サイバーセキュリティにおけるAI：将来、AIは「十分に賢い」と言えるだろうか？

サイバーセキュリティにおけるAI：将来、AIは「十分に賢い」と言えるだろうか？

プラチ・スカタンカル
Amentum テクノロジー・ソリューション担当副社長

ここ数十年の間に、世界がますますつながり、複雑化するにつれて、サイバーセキュリティと人工知能（AI）は急速な成長と革新を遂げてきました。現在、これら2つの分野は、さまざまな製品やサービスに活用され、それらの耐障害性や洞察力を高める役割を果たしています。 この2つの相互作用に注目すると、サイバーセキュリティへのAIの応用は、私たちが気づかないうちに、日常生活の多くの側面に浸透しています。例えば、クレジットカードで決済を行った際に、その取引が正当なものかどうかを確認するよう促す通知を受け取った場合、それはサイバーセキュリティへのAIの応用を体験したことになります。また、受信したメールが「悪意のある可能性あり」として警告が表示され、注意を促された場合も、これもまたサイバーセキュリティへのAIの応用の一例です。

もしAIがこの相互接続された世界の「拡張された脳」になろうとするなら、サイバーセキュリティはその「鎧」の役割を果たすことになる。サイバー犯罪者たちは、未知の脅威に対する防御が困難であるという事実につけ込んでいる。 AI、とりわけ機械学習が支援に理想的である理由は、機械学習が曖昧で動的に変化する問題を解決するのに適している点にある。これらすべては魅力的に聞こえるが、この相互接続された世界において、この「良さ」は果たして「十分」と言えるのだろうか。「スマート」という言葉は通常、AIがもたらす知能を指すために使われる。問題は、「スマート」が「十分にスマート」であるかどうかだ。

つながる世界がもたらすさらなる課題
現在の予測によると、今後5～7年の間に、400億台から700億台のIoT（モノのインターネット）デバイスがオンラインに接続される見込みです。 インターナショナル・データ・コーポレーション（IDC）によると、2020年はパンデミックの影響でIoT関連支出の伸びは鈍化したものの、前年比8.2％増の7,420億ドルに達し、2021年には再び2桁の成長率に戻ると予想されている。 機械学習技術は、IoTセンサー、ネットワークトラフィック、ウェブ、ソーシャルメディア、生体認証、および人間同士のやり取りから得られる膨大なデータを活用して、パターンを識別し、異常を特定し、最終的には悪意のある行動を検知する。デバイスの数と種類を考慮すると、AIアプリケーションが利用しなければならないデータセットの膨大な量と性質は、桁外れなものとなるだろう。 より巧妙なサイバー攻撃を仕掛けることに強い意欲を持つサイバー犯罪者たちにとっても、同様の種類のデータセットやオープンソースのコードベースは容易に入手可能となるでしょう。また、接続されたデバイスの性質上、データは複数のデバイス間で転送され、エッジからクラウド、そしてモバイルへと急速に移動する可能性があるため、AI ベースの対抗措置において、速度と機動力に関するさらなる課題が生じることになります。

最後に、業界内のイノベーションを見てみると、AIを活用したアプローチは、主に監視、特性分析、異常検知、リスクプロファイリング、脅威への対応、そして（人間の）アナリストが対応できるよう共通の作戦状況図を提示することといったカテゴリーに分類される。場合によっては、脅威を予測したり、さらには脅威を積極的に探し出したりするという先制的なアプローチをとることもある。これらは依然として、AIという単一の領域内での技術や手法を適用する、ある程度サイロ化されたアプローチにとどまっている。

未来の世界に向けた解決策のヒント
近未来においても、ネットワークに接続されたデバイスは引き続き最大のサイバー脅威となるでしょう。こうした課題は、異なる分野の協力者たちを結びつけ、共に可能性の限界を押し広げていくことになるはずです。 相互接続された世界がもたらす課題に取り組むにあたり、より良く、より安全な未来を共に築く助けとなるのは、人間の持つ創意工夫、協働、そして共感です。このトピックについては別途詳細な考察が必要ですが、ここでは解決策が展開されうる可能性のある分野をいくつか挙げます：

• 回復力と俊敏性を備える。AIを活用したアプローチは、さまざまな種類の脅威を軽減するために必要なスピードで新たなシナリオに対応できるよう、引き続き柔軟性を維持すべきである。
• 共通の認識に基づいてリスクおよび影響分析を行う。AIアプローチにおいては、どの脅威が重大であるか、その影響、および許容レベルについて、包括的な視点から検討すべきである。この点に関して共通の認識と用語体系を確立するために、多くの脅威分類体系が開発されている。ソリューションがこれらをリスク軽減策の基盤として活用できるよう、新たな脅威の種類やIoTデバイスに関連するセキュリティ・プライバシーの問題に対応できるよう、これらの分類体系は今後も拡充されなければならない。
•  サイバー犯罪における「人間的」側面と「非人間的」側面の両面に迫る。現在、AIの力は、内部者による脅威などの状況における行動を解明するために活用されている。ユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）は、現代のセキュリティオペレーションセンターの中核をなす要素となりつつある。こうしたアプローチをさらに強化することで、ハッカーの心理や動機を把握することが可能となり、その結果、動的でカスタマイズされた対応や交渉戦術を盛り込んだ解決策の策定に役立てることができる。
• 未来の職業に向けた計画。進化し続ける世界に対応したスキル再習得や未来の職業こそが、明日の解決策につながるでしょう。未来学者トーマス・フレイ氏は、ロボット・シェルパ、センサーシステム・アーキテクト、IoTスピーチ専門家など、さまざまな未来の職業について語っています。そこに、サイバー犯罪交渉担当者やAIを活用したサイバーセキュリティ・コーチといった職業もいくつか加えてみましょう。

Amentumでは、アナリティクス／AI、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、サイバーセキュリティ、その他のインダストリー4.0技術を活用し、ソリューションの研究・開発を行っています。相互につながり、ますます自動化が進む世界において、これらの技術がどのように交差するかについて、今後さらに詳しくお伝えしていく予定ですので、ぜひご期待ください。詳細についてご興味をお持ちの方は、[email protected] までお気軽にお問い合わせください。