現在、サイバー攻撃の脅威の範囲は、企業レベルの企業とはほど遠いです。政府システム、大小企業、教育機関、および非営利組織はすべて、ダークハッカーの標的です。将来を見据えて、技術の進歩はサイバーセキュリティの攻撃および保護メカニズムの方法を変えるのに役立ちます。特に、人工知能（AI）は現在、この変革をリードするテクノロジーと見なされています。 AIの機能には明らかな利点があります。 AI愛好家のマーク・ハードが言ったように、「AIの利点は、継続的に学習できることだけでなく、決して忘れることのできないことでもある」。次に、この利点を備えたAIがサイバーセキュリティの未来をどのように構築できるかを見てみましょう。
AIがセキュリティを強化
AIをサポートするサイバーセキュリティの脅威を考慮すると、AIを活用した防御システムは、今日の企業に代わるものではなくなりました。攻撃者が自分のテクノロジーに気づき、侵入が悪化するにつれて、組織は防御を強化する必要があります。 AIは、サイバー犯罪の防止と対応に重要な役割を果たします。 NCSA（National Cyber Security Alliance）のエグゼクティブディレクターであるKevin Colemanは、「新しい時代のテクノロジーとサイバーセキュリティの力は、予測、検出、迅速な対応である」と述べました。
攻撃検知
AIは機械学習アルゴリズムを使用して、潜在的な脅威を検出する被害者の能力を向上させることができます。指定されたシステム内の各ユーザーは、ユーザーの個人的な地位、手当、および一般的な行動に基づいて追跡および監視できるため、標準偏差は2回目の確認のためにフラグが立てられます。パスワード保護を改善することにより、防御レベルを上げることもできます。 AIは、個人がどのようにパスワードを入力するか、どの文字が使用されるか、どの長さのパスワードが使用されるかを監視して、悪い動作をより適切に識別および修正できます。今後、AIが最終的に現在のパスワードモデルをより高度で安全な方法で変更することを願っています。
自然言語処理（NLP）
AIの自然言語能力は、攻撃をより適切に識別して対応することにより、ネットワークセキュリティ対策を大幅に改善することが期待されています。たとえば、Armorbloxの自然言語理解プラットフォームは、NLPを使用して、組織のシステム内のすべてのテキストコンテンツをより正確に検査します。このテクノロジーにより、企業は、リンクや添付ファイルが含まれているかどうかに関係なく脅威を検出し、組織全体のすべての通信とデータ転送の可視性を高めることができます。 Armorbloが言ったように、このプラットフォームにはネットワークセキュリティを改善する3つの主要な機能があります。
1.自然言語エンジン：ビジネスコミュニケーションとデータに基づいて新しい洞察を取得します。
2.自動化されたポリシーアドバイス：組織にとって何が重要かを学習します。
3.アラーム修復フレームワーク：コンテンツ依存のアラームを関連ユーザーに送信し、セキュリティチームの時間を節約します。
AIによる攻撃
現代のサイバー犯罪の複雑さは絶えずエスカレートしています。サイバー犯罪者が使用する手法とその攻撃は、以前に一般大衆が理解していたよりも高度です。人工知能は、AIを使用しない従来のコンピューターアルゴリズムで見られる攻撃のレベルをはるかに超える新しいウイルスに衝撃を与えるのに特に役立ちます。
企業や個人にとって、機械学習技術を習得したハッカーなど、考慮すべき多くの新しい脅威があります。 Towards Data Scienceの記事によると、実際には潜在的な攻撃に利用できる5つの機械学習方法があります。
1.情報を収集する：AIは大量のデータをすばやく分析できます。
2.シミュレーション：自律学習AIは、人間のコミュニケーションを正確にシミュレートできます。
3.不正アクセス：AIは新しい環境に自動的に適応し、安全なシステムへのアクセスを容易にします。
4.攻撃：ウイルスおよびDDoS攻撃は、拡張性が高く、検出が困難です。
5.自動化：AIボットネットは、あらゆる側面からの攻撃を自動化します。
機械学習の主な機能は、学習を続けて適応できるようにすることです。サイバー犯罪の場合、この能力は攻撃者にとって有利です。自律学習AIは、被害者の変化する環境に適応し、遭遇する特定のシステムに合わせて変化するスケーラブルな攻撃につながる可能性があります。この柔軟性により、ITチームが侵入者を検出することも難しくなります。
ネットワークセキュリティの分野における人工知能も敵です。良いニュースは、このテクノロジーが効率的な検出と迅速な応答を達成するための鍵であることです。悪いニュースは、この技術が壊滅的な攻撃の引き金となることです。将来のネットワークセキュリティにおけるAIの進歩と応用を間違いなく見ることができることは間違いありません。
AIがセキュリティを強化
AIをサポートするサイバーセキュリティの脅威を考慮すると、AIを活用した防御システムは、今日の企業に代わるものではなくなりました。攻撃者が自分のテクノロジーに気づき、侵入が悪化するにつれて、組織は防御を強化する必要があります。 AIは、サイバー犯罪の防止と対応に重要な役割を果たします。 NCSA（National Cyber Security Alliance）のエグゼクティブディレクターであるKevin Colemanは、「新しい時代のテクノロジーとサイバーセキュリティの力は、予測、検出、迅速な対応である」と述べました。
攻撃検知
AIは機械学習アルゴリズムを使用して、潜在的な脅威を検出する被害者の能力を向上させることができます。指定されたシステム内の各ユーザーは、ユーザーの個人的な地位、手当、および一般的な行動に基づいて追跡および監視できるため、標準偏差は2回目の確認のためにフラグが立てられます。パスワード保護を改善することにより、防御レベルを上げることもできます。 AIは、個人がどのようにパスワードを入力するか、どの文字が使用されるか、どの長さのパスワードが使用されるかを監視して、悪い動作をより適切に識別および修正できます。今後、AIが最終的に現在のパスワードモデルをより高度で安全な方法で変更することを願っています。
自然言語処理（NLP）
AIの自然言語能力は、攻撃をより適切に識別して対応することにより、ネットワークセキュリティ対策を大幅に改善することが期待されています。たとえば、Armorbloxの自然言語理解プラットフォームは、NLPを使用して、組織のシステム内のすべてのテキストコンテンツをより正確に検査します。このテクノロジーにより、企業は、リンクや添付ファイルが含まれているかどうかに関係なく脅威を検出し、組織全体のすべての通信とデータ転送の可視性を高めることができます。 Armorbloが言ったように、このプラットフォームにはネットワークセキュリティを改善する3つの主要な機能があります。
1.自然言語エンジン：ビジネスコミュニケーションとデータに基づいて新しい洞察を取得します。
2.自動化されたポリシーアドバイス：組織にとって何が重要かを学習します。
3.アラーム修復フレームワーク：コンテンツ依存のアラームを関連ユーザーに送信し、セキュリティチームの時間を節約します。
AIによる攻撃
現代のサイバー犯罪の複雑さは絶えずエスカレートしています。サイバー犯罪者が使用する手法とその攻撃は、以前に一般大衆が理解していたよりも高度です。人工知能は、AIを使用しない従来のコンピューターアルゴリズムで見られる攻撃のレベルをはるかに超える新しいウイルスに衝撃を与えるのに特に役立ちます。
企業や個人にとって、機械学習技術を習得したハッカーなど、考慮すべき多くの新しい脅威があります。 Towards Data Scienceの記事によると、実際には潜在的な攻撃に利用できる5つの機械学習方法があります。
1.情報を収集する：AIは大量のデータをすばやく分析できます。
2.シミュレーション：自律学習AIは、人間のコミュニケーションを正確にシミュレートできます。
3.不正アクセス：AIは新しい環境に自動的に適応し、安全なシステムへのアクセスを容易にします。
4.攻撃：ウイルスおよびDDoS攻撃は、拡張性が高く、検出が困難です。
5.自動化：AIボットネットは、あらゆる側面からの攻撃を自動化します。
機械学習の主な機能は、学習を続けて適応できるようにすることです。サイバー犯罪の場合、この能力は攻撃者にとって有利です。自律学習AIは、被害者の変化する環境に適応し、遭遇する特定のシステムに合わせて変化するスケーラブルな攻撃につながる可能性があります。この柔軟性により、ITチームが侵入者を検出することも難しくなります。
ネットワークセキュリティの分野における人工知能も敵です。良いニュースは、このテクノロジーが効率的な検出と迅速な応答を達成するための鍵であることです。悪いニュースは、この技術が壊滅的な攻撃の引き金となることです。将来のネットワークセキュリティにおけるAIの進歩と応用を間違いなく見ることができることは間違いありません。
