- AI セキュリティは、マシンラーニング、ディープラーニング、パターン認識に依存しています。
- 脅威を迅速かつ正確に発見、分析、対応するのに役立ちます。
- AI セキュリティ システムは、通常の動作と悪意のある動作の両方を含む大規模なデータセットでトレーニングされます。
- リアルタイムで異常を識別し、防止します
- 対応を自動化し、将来の脅威を予測します。
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AI モデルをトレーニングするためのデータ 安全で信頼できるものでなければなりません。 トレーニング データが改ざんされると、システム全体に損害を与える可能性があります。AI がサイバーセキュリティにおいてさらに重要視されるにつれて、AI モデルの透明性と説明可能性を確保することが重要です。 これにより、複雑なデジタル環境でも信頼を維持し、運用を安全に保つことができます。

AI セキュリティ ツールは、異常や疑わしいパターンを見つけるためにマシンラーニングを行い、組織が従来のルールベースのシステムが見落とす可能性のある脅威を特定するのに役立ちます。 自動化された脅威ハンティングおよびマルウェア分析プラットフォームは、既知および未知の脅威を積極的に検索し、行動分析ツールは一般的なアクティビティのベースラインを設定します。他のソリューションは、生体認証ベースの本人確認とエンドポイント保護を利用することでセキュリティを向上させます。
AI がサイバー防御戦略にさらに統合されるにつれて、 新しい脆弱性。 以下は、組織が注意深く監視する必要がある最も差し迫った AI セキュリティ リスクと AI セキュリティの脅威です。
事前にプログラムされた指示に従う従来の AI とは異なり、エージェント AI は次の機能によって定義されます。
例: 「エージェント AI システムは、ネットワーク上の脅威を監視し、疑わしいアクティビティに関する仮説を立て、人間の承認を待たずにデバイスの隔離やトラフィックのルート変更などの先制的なアクションを実行できます。」
AI セキュリティの観点から見ると、AI は大きなメリットと深刻な懸念の両方をもたらす可能性があります。
機会:
課題:
Netskope の SkopeAI プラットフォームは、クラウド、ネットワーク、エンドポイント環境全体でデータ保護と脅威防御を組み合わせた、深く統合された AI ネイティブ アプローチを提供することで際立っています。
SkopeAI 、構造化データと非構造化データの両方を即座に識別し、その「独自の分類子をトレーニングする」機能を使用してオンザフライで適応する ML ベースのクラウド データ損失防止システムを備えており、企業が AI データを大規模に保護できるようにします。
新しい脅威の出現に合わせて進化するディープラーニングを使用して、ポリモーフィックなマルウェア、ゼロデイエクスプロイト、フィッシングドメイン、その他の悪意のあるコンテンツを迅速に発見します。
Netskopeコンテキスト データ保護、インライン ポリシー適用、アップロード/ダウンロードの動的な制御により、企業での ChatGPT や同様のツールの使用を保護し、AI 環境のセキュリティ保護における主要な懸念事項に対処します。
このソリューションには、AI 以外にも、UEBA、SD-WAN 最適化、クラウドネイティブ CASB、安全な ZTNA など、AI インテリジェンスが組み込まれています。
従来のプラットフォームに AI を組み込む競合他社とは異なり、Netskope は AI と ML をデータ、脅威、ネットワーク、アクセスのあらゆる層に深く組み込んで、統合された可視性と自動化された保護を提供します。
独自のデータ分類器をトレーニングすることで、組織は一般的なツールが提供する以上の機密資産を独自に定義し、保護できるようになります。
これは、企業環境で生成モデルの 用 を保護するためのコントロールを特に組み込んだ最初の製品の 1 つです。
ガートナーのレポートで一貫してトップの評価を得ている Netskope は、クラウド アプリの制御、データ保護、統合セキュリティ配信において競合他社を凌駕しています。
Netskope は、完全で安全な AI 機能を提供することで際立っています。これらはリアルタイムAIとマシンラーニングに基づいています。 これらは、今日の生成 AI 主導のビジネス向けに設計されたクラウドネイティブ セキュリティ システムの一部です。
AI エージェントは、環境を認識し、特定の目標を達成するために行動を起こすシステムです。動的 AI エージェントは、変化する状況にリアルタイムで適応して対応できます。
生成 AI は導入しました 新しい ディープフェイクの作成、自動フィッシング攻撃、悪意のあるコードや誤った情報の生成における悪用の可能性など、セキュリティ上の課題。
AI は、サイバーセキュリティにおいて脅威を検出し、インシデント対応を自動化し、ユーザーの行動を分析し、データを大規模に特定することで保護を強化します。