AIはランサムウェア攻撃の増加と戦うことができます

私たちの世界がますます接続されるようになるにつれて、AIとサイバーセキュリティの両方がユビキタスになりました。ただし、テクノロジーとは何か、テクノロジーで何ができるかを理解しているのはごくわずかであるため、サイバーセキュリティとAIを取り巻く恐怖はほぼすべての業界に広がっています。

したがって、これらの恐れを克服し、人工知能が脅威から私たちを守るために何ができるかを理解���るには、それを理解する必要があります。

人工知能（AI）とは

私たちのほとんどにとって、人工知能（AI）はロボットを意味します。これは、iRobotのような映画で見たり、小説で読んだりしているためです。しかし、これは事実に何も追加していません。

人工知能（AI）とは、人間の知性を機械にコピーして、人間のように考え、その行動を模倣することを指します。人工知能の目標には、学習、推論、知覚が含まれます。

AIの制限

AIと機械学習は密接に関連しており、どちらも複雑であるため、人々はそれらを誤解することがよくあります。人間なら誰でもできることを学ぶことができる機械を見たと想像してみてください。私たちはこれから数十年離れていますが、考え自体は非常に興味深いものです。したがって、AIと機械学習の進歩が見られ、この人間とAIのコラボレーションは将来さらに広まるでしょう。

今日のインテリジェントシステム（Siri、Alexa、Google検索）は、AIの開発とその進歩の例です。Google検索はあなたが探しているものをどのように知るのですか？完全な文を入力しなくても、Googleは理解し、提案を提供します。これは氷山AIのほんの一例であり、機械学習はこのようなことをさらに行うことができます。確かに、これらのインテリジェントアルゴリズムの動作方法は優れていますが、実行できるのはトレーニングされたタスクのみです。検索システムは車の運転方法を知ることができません。これは人間の介入が必要なときであり、人間を機械よりも優れたものにするものです。

しかし、これは私たちが優れているという意味ではありません。機械は、人間よりも100万倍優れた特定のタスクを実行できます。しかし、人と機械の関係では、両者の相互作用が非常に重要です。職場、家庭、サイバー防御システムでは、人間の挑戦者のために毎日剣を交わし、AIベースの防御は負ける以上に勝ちます。

したがって、サイバーセキュリティの戦いは、人間が他の人間を保護することです。また、攻撃者が保護に使用されるAIシステムを悪用しようとしているにもかかわらず、AIは当然サイバーセキュリティの味方になります。

私たちの強みに対抗する機械

セキュリティの分野でのAIの最大の成果は、データ分析の処理です。システムが1日に100万を超えるイベントを分析できる場合、人間は困難に直面します。これだけでなく、潜在的な攻撃につながる可能性のある一連のデータから異常を見つけることになると、それは非常に困難になります。この状況を克服するために、サイバーセキュリティの専門家は何十年にもわたってハンドイングローブアプローチを使用しており、AIと協力しています。違反検出、サンプル分析、マルウェア分類などのタスクでは、AIと機械学習が有益であることが証明され、無数の潜在的なセキュリティ脅威を阻止しました。

AIは良いサマリア人かどうか？

業界がAIに関して抱く最大の懸念の1つは、ハッカーがAIを使用して大規模な攻撃を自動化できることです。

あなたも同じように考えており、AIが恩恵であるか悩みであるかについて確信が持てない場合は、テクノロジーが善と悪の目的に使用できることを忘れないでください。

セキュリティを自動化するAIの可能性は確かに有益ですが、ハッカーがこの人工知能をより有効に活用する方法を学ぶと、リスクになります。これらすべてが将来を暗くしますが、人工知能と機械学習がサイバー犯罪と戦う方法が違いを生んでいます。

データ分析に基づいてサイバー脅威を検出する場合、人工知能の機械学習部分が役立つことが証明されています。脆弱性が悪用される前に脅威を特定できるため。

機械学習により、コンピューターは受信したデータに基づいてアルゴリズムを使用および理解し、必要な改善を理解できるようになります。サイバーセキュリティとの関連で、機械学習により、コンピューターは脅威を予測し、人間よりも正確に抜け穴を観察できるようになります。

セキュリティに関してもう1つの重要な要素であるパスワードは、常に脆弱でした。そして、彼らはあなたのアカウントとサイバー犯罪者の間に立っている唯一のものです。したがって、生体認証はそれに代わるものとして提案されています。しかし、それはあまり便利ではなく、ハッカーは簡単にそれを回避することができます。不十分な問題に対処するために、AIは生体認証を強化し、信頼性を高めるために使用されています。Appleの顔認識はその一例です。

これはすべてのAIが進歩しているわけではなく、止まることはありません。AIによるセキュリティのもう1つの有望な強化は、行動分析によるものです。つまり、デバイスの使用方法を分析することで、MLはパターンを作成し、異常なアクティビティがいつ発生したかを知ることができます。これは危険信号を発し、即座に対策を講じることができます

では、AIは、AV-Test、サイバーセキュリティの問題で示されているように、ランサムウェア攻撃に対する答えですか？

AIがサイバーセキュリティを引き継ぐという考えは興味深いですが、AIが適応可能であることを忘れることはできません。ハッカーは悪意のある目的でそれを使用することができます。それが悪意のある人の手に渡った場合、それは私たちを保護するよりも多くのダメージを与える可能性があります。それは両刃の剣であり、何かに頼るときはできる限りの予防策を講じる必要があります。ある場所でAIがランサムウェア攻撃を回避するのに役立つ場合、AIも役立つ可能性があります。要約すると、AIは恩恵と悩みの両方です。