人工知能とセキュリティチームのパートナーシップ：エンドポイント検出と対応を強化する

サイバー攻撃が頻発し複雑化する中、企業は対処に苦労しています。高度なスキルを持つセキュリティチームは夜昼を問わずデジタルな侵入者を発見して阻止するために働いていますが、敗北感が漂います。ハッカーは常に優位性を持っているようです。

しかし、希望の光が見えます。人工知能技術の新たな波は、防御側に有利な状況をもたらす可能性があります。セキュリティ分析者は、デジタルな同盟者としての自己学習プログラムを使用して、企業のネットワークとデバイスを保護する努力を強化できます。さらに、多大な追加のリソースを費やす必要はありません。

サイバーセキュリティで人工知能が大きな影響を与えている分野のひとつは、エンドポイント検出と対応（EDR）です。これは、基本的に攻撃に対する早期警戒システムとして機能し、コンピューター、電話、その他のエンドポイントを注意深く監視して、サイバー攻撃の兆候を探します。何か異常が見つかると、EDRは警報を発しますので、人間の専門家が調査できます。さらに、基本的な対応として、感染したデバイスを隔離して時間を稼ぐこともできます。

しかし、人工知能によるEDRは人間の介入の必要性を完全に排除するのでしょうか。簡単に言えば、いいえです。多くの人工知能アプリケーションと同様に、最も良い結果は、人工知能と人間が協力して作業するときに得られます。なぜこれが起こるのかを見ていきましょう。

人工知能によるEDRの約束

EDRツールは、多数のデバイスを横断する不断に進化する攻撃を特定、分析、修復するために不可欠な武器となりました。今日、多くの主要なEDRプラットフォームは、人間の能力を高めるために人工知能を利用しています。精度と効率性を向上させています。

脅威データの山を用いて訓練された教師あり機械学習アルゴリズムを備えた人工知能によるEDRは、以下のことができます。

• 未知の攻撃パターンと行動を検出します。システムイベントを分析し、膨大なデータセットを比較することで、人工知能は人間の分析者が見逃すであろう異常を検出します。これにより、チームは他のツールでは見えないステルス攻撃を特定して停止できます。
• 自動調査を介してコンテキストを提供します。人工知能は、インシデントの全容を瞬時に追跡し、環境内で危険信号をスキャンします。これにより、分析者が根本原因を理解するための手間を減らすことができます。
• 最も重要なインシデントを優先します。すべてのアラートが同じレベルの緊急性を必要としないことは明らかですが、重大かどうかを判断することは困難です。人工知能の評価により、最も危険な脅威を特定し、貴重な人間の注意を集中させることができます。
• 各攻撃に最適な対応を推奨します。マルウェアの特性、利用される脆弱性などに基づいて、人工知能は最適な封じ込めと修復措置を提案し、脅威を外科的精度で排除します。

人工知能の強化により、分析者は脅威検出、調査、推奨事項における多大な負担を軽減し、より賢く、迅速に作業できます。しかし、人間の専門知識と批判的思考は、ドットを結び付ける上で不可欠です。

人間の要素：判断、創造性、直感

人工知能はデータを分析することが得意ですが、人間の分析者はエンドポイント防御において人工知能が欠如する重要な強みを持ちます。人間は、以下の3つの重要な能力を提供します。

バランスのとれた評価

人工知能は時々、無害なイベントを疑わしいものとしてフラグを立て、誤報を引き起こすことがあります。または、実際の脅威を見逃すことがあります。しかし、人間の専門家は経験と判断力を使って、人工知能が見つけたものを評価できます。たとえば、システムが正常なソフトウェア更新を誤って悪意のあるものとしてラベル付けした場合、分析者はそれを確認して修正し、不要な混乱を避けることができます。このバランスのとれた人間の評価により、脅威検出がより正確になります。

創造的な問題解決

攻撃者は、人工知能システムを欺くためにマルウェアを変更し続けています。これらのシステムは、既知の脅威を検出するように調整されています。しかし、人間の分析者は、箱の外で考え、コードの小さな特異性に基づいて新しいまたは微妙な脅威を特定できます。ハッカーが戦術を変更すると、分析者は小さな異常性に基づいて新しい検出ルールを考え出すことができます。これは、機械が苦手とする洞察です。

より大きな絵をみる

複雑なネットワークを保護するには、アルゴリズムが完全に説明できない多数の変化する要素を考慮する必要があります。高度な攻撃の最中、人間の判断が重要な決定を下すために不可欠です。システムを隔離するか、身代金を交渉するかという判断を下す必要があります。人工知能はオプションを提案できますが、人間の視点は対応を導き、ビジネスへの影響を最小限に抑えるために不可欠です。

人間の洞察と人工知能が共に働くと、強力な防御が構築され、他のシステムでは見逃される高度なサイバー攻撃を捉えることができます。人工知能はデータを迅速に処理し、人間の推論がギャップを埋めます。人間と人工知能が協力して、エンドポイントの保護を強化します。

人間と人工知能のセキュリティチームの最適化

以下は、人工知能を強化したEDRと人間が主導するチームで最もよく働くためのヒントです。

• 人工知能の評価を信頼するが検証する。人工知能の検出を使用してインシデントの範囲をすばやく把握するが、行動を起こす前に手動でのハンティングによって発見を検証します。すべてのアラートを盲目的に信頼しないでください。
• 人工知能を使用して人間の専門知識に焦点を当てる。人工知能が繰り返しのタスク such as エンドポイントの監視や脅威の詳細の収集を行うようにして、分析者がより高価値の作業 such as 戦略的対応計画や積極的なハンティングに集中できるようにします。
• 人工知能モデルを改善するためのフィードバックを提供する。真の陽性/陰性をシステムに戻すことで、アルゴリズムが自己修正し、より正確になることができます。人工知能は時間の経過とともに人間の知恵から学びます。
• 日常的に人工知能と共同して作業する。分析者と人工知能が協力して働くほど、双方のスキルとパフォーマンスが向上します。日常的な使用により、知識が蓄積されます。

サイバー攻撃に対して、攻撃者が自動化と人工知能を利用するように、防御側も人工知能を搭載した兵器で反撃する必要があります。人工知能と人間の知能を備えたエンドポイントセキュリティが、デジタル世界を守る最良の希望を提供します。

人間と機械が協力して、互いの長所を活かし、どのような敵も出し抜くことができるようになれば、達成できることは無限大です。サイバーセキュリティの未来が到来しました。それは人間と人工知能のパートナーシップです。

人工知能を強化したEDRの採用における課題

セキュリティ監視のために人工知能を実装することは理論的には素晴らしい考えですが、すでに手一杯のチームにとっては、実践では混乱を招く可能性があります。人工知能の導入時に、人々はさまざまな障壁に直面します。ツールがどのように考えているかを理解することから、警報の焼き尽きを防ぐことまでです。

警報の焼き尽き。

複雑さ

EDRツールを日々使用するセキュリティ分析者は、必ずしも技術者ではありません。したがって、信頼区間、精度率、モデル最適化などの機械学習の概念を直感的に理解することを期待することは、高いハードルです。平易なトレーニングなしで、人工知能の機能を活用することはできません。

誤報の氾濫

初期の頃、特に、人工知能ツールは脅威をタグ付けすることに熱心でした。突然、分析者は毎週数百の低信頼性のアラートに溺れました。多くの場合、これらは誤報でした。これにより、重要な信号がノイズに埋もれました。圧倒され、多くのチームはアラートを完全に無視するようになりました。ツールは、感度のバランスを取るために最適化および微調整される必要があります。

ブラックボックスツール

ニューラルネットワークは、ブラックボックスのように機能します。リスクスコアや推奨事項の根底にある理由が不透明なままであるため、スタッフは自動システムの判断を信頼するのに苦労します。人工知能が人間の同僚から信頼を得るためには、十分にその推論を理解できるように、内部を覗かせられる必要がありますが、これは現在の技術では常に可能ではありません。

魔術の弾丸以上

新しい人工知能ツールを単独で導入するだけでは不十分です。技術を完全に活用するには、セキュリティチームはプロセス、スキルセット、ポリシー、メトリクス、さらには文化的規範を、人工知能と一致させるために改善する必要があります。組織を進化させずに、人工知能を導入しても、革新的な潜在能力がロックされたままになります。

最終的な言葉

人工知能は、サイバーセキュリティの脅威に対して、多様な新しいツールや防御策をもたらしています。これは良いニュースですが、多くの場合、これらは、人工知能と人間のチームが調和して協力するまで、潜在的まま残ります。EDRは、特に機械の知性と人間の専門知識のスムーズなパートナーシップに依存するサイバーセキュリティの分野です。

当然、双方ともに学習曲線があります。人工知能システムは、人間のチームメイトが直感的に理解して行動できるように、内部ロジックを透明な言葉で伝える必要があります。早期警戒システムにおけるシグナルとノイズの問題を解決することも、分析者の疲労と無視を防ぐのに役立ちます。