AI脅威検知は、人工知能を使用して、サイバー脅威をリアルタイムで特定、分析、および対応します。これは、エンタープライズ環境全体で人間および非人間アイデンティティ（NHI）を統合する、動的でプロアクティブなアプローチを提供します。AIを活用した脅威検知は、未知の脅威を特定し、新たな攻撃手法に適応し、誤検知を減らすことにより、従来の方法を超えています。
現在の脅威情勢
サイバーセキュリティの状況は、重大な転換点を迎えています。従来のシグネチャベースのセキュリティシステムは、現代の脅威に追いつくのに苦労しています。自律型AIシステムが普及するにつれて、組織は防御戦略を再考する必要があります。最近のIDCのレポートによると、2026年までに、マルチクラウド環境の40%が、セキュリティとアイデンティティアクセス管理（IAM）を合理化するために、生成AIを活用するようになるでしょう。これは、AI主導の防御と、AI主導のサイバーセキュリティの課題の台頭を浮き彫りにしています。
悪意のある攻撃者は現在、AIを使用して攻撃を増幅させているため、組織は同等に高度な防御を採用する必要があります。AIは、高度なサイバー犯罪への障壁を下げました。技術的な専門知識が限られている攻撃者でも、以前は何年も専門的なトレーニングと専門知識を必要とした、ランサムウェアの開発のような複雑なオペレーションを実行できます。サイバー攻撃能力のこのような民主化により、AIを活用した防御が不可欠になります。
AIによる脅威検知とは？
AI脅威検知（AIによる脅威検知）は、人工知能と機械学習（ML）テクノロジーを活用して、デジタル環境全体のサイバーセキュリティの脅威を自動的に識別、分類、対応します。サービスアカウント、APIキー、マシン、AIエージェントなど、人間ユーザーと非人間アイデンティティ（NHI）にわたる異常な動作に焦点を当てることで、従来のシグネチャベースのセキュリティを凌駕します。
AI脅威検知のコア機能
リアルタイム分析：セキュリティイベントが発生時に処理し、ネットワーク、エンドポイント、およびクラウド環境全体で即時の脅威の特定と対応を可能にします。
パターン認識：MLアルゴリズムを活用してデータを分析し、潜在的な脅威を示すパターンを認識し、複数のソースにわたるイベントを関連付けます。
行動アナリティクス：ユーザー、デバイス、アプリケーションのベースラインの動作を確立し、侵害を示す可能性のある逸脱を継続的に監視します。
自動化された相関関係：異種のセキュリティイベントとアイデンティティの挙動を統合し、連携した攻撃キャンペーンを明らかにします。
AIが従来のセキュリティと異なる点
従来のセキュリティアプローチは、以下に依存しています。
既知の脅威シグネチャと攻撃パターン
手動アップデートが必要な静的ルール
脅威が検出された後にのみ対応
広範な人によるレビューを必要とする高い誤検知率
AI脅威検知サイバーセキュリティが提供するもの：
振る舞い分析による未知の脅威の識別
時間の経過とともに改善されるアダプティブラーニング
プロアクティブな脅威ハンティング機能
従来の方法と比較して、大幅に高速な侵害検出
AIによる脅威検知の仕組み
AI脅威検知は、複数の高度なテクノロジーを連携させて使用し、包括的なセキュリティ監視機能を作成します。
機械学習の基礎
教師あり学習：既知の良性活動と悪意のある活動を含むラベル付きデータセットを使用して、AIシステムを訓練します。セキュリティチームは、確認済みの脅威の例を提供し、アルゴリズムが特定の攻撃シグネチャと行動パターンを学習できるようにします。
教師なし学習：異常を検出し、脅威を示すパターンを識別します。事前ラベル付けされたトレーニングデータに依存せずに、脅威検知を可能にします。
強化学習：トライアルとフィードバックを通じて最適なセキュリティ対応を学習し、過去の行動のエラーに基づいて継続的に有効性を向上させ、時間の経過とともに意思決定を洗練します。
ディープラーニング機能
MLのサブセットである深層学習は、抽象度の異なる複数のレベルで大量のデータを分析します。ニューラルネットワークは、生データからより高レベルの機能を抽出できます。
主なApplication （アプリケーション）：
マルウェア分析およびファイル分類のためのパターン認識ニューラルネットワーク
ネットワークトラフィックやユーザーアクティビティログを含む、シーケンシャルデータ用のリカレントニューラルネットワーク
セキュリティアラートと脅威インテリジェンスレポートを分析するための高度な自然言語処理
Transformerモデル（高度なAIアーキテクチャ）は、異常検出や自然言語セキュリティ分析にますます使用されており、データ内の長距離依存性をモデル化することで検出精度を高めます。
行動分析プロセス
ベースラインの確立：AIシステムは、初期の導入期間中にユーザー、Application （アプリケーション）、およびネットワークアクティビティの通常のパターンを学習します。
継続的な監視：システムは、確立されたベースラインに対する継続的なアクティビティを追跡することで、偏差とリスクスコアを測定します。
AI異常検出：AIは、新しい場所からのアクセスや異常なデータ転送など、通常とは異なるパターンを検出します。
リスクスコアリング：AIは、検出された異常に対して、重大度、コンテキスト、および潜在的なビジネスインパクトに基づいてリスクレベルを割り当てます。
実際の例：
従業員が午後2時にシカゴからサインインします。その後、30分後にシンガポールからのサインイン試行が発生します。
AIは異常を検出し、即座に以下を行います。
疑わしいアクティビティをフラグ付けする
追加の認証が必要です
アイデンティティが確認されるまでアクセスをブロック
この移動不可能な場所のパターンを認識することで、AIは地理的に離れた場所での同じ認証情報の不正使用を検知します。
AIによる脅威検知の利点
強化された精度と速度
検出率の向上：AI搭載のセキュリティシステムは、脅威検知の精度を向上させることができます。
誤検知の削減：AIは継続的かつコンテキスト学習を使用して、エラーを削減します。
自動優先順位付け：脅威は、セキュリティチームが重要な問題に最初に集中できるように、重大度とビジネスへの影響によってランク付けされます。
規模と効率の利点
大規模なデータ処理：AIは、人間のアナリストを圧倒する可能性のある大量のセキュリティデータを処理します。
24時間365日の監視：自動化されたシステムは、疲労することなく継続的な脅威検知を提供します。
リソースの最適化：AIはセキュリティチームを増強し、人間のアナリストがルーチン監視よりも戦略的な意思決定に集中できるようにします。
予測機能
脅威予測：過去の攻撃データを分析することで、AIは起こりうる脅威を予測し、予防措置を推奨できます。
リスク評価：AIは複数のリスク要因を評価して、包括的な脅威評価を提供します。
プロアクティブな防御：組織は攻撃が発生する前に防御を強化できます
ユースケースとApplication （アプリケーション）
ID とアクセス管理
アカウント侵害の検出：AIは、ログインパターン、デバイスの特性、およびアクセス行動を分析して、侵害された認証情報を特定します。
特権のエスカレーションの監視：システムは、不正なアクセス試行についてユーザーアクティビティを追跡します。
非人間アイデンティティ（NHI）セキュリティ：AIは、エンタープライズ環境で人間のユーザーよりも多いことが多い非人間アイデンティティ（NHI）（サービスアカウント、APIキー、AIエージェントなど）を監視および保護します。
ネットワークセキュリティ Application （アプリケーション）
侵入検知：AIはネットワーク通信で疑わしいパターンを分析します。
ラテラルムーブメントの検出：システムは、異常なネットワーク接続とデータアクセスパターンを識別します。
データ流出防止：AIはフローを監視して、不正な情報窃盗を検出します。
Eメールおよびフィッシング対策
コンテンツ分析：AIは、E メールのテキスト、書式設定、および組み込まれたリンクを調べて、高度なフィッシングを特定します。
送信者のレピュテーション：システムは、送信パターンと認証レコードを分析します。
ソーシャル・エンジニアリング検出：AIは、標的型攻撃で使用される操作手法を特定します。
クラウドセキュリティ監視
マルチクラウドの可視性：AIはAWS、Azure、Google Cloud環境全体でセキュリティイベントを関連付け、クロスプラットフォームの攻撃パターンを特定します。
コンテナおよびサーバーレス保護：AIは、従来のツールが追跡に苦労する一時的なワークロードと自動スケーリングリソースを監視します。
構成ドリフト検出：AIは、クラウドリソースがセキュリティベースラインまたはコンプライアンス要件から逸脱した場合に識別します。
課題と制限事項
データ品質要件
トレーニングデータのニーズ：AIシステムは、正常なアクティビティと悪意のあるアクティビティの両方をキャプチャする高品質のデータセットに依存しています。
バイアスの懸念：データの品質とプライバシーはAIの有効性に影響を与えるため、堅牢なガバナンスフレームワークが必要です
継続的なアップデート：AIモデルは、脅威と環境の進化に合わせて再トレーニングが必要です
レガシー認証の脆弱性
認証のモダナイゼーションの影響：レガシー認証プロトコルを使用している組織は、より高い脅威にさらされる可能性があります
認証情報ベースの攻撃防御：多要素認証（MFA）をAI脅威検知ツールと組み合わせて実装することで、多層防御を構築します
シャドーIT検出：AIは、セキュリティポリシーをバイパスする脆弱な認証方法またはレガシー認証方法を使用している、許可されていないApplication （アプリケーション）およびサービスを識別します
敵対的なAIの脅威
AIを活用した攻撃：悪意のある攻撃者はリアルタイムで防御に適応します
回避テクニック：攻撃者はAI検出を回避する方法を開発します。
兵器化されたAI：エージェンティックAIモデルは、高度な攻撃を自律的に実行できます。
実装の複雑さ
統合の課題：AIは既存のセキュリティインフラストラクチャに適合する必要があります。
スキルの要件：チームは、サイバーセキュリティとAIの専門知識が必要です。
リソースの需要：高い計算、ストレージ、およびメンテナンスの要件
説明責任に関する懸念
ブラックボックスの意思決定：複雑なAIモデルは、明確な推論なしにリスクをフラグする可能性があり、採用に課題が生じる可能性があります。
コンプライアンス要件：規制により、監査証跡のために説明可能なAIの意思決定がますます必要になっています。
グローバルフレームワーク：EU AI法やOECD AI原則などの新たな標準は、AIシステムの透明性とアカウンタビリティに対する国際的な需要の高まりを示しています。
信頼構築：セキュリティチームは、AIの推奨事項を検証し、自動化された応答に対する信頼を構築するために、透明性を必要としています。
実装のベストプラクティス。
戦略的に開始する
価値の高いユースケース：ROI が上昇を提供する領域（偽陽性の削減など）から開始します。
重要な資産に焦点を当てる：最も価値のあるシステムを優先的に保護します。
段階的な拡張：パイロットプログラムから開始し、結果に基づいて拡張します
データの準備を確実にします。
品質基盤：包括的なデータ収集、正規化、およびガバナンスを確立します。
ベースライン期間：自動応答を有効にする前に、AIが通常の動作パターンを学習するのに十分な時間を確保する
プライバシーコンプライアンス：プライバシーとAIの効果的な利用のバランスを取るフレームワークを適用します
統合の計画
ヒューマンAIコラボレーション：AIの洞察を活用しながら、人間の監視を維持します。
ワークフローの適応：AIアラートに対応するための手順を定義します。
継続的な改善：検出の精度とセキュリティへの影響を定期的に評価します
ゼロトラストとアイデンティティの役割
最新のAI脅威検知は、アイデンティティが主要なセキュリティ境界であるゼロトラストフレームワーク内でますます動作するようになっています。この収束により、両方のアプローチが強化されます。
継続的な検証：ソースに関係なく、すべてのアクセス要求を監視します
動的なリスク評価：脅威レベルのリアルタイム分析に基づいてアクセス許可を調整します。
統合された監視：ヒューマンおよび非人間アイデンティティ（NHI）に一貫したセキュリティ監視を提供します。
これらの機能は、ゼロトラストAIセキュリティモデルを定義します。このモデルでは、アイデンティティファーストの検証がエンタープライズ防御の基盤となり、認証情報の誤用、レガシー認証、およびラテラルムーブメントに対するより強力な保護を提供します。
今後の展望
AIによる脅威検知は急速に進化しています。攻撃者がAIをますます兵器化するにつれて、組織は同様にアダプティブなシステムを採用する必要があります。
将来のトレンドには以下が含まれます：
自律的な対応：AIを使用してリアルタイムで脅威を検出し、封じ込めます。
連携された学習：プライバシーを保護するコラボレーションを通じてAIモデルを強化します。
拡張検知および対応（XDR）：エンドポイント、ネットワーク、およびアイデンティティの脅威検知のためのプラットフォームを統合します。
説明可能なAI：脅威検知モデルにおいて、より高い透明性と解釈可能性を提供します。
耐量子アルゴリズム：ポスト量子暗号化技術の脅威に対するAIシステムの準備
AIを活用した脅威ハンティング：攻撃者の行動をシミュレートして脆弱性を特定します
生体認証：ユーザーのインタラクションパターンに基づいて継続的な認証を可能にします
EU AI法やOECD AI原則などの進化するグローバルイニシアチブは、透明性、説明責任、責任あるデプロイメントの要件を定めることで、AIセキュリティを形成しています。
FAQ
AIによる脅威検知と防止の違いは何ですか？
検出に重点を置いたAIは、侵入後の脅威を特定します。防止システムは、攻撃が実行される前に阻止します。
AI脅威検知は既存のセキュリティツールと連携できますか？
AIは、APIとミドルウェアを介して、ファイアウォール、Security Information and Event Management（SIEM）プラットフォーム、および侵入検知システムと統合できます。
AIはゼロデイ攻撃に対してどの程度効果的ですか？
AIは、振る舞い分析と異常検知を用いて、以前に未知の脅威を検出することに優れています。署名ベースのシステムが完全に見逃している疑わしいパターンを特定することがよくあります。
AI脅威検知システムは誤検知を生成しますか？
最新のAIは、アナリストのフィードバックから継続的に学習することで、誤検知を減らすことができます。
AIによる脅威検知は、暗号化されたトラフィックをどのように処理しますか？
AIは、コンテンツの復号化を必要とせずに、メタデータ、接続パターン、および行動特性を分析します。TLS 1.3などの新しい暗号化プロトコルは、強化された振る舞い分析を必要とする追加の課題を提示します。
AIによる脅威検知において、アイデンティティはどのような役割を果たしますか？
アイデンティティは、AIの洞察が適用されるコントロールプレーンであり、アダプティブなポリシー、継続的な検証、およびヒューマンエンティティと非ヒューマンエンティティの監視を可能にします。
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