世界のサイバーセキュリティの脅威を取り巻く状況は変化しており、インターネット利用者は今、データとプライバシーに対する絶えず変化する脅威に直面しています。
消費者向けデバイスに感染する、大規模で大部分が自動化されたボットネットや、利用者をだまして金銭やデータを渡させようとするソーシャルエンジニアリング攻撃やフィッシング攻撃が横行しています。
人工知能は今や、サイバーセキュリティの武器庫に加わった最新の武器です。
人工知能（AI）が今日そして明日のサイバーセキュリティに欠かせないツールである理由を理解するには、脅威を取り巻く状況がどう変化しているのか、そしてインターネット利用者が日々どのような脅威に直面しているのかを把握する必要があります。
変化する脅威の状況
世界の脅威を取り巻く状況は変化しています。インターネットを利用する消費者は今、まったく異なる脅威に直面しています。一方には、消費者向けデバイスに感染する大規模で大部分が自動化されたボットネットがあります。他方には、利用者をだまして金銭やデータを渡させようとするソーシャルエンジニアリング（フィッシング）攻撃があります。
当社の研究者によると、ボットネットの脅威は規模を拡大しています。約17億台の接続デバイスを対象とした北米のデバイス普及データは、多くのモノのインターネット（IoT）デバイスの人気が高まっていることを示しています。その中でも、IPカメラとネットワーク接続ストレージ（NAS）デバイスは、他のデバイスよりも悪意ある攻撃者の標的になりやすく、特に懸念される脅威プロファイルを持っています。
一方、モバイルデバイス（携帯電話、タブレット、スマートウォッチ）は依然として最も普及しているデバイス群であり、異なる脅威プロファイルに直面しています。CUJO AIのセキュリティデータによると、モバイルデバイスに対する脅威の約60%は安全でないブラウジングに関連しています。数百万台のデバイスが、マルウェア配布サイト、スパムサイト、スパイウェアサイトにアクセスしています。懸念されることに、モバイル閲覧時の脅威の約20%はフィッシングによるもので、フィッシングサイトの寿命が短いため、対処が最も難しい脅威の一つです。
現在、AIでサイバーセキュリティの脅威に対抗する
以前は、セキュリティ対策の大半は事後対応型でした。新しいマルウェアのサンプルが見つかると、サイバーセキュリティ企業の研究者が分析し、マルウェアリストに追加していました。業界では今もこの手法が使われていますが、特にソーシャルエンジニアリングの脅威に対して、より積極的な対応へと移行しています。
機械学習やAIのアルゴリズムは、この転換において重要な役割を果たします。サイバーセキュリティ上のあらゆる懸念を解決する万能策ではありませんが、意思決定のプロセスを迅速に自動化し、不完全なデータや変化したデータからパターンを推定するうえで非常に有用です。これらのアルゴリズムは、既存のセキュリティ脅威や誤検知などの実世界のデータに加え、世界各地の研究者が発見した最新の脅威からまず学習します。
AIアルゴリズムはパターン検出の仕組みであり、従来型のリストベースのセキュリティシステムに対して大きな優位性があります。AIは、不審なパターンを示す未知の脅威を検出することで、こうしたシステムを強化し、その能力を上回ります。この段階のAI能力に達するには相当な学習が必要であり、各脅威ベクトルについて信頼性の高いデータソースがなければ実現できません。
機械学習システムは魔法ではなく、間違うこともあります。それでも、アルゴリズムの誤差が十分に小さくなれば、迅速な意思決定によって利用者の負担が軽減され、ユーザー体験にも悪影響を及ぼさないため、オンラインセキュリティに欠かせないものになります。これは大規模なサイバーセキュリティ強化の鍵であり、サイバーセキュリティにAIを活用することで得られる歓迎すべき副次的効果です。AIはセキュリティを向上させるだけでなく、脅威を取り巻く広い領域をカバーします。
AIアルゴリズムは、その性質上、新たな脅威の一部を防ぐことができます。セキュリティ上の脅威、マルウェア、攻撃者の戦術は通常、過去のエクスプロイトやマルウェアを土台に進化します。毎年登場する真に新しい脅威は比較的少数です。多くの悪意ある攻撃者は開発者というより、マルウェア・アズ・ア・サービスのツール群を利用したり、既存の流出した悪意あるコードに手を加えたりしています。当社の研究者は最近の調査で、Sysrvボットネットの進化を明らかにしました。マルウェアの新たな亜種の大半は、既存の他の悪意あるコードを組み合わせたり、再結合したりしたものでした。
こうした直線的に進化する脅威は標準的なマルウェア対策の検知を回避できることが多いため、AIは世界のサイバーセキュリティを強化する有用なツールです。単純な改変だけでは、こうしたアルゴリズムをすり抜けることはほとんどできません。
私たち自身の経験では、数千万世帯の保護を強化するためにAIアルゴリズムを導入したことは、大きな成功を収めました。既存のサイバーセキュリティ対策のベストプラクティスと機械学習の進歩を組み合わせ、ネットワーク事業者が消費者を保護できる、利用者の負担が極めて小さいセキュリティ対策を実現しました。CUJO AIの規模では、AIが毎分約1万件の脅威を防ぐのに役立っています。
明日、AIでサイバーセキュリティの脅威に対抗する
AIを活用したサイバーセキュリティにおける最も画期的で価値ある成果の一つは、フィッシングサイトを含む不審なウェブサイトに利用者がアクセスする前に警告できることかもしれません。ソーシャルエンジニアリング攻撃は、消費者に最も大きな損害を与え、プライバシーや金銭の損失を招くことが多いため、業界のデータベースに登録される前にAIで新たな攻撃を防ぐことは極めて重要です。
今後、クラウドベースのAI駆動型サイバーセキュリティには、標準的なウイルス対策ソフトやファイアウォールを超える重要な特長もあります。ルーターに導入することで、特定のネットワーク上にあるすべてのデバイスの保護を強化できます。これは極めて重要です。当社のデータによると、接続デバイス全体の約50%はウイルス対策ソフトを実行できないからです。
特にソーシャルエンジニアリングやIoTマルウェアの規模と脅威を考えると、AIなしに消費者向けサイバーセキュリティの未来を想像することはできません。
