OT環境でのAIの使用をセキュアにする

OT（オペレーションテクノロジー）を持つ組織がAIを採用し始めると、セキュリティが戦略の最前線に立つ必要があります。AIの統合により、攻撃対象領域が大幅に拡大します。これは、すでにITとOTの収束によって拡大していた領域です。ほとんどのOTへの攻撃は、IT接続から生じます。OTデバイスは、セキュリティ機能やパッチ適用機能が不足していることが多く、セキュアにすることが難しいです。AIの導入により、すでに課題の多い環境に新たな複雑さが加わります。

これらの課題を乗り越えるには、セキュリティ専門家はアプローチを再考する必要があります。AIをセキュアにする鍵は、AI自身の力を活用することです。つまり、テクノロジーの強みを活用して強力な防御を構築することです。

AIの採用とセキュリティ課題の拡大

従業員によるAIアプリケーションの採用は急速に進んでおり、業界全体でイノベーションを推進しています。企業は競争上の優位性を獲得するためにAIを活用しており、従業員はワークフローを合理化し、生産性を向上させるためにジェネレーティブAIなどのツールを利用しています。

OTセクターでは、AIの潜在性は巨大であり、既に運用を変革しています。例えば、AIは製造業やエネルギー業界を強化しており、スマートマニュファクチャリングや「マシン・アズ・ア・サービス」などのユースケースでは、新しいインダストリアルIoTテクノロジー・スタックが従来のパードゥーモデルやエアギャッピングに挑戦しています。スマートビルディングは、エネルギー消費を最適化し、職場環境を向上させ、空調システムの監視や照明の調整、配管の漏れ検出などのルーティンワークを自動化することで、効率性を高めています。

さらに、AIドリブンの意思決定は、OT専門家が予測メンテナンスのスケジューリングや生産ラインの最適化、在庫管理などの複雑なプロセスを自動化するのに役立ちます。AIがこれらのルーティンワークを担うことで、OTチームは戦略的で高付加価値の活動に集中できるようになり、イノベーションと効率性が向上します。

これはすでに起こっており、ユースケースは急速に展開しています。MITテクノロジーレビューインサイトスの最近の報告によると、64%の製造業者がすでにAIの研究や実験を開始していました。実際、ガートナーの報告によると、2030年までに、最大75%の運用上の決定がAIを活用したアプリケーションまたはプロセス内で行われる可能性があります。

しかし、組織は、AIを活用したアプリケーションが驚くべき機会を提供する一方で、新たなデータセキュリティ上の問題や攻撃対象領域の拡大ももたらすことを認識する必要があります。AIの採用が進むにつれて、これらのシステムはサイバー攻撃の主要な標的となります。

AIアプリケーション、例えば接続されたマシンは、エッジから直接ITまたはクラウドにマシンテレメトリを収集する必要があります。これにより、従来のOTモデルが破壊され、脅威の表面が拡大します。OT（またはシャドウIT）は、ITセキュリティチームの知識や承認なしにテクノロジースタックを構築することが多く、これにより、産業組織は許可されていない外向けアプリケーションや資産からの脅威にさらされるようになります。これにより、組織はこれらの重要な資産を保護するためにセキュリティ戦略を見直す必要があります。

AIは、コストを削減し、利益を増加させるという二つの潜在性を実現するために、組織によって採用され続けています。企業は、これらの利点を活用するためにAIコンポーネントをアプリケーションスタックに統合しています。ただし、これにより、新たなリスク、特に機密データの漏洩のリスクも生じます。AIシステムは、推論とトレーニングデータセットに依存しているからです。AIがビジネス運用の重要な部分となるにつれて、これらのデータセットを潜在的な脅威から保護することは、セキュリティと信頼性を維持する上で不可欠です。

AIを活用したセキュアなアプリケーション

AIの時代に突入しました。戻ることはできません。したがって、進む唯一の安全な方法は、AIを活用したアプリケーションをセキュアにする強力なアプローチを取ることです。皮肉にも、AI関連のセキュリティ脅威に対処するには、AIを駆使したソリューションが必要です。Palo Alto Networks (PANW ) とABI Researchの報告書によると、10人中8人がAIがAI駆動型の攻撃に対処する上で不可欠であると考えていることがわかりました。

AIがAIセキュリティに貢献できる方法のいくつかは以下のとおりです。

ITとOTセキュリティチームのコラボレーション：AIは、セキュリティデータの統一されたビューを提供することで、ITとOTセキュリティチームのコラボレーションを変革しています。OT環境がITテクノロジーと統合されるにつれて、AIは両方のドメインにわたる高度な分析を適用することでギャップを埋めます。これにより、脅威の検出が早まり、MITRE ATT&CKなどのフレームワークへの攻撃のマッピングがより正確になり、異常の監視が自動化されます。コミュニケーションの強化とルーティンワークの合理化により、ITとOTチームの間でより強力なコラボレーションが可能になり、エンドツーエンドのAIを活用した洞察が可能になります。

脅威検出と対応の強化：AIは、特にファクトリーフロアの多数のデバイスに対するユーザーとエンティティの行動分析（UEBA）を適用することで、脅威の検出と対応方法を変革しています。AIツールは、アルゴリズムを使用して正常な動作の基準を設定し、潜在的な脅威を示す異常を迅速に検出します。標準的なITセキュリティツールは、OTの特殊なプロトコルを理解できないことが多いため、このAI機能は特に重要です。

サイバーセキュリティのスキルギャップの解決：世界的なサイバーセキュリティ専門家の不足は約400万人と推定されています（ISC2による）。AIは、チームが直面している退屈なタスクの一部を自動化することで助け、さらに新しいチームメンバーがハイレベルなセキュリティ運用に取り組むのを支援します。AIの自動化により、セキュリティスタッフはハイレベルな戦略的イニシアチブに集中できます。

将来的には、OTセキュリティに肯定的に影響を与えるいくつかのAIの革新が予想されています：

• AIデジタルツイン統合によるセキュリティシミュレーションの効果の向上
• 脅威検出の精度の向上による誤検知の削減
• 運用上のリスク評価能力の向上

もちろん、AIをセキュアにするには、セキュリティプログラムのベストプラクティスに従うことも重要です。つまり、定期的なトレーニングと認識、規制とコンプライアンス要件の最新情報、OTプロセスとネットワークトラフィックの継続的なセキュリティ検査への投資が必要です。

AIを安全にする

ITとOTの収束はすでにネットワークとデータセキュリティの攻撃対象領域を拡大していたが、AIの導入によりさらに拡大しました。組織と従業員がAIを急速に採用するにつれて、AIは機会と新たなリスク、特に許可されていないシャドウAIの使用をもたらします。

AIの明らかな有用性を考えると、AIはここに残ります。したがって、そのセキュリティ上の影響を今すぐ対処する必要があります。ジェネレーティブAIやAIドリブンのアプリケーションの使用をセキュアにするには、組織は包括的なセキュリティ計画を開発する必要があります。この計画は、潜在的な脅威に対して防御し、AIの能力を活用して防御を強化する必要があります。上記のベストプラクティスは、組織がAIの可能性を最大化しながら関連するリスクを効果的に管理するための戦略を創設または微調整するためのフレームワークを提供します。