AI がデータ侵害のコストをどのように削減するか

人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、自動化などの新興テクノロジーを早期に導入した企業は、すでにその恩恵を受けています。これらの組織は、高度な脅威検出、パターン分析、および迅速な応答時間によるセキュリティ対策を階層化することで、サイバー脅威に対するより堅牢な防御を実現しています。この急速に進化するデジタル世界で、サイバーセキュリティのニーズに AI が理想的なソリューションである理由をご確認ください。

AI ツールによるサイバーセキュリティの変革

セキュリティ AI はサイバーセキュリティ分野で波を起こしています。 IBM のレポートでは、新しいテクノロジーを採用した組織は応答時間が短縮され、データ侵害のコストが削減されることが示されています。 AI を活用したサイバーセキュリティ防御 データ侵害コストを 300,000 万ドル削減 インシデントごとに、侵害を検出して軽減するまでの時間は 249 日まで短縮されます。

AI 導入がゼロの組織では、対応までに平均 323 日を要していたため、これは大幅な改善です。これらは、損害管理やその他のリスク軽減手順によって失われる、貴重で有益な日数です。

リアルタイム検出

サイバーセキュリティ対策に AI テクノロジーを活用すると、侵害の検出時間を大幅に短縮できます。 AI は、人間の監視がなくても、不審なアクティビティをリアルタイムで検出できるようにすることで、セキュリティ チームを強化できます。この機能により、脅威をより詳細に制御できるようになり、攻撃者を積極的に探し出し、安全なシステム内に閉じ込める調査プロトコルやサイバー欺瞞技術などの対策をスクランブル化できるようになります。

さらに、AI はシステム内のユーザーのアクティビティを分析し、履歴データを使用して犯罪パターンが発生するかどうかを確認できます。この機能によりAIは、 以前に確認された攻撃ベクトルを検出する 更新された脅威インテリジェンス レポートに基づいて新しい脅威を特定します。サイバーセキュリティ チームは、セキュリティ AI に入力された機械学習データに基づいてアラームを自動化できます。また、重大度、状況、全体的な影響に応じてアラームを設定することで、プロセスを調整することもできます。

サイバー犯罪者はもはや単独で行動するわけではありません。彼らはグループで攻撃し、重要なリソースにアクセスするために複数の攻撃を開始します。 AI ツールは、特にゼロトラスト アーキテクチャと統合する場合、組織の防御を強化するのに役立ちます。 AI は異常なアクティビティまたは悪意のあるアクティビティを検出するため、厳密な認証および検証プロトコルを使用してユーザーの身元を確認します。 AI を活用したシステムは、ユーザーのログイン情報、無効な試行、その他の危険な行動を追跡して、犯罪者を特定し、攻撃を阻止します。

誤検知の削減

サイバーセキュリティ疲労はデジタル世界ではよくあることです。サイバー攻撃の数の増加とチームの過負荷は状況を悪化させるだけです。特に、ユーザーのアクティビティに脅威の可能性があるとして継続的に警告を発する欠陥のある警報システムでは、熟練したサイバーセキュリティ チームでもこの現象にさらされます。高い アラートの量が訓練を受けた専門家を圧倒する可能性がある、最終的に到着したときに実際の攻撃に対して脆弱なままになります。

自動化を使用して、検証済みの脅威を検出した場合にのみトリガーされる忠実度の高いアラームを作成することで、サイバーセキュリティ対策を AI で階層化できます。誤報により組織が脆弱になり、攻撃者が防御をすり抜ける可能性が高まります。セキュリティ AI を活用することで、インシデント対応を自動化し、調査を迅速化し、リスク軽減措置を強化できます。

リスク軽減

ある調査で明らかになったのは、 91% の組織が自らを守る セキュリティ リスクへの即時対応として脅威を特定して評価することを目的とした、リスクベースのサイバーセキュリティ フレームワークを使用します。 AI ツールを使用して侵入テストを通じてサイバーセキュリティ対策の弱点を特定し、悪意のある者がシステムを侵害する可能性を減らすことができます。 

すべての重要なリソースを常に保護するには、効果的なリスク管理が不可欠であり、組織の防御における既存の問題に対処することは、そのための 1 つの方法です。現在のサイバーセキュリティ緊急時対応計画を強化し、潜在的な攻撃を予測する AI ツールをアナリストに提供することで、クライアントとパートナーをデータ侵害から守ります。

サイバーセキュリティは労力と時間がかかる場合があります。手動によるリスク分析や従来のリスク管理プロセスでは、もはや企業の利益を守るのに十分ではない可能性があります。自動化により、システムに損傷を与える前に、考えられる攻撃ベクトルを特定することができます。 

積極的な防御姿勢

シンプルなファイアウォールと最新のセキュリティ システムは個人にとっては機能するかもしれませんが、セキュリティ AI などの重要な防御を放棄すると、組織は失うものの方が大きくなります。企業や顧客のデータ、知的財産、ユーザー情報などの貴重なリソースは闇市場で高額で取引されており、悪意のある第三者はそれらを盗むためにあらゆる手段を講じます。

AI、ML、自動化を使用すると、事後対応的なサイバーセキュリティ アプローチではなく、より積極的なサイバーセキュリティ アプローチを採用できます。更新された高品質のデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルは、最も安全なシステムであっても既存の脆弱性を検出できます。予測分析では、高度なアルゴリズムを使用して大量のデータを分析し、潜在的なセキュリティ脅威の新旧のパターンを特定することもできます。 

セキュリティ チームは、実行者を調査するか、攻撃を即座に阻止することで、進行中の脅威に対処できます。多くのサイバー犯罪者は、自分たちのことをできる限り知るために、侵害されたシステムに留まります。 AI ツールと組み合わせたプロアクティブなサイバーセキュリティ アプローチにより、 脅威アクターを嗅ぎ分けるのに役立つ そして彼らがそれ以上進むのを思いとどまらせます。

フィッシング攻撃にフラグを立てる

フィッシングは決して新しい脅威ではありませんが、貴重なユーザー情報や企業情報が含まれるデータ保管庫への簡単な方法を探している攻撃者の間では依然として人気のある戦術です。サイバー犯罪者も AI を利用して、 より高度なフィッシング攻撃を開始する 疑いを持たない従業員から盗んだ認証情報を使用してシステムを侵害すること。 

現代の問題には最新のソリューションが必要です。セキュリティ AI を使用すると、汚染された電子メールがスタッフの受信箱に到着するとすぐにフィッシング攻撃を検出して阻止できます。メッセージ分析などの高度な AI 機能により、複数の比較ポイントを使用して有害なコンテンツを特定し、効果を高めることができます。犯罪者はますます巧妙になっており、従業員は正当な業務通信と不正な業務通信を特定するためにできる限りの支援を必要としています。

高度な AI ツールを使用してフィッシング攻撃をシミュレートし、サイバーセキュリティのベスト プラクティスについて従業員をトレーニングすることもできます。従業員をサイバーセキュリティ対策に参加させることで、フィッシング攻撃やその他のサイバー脅威を撃退できる可能性が高まります。サイバーセキュリティは全員の責任ですが、組織の防御を強化できるかどうかはあなた次第です。 AI を活用したセキュリティ ツールを使用して防御機能を強化し、高額な費用がかかるデータ侵害が現実になるのを防ぎます。

AI: データ侵害インシデントを削減するための最新ツール

最も有名な企業でさえ、容赦ないサイバー攻撃の犠牲になることがあります。盗まれたデータを取り戻すために身代金を支払う人も多くいますが、セキュリティ対策が甘かったために高額な罰金を課せられる人もいます。現在、サイバーセキュリティはもはや選択肢ではありません。それは必需品です。企業がこのことに早く気づくほど、脅威アクターが出現したときにより適切に備えることができます。

AI やその他の新興テクノロジーを使用することは、クライアント、パートナー、従業員を保護する優れた方法です。 AI を活用したシステムを導入するためにセキュリティ アナリスト、アドバイザー、コンサルタントなどの専門家を雇うには多額の投資が必要ですが、それでも、データ侵害後に企業が直面する生産性の損失や風評被害に比べれば、低額の費用で済みます。