AI×セキュリティの重要性と最新動向を徹底解説｜未知のサイバー攻撃対策

AI技術が多様な分野で活用されるようになり、サイバーセキュリティの分野でも大きな変革が起きています。

未知の攻撃を事前に検知し、防御する仕組みづくりがこれまで以上に必要とされるのです。

本記事では、AI時代におけるセキュリティ対策の現状や課題、具体的な対策例、そしてAI自体を守る必要性などさまざまな視点から解説します。

このような方におすすめの記事です

• 最新のAIセキュリティ技術やトレンドを知りたい方
• サイバー攻撃への対策を検討している方
• AIを活用したセキュリティシステム導入を検討している方
• AI技術を安全に運用するためのリスク管理を学びたい方

AI時代におけるサイバーセキュリティの現状と課題

セキュリティの現状は“いたちごっこ”が続く

AIの進化とともにサイバー攻撃も高度化し、従来の対策だけでは防ぎきれなくなっています。

特に、未知の攻撃手法が増え、署名ベースの検知ではマルウェアやフィッシングなどの巧妙な攻撃を見逃す可能性があります。

攻撃者は次々と新たな手法を生み出し、防御策が追いつく頃には次の脅威が発生しているといった具合に、膨大なデータや通信の監視を人手で行うのは困難です。

企業は後手に回らないために、AIを活用した早期発見と迅速な対応が不可欠といえるでしょう。

→従来のセキュリティ対策では未知のマルウェアを防ぐのが難しくなっています。「Deep Instinct」は、ディープラーニング技術を活用し、事前に脅威を予測し防御することが可能です。

AIが注目される背景と理由

サイバー攻撃の高度化により、従来の手法では対応が難しくなっています。

特に、未知のマルウェアやフィッシング攻撃は署名ベースの検知をすり抜けるため、新たな対策が不可欠です。

AIは膨大なログや通信データをリアルタイムで分析し、不審な挙動を素早く検出できます。また、未知の脅威にも適応しながら学習できる点が強みです。

AI を活用したサイバーセキュリティ対策「AI for Security」として防御を強化するだけでなく、AI そのものを守るセキュリティ「Security for AI」も重要視されています。

AIを活用したセキュリティ対策のメリット

脅威検出や解析業務の効率化

従来は「攻撃パターンの調査」や「定義ファイルの更新」などの業務が、担当者の負担として大きくのしかかっていました。

しかし、AIを導入することでマルウェアサンプルやシステムログを自動解析できるため、短時間で大量の脅威を判別し、人間は重要度の高いアラートに注力できます。

結果として、効率化と検出精度を向上させるための土台整備が実現可能です。

人的リソース不足の補完

セキュリティ専門家が少ない企業や組織でも、AIの自動学習機能を活用すれば高度なセキュリティ運用が可能になります。

人手では時間がかかる調査もAIが並行して進められるため、調査中の脅威を見逃すリスクを軽減できます。

AIの自動学習機能を活用すれば高度なセキュリティ運用が可能になります。「Deep Instinct」はディープラーニングによりゼロデイ攻撃を自動防御し、人手に頼らない対策を実現します。

継続的な学習による検知精度向上

機械学習やディープラーニングの手法を取り入れたAIは、新しい攻撃データが入るたびに自動的に学習をアップデートすることが可能です。

過去データとの比較だけではなく、異常パターンそのものを柔軟にとらえることで検知の範囲を広げることができます。

こうした継続的な学習サイクルは、攻撃者と防御側のいたちごっこをなるべく早い段階で食い止めることを可能にするでしょう。

AIを活用した具体的セキュリティ対策

マルウェア検出

従来型のマルウェアはパターンファイルとの照合により発見されることが多かったのですが、AIを活用することで未知のマルウェアを振る舞いベースで検出できるようになります。

特に動的解析の際は、プログラムが実行される過程で不審な挙動がないかをAIがリアルタイムで監視し、危険度を即座に判定します。

こうした仕組みにより、新種や亜種が出現しても高い検知率を維持できるのが利点です。

→未知のマルウェアやゼロデイ攻撃への対応には、既存のシグネチャベースの検知では限界があります。「Deep Instinct」は、ディープラーニングを活用し、未知の脅威にも99%の防御率を誇ります。

ログの監視・解析

サーバやネットワーク機器、各種アプリケーションが出力するログ情報は膨大な量に上ります。

AIを活用すると、その膨大なログの中から普段見られない通信パターンや利用者の操作アクションをいち早く抽出できるのです。

これにより、異常兆候を見逃さず素早く侵入経路を特定し、被害拡大の前に対応策を打つことが可能になります。

トラフィックの監視・解析

AIがトラフィックをリアルタイムに分析することで、不審なIPアドレスからのアクセスや突然の通信量の増加を即座に検知できます。

従来はネットワーク管理者の熟練度に依存していた部分が大きかったため、AIの導入で人的ミスを大幅に減らすことが期待されます。

さらに、AIは過去のパターンだけでなく新たに発生した未知の攻撃サインもアップデートしながら収集し、高度な防御を可能にします。

脆弱性診断とペネトレーションテスト

AIを活用した自動診断ツールによって、システムやアプリケーションに潜む脆弱性を効率的に洗い出すことができます。

人間が隅々まで手動でチェックしていた頃に比べ、誤検知や見落としを大幅に減らせるのが大きな利点です。

定期的にテストを繰り返すことで、攻撃者の手口の進化に対応しながら、セキュリティレベルを高い水準に保つことが可能です。

継続的認証と多要素認証の強化

従来のID・パスワード認証に加え、AIがユーザーの利用時間帯や操作パターンを学習して本人確認を継続的に行う仕組みが注目されています。

生体情報やデバイス情報など複数の要素を組み合わせる多要素認証もAIの分析を取り入れることで、偽装や乗っ取りをさらに困難にします。

これらの技術を導入することで、たとえパスワード情報が漏洩したとしても被害を最小限に抑えることができます。

AIを悪用したサイバー攻撃事例

攻撃者側もAIを活用し、より巧妙な手口を開発しています。

DDoS攻撃

AIを活用してボットネットを高度に制御し、一斉に膨大なリクエストを送りつける「DDoS攻撃」が報告されています。

従来の攻撃よりも短時間で大きな負荷をかけられるため、Webサービスがダウンしてしまい、大きな経済的被害をもたらします。

ネットワーク機器のログが急激に増加した際には、AIを活用したトラフィック解析で早期に異常を通知し、被害を最小化する必要があります。

ディープフェイク

AIの画像生成技術や音声合成技術を用いて、実在人物そっくりの映像や音声を作り出す「ディープフェイク」が急速に増加しました。

これにより、詐欺行為や社会的混乱を招くフェイクニュースなど、情報操作への悪用が現実化してきています。

被害を防ぐためには、ディープフェイクを検出するアルゴリズムをセキュリティ対策に組み込むなど、新たな対抗策が求められています。

機械学習ポイズニング

AIの学習データに不正なデータを混入させることで、誤った判定を誘導する攻撃が「機械学習ポイズニング」です。

正確な検知を期待しているAIモデルが、知らず知らずのうちに品質の低い学習データを取り込むことで、攻撃をすり抜けたり誤検出を多発させたりします。

これを防ぐためには、学習データの監査や異常値のフィルタリングなど多層的な対策が必要になります。

回避攻撃

AIの特徴量や判断基準を逆手に取った「回避攻撃」は、AIモデルに意図的なノイズや偽装された情報を与えて誤認識を促します。

たとえば、画像認識を行うAIにわずかなピクセル変更を加え、全く別のオブジェクトとして認識させてしまうのです。

セキュリティベンダーの間では、こうしたAI特有の弱点に対抗するアドバーサリアル学習への取り組みが進められています。

Security for AI：AIそのものを守る必要性

AIモデルが攻撃されると、システム全体の信頼性が失われる可能性が高まります。AI自体の安全性も重視しましょう。

AIを安全に活用するための「Security for AI」は、多くの企業にとって新たな課題です。

モデル盗用や改ざんのリスク

AIモデル自体が企業にとって重要な知的財産である場合、そのソースコードや学習パラメータを盗まれると大きな損害を受ける恐れがあります。

さらに、改ざんされたモデルが正しい判断を行わなくなるリスクも無視できません。

「アクセス制限」や「暗号化」など、モデル保護の仕組みを強化することでリスク低減に努める必要があります。

ポイズニングへの対抗策

ポイズニング（poisoning）とは、悪意のあるサイトや情報をユーザーに誘導して、マルウェア感染やフィッシングなどの被害を引き起こさせる攻撃手法を指します。

AIモデルの学習に用いるデータを厳密に監査し、不正に改ざんされたデータが混入していないかを定期的にチェックする体制を築くことが重要です。

データの異常検知システムを導入しておけば、明らかに不自然なデータを事前にブロックできます。

AIモデルを堅牢化する技術

機械学習モデル、特にディープラーニングモデルに対して行われる攻撃の一種である「アドバーサリアル攻撃」への耐性を強化するため、モデル暗号化や安全性をチェックする仕組みを導入することも重要です。

権限管理を厳格化し、モデルへのアクセスを制限することはもちろん、AIに干渉できるインターフェースを極力少なくするなど、インフラレベルで堅牢化を図るアプローチも重要です。

セキュリティテストを定期的に実施し、脆弱性を発見したら即座に修正する運用フローを整備することで、AIの信頼性を高めることができます。

AI活用のポイントと導入の注意点

AIの活用を最大化するには、技術的側面だけでなく運用面や組織体制も整える必要があります。

運用フローや責任分担、セキュリティガバナンスなど幅広い観点から体制を整備しましょう。

データプライバシーと倫理面への配慮

AIシステムが扱うデータには、個人情報や機密情報が多く含まれるケースがあります。

データを誤用しないためにもプライバシーポリシーをしっかりと策定し、遵守する文化を組織全体で共有しなければなりません。

さらに、AIが差別的な結果を導かないためのアルゴリズム監査など、倫理面にも配慮した運用が求められます。

モデル学習と検証の継続的運用

AIモデルは一度構築して終わりではなく、常に新たなデータを取り込みながら精度を維持・向上させる必要があります。

定期的に学習データをアップデートし、性能評価を行うことで、攻撃パターンの変化にも柔軟に対応できます。

詳細な検証プロセスを組み込み、誤検知や見逃しが多発しないように運用サイクルを回すことが重要です。

部署横断の連携体制を構築する

セキュリティ部門だけでなく、開発部門や法務部門など複数の部署が連携してAIの導入や運用を進めることが不可欠です。

AIが扱うデータの種類や用途によっては法的リスクが発生する可能性もあるため、早期にリスクを洗い出し最適な対策を講じる必要があります。

AIセキュリティならDeepInstinctがおすすめ

従来の機械学習を超える新しい手法で、高度なサイバー攻撃に対処できるソリューションが注目を集めています。

最新の攻撃をかわすには、より高精度かつ学習効率の高いAIエンジンが求められます

DeepInstinctは従来の機械学習ベースのソリューションを補完し、未知のサイバー攻撃を高い確率で検知するとの評価を受けています。

機械学習の限界を超える新しいAIサイバーセキュリティ技術を採用

DeepInstinctは、主流となりつつある次世代型を超える新技術で「第三世代セキュリティ」を実現しました。

巧妙化する脅威から守るために、機械学習の限界を超える新しいAIサイバーセキュリティ技術を採用しています。

特に、ディープラーニングを活用した「ゼロデイ脅威」の防御に優れており、膨大なマルウェアの特徴を学習することで、未知のマルウェアや新たな攻撃手法にも対応し、99%の防御率を実現しています。

管理者の負担となる日々のアップデートは不要

DeepInstinctはシグニチャレスのため、管理者の負担となる日々のアップデートは不要で、オフライン端末でも安心してご利用いただけます。

また、リソース消費も少なく軽いユーザー様に優しい仕様です。

様々なタイプのファイルを検知可能

プログラムファイルに依存しないため、様々な形式のファイルからの脅威も検知し、対応することができます。

• Windows実行ファイル：.exe、.dll、.sys、.scr、.ocx
• オフィス関連ドキュメント：OLE（.doc、.xls、.ppt、.jdt、.hwp など）OOXML（.docx、.docm、.xlsm、.pptx、.pptm など）
• 埋め込みマクロ：OLEおよびOOXMLファイル内
• PDFファイル：.pdf
• RTF（リッチテキスト形式）ファイル：.rtf
• Adobe Flashファイル：.swf
• JARファイル：.jar
• 画像ファイル：.tiff
• フォントファイル：.ttf、.otf
• アーカイブ（圧縮）ファイル：.zip、.xar、.7z、.tar、.tar.z、.gz、.bz2 など
• macOS実行ファイル：Mach-O
• ディスクイメージファイル：.dmg
• Androidアプリケーションファイル：.apk

▼DeepInstinct は1か月間の無料トライアルがございます。

おわりに

AIを活用したセキュリティ対策は、大量のデータを高速かつ正確に分析できるという点で大きなメリットをもたらします。

しかし、攻撃者側もAIを駆使して巧妙化を加速させているため、常に最先端の動向を把握し、セキュリティ対策をアップデートし続ける姿勢が重要です。

日々進化する脅威に対処するには、Deep Instinctが最適です。ディープラーニングを活用した先進的な防御技術で、未知の脅威を99％以上ブロック。

気になった方は、ぜひ1か月間の無料トライアルをお試しください。