスと権限を付与するための多要素認証と動作分析による本人確認に役立ちます。

用心深く継続的な監視

また、リモート ワーカーの顔、声、指紋の変化や不一致を特定し、検出するためにも使用できます。これらは、なりすまし者の存在を示す可能性があります。 機械学習は、証拠の収集、情報源の追跡、影響分析、データ/システムの回復にも役立ち、リモート ワーカーに関連する次のような不快なインシデントに対処するための修復と緩和の推奨事項を提供します。

• データ侵害と
• ランサムウェア攻撃など

サイバーセキュリティにおける AI の限界

AI や機械学習は遠隔セキュリティ管理対策に大きなメリットをもたらしますが、企業経営者や遠隔ユーザーにとっては実装やインフラストラクチャに関して一定の制限があります。 AI と機械学習には特定の知識が必要ですが、社内では入手できない可能性があります。

専門知識と実装

これにより、AI および ML ベースのセキュリティ ソリューションの実装と管理が困難になる可能性があります。 AI はまだ新興科学であるため、精度と信頼性に関して問題が生じる可能性もあります。 AI と機械学習は、信頼できる結果を生み出すために高品質のデータに依存しています。

機械学習アルゴリズムのトレーニングに使用されたデータが不適切または間違っている場合、機械学習アルゴリズムの結果は信頼できない可能性があります。 ZTNA のようなサイバーセキュリティ アプローチを使用した機械学習と AI ツールの適用により、テクノロジはリモート アクセスをより効果的かつ効率的に保護します。

AI 主導のセキュリティのためのリモート ワーク インフラストラクチャの準備

AI を活用したセキュリティ オーケストレーション、自動化、および対応 (SOAR) プラットフォームは、ネットワーク、サブスクリプション サービス、その他のソースからの大量の脅威インテリジェンスを統合および関連付けて、不審なアクティビティを指摘します。

AIアルゴリズム

AI アルゴリズムはファイル属性、コード実行パターン、ネットワーク アクティビティを分析することで、回避的なマルウェアや未検出のマルウェアでも特定できます。 AI と ML を使用し、リモート環境により優れたサイバーセキュリティを提供する企業が増えています。

企業は、次の IT インフラストラクチャを実装することで、リモートで作業しているユーザーが安全にアクセスできるように AI/ML テクノロジーに移行できます。

拡張検出および応答 (XDR) ソリューション

拡張検出および応答 (XDR) ソリューションは、サーバー、ファイアウォール、エンドポイント、クラウド、その他のソースからのリアルタイムのセキュリティ データを蓄積し、相互に関連付けます。 既知の脅威を調査することで、同様の傾向を特定し、被害が及ぶ前に攻撃を阻止できます。

SIEMシステム

AI ベースの SIEM システムは、セキュリティ警告と多数の脅威インテリジェンス フィードを組み合わせることで、新たな脅威や発展途上の脅威を認識します。 識別可能な特徴によってアラートに自動的に優先順位を付けることで、問い合わせと対応のために膨大なログ データ セットを手動で調査する場合に比べて、時間、人員、費用を節約できます。

AI 分析と予想される攻撃に対する行動様式

AI は、リスクを検出した後、システムを自動的に隔離し、ネットワーク アクセスを防止し、セキュリティに警告することができます。 ユーザーの行動を追跡および評価して、標準を開発できます。 異常なログイン パターンやデータ アクセス リクエストは危険を表す可能性があります。 この方法では、ルールベースのシステムが見逃す内部関係者の脅威、侵害されたアカウント、および望ましくないアクティビティを検出します。

ハッカーは侵害された認証情報を利用して、重要なシステムをハッキングし、データを盗み、マルウェアを仕掛け、フィッシングします。 AI 分析は侵害された認証情報を検出し、修復を開始できます。

ディープニューラルネットワーク

ディープ ニューラル ネットワークは、何百万もの電子メールの中から有害な電子メールを特定できます。 機械学習アルゴリズムは、テキストや電子メールの言語と構文を分析して不正行為を特定します。 CASB は動作分析を利用して、潜在的な脅威を示す過剰なダウンロードやクラウド サービスでの未承認の共有などの異常を検出します。

結論

この記事で見られるように、AI と機械学習テクノロジーの出現により、リモートワークのセキュリティの新時代が到来しています。 進化するサイバー脅威をプロアクティブに検出して防御するツールを提供し、組織を大規模な攻撃から救います。

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