ニル・ロイヤー・ダハンは、CymulateのVP Productです。ニルは、7年間のイスラエル軍情報部での経験を含む10年以上のサイバーセキュリティ経験を持つスタートアップのベテランです。彼は、ライヒマン大学で経済学の学士号を取得しており、ジュニア製品マネージャーになるための学生向けのプログラムを設立しています。
サイバーセキュリティ業界がAIによって劇的に変化したことは、すでに周知の事実である。AIを利用して能力を向上させているのは、攻撃者と防御者両方である。攻撃者は新しい攻撃方法を開発しようとし、防御者は攻撃者を先んじようと努力している。この猫と鼠のゲームは新しいものではないが、AIの出現によって新たな要素が加わった。世界中の攻撃者たちは、この新技術を利用して新しい攻撃方法を開発することを楽しみにしている。しかし、現実は少し異なる。攻撃者たちはAIを利用しているが、主に攻撃の規模と複雑性を増やすために利用している。新しい攻撃方法を開発するのではなく、既存の戦術を改良している。攻撃者たちは、既存の攻撃方法で十分な成果を上げているため、新しい方法を開発する必要はない。幸いなことに、現代のセキュリティチームもAIを利用しており、多くの場合、ウイルスやフィッシング攻撃などの一般的な攻撃方法をより迅速かつ正確に検出するのに役立っている。攻撃者と防御者の間の「AIの軍拡競争」が続く中、セキュリティチームは攻撃者が実際にAIをどのように利用しているかを理解し、自らの努力を適切な方向に集中することが重要になる。攻撃者がAIをどのように利用しているか半自律的なAIが組織の防御を方法的に侵害するという考えは怖ろしいものであるが、現在のところはまだサイバーpunk小説やその他のSF作品の世界に留まっている。AIは数年間で驚くほど進化したが、人間の思考パターンや行動を完全に模倣できる人工一般知能（AGI）にはまだ遠い。ただし、現在のAIは確かに印象的なものである。生成AIツールや大規模言語モデル（LLM）は、既存の資料から情報を合成し、小さなイテレーションを生成するのに最も効果的である。完全に新しいものを独自に作成することはできないが、合成およびイテレーションの能力は非常に有用である。実践では、これは攻撃者が新しい攻撃方法を開発するのではなく、既存の攻撃方法を強化することを意味する。AIを利用することで、攻撃者は数千ではなく数百万のフィッシングメールを送ることができる。LLMを利用して、より説得力のあるメッセージを作成し、より多くの受信者を悪意のあるリンクをクリックしたり、マルウェアが含まれたファイルをダウンロードさせたりすることができる。フィッシングなどの戦術は基本的に数字のゲームである。多くの人はフィッシングメールに引っかからないが、数百万人がそれを受け取った場合、1％の成功率でも新しい被害者が何千人も出る可能性がある。LLMが1％の成功率を2％以上に引き上げることができれば、攻撃者はあまり労力をかけずに攻撃の効果を倍増させることができる。マルウェアも同様である。マルウェアコードの小さな変更が検出ツールからマルウェアを隠すことができれば、攻撃者は新しいものに移る前にマルウェアプログラムをより長く利用できる。ここで重要なのは速度要素である。AIベースの攻撃は人間の制限を受けないため、攻撃シーケンスを人間のオペレーターよりもはるかに速く実行できる。つまり、攻撃者はセキュリティチームが警告を受ける前に、あるいは対応する前に、ネットワークに侵入し、被害者の最も機密的または貴重なデータに到達する可能性がある。攻撃者がより速く動くことができれば、慎重に動く必要はなく、騒々しい、妨害的な活動を行うこともできる。新しいことをしているわけではないが、攻撃をより迅速に進めることで、ネットワーク防御をゲームチェンジングな方法で超えることができる。これが攻撃者がAIをどのように利用しているかを理解するための鍵である。社会工学的詐欺やマルウェアプログラムはすでに成功した攻撃ベクトルであるが、攻撃者はそれらをさらに効果的にすることができる。すでに存在する攻撃方法をより迅速に、より大規模に展開することができる。組織はもはや1日に数十の攻撃に応じるのではなく、数百、数千、あるいは数万の迅速な攻撃に応じることになるかもしれない。組織がそれらの攻撃を迅速に検出して、どれが実際の脅威であるかを特定して、効果的に対処するためのソリューションやプロセスを整備していない場合、攻撃者に危険なほど脆弱な状態になることになる。攻撃者が将来どのようにAIを利用するかではなく、組織は既存の攻撃方法に対処するためにAIソリューションを利用する必要がある。セキュリティチームがAIを利用する方法セキュリティの専門家たちは、AIを防御目的で利用する方法を模索している。8月には、米国国防高等研究計画庁（DARPA）は、LLMをコードベースの脆弱性を特定して修正するために訓練するセキュリティ研究チームに賞を授与するAIサイバー チャレンジ（AIxCC）の最終候補者を発表した。このチャレンジは、Google 、Microsoft 、OpenAIなどの主要なAIプロバイダーによってサポートされており、これらの企業はこれらの努力を支援するために技術および財政的な支援を提供している。DARPAは1つの例に過ぎないが、セキュリティのためにAIを利用する新しい方法を模索することは、すべての種類とサイズの組織にとって高い優先順位である。しかし、攻撃者と同様に、セキュリティチームもAIを利用して既存の能力を増強することに最も成功している。攻撃が増加するにつれて、セキュリティチームは時間とリソースの両面で限界に達している。すべてのセキュリティ警報を適切に特定、調査、対処する時間がない。AIソリューションは、自動検出および対応機能を提供することで、この課題を軽減する重要な役割を果たしている。AIが最も得意とするのはパターンを特定することである。つまり、AIツールは、特に既知の攻撃パターンに従う場合、異常な動作を特定するのに非常に優れている。AIは人間よりもはるかに迅速に大量のデータを分析できるため、セキュリティチームは作戦を大幅に拡大することができる。多くの場合、これらのソリューションは基本的な修復プロセスを自動化し、人間の介入を必要とせずに低レベルの攻撃に対処できる。セキュリティ検証プロセスを自動化することもでき、ネットワーク防御が意図したとおりに機能していることを確認するために、継続的にネットワークをポキッと突いてみることができる。また、AIはセキュリティチームが潜在的な攻撃活動をより迅速に特定するだけでなく、精度も大幅に向上させる。セキュリティチームは、AIソリューションが潜在的な攻撃を警告した場合、それがすぐに注意を必要とするものであると確信できる。AIについて議論されることがあまりないが、AIが「人間の仕事を奪う」という議論が多くある一方で、AIソリューションは人間が仕事をより効率的に、より良く行えるようにサポートしている。セキュリティポジションに関連する退屈で繰り返しの作業をAIが処理することで、人間はより面白く、より重要なタスクに集中できる。人材の採用が困難で、多くの企業がセキュリティタレントを引き付けるのに苦労している現在、生活の質と仕事の満足度を向上させることは大きな正の影響を与える。これがセキュリティチームにとっての真正の利点である。AIソリューションは、攻撃者がAIツールを利用して攻撃するのと同様に、セキュリティチームが作戦を拡大して対抗するのを助ける。セキュリティプロフェッショナルをその役割でより幸せに、より満足させられる。すべての関係者にとって稀有なウィンウィンソリューションである。これは、現在の企業がAIベースのセキュリティソリューションに投資する時期が来たことを認識するのに役立つはずである。AIの軍拡競争はまだ始まったばかりAIソリューションを採用する競争が始まっており、攻撃者と防御者は両方とも技術を利用して有利に立とうとしている。攻撃者がAIを利用して攻撃の速度、規模、複雑性を増やすにつれて、セキュリティチームは火を以て火を制するためにAIツールを利用して、検出および修復の速度と精度を向上させる必要がある。幸いなことに、AIソリューションはセキュリティチームに重要な情報を提供し、自らのソリューションの有効性をテストおよび評価し、よりミッションクリティカルなタスクに時間とリソースを割くことができる。間違いなく、AIの軍拡競争はまだ始まったばかりだが、セキュリティプロフェッショナルがすでにAIを利用して攻撃者を先んじていることは非常に良い兆しである。セキュリティチームは自らのソリューションの有効性をテストおよび評価し、よりミッションクリティカルなタスクに時間とリソースを割くことができる。間違いなく、AIの軍拡競争はまだ始まったばかりだが、セキュリティプロフェッショナルがすでにAIを利用して攻撃者を先んじていることは非常に良い兆しである。
人工知能（AI）は、サイバーセキュリティ業界を席巻しており、様々なベンダーがAIを自社のソリューションに統合しようとしています。しかし、AIとセキュリティの関係は、AI機能を実装することだけではなく、攻撃者と防御者がどのようにしてこの技術を利用して現代の脅威の地図を変えているかということです。また、AIモデルが開発され、更新され、保護される方法についても重要です。現在、サイバーセキュリティにおけるAIの3つの主要な柱があります。AIベースのソリューションを提供するセキュリティベンダーに頼る組織が増えるにつれて、この技術が実際にどのように利用されているかを理解することは、ますます重要になっています。柱#1：AI機能の防御AIベースのソリューションの採用が急速に増加するにつれて、企業はこれらのソリューションを保護する必要性を認識し始めています。AIソリューションは大量のデータでトレーニングされるため（データが多いほどソリューションの精度が高くなる）、攻撃者がこれらのソリューションの1つを侵害した場合、顧客データ、知的財産、財務情報、その他の貴重な資産の宝庫にアクセスできる可能性があります。攻撃者がこれらの攻撃ベクトルを利用する頻度が増えるにつれて、組織の最初の防衛線は、日常的に使用しているAIモデルを防御する能力です。幸いなことに、この問題は秘密ではなく、実際にはAIモデルを保護するためのソリューションが急速に成長しており、過去1年または2年で多くのスタートアップが登場しています。また、ジェネレーティブAIのようなソリューションは比較的新しいものですが、AI自体はかなり前から存在しており、ほとんどのAIソリューションにはある程度のセキュリティ機能が組み込まれています。しかし、組織は常に追加のステップを取って自分たちと自分のデータを保護する必要があり、AIパイプラインを攻撃者から守ることができる第三者ソリューションは豊富にあります。柱#2：AIを使用する攻撃者を阻止するAIがますますアクセスしやすくなっているため、攻撃者がこの技術を利用していることは驚くことではありません。組織がAIを利用して業務を合理化し、退屈で繰り返しの多いプロセスを自動化するのと同様に、攻撃者もAIを利用して攻撃の規模と複雑さを増大させています。実際的には、攻撃者はまだ「新しい」タイプの攻撃をAIで実行することはありません。ただし、この技術により、既存の攻撃戦術を非常に高い頻度で実行できるようになっています。例えば、フィッシング詐欺は数のゲームです。受信者が悪意のあるリンクをクリックするだけで攻撃者にとって勝利です。しかし、AIの助けを借りて、攻撃者はフィッシングメールに以前にはないレベルのパーソナライゼーションを適用できるため、これらのメールは以前よりももっと信憑性が高く、危険性も増しています。さらに悪いことに、組織がすでに侵害されている場合（フィッシングやその他の方法で）、攻撃者はAIを利用して発見データを分析し、伝播を容易くし、隠蔽性の高い意思決定プロセスを作成できます。攻撃者が伝播を自動化するほど、目標を達成するまでの時間が短縮され、従来のセキュリティツールが攻撃を検出する前に、または効果的に対応する前に、目標を達成することができます。柱#3：サイバーセキュリティ製品におけるAIの使用最終的な柱は、セキュリティ専門家にとって最も馴染みのあるものです。サイバーセキュリティベンダーが製品にAIを使用しているからです。AIが最も得意とすることは、パターンを識別することです。これは、不審な活動や異常な活動を識別するために理想的です。多くのベンダーが検出ソリューションにAIを展開しており、修復の特定の要素を自動化するためにAIを利用しています。過去には、低レベルの脅威に対処することは面倒で必要な作業でした。今日、AIはそのプロセスの多くを自動化できます。軽微なインシデントを自動的に処理し、セキュリティ専門家が直接の注意を必要とする脅威に集中できるようにします。これは、幅広いセキュリティソリューションに大きな価値をもたらしていますが、真空の中では起こりません。AIモデルを維持する必要があり、モデルを一貫して更新しているベンダーと協力することが重要です。潜在的なセキュリティパートナーを調査することは重要であり、組織はベンダーがAIをどのように利用しているかを理解する必要があります。データの出典、内在的なバイアスなどの問題を避ける方法、他の要因は（そして、あるべきです）ベンダーと協力するかどうかの決定に影響を与える可能性があります。AIソリューションはほぼすべての業界で普及していますが、すべてのソリューションは同等に作成されています。組織は、技術の細部を理解しているセキュリティパートナーと協力する必要があります。ベンダーが「AI」を単なるマーケティング用語と見なしているのではなく、実際にAIを理解しているパートナーと協力する必要があります。AIに自信を持って取り組むサイバーセキュリティの景観でAIがますます普及するにつれて、組織はこの技術が実際にどのように利用されているかを理解することが重要です。つまり、AIがセキュリティソリューションを改善する方法と、攻撃者がより高度な攻撃を仕掛ける方法を理解する必要があります。また、今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。AIとセキュリティの3つの主要な柱を理解することで、組織はこの技術に自信を持って取り組むために必要な基礎知識を確保できます。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダーと協力することが重要です。今日のAIモデルを構築するために必要なデータを保護する必要性を認識し、技術を安全に、セキュアに展開するベンダー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