AIを活用してネットワークとデータを最適化する – 思想のリーダー

David Ryan、セールス副社長、Cynamics

大量のデータが毎日生成されています。ある報告によると、1日あたり2.5クインティリオンバイトのデータが生成されています。今日の世界では、独自のデータは組織が持つ最も貴重な資産の1つです。業務を支え、プロセスの改善と効率化の方法を特定し、顧客情報、購買行動、サプライチェーン情報を提供します。組織のデータは業務の最も重要な要素の1つであり、保護する必要があります。

人間だけでデータを管理することは不可能です。また、ネットワークが保護されていないことが多く、組織のデータが監視されていないことも多く、心配です。これにより、組織を壊滅させる可能性のあるセキュリティ侵害が発生する可能性があり、ビジネスパートナー、顧客、サプライヤーとの信頼と関係を損なう可能性もあります。ネットワークと独自のデータを保護することは、すべての組織にとって最優先事項であるべきです。

従来のデータアプローチは失敗している

企業が従来のサイバーセキュリティアプローチを続ける場合、脆弱性と攻撃のリスクが高まります。ネットワーク自体が劇的に変化しています。現代のネットワークは毎日より複雑で相互接続されています。競争力を維持するために、企業はシステムと機器をアップグレードし、センサーと接続性を追加して業務を合理化し、価値の実現を迅速化しています。この現象は、IoT（Internet of Things）とも呼ばれ、組織の相互接続性の急増をもたらしています。新しい進歩と機器がネットワークに接続するセンサーを追加するにつれて、脆弱性の潜在的な増加もあります。悪意のあるアクターは、機密ネットワークに侵入する方法を常に探しています。複雑で相互接続されたシステムでは、検出されずに内部に侵入できます。

ほとんどの従来のアプローチは、現代のネットワークトラフィックを十分に監視することができません。通常、ルールベースまたはシグネチャベースの検出製品を使用し、特定の脅威の詳細を検索するようにプログラムされています。これらのツールは、探すべきものを教えられていますが、サイバー攻撃の不断に進化する性質を考慮すると、大きな問題です。システムが特定のものを探すように教えられていない場合、見つけることはできません。悪意のあるアクターは、機会を狙って常に新しい方法でネットワークに侵入しようとします。

データの洪水を処理するためにAIを使用する

AIテクノロジーの適切な適用により、ネットワークの完全な可視性が提供されます。ただし、より広範な採用を妨げるいくつかの要因があります。1つの要因は、多くのセキュリティチームが小さく、リソースが不足している（特に、継続的に引用されているサイバーセキュリティスキルギャップ）ため、利用可能なソリューションを適切に調査および調査する能力が不足していることです。さらに、AIベースのソリューションに関する不確実性と疑念が多くあります。これは、ベンダーが自動化とAIを使用していることを主張していますが、実際にはそうではないことが多いためです。

製品またはソリューションが真正にAIベースである場合、重要な手動設定または制御を必要としないべきです。ネットワーク環境に追加してすぐに自動的に動作し、手動介入がほとんど不要であるべきです。真正のAIベースソリューションは、ネットワークを自動的に監視して異常と脅威を検出します。これにより、適切なポリシーが自動的にトリガーされ、ネットワーク上で発生するすべてのことを把握できます。したがって、業務に集中できます。

ネットワーク検出および対応（NDR）ソリューションにおけるAIは、攻撃の前駆となるトラフィックパターン、シーケンス、動作を検出して、DDoS攻撃、ランサムウェア、妥協されたエンドポイント、C&C通信など、最も被害の大きい脅威を迅速に正確に予測するのに役立ちます。これにより、機密資産にアクセスする前にこれらの脅威をブロックできます。

大量のデータとネットワークパケットを手動で処理することは不可能です。自動化ソリューションを使用する場合も、実用的または効率的ではありません。幸いなことに、AIを活用したサンプルベースプロトコルにより、組織はNDRソリューションからフルネットワーク可視性を期待できます。これらの方法は、ネットワークへのリソース要求を最小限に抑えるために、高度なサンプリング技術を使用します。これは、洗練されたAIと機械学習によって可能になります。

AIの使用に関するベストプラクティス

ネットワークセキュリティにAIを統合するには、攻撃面を増やさない製品を調査する必要があります。ベンダーに依存しないソリューションは、インフラストラクチャの変更を必要としません。クラウドネイティブのソリューションは、ネットワークにハードウェアアプライアンス、エージェント、プローブ、センサーを必要としません。多くの手動労力を必要とするソリューションは、真正のAIを提供しているのでしょうか。あるいは、すでに手一杯で、準備も整っていないセキュリティチームに過重な負担を課しているのでしょうか。

ビジネスに適したAI駆動のNDRを決定するには、2つの主要な要素を考慮する必要があります。まず、ソリューションが適切に機能するためにネットワークに何らかのアクセスまたは変更が必要かどうかを判断します。2番目に、ソリューションがアプライアンス、エージェント、プローブ、センサーなどを必要とするかどうかを判断します。

理想的には、クラウドにデプロイされ、オンプレミスプレゼンスを必要としないソリューションが望ましいです。これらのソリューションは一般に、スケーラビリティが高く、価値の実現が速く、回復力が高く、移植性が高く、コスト効率が高いです。さらに、新しいデバイスをインフラストラクチャに導入すると、攻撃面、ネットワークの複雑さ、脆弱性が潜む可能性が増大します。

真正のAIは、手動労力、時間、リソースを必要とせずに、ネットワークを学習し、構築する能力を持っているべきです。脅威のランドスケープは不断に変化しています。進化する環境に先んじて脅威を検出および予測することは、サイバー攻撃の防止に成功する上で非常に重要です。

ネットワークセキュリティはビジネスを促進する

人間はできることは限られています。インターコネクティビティ、データ生成、ネットワークトラフィックの急増により、セキュリティチームがAIを使用せずにこれらを処理できるということは考えにくいです。AIテクノロジーの適切な適用により、ネットワークの完全な可視性が提供され、複雑で見えにくい脅威が検出されます。エージェントやアプライアンスを必要とせずに、わずかなトラフィックサンプルを分析することで、これは実現可能です。これにより、ネットワークパフォーマンスが低下することなくセキュリティが向上します。すべてのデータが保護され、新しいビジネスインサイトを得ることができ、プロセスを改善し、新しい市場の機会を発見することができ、ネットワークセキュリティはコストセンターではなくビジネスエナブラーになります。cサンプルをエージェントやアプライアンスを使用せずに。これにより、ネットワークパフォーマンスは低下せずにセキュリティが向上します。すべてのデータが保護され、新しいビジネスインサイトを得ることができ、プロセスを改善し、新しい市場の機会を発見することができ、ネットワークセキュリティはコストセンターではなくビジネスエナブラーになります。