AIを使用した脆弱性評価の実施

サイバーセキュリティベンチャーズによる2023年の報告書によると、サイバー犯罪は2025年までに年間10.5兆ドルもの損失を世界に与えることが予測されています。毎年、記録的なサイバー犯罪が発生しています。これは、従来のセキュリティテストプロセスに大きな変化が必要であることを示しています。これは、脆弱性評価が重要な役割を果たす場所です。

脆弱性評価は、システム内の弱点を悪意のあるアクターやハッカーから保護するために不可欠です。サイバー脅威が増加するにつれて、組織は脆弱性評価に人工知能（AI）を統合して脅威の検出と管理を強化しています。

ここでは、AIが脆弱性評価をどのように変革し、従来のプロセスを改善し、より優れたサイバーセキュリティ防御を提供するかについて説明します。

脆弱性評価の理解

脆弱性評価は、ソフトウェアシステム、应用プログラム、ネットワークのセキュリティリスクと脆弱性を特定、量化、優先順位付けするために実施されます。脆弱性評価の一般的な方法論には、以下のものがあります。

• セキュリティ分析: 脆弱性評価は、通常、システムの動的および静的分析によって実行されます。この方法論により、アプリケーションコードのバグをアイドル状態および実行中の状態で検出できます。
• パッケージの脆弱性: ハッカーは、コードとバイナリの脆弱性を悪用して機密コードにアクセスできます。パッケージの脆弱性スキャンにより、コードで使用されるバイナリとライブラリのバージョンの脆弱性が検出されます。
• 継続的なセキュリティテスト: 脆弱性評価は、テストツールを継続的なデプロイプロセスに統合することで自動化されます。これらのツールは、コードをマージするたびにセキュリティスキャンを実行します。

脆弱性評価におけるAIの役割

85%のサイバーセキュリティチームは、システムがAI生成の攻撃を受けたことがあると報告しています。これらの統計は、従来のテスト方法が時代遅れであることを示しています。AI駆動の脆弱性テストの必要性は、AI駆動の攻撃の増加とともに大幅に増加しています。

脆弱性評価は、主に2つのカテゴリに分類できます。

1. 動的アプリケーションセキュリティテスト（DAST）： この方法では、アプリケーションが実行中のときに脆弱性を特定します。ソフトウェアを動作させながらテストします。
2. 静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）： このアプローチでは、アプリケーションのソースコードまたはバイナリを分析して、実行前にセキュリティの欠陥を検出します。

AI駆動のサイバーセキュリティツールは、動的および静的分析の両方を実行でき、以下の主要な利点を提供します。

• 精度の向上: AIは、脆弱性の検出の精度と速度を大幅に向上させます。AIは、アルゴリズムとマシンラーニングを使用して、大量のデータを迅速に効率的に分析できます。この分析は、脆弱性を示す可能性のあるパターンを特定するために使用できます。
• プロセスの高速化: AIツールは、自動スキャン、パターン認識、リアルタイム分析を提供します。これにより、テストプロセスが高速化され、問題が早期に検出されます。
• プロアクティブなリスク管理: 従来のセキュリティテストツールには、事前に定義されたパターンに依存しているため、限られた範囲があります。一方、AI駆動のスキャナーは、マシンラーニングアルゴリズムとトレーニングデータセットを使用して、潜在的な脆弱性を事前に特定します。

脆弱性評価のための主要なAI技術

人工知能（AI）は、システムの脆弱性を特定して管理する上で重要な役割を果たします。以下は、脆弱性評価のためのAI技術です。

1. マシンラーニング（ML）： AIモデルは、過去のデータから新しい脅威を予測するために学習します。マシンラーニングは、パターンを分析することで、システム内の異常な動作や弱点を検出します。
2. 自然言語処理（NLP）： この技術により、AIは人間の言語を読み理解できます。レポート、セキュリティドキュメント、コードをスキャンして、脆弱性またはセキュリティリスクを特定できます。
3. 異常検出: AIは、システム内の異常な活動をフラグ付けするためにこれを使用します。AIは、「正常」な状態を学習し、それからそれに逸脱するものを特定します。これは、潜在的なセキュリティリスクを示す可能性があります。
4. 自動化: AIは、脆弱性の検出などの繰り返しタスクを自動化します。コードやデータの大きな量をスキャンしてセキュリティ問題を検出するプロセスを高速化し、人間のエラーを減らします。
5. 脅威インテリジェンス: AIは、さまざまなソースからのデータを収集して分析して、リアルタイムで潜在的な脅威を予測して対応します。これにより、新しい脆弱性に対して先んじて対応できます。

脆弱性評価にAIソリューションを実装する方法

サイバーセキュリティにAIソリューションを実装することは、短期的なプロセスではありません。組織は、既存の脆弱性評価プロセスにAIツールを成功的に統合するために、以下のステップに従う必要があります。

既存プロセスの変更点を評価する

• 現在のプロセスを評価する: 脆弱性スキャンのために使用されている現在のプロセスとツールを評価します。この評価により、AIを統合できる領域とギャップを特定できます。
• AIツールを選択する: 組織のセキュリティ要件とインフラストラクチャに合ったAI駆動のテクノロジーを選択します。選択されたソリューションは、現在のプロセスを補完しながら、検出と対応能力を強化する必要があります。

継続的な監視と適応

従来の脆弱性評価では、継続的な監視と適応が必要です。コードのわずかな変更でも潜在的なリスクを引き起こす可能性があります。AIツールは、以下の方法で継続的な監視を実行します。

• トレーニングデータを使用する: AIツールはリアルタイムのデータとパターンでトレーニングされています。開発チームがプッシュする脆弱なコードPRを迅速に特定できます。したがって、AIツールはインバウンドの脅威に適応できます。これにより、コードがプロダクションにライブになる前にバグをキャッチできます。
• アラートとレポートを監視する: AI生成のレポートは、システム保護に関する貴重な洞察を提供します。システムの状態を継続的に追跡するために、電子メールまたはSlackアラートを使用します。
• 開発とリリースプロセスとの統合: AIツールは、継続的なセキュリティテストを介して継続的なデリバリーとリリースパイプラインに統合できます。コードの変更がデプロイ前に自動的に分析されることを保証します。

チームスキルの向上

AIを脆弱性評価に成功的に統合するには、サイバーセキュリティチームがAIとマシンラーニングの高度なスキルを身に付ける必要があります。組織は、チームが準備されていることを保証するために、以下の重要な分野に焦点を当てる必要があります。

• チームへの投資: AI駆動の脆弱性評価が成功するには、サイバーセキュリティチームに投資することが重要です。これは、組織内でトレーニングとメンターシップの文化を促進することで実現できます。
• サイバーセキュリティチームのエンパワーメント: ワークショップ、知識共有セッション、オンライントレーニングなどの活動により、サイバーセキュリティチームがAIベースのテストに切り替えることができます。

脆弱性評価におけるAIの利点

AI駆動の脆弱性評価は、ソフトウェアシステムに対するセキュリティ脅威に対処するために必要です。AI駆動の脆弱性評価の利点は以下のとおりです。

• 速度と精度: AIツールは、パターンと異常を特定することで精度を向上させます。AIツールは分析を自動化し、過去のパターンと欠陥に基づいてリアルタイムの結果を提供し、システムの状態を正確に示します。
• AIベースの侵入に対する効率: AIツールは24/7でシステムを監視し、新しい脅威に対して迅速に対応できます。AIツールはリアルタイムのデータから学習し、システムをインバウンドの脅威から保護します。
• コスト削減: AIツールは、脆弱性評価における手作業の努力を削減します。これにより、特定の側面の脆弱性評価を処理するために追加のリソースやスタッフを必要としなくなるため、時間とお金を節約できます。

AI駆動の脆弱性評価の課題

AIは脆弱性評価に大きな利点を提供しますが、課題もあります。AIを脆弱性評価プロセスに統合する際にチームが直面する上位の課題は以下のとおりです。

• 大量のデータ要件: AIアルゴリズムは、効果的にトレーニングするために大量の高品質のデータを必要とします。これは、リソースや関連データセットへのアクセスが限られている組織にとって課題となる可能性があります。
• 倫理とプライバシーの懸念: サイバーセキュリティにおけるAIは、特に機密ユーザーデータの収集と使用に関して、倫理とプライバシーの懸念を引き起こします。メタはこの例の1つです。同社は、データ転送規制を無視したため、13億ドルの罰金を科されました。組織は、法的措置を避けるために、倫理原則と規制要件を遵守する必要があります。
• 既存システムとの統合: AI駆動の脆弱性評価を既存のセキュリティワークフローとツールチェーンに統合することは複雑になる可能性があります。互換性の問題、データ形式の違い、および大規模なカスタマイズの必要性が採用を妨げる可能性があります。

最終的な考え

脆弱性評価にAIを含めることは、サイバー脅威から保護するための賢明で必要なステップです。AIは、プロセスを高速化し、精度を向上させ、リスクが大きな問題になる前にそれらを特定するのに役立ちます。

しかし、AIを統合するには、大量のデータが必要であり、AIが現在のシステムに適合するようにする必要があるなどの課題があります。ただし、AIを使用することで、企業は脅威に対して先んじて対応し、コストを節約し、データをより効果的に保護できます。

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