編集部
2025年、AIを活用した脅威検出は、従来のサイバーセキュリティ戦略を根本から変えつつあります。特に、DarktraceやCrowdStrikeといった企業は、AIを駆使した高度な防御システムを提供し、ゼロデイ攻撃やフィッシング攻撃に対抗しています。
これにより、従来のシグネチャベースのシステムでは検出が難しかった新たな攻撃パターンも、リアルタイムで特定可能になっています。
IBMのQRadarなどが導入するリアルタイム脅威インテリジェンスも、企業にとって欠かせない技術として急速に広まっています。
AIがサイバーセキュリティに与えるインパクト：2025年の展望
2025年、サイバーセキュリティの分野におけるAIの影響力は劇的に拡大し、従来の手法では対処が難しかった脅威に対する強力な防御策として期待されています。従来のシグネチャベースの脅威検出は、既知の攻撃に対してのみ有効でしたが、AIは膨大なデータをリアルタイムで処理し、未知の攻撃にも対応することが可能です。
特に、ディープラーニングや機械学習といったAI技術が導入され、ゼロデイ攻撃や標的型攻撃など、高度にカスタマイズされた脅威に対しても精度の高い検出が可能となっています。従来のルールベースのセキュリティシステムでは不可能だった異常検知がAIにより実現され、ネットワーク上の微細な異常も迅速に特定できるようになりました。
AIは、攻撃者の行動を学習し、それに基づいて予測し、迅速に対応する能力を持つため、セキュリティ運用の効率化が大幅に向上します。さらに、AIは脅威のパターンを学習し続けるため、時間が経つほどその防御力は強化され、継続的なセキュリティ向上が期待されます。ビジネスにおいて、こうしたAI技術の導入は、サイバー攻撃による損害を未然に防ぐための必須要素となっているのです。
こうした進化の中で、AIがもたらすもう一つの大きなインパクトは、サイバー攻撃の手法そのものの高度化です。攻撃者側もAIを利用し、自動化された高度な攻撃を仕掛けてくるため、防御側もそれに対抗するためのAI技術を取り入れる必要があります。これにより、AI同士が攻防を繰り広げる「AI対AI」の時代が到来しており、今後のサイバーセキュリティにおけるAIの重要性はますます高まるでしょう。
DarktraceとCrowdStrike：AI脅威検出の最前線に立つ企業
AIベースの脅威検出分野で最前線を走る企業として、特に注目されているのがDarktraceとCrowdStrikeです。両社はそれぞれ独自のAI技術を駆使し、サイバーセキュリティにおいて先進的な脅威検出とインシデントレスポンスを提供しています。
イギリスを拠点とするDarktraceは、AIを利用した自動学習型のセキュリティプラットフォームを開発し、ネットワーク全体の異常な挙動をリアルタイムで検知します。DarktraceのAIは、システム内で発生する通常の活動パターンを学習し、それから外れる不審な行動を瞬時に特定する能力を持っています。この技術により、従来のシグネチャベースでは見逃されていた新たな脅威にも迅速に対応できるようになりました。
一方、アメリカのCrowdStrikeは、クラウド型のエンドポイント保護プラットフォームFalconを提供し、AIを活用して高度な脅威検出とリアルタイム対応を実現しています。CrowdStrikeは、特にゼロデイ攻撃や標的型攻撃に対して強力な防御を行うことで知られています。AIを利用して攻撃者の行動パターンを学習し、フィッシング攻撃やマルウェアの拡散を未然に防ぐことが可能です。
これらの企業が提供する技術は、セキュリティ運用センター（SOC）や各企業のIT部門にとって重要なツールとなりつつあります。自動化された脅威検出システムにより、セキュリティ担当者が大量のアラートに対応する負担が軽減され、より迅速な意思決定が可能になるからです。DarktraceやCrowdStrikeのAIベースの技術は、2025年以降のセキュリティ対策において欠かせない要素となっていくでしょう。
ディープラーニングの進化とゼロデイ攻撃への対策
ディープラーニングの進化は、サイバーセキュリティにおける脅威検出の精度を飛躍的に向上させました。従来のシグネチャベースのシステムでは、既知の脅威に対する対応が主でしたが、ディープラーニングを活用することで未知のゼロデイ攻撃に対しても早期に対応できるようになっています。これにより、特定のパターンに依存せず、ネットワーク上の異常な動きを迅速に検出できるのです。
特に、CrowdStrikeの「Falcon」やDarktraceのAIシステムは、ディープラーニング技術を活用して脅威を検出し、リアルタイムでセキュリティの強化を図っています。これらのシステムは、膨大なデータセットを解析し、攻撃者の新たな手法を学習し続けることで、従来の静的な防御手法を超えた動的な対応を可能にしています。これにより、企業が抱えるゼロデイ攻撃のリスクが大幅に低減されます。
さらに、ディープラーニングを基盤に持つ脅威検出システムは、ユーザーの行動ログやネットワークトラフィックを詳細に分析し、通常とは異なる活動を即座に警告します。たとえば、社内での不正なデータの持ち出しや外部からの不審なアクセスなどを、従来よりも早く特定できるため、情報漏洩や内部犯行に対する防御も強化されます。
2025年には、ディープラーニングを活用したセキュリティ技術がさらに進化し、サイバー攻撃に対する防御策として不可欠なものとなっていくでしょう。AIが学習し続けることで、攻撃者の新しい手口にも柔軟に対応し、未知の脅威に対してもリアルタイムで対策を講じることが可能になるのです。
生成系AIによるフィッシングとマルウェア：攻撃者の新たな武器
近年、生成系AIを利用したサイバー攻撃が急速に増加しています。生成系AIは、大量のデータを基に自動的にコンテンツを生成する技術であり、攻撃者にとって新たな武器となっています。特に、フィッシングメールやマルウェアの作成に生成系AIが利用され、従来の防御手段では対策が難しい高度な攻撃が仕掛けられています。
例えば、AIが自動生成したフィッシングメールは、従来の手作業では不可能なほど高精度にターゲットの行動や嗜好に基づいてカスタマイズされています。これにより、従業員が攻撃者からのメールを信頼してしまう可能性が高まり、結果として企業の機密情報が漏洩するリスクが増大します。このような高度なフィッシング攻撃に対応するため、DarktraceのAIシステムは、メールの内容や受信者の行動パターンを分析し、異常なメッセージを自動的に検出する技術を提供しています。
また、生成系AIは、マルウェアの作成にも大きな影響を与えています。AIを使った攻撃者は、既存のマルウェアをベースに新たな変種を短時間で自動生成し、従来のマルウェア対策システムを回避することができます。CrowdStrikeの「Falcon」プラットフォームは、こうしたマルウェアに対してリアルタイムでの防御を提供し、AIによる迅速な脅威の識別を可能にしています。
2025年には、生成系AIを利用した攻撃がますます洗練されると予想されます。そのため、防御側もAIを駆使した新たな技術で対抗し、企業のセキュリティを強化する必要があります。生成系AIによる攻撃に対する対策は、今後のセキュリティ戦略において不可欠な要素となっていくでしょう。
IBMのQRadarが導入するリアルタイム脅威インテリジェンス
IBMの「QRadar」は、サイバーセキュリティにおけるリアルタイム脅威インテリジェンスの分野で強力なツールとして広く導入されています。QRadarは、膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、潜在的な脅威や異常な挙動を即座に検出する能力を持っています。このシステムは、ネットワーク全体のログやトラフィックを監視し、通常とは異なる行動パターンを素早く察知することが可能です。
QRadarは、従来の手法では対応しきれない高度なサイバー攻撃にも有効です。例えば、複数の攻撃ベクトルを組み合わせた複雑な攻撃や、企業の内部ネットワークに潜伏する長期的な脅威に対しても、瞬時に異常を検知します。これにより、企業は攻撃の進行を早期に特定し、迅速に対策を講じることができます。
さらに、QRadarはAIを活用し、過去の攻撃パターンを学習し続けます。これにより、今後の攻撃を予測し、未然に防ぐ能力が強化されます。従業員の行動やネットワーク上のデータフローを監視することで、標的型攻撃や内部犯行の兆候をリアルタイムで発見することも可能です。
QRadarは、他の防御システムとも連携し、自動化されたインシデントレスポンスを提供します。これにより、手動での対応に比べて時間の大幅な短縮が可能となり、企業のセキュリティ態勢を強化します。QRadarのようなAIベースの脅威インテリジェンスは、2025年のサイバーセキュリティ戦略において不可欠な要素となっていくでしょう。
AI対AIのサイバー戦争：自動化された防御の未来
2025年、サイバーセキュリティの世界では「AI対AI」の戦いが現実のものとなっています。攻撃者はAIを駆使して高度に自動化されたサイバー攻撃を展開しており、防御側もまたAIを活用してこれに対抗しています。この攻防は、従来の手動による対策では対応が難しい新たなステージに突入しています。
攻撃者は、AIを使ってセキュリティシステムを欺き、脆弱性を突く巧妙な手法を開発しています。例えば、AIが生成したフィッシングメールやマルウェアは、ターゲットに対して極めて精巧な攻撃を仕掛けることが可能です。さらに、AIはリアルタイムでセキュリティシステムを分析し、その防御を突破するための新たな攻撃パターンを生成します。
これに対抗するため、防御側もAIを活用した自動化された防御システムを導入しています。DarktraceやCrowdStrikeといった企業は、AIを使ってリアルタイムで脅威を検出し、攻撃者の行動を先読みする技術を開発しています。AI同士が攻防を繰り広げるこのサイバー戦争では、迅速な意思決定と対応が鍵を握っています。
AI対AIの戦いにおいて、防御側のAIは攻撃者のパターンを学習し続け、異常な動きや不審な通信を瞬時に検出する能力を持ちます。これにより、従来のセキュリティシステムでは対応が遅れる攻撃にも迅速に対応できるようになっています。AI対AIのサイバー戦争は、今後のサイバーセキュリティにおいて、ますます重要な位置を占めることになるでしょう。
ビジネスパーソンが今知るべきAIセキュリティ対策の実践法
2025年に向けて、ビジネスにおけるAIベースのセキュリティ対策はますます重要になっています。企業がサイバー攻撃から自身を守るためには、AIを活用した防御システムを適切に導入し、運用することが求められています。特に、中小企業でも手軽に導入できるクラウドベースのセキュリティツールが注目されています。
例えば、CrowdStrikeの「Falcon」やIBMのQRadarなど、AIを活用したリアルタイム脅威検出ツールは、ゼロデイ攻撃やフィッシング攻撃などに迅速に対応する能力を持っています。これらのツールは、自社内で大規模なセキュリティチームを持たない企業でも、手軽に高度なセキュリティ対策を実現できる点が特徴です。
導入する際のポイントとしては、AIが生成する膨大なアラートをいかに効率的に処理するかが挙げられます。AIはリアルタイムで異常を検出しますが、その判断の最終確認や対応策の実行には、人間の判断が不可欠です。そのため、AIと人間の協力を前提としたハイブリッドな防御体制を構築することが重要です。
さらに、各企業のセキュリティ担当者は、AIを活用した脅威インテリジェンスやインシデントレスポンスの自動化システムを常に最新の状態に保つ必要があります。攻撃者は絶えず新しい手口を開発しており、防御側もAI技術を駆使して進化し続けなければなりません。