ハイブリッドITインフラは、多くの企業が最新のAIサイバーセキュリティ戦略を展開するために必要なバックボーンである。
人工知能（AI）を活用して組織のセキュリティサービス内容を高めることは、目新しいことではない。以前からITセキュリティの専門家たちは、AIや機械学習（ML）を活用して安全性のレイヤーを増やしてきた。
新しいのは、強力なセキュリティ・ツールを提供し、専門家でなくても使えるようにアクセスを民主化するジェネレーティブAIの台頭だ。これは良い面だ。悪い面は、サイバー犯罪者がシステムを侵害し、個人データにアクセスするために、ますます洗練されたAIを搭載した攻撃を展開できることだ。
新たな脅威は、効果的な新たな解決策を必要とする。
AIがあらゆる規模の企業のサイバーセキュリティに革命をもたらしていることは理解しているが、自社でそれを活用するにはどうすればよいのだろうか。まずは、信頼できるパートナーと協力して、コストとスプロールを管理しながらセキュリティと耐障害性を構築する堅牢なハイブリッドITインフラを設計し、導入することから始めてみてはいかがでしょうか。
レガシーシステムの限界への対応
多くの企業が、時代遅れのシステムのせいで、サイバーセキュリティにAIを効果的に活用することを阻まれている。リーダーやマネジャーは、新しいテクノロジーを採用する必要性を認識しながらも、最新のセキュリティ・パッチでアップデートすることが難しいレガシー・システムに手を縛られ、悪意のある行為者が悪用する穴を増やしていることに気づくことが多い。
古くなったシステムには、サイバー攻撃者を阻止するために必要なファイアウォール、暗号化プロトコル、多要素認証がないかもしれない。あるいは、古いシステムは新しいソリューションと互換性がないかもしれない。
レガシー・アーキテクチャーに最新のクラウド・テクノロジーを組み込んだハイブリッド・ソリューションは、この問題を解決することができる。このソリューションにより、脅威環境とともに進化する堅牢なセキュリティ・システムが実現する。また、効率性、生産性、費用対効果、システムの信頼性も向上させることができる。
ハイブリッド・ソリューションは、レガシー・アーキテクチャの実績ある価値と、新技術が提供する革新性のバランスをとることができ、脅威を検知・ブロックするAIの力を活用することで、データの安全性を保つことができる。
AIを活用したハイブリッドITインフラのメリット
サイバーセキュリティにAIを活用することで、膨大な量のデータをふるいにかけてリアルタイムで危険を特定し、対抗する高度な脅威検知が可能になる。また、自動化されたツールと高度な機能により、手作業によるセキュリティ監視の必要性も減少する。
ジェネレーティブAIは次のようなことに役立つ：
- 潜在的な影響、重大性、関連性に基づいて攻撃の優先順位を決定し、緩和する。
- 影響を受けるネットワークセグメント、デバイス、ファイルを隔離する
- 脅威を無力化するための対策を開始する。
- 悪意のあるプロセスやトラフィックを終了させ、ブロックする
- 漏洩したユーザーアカウントを無効にする
AIはプロアクティブなソリューションを提供し、膨大なデータセットを分析して危険なパターンや異常を特定し、将来の問題を予測することができる。また、対応チームを訓練するための脅威シミュレーションを作成することもできる。
AIはコンプライアンスにも対応している。このテクノロジーは、EUの一般データ保護規則（GDPR）、米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）など、データ保護とプライバシーに関する厳格なガイドラインを定めている世界中の公的規制に対処するための自動化された高度なソリューションを提供することができる。
例えば、リアルタイムのモニタリング・ツールにより、企業はコンプライアンス違反の問題にフラグを立て、規制機関に詳細なレポートを提供することができる。また、規制を遵守するために、データを分類、処理、保存することもできる。予測機能により、将来のコンプライアンスニーズを予測することで、企業は規制の変化に先手を打つことができる。
安全なハイブリッドITモデル構築のための主要ステップ
効果的でセキュアなハイブリッドITモデルの構築は、セキュリティ体制を評価し、ギャップや脆弱性を特定することから始まる。
そして、さまざまな保護レイヤーを統合する必要があるが、その多くにAI機能が関わっている。ソフトウェアやハードウェアのファイアウォール、AIを活用した侵入・防御システム、エンドポイントセキュリティの強化、アクセス制御対策、暗号化によるデータ保護など、徹底したネットワークセキュリティを導入する必要がある。
AIツールによる継続的な監視は、セキュリティ脅威が拡大する前に検知し対応するために不可欠です。ハイブリッド・セットアップには、情報漏えいに備えたセキュリティ・インシデント対応計画や、新しいクラウド・インフラストラクチャのセキュリティ・ベスト・プラクティスも必要です。
データ漏洩の原因はヒューマンエラーであることが多いため、スタッフのトレーニングと意識向上は新しいハイブリッドITモデルの一部であるべきだ。
また、ビジネスでさまざまなAIツールに依存している場合、新たな攻撃にさらされる可能性があることも認識しておく必要がある。ハッカーは、学習データポイズニングやプロンプトベースの攻撃などのツールを使って、AI学習モデルの脆弱性を狙う可能性があるため、セキュリティ対策はこれらも考慮する必要がある。
AIの異常警告技術には以下のようなものがある：
- 悪意のあるプロンプトにフラグを立てる（プロンプトインジェクションなど）
- 安全でない文字や無効な文字の入力チェック
- データのサニタイゼーション
- 出力の信頼性と品質の維持
また、潜在的な問題を予測し、予防策や緩和策を策定できるよう、組織や業界における一般的なAIセキュリティ・リスクを調査しておくこともよいでしょう。急速に変化するAIセキュリティ分野に対応するベストプラクティスを常に把握することが重要です。
AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションでNRIと提携
AIを活用した効果的なサイバーセキュリティ・ソリューションを見つけるには、新しいテクノロジーに深く根ざした信頼できるパートナーと協力する必要があります。NRIは、革新的な新戦略の策定と導入の第一人者です。
詳しくは、ジェネレーティブAI戦略に関するオンデマンド・ウェビナーをご覧ください：
- この技術を最大限に活用できるのは誰か
- 各業界でどのような革新的アプリケーションが使われているか
- AIの進歩に伴い、戦略を転換するタイミング
- このテクノロジーは、御社のゲームプランの中でどのような位置づけになるのでしょうか。
- ジェネレーティブAIの導入が競争優位をもたらす理由
私たちは、人工的なものに関する真のインテリジェンスを提供することで、お客様を支援することができます。その可能性会社概要議論し、進化するサイバーセキュリティのニーズに合わせたAI主導のハイブリッドITソリューションを実現するために、NRIとどのように協業できるかをご紹介できれば幸いです。
