AI Securityとは?- Netskope

AI セキュリティには、AI モデルの保護と AI をより広範なサイバー防御を強化することの両方が含まれます。大規模な言語モデルの保護から高度なフィッシングキャンペーンの検出まで、AI サイバーセキュリティは現代の防御戦略において二重の役割を果たしています。脅威が進化するにつれて、AI の保護はもはやオプションではありません。これは、レジリエントなデジタルエコシステムを構築するための基盤です。

セクションにジャンプする

AIセキュリティはどのように機能しますか? AI セキュリティが重要な理由 AIセキュリティの利点は何ですか? AIセキュリティツール AIセキュリティリスクエージェントAIとは何ですか? NetskopeのAIセキュリティへのアプローチは何ですか?

Netskopeが提供するものなぜ違うのか

AIセキュリティに関するよくある質問

AIエージェントとは何ですか? 生成AIはセキュリティにどのような影響を与えましたか? AIはサイバーセキュリティにおいてどのように活用できるのか?

AIセキュリティはどのように機能しますか?

サイバーセキュリティにおけるAIは、マシンラーニング、ディープラーニング、パターン認識を実現します。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の中核は、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。これらのシステムは、異常を検出し、対応を自動化し、履歴データに基づいて将来の脅威を予測する方法を学習します。AI データセキュリティの重要な側面の 1 つは、不正アクセスパターンを認識し、データをリアルタイムで暗号化することで機密情報を保護する機能です。

AI を活用したツールは進化する脅威にも適応できるため、ゼロデイエクスプロイトや高度な持続的脅威 (APT) に対して効果的になります。ただし、複雑さは自律性と監視のバランスにあります。AI システムには定期的なチェックと更新が必要です。これにより、モデルを混乱させる可能性のある盲点、バイアス、敵対的攻撃などのトリックを防ぐことができます。

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。

サイバーセキュリティにおけるAIは、マシンラーニング、ディープラーニング、パターン認識を実現します。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 セキュリティが重要な理由

人工知能が重要なシステムに組み込まれるようになるにつれて、誤用、操作、攻撃に関連するリスクが指数関数的に増大するため、AI セキュリティは不可欠です。AIは今や多くの分野で重要になっています。金融、医療、防衛、インフラにおける意思決定と自動化に役立つ。強力な AI データセキュリティがなければ、これらのシステムは危険にさらされる可能性があります。データポイズニング、敵対的攻撃、またはモデルの反転は、それらに害を及ぼし、深刻な問題につながる可能性があります。

AI セキュリティは、AI モデル自体だけでなく、AI モデルが依存する機密データも保護し、予測、分類、自動アクションの信頼性と安全性を保証します。AI セキュリティが不十分であると、システム侵害、結果の破損、個人データへの不正アクセスにつながる可能性があります。これは、AI が提供するはずの効率性と信頼を損ないます。

生成 AI は、サイバーセキュリティ環境に新たな複雑さをもたらします。これは、脅威シナリオをシミュレートし、トレーニング用の合成データを作成するための強力なツールになります。さらに、脅威の検出と対応の自動化にも役立ちます。一方、悪意のある攻撃者はそれを悪用して、説得力のあるフィッシングを作成する可能性があります電子メール、ディープフェイク、またはマルウェアコード。

この二重の性質 AI の必要性を浮き彫りにしていますデータセキュリティ対策。これらの対策は、攻撃から保護し、生成 AI モデルのトレーニング、アクセス、および使用方法を制御します。責任ある保護と堅牢な保護手段は、AI が搾取ではなく保護の力であり続けるために非常に重要です。

人工知能が重要なシステムに組み込まれるようになるにつれて、誤用、操作、攻撃に関連するリスクが指数関数的に増大するため、AI セキュリティは不可欠です。

AIセキュリティの利点は何ですか?

サイバーセキュリティにおける AI の利点は膨大であり、組織がサイバー脅威を検出、対応、防止する方法を変革します。AI は膨大な量のデータを高速で処理し、人間のアナリストよりもはるかに効率的に不審なアクティビティや潜在的な侵害を特定できます。この速度と規模により、AI はパターンをリアルタイムで特定し、攻撃が損害を引き起こす前に防止するのに役立ちます。

AI 主導のシステムは、新しい脅威から学習します。新しい攻撃方法の管理に適応し、絶えず変化する脅威の状況に効果を発揮します。AI を活用した自動化によりセキュリティチームの負担も軽減され、ログ分析やルールベースの監視などの反復的なタスクではなく、戦略的な意思決定に集中できるようになります。

AI セキュリティシステムは、防御と回復力の両方を強化することでサイバーセキュリティを向上させます。これらのシステムは、異常を検出し、最小限の遅延でインシデントに対応し、攻撃シナリオをシミュレートしてシステムの脆弱性をテストすることもできます。また、不正検出、個人情報保護、侵入防止においても重要な役割を果たします。

AIセキュリティシステムは、独自のインフラストラクチャに合わせて調整でき、特定の環境から学習して、より正確な脅威検出と誤検知の削減を実現します。サイバーセキュリティにおける AI の利点は、ますます複雑化するデジタル世界において、よりスマートで、より高速で、より適応性の高い保護を提供できることにあります。

サイバーセキュリティにおける AI の利点は膨大であり、組織がサイバー脅威を検出、対応、防止する方法を変革します。AI は膨大な量のデータを高速で処理し、人間のアナリストよりもはるかに効率的に不審なアクティビティや潜在的な侵害を特定できます。

AIセキュリティツール

AI セキュリティツールにはさまざまなものがあり、それぞれがサイバーセキュリティの課題の特定の層に対処するように設計されています。たとえば、AI を活用した侵入検知システム (IDS) と侵入防御システム (IPS) はネットワークトラフィックをリアルタイムで監視し、マシンラーニングアルゴリズムを使用して異常を特定し、脅威がエスカレートする前に阻止します。

これらのツールは最新の AI セキュリティシステムの重要なコンポーネントであり、従来のルールベースのソリューションでは見逃される可能性のある脅威を組織が検出するのに役立ちます。別のカテゴリには、ユーザーとシステムの行動のベースラインを確立し、内部脅威や侵害されたアカウントを示す可能性のある逸脱にフラグを立てる行動分析ツールが含まれます。AI セキュリティソフトウェアには、自動脅威ハンティングプラットフォーム、既知および未知の脅威をプロアクティブにスキャンして、予測モデリングを実現します。ファイルの動作と特性を分析することによるマルウェア検出に特化したソリューションもあれば、生体認証分析によるエンドポイント保護や本人確認に重点を置いたソリューションもあります。

これらの AI セキュリティツールの主な違いは、重点分野です。ネットワーク、エンドポイント、ユーザーの行動、またはクラウドインフラストラクチャに集中できます。また、自動化、統合、拡張性も異なります。適切な AI セキュリティソフトウェアの選択は、多くの場合、組織の規模、脅威の状況、コンプライアンス要件によって異なります。これらのツールを適切に階層化すると、進化するサイバー脅威に適応できる総合的な AI セキュリティシステムが形成されます。

AIセキュリティリスク

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。

敵対的攻撃: AI モデルに誤った予測や分類を行う原因となる操作された入力は、顔認識やマルウェア検出などのアプリケーションに深刻な AI セキュリティ上の脅威をもたらします。
データ中毒: トレーニングの改ざんデータ AI モデルの動作を損なうため、これはモデルの精度と信頼性を損なう重大な AI セキュリティリスクです。
モデル反転: 攻撃者はAIモデルから出力を活用して機密性の高いトレーニングを推測しますデータ、個人情報や制限された情報など。これは、AI セキュリティリスクにおける懸念が高まっています。
モデルの盗難または抽出: AI モデルの不正な複製または盗難により、知的財産の損失や競合他社や悪意のあるシステムへの悪用につながる可能性があります。
バイアスの悪用: 攻撃者は既知のモデルバイアスを悪用して結果を操作したり、セキュリティフィルターをバイパスしたりして、微妙だが危険な AI セキュリティの脅威を浮き彫りにします。
自動化への過度の依存: AI の意思決定に対する過度の信頼により、チームは AI によってフラグが立てられていない脅威を見落とし、システムが検出されない攻撃に対してより脆弱になる可能性があります。
合成コンテンツの生成: 生成 AI は使うフィッシングを作成する電子メール、偽の ID、またはディープフェイクメディア、ソーシャルエンジニアリング攻撃を増幅させます。
説明可能性の欠如: AIの決定の解釈が難しいと、インシデント対応が遅れ、侵害時のAIセキュリティリスクの根本原因が不明瞭になる可能性があります。

エージェントAIとは何ですか?

エージェント AI とは、人間の直接の介入なしに意思決定を行い、目標を追求し、行動を起こすことができる人工知能システムを指します。エージェント AI の定義は、独立性、適応性、動的な環境で動作する能力を強調しています。

通常、事前にプログラムされた指示に従うか、特定の入力に反応する従来の AI とは異なり、エージェント AI は独自の目標を設定し、リアルタイムのフィードバックに基づいて動作を調整できます。たとえば、エージェント AI システムは、人間の承認を待たずに、ネットワークの脅威を監視し、不審なアクティビティに関する仮説を立て、デバイスの分離やトラフィックの再ルーティングなどの先制的なアクションを実行する場合があります。

AI セキュリティの文脈では、エージェント AI は機会と課題の両方をもたらします。一方で、自動化が強化され、より迅速かつインテリジェントな脅威対応が可能になります。他方では、特にシステムの目標が意図した結果から逸脱した場合、制御、説明責任、予測不可能性についての懸念が生じます。サイバー防御フレームワーク内にエージェント AI を導入する場合、透明性、ガバナンス、倫理的境界を確保することが不可欠です。これらのシステムが進化するにつれて、サイバーセキュリティの専門家は、エージェントの行動を監視し、組織のセキュリティポリシーとの整合性を確保する保護手段を優先する必要があります。

NetskopeのAIセキュリティへのアプローチは何ですか?

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。

Netskopeが提供するもの

リアルタイムの AI 主導の DLP: SkopeAI は、ML ベースのクラウドデータ構造化データと非構造化データの両方を即座に識別し、その場で適応するシステムにより、企業は AI を大規模に保護できます。
高度な脅威検出: ポリモーフィックマルウェア、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、ディープラーニングは新しい脅威の出現に合わせて進化します。
生成 AI の使用を保護: Netskope は、企業を保護します ChatGPT および同様のツールのコンテキストデータ保護、インラインポリシーの適用、AI 環境のセキュリティ保護における重要な懸念事項に対処するアップロード/ダウンロードの動的制御。
包括的な SASE プラットフォーム: 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、セキュア ZTNA など、すべて AI インテリジェンスが組み込まれています。

なぜ違うのか

統合された AI ファーストアーキテクチャ: AIをレガシープラットフォームに固定する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レイヤーに深く織り込んで、統一された可視性と自動保護を提供します。
柔軟なMLのカスタマイズ性: 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ものを超えて、独自の機密資産を定義して保護できるようになります。
生成 AI ガバナンス: 企業環境における生成モデルの使うを保護するための特別な制御を最初に組み込んだ企業です。
市場をリードするSASE機能: Gartner のレポートで常にトップと評価されている Netskope は、クラウドアプリ制御、データ保護、コンバージドセキュリティデリバリーにおいてライバルを上回っています。

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セキュリティに関するよくある質問

AIエージェントとは何ですか?

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はセキュリティにどのような影響を与えましたか?

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どのように活用できるのか?

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。