学習データの量はGoogle検索の40倍？凄いAIモデルを使う「セキュリティ対策」最新手法
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ここ数年のAIの進化や生成AIの登場により、セキュリティ対策が高度化してきている。たとえば、セキュリティ対策におけるパターン認識や異常検知、インシデントの予測など、AIによるさまざまな支援が実用化されている。こうした中、世界中で5000万人近いユーザーによって毎日生成される膨大なトランザクションデータを生かしたセキュリティ対策の実力に注目が集まり始めている。
（Photo/Shutterstock.com）
AIや機械学習を利用したサイバーセキュリティ対策が進んでいる
ここ数年、AIや機械学習を活用することでセキュリティ対策を高度化させる取り組みがあらゆる領域で進んできている。
たとえば、利用者の膨大なトランザクションを取得しているセキュリティクラウドのデータをAIや機械学習による分析にかけ、社員の私的デバイス持ち込みやテレワーク利用時に起きるインシデントをはじめ、悪意のあるファイルを受信・開封してしまった場合に起こる感染、協力会社などの端末からのアクセスによる脅威に対して、適切な対策を講じることができるようになっている。
また、社内インフラの適切なマイクロセグメンテーションを定義する際のサポート役として活躍している。たとえば、一般的に社外からの社内にアクセスする際のVPN使用に伴うリスクに対しては、ZTNA（ゼロトラストネットワークアクセス）を導入し、最小権限の原則に基づいてユーザーアクセスを付与することが有効とされているが、この際、部門や端末に応じたポリシーの適用は手動では難しい。そこで、AIによる自動設定の取り組みが進んでいる。
そのほか、データ保護の分野では、特に最近では生成AIの利用が進んでいるため、情報漏えいのリスクも高まっている一方、適切なポリシーの適用は煩雑を極めるため、こうした業務の効率化にAI活用が検討されている。また、組織のサイバー脅威に対するリスクもリアルタイムで分析し、事後対応だけでなく事前準備に応用するAIモデルも開発されている。
このように、セキュリティ対策のあらゆるシーンで活用が進むAIだが、実際にAIをどう活用すれば自社のセキュリティを強化することができるのだろうか。ここからは、すぐに実践できる方法を解説する。
たとえば、利用者の膨大なトランザクションを取得しているセキュリティクラウドのデータをAIや機械学習による分析にかけ、社員の私的デバイス持ち込みやテレワーク利用時に起きるインシデントをはじめ、悪意のあるファイルを受信・開封してしまった場合に起こる感染、協力会社などの端末からのアクセスによる脅威に対して、適切な対策を講じることができるようになっている。
また、社内インフラの適切なマイクロセグメンテーションを定義する際のサポート役として活躍している。たとえば、一般的に社外からの社内にアクセスする際のVPN使用に伴うリスクに対しては、ZTNA（ゼロトラストネットワークアクセス）を導入し、最小権限の原則に基づいてユーザーアクセスを付与することが有効とされているが、この際、部門や端末に応じたポリシーの適用は手動では難しい。そこで、AIによる自動設定の取り組みが進んでいる。
そのほか、データ保護の分野では、特に最近では生成AIの利用が進んでいるため、情報漏えいのリスクも高まっている一方、適切なポリシーの適用は煩雑を極めるため、こうした業務の効率化にAI活用が検討されている。また、組織のサイバー脅威に対するリスクもリアルタイムで分析し、事後対応だけでなく事前準備に応用するAIモデルも開発されている。
このように、セキュリティ対策のあらゆるシーンで活用が進むAIだが、実際にAIをどう活用すれば自社のセキュリティを強化することができるのだろうか。ここからは、すぐに実践できる方法を解説する。
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・セキュリティ対策でAIを武器にする方法
・なぜ、ZTNAへのポリシー適用プロセスが簡単になるのか
・情報漏えい対策のレベルをワンランクアップできる理由
・リアルタイムなリスク分析や侵害予測による即時対応も可能になるワケ
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