CISO が AI と機械学習を利用してサイバーセキュリティを強化する場合

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特定して阻止することがますます困難になっているマルウェアを使用しない攻撃の猛攻撃に直面している CISO は、セキュリティ チームや IT チームが追いつくよりも速く悪意のある攻撃者が革新を起こすという脅威と戦っています。 しかし、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、応答速度を向上させながらデータ分析量を拡大し、建設中のデジタル変革プロジェクトを保護することで、サイバーセキュリティの強化に効果的であることが証明されています。

「AI は、大量のデータを処理し、そのデータを分類して何が良くて何が悪いかを判断する上で、信じられないほど効果的です。 Microsoft では、ID、エンドポイント、デバイス、コラボレーション ツールなどにまたがる 24 兆の信号を毎日処理しています。 AI がなければ、この問題に取り組むことはできませんでした」とマイクロソフトのセキュリティ、コンプライアンス、アイデンティティ、プライバシー担当コーポレート バイス プレジデントのヴァス ジャッカル氏は、今年初めの RSA カンファレンスで基調講演の聴衆に語った。

2022 年は、サイバーセキュリティにおける AI と ML の飛躍の年です。 どちらのテクノロジーにより、サイバーセキュリティ チームと IT チームは、小規模なチームでも達成できる洞察力、生産性、規模の経済性を向上させることができます。 IT 幹部の 93% は、サイバーセキュリティ技術スタックを強化するために、すでに AI と ML を使用しているか、導入を検討しています。 このうち、IT 幹部の 64% がセキュリティ ライフサイクル プロセスの少なくとも 1 つにセキュリティのための AI を導入しており、29% がベンダーを評価しています。

CISO は VentureBeat に対し、導入を促進する主な要因の 1 つは、より少ない人数でより多くの収益関連プロジェクトを完了する必要性であると語ります。 さらに、AI および ML ベースのアプリとプラットフォームは、組織を侵害のリスクを高めるサイバーセキュリティ スキルの不足を解決するのに役立ちます。 (ISC)² サイバーセキュリティ労働力調査によると、「資産を効果的に保護するには、さらに 340 万人のサイバーセキュリティ労働者が必要です。」

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CISO はまた、予測モデルを微調整し、ネットワークの全体像を把握し、ゼロトラスト セキュリティ フレームワークと戦略の実装を継続するために、AI および ML ベースのシステムが提供するリアルタイム データの洞察も必要としています。 その結果、AI および ML ベースのサイバーセキュリティ ソリューションに対する企業の支出は、2027 年までに 24% の年間平均成長率 (CAGR) を達成し、市場価値は 460 億ドルに達すると予測されています。

企業が自社のエンドポイントの最大 40% を追跡していないことはよくありますが、多くの IT チームは社内プロセスが特定の年に作成するエンドポイントの数を把握していないため、追跡はさらに困難になります。 現在、技術スタックを強化するために AI を使用している企業の 3 分の 1 以上、つまり 35% が、エンドポイントの検出と資産管理が主要なユースケースであると述べています。 企業はエンドポイント検出と資産管理の利用を 3 年間で 15% 増加させ、最終的には全企業のほぼ半数に導入される予定です。

デジタル証明書の管理が非常に緩いため、エンドポイントの回復と資産管理が非常に優先される理由は理解できます。 たとえば、Keyfactor は、企業の 40% がスプレッドシートを使用してデジタル証明書を手動で追跡しており、57% が SSH キーの正確な在庫を持っていないことを発見しました。

追加のユースケースは、脆弱性とパッチ管理、アクセス管理、アイデンティティ アクセス管理 (IAM) などのゼロトラスト イニシアチブに関連するサイバーセキュリティ投資を中心に展開します。 たとえば、現在、企業の 34% が AI ベースの脆弱性およびパッチ管理システムを使用していますが、これは 3 年以内に 40% 以上に急増すると予想されています。

Crunchbase には 11,700 社を超える企業がサイバーセキュリティに関与しており、1,200 社以上がコア技術スタックおよび製品およびサービス戦略として AI と ML に言及しています。 その結果、検討すべきサイバーセキュリティ ベンダーは数多くあり、1,000 以上のベンダーが AL、ML、またはその両方を使用してセキュリティ問題を解決しています。