AI搭載サイバーセキュリティ:デジタルインフラストラクチャを保護するための新しい年齢技術

更新日: August 2025

私たちは、セキュリティとともにイノベーションを要求するテクノロジーの時代にいます。デジタルインフラストラクチャの使用の増加に関する限り、イノベーションへの依存は避けられません。技術インフラストラクチャの使用の増加は、強力なサイバーセキュリティの必要性を強調しています。今日の世界では、大規模に上昇するサイバー脅威の可能性を軽減できるこのような革新の1つは、AI駆動のサイバーセキュリティです。サイバーセキュリティにおけるAIの支援は、さまざまなドメインにわたる不正アクセスと個人情報の盗難によって引き起こされる損害に取り組んでいます。サイバーセキュリティでAIを活用することは、政府機関とともに、金融サービス、ヘルスケア、情報通信技術、小売&eコマースなどの産業の将来を形成する革新的なステップを例示しています。サイバーセキュリティにおけるAIのソリューション指向のアプローチは、安全性を再定義し、ある形式のテクノロジーが他の形態をリアルタイムで保護する方法を示します。

AI搭載のサイバーセキュリティの紹介とその採用の必要性

AI搭載のサイバーセキュリティは、人工知能の原理に関する機能を機能させます。このテクノロジーは、データ、ネットワーク、デジタルインフラストラクチャを保護し、サイバー攻撃やその他の悪意のある攻撃を防ぎます。サイバーセキュリティにおけるAIの実装は、機械学習やソフトウェアソリューションツールの助けを借りて、人工知能がハッキング、マルウェア、詐欺、詐欺、フィッシング攻撃の戦闘に役立つため、典型的です。 AIを搭載したサイバーセキュリティは、脅威に精度を持って対応し、すぐに攻撃を効率を高めて中和します。

AIベースのサイバーセキュリティを受け入れる必要性は、これまで以上に説得力がありませんでした。企業がオンラインおよびクラウドコンピューティング環境に移行するにつれて、彼らはますますサイバー攻撃の脅威にさらされます。サイバー攻撃者は、人間の行動が対応できるよりも速くて微妙な洗練された戦略をますます採用しています。 AIは、脅威の検出と応答の間のギャップを減らす24時間年中無休の注意深さ、予測分析、およびアクションを通じてギャップを閉じます。サイバーセキュリティにおけるAIのもう1つの主な利点は、人間のワークロードを緩和する能力です。サイバーセキュリティのスタッフは、一般に、脅威の疑いのある量のために、警戒疲労に悩まされています。人工知能(AI)は、最も深刻な脅威を排除し、繰り返しのタスクを実行することにより、それを減らします。デジタルスペースの革命が展開し続けるにつれて、サイバーセキュリティのためにAIを採用することは、強力で安全で革新的なテクノロジーの基盤を開発する上で最も重要です。これらのイノベーションを採用できない組織は、セキュリティと競争力に遅れをとるリスクがあります。

  • 連邦学習:データの機密性に違反することなく、組織による共同AIトレーニングを促進します。

 

  • 説明可能なAI(XAI):AIを介して下された決定の透明性を高め、信頼と規制のコンプライアンスを高めます。

 

  • ai駆動型のdevsecops:より安全なリリースを加速するために、ソフトウェア開発ライフサイクルを通じてAI駆動のセキュリティをネイティブに提供します。

 

  • Quantum-Safeセキュリティ:AIツールは、量子コンピューターに対する将来の脅威防御を見越して、準備の基盤に配置します。

 

  • サイバーセキュリティメッシュアーキテクチャ:AIを採用して、さまざまなプラットフォームや環境にセキュリティサービスを集中します。

 

  • AI主導の脅威インテリジェンス共有:機械読み取り可能な形式で脅威情報を共有することにより、機関間コラボレーションを可能にします。

 

AIを搭載したサイバーセキュリティの重要な事実と数字のいくつかは次のとおりです

これらのポイントは、AIがサイバーセキュリティをどのように変換しているかを示しています。脅威をより迅速、効果的、正確に管理することにより、歴史的傾向に基づいた可能性のある攻撃を予測し、組織が事前に予測するのを支援するなど、さまざまな手段で組織がサイバー攻撃者よりも先を行くことができるようになります。

  • 情報セキュリティの専門家の95%は、Digital Defenseの将来にとって重要であると考えています。

 

  • AI強化ソリューションは、脅威検出時間を数時間から秒まで短縮します。

 

  • 大企業の75%以上がAIをサイバーセキュリティ業務に統合しています。

 

  • AIは、テスト環境で最大99%の精度でマルウェアを検出できます。

 

  • SOCチームのほぼ60%が、AIオートメーションによる効率の向上を報告しています。

 

  • AIは1秒あたり10,000以上のアラートを処理し、人間のレビューを破ります。

 

  • AIベースのフィッシング検出により、従業員のクリック率は最大85%削減されます。

 

  • AIベースのエンドポイント検出により、誤検知が70%以上減少します。

 

  • AIは、脅威を最大80%検出して応答する平均時間を短縮します。

 

  • サイバーセキュリティベンダーの40%には、基本パッケージの一部としてAI機能が含まれています。

 

AI駆動のサイバーセキュリティの産業用途

  1. 金融サービス:金融機関と銀行は、高価値のトランザクションと同様に、敏感なデータを処理するため、サイバー攻撃のターゲットです。 AI駆動型サイバーセキュリティは、詐欺をリアルタイムで検出し、個人情報の盗難や不明なログイン試行などの疑わしいパターンを特定することにより、追加のセキュリティ層を提供します。動的リスクグレードをユーザーまたはトランザクションに割り当てるリスクスコアを自動的に提供します。 AIは、ソーシャルエンジニアリング攻撃をブロックするためのメールやプログラムのスキャンを通じて、アンチフィッシングとマルウェアの検出を強化します。これらの能力は、脅威の対応の速い、金融損失のコストの削減、およびPCI DSSなどの規制コンプライアンスの強化につながります。
  2. 小売、eコマース、および製造のAI:小売、eコマース、製造業は、サプライチェーンの破壊、データの盗難、ランサムウェアの点で、サイバー攻撃の一般的な犠牲者です。 AIは、顧客支払い情報を保持し、敵対的なボットを特定し、サプライチェーンの完全性を観察するシステム違反をチェックすることにより、サイバーセキュリティを改善します。 AIはまた、ブラックフライデーセールなどの忙しい時期にセキュリティコントロールを動的に変更します。
  • ヘルスケアのAI:ヘルスケアセクターは、機密情報を保持し、時代遅れのITインフラストラクチャを保持しているため、サイバー攻撃に対して脆弱です。したがって、AIはEHRSへのアクセスを追跡し、不正アクセスを獲得しようとする試みを記録し、ランサムウェア攻撃の初期兆候を認識することにより、セキュリティを強化します。 AIは、モニターやポンプなどのIoT医療機器を保護し、予測分析を適用して、歴史的活動からの侵害を予測します。 AIの組み込みにより、ヘルスケアサービスでは革新的な変化が見られます。最近の遠隔医療の導入は、患者の症例履歴のデータを保護するためのAIの支援を受けたサイバーセキュリティの概念です。この発見は、患者にリモートモニタリングを提供するのにも役立ち、事実上、専門家の医師にアクセスできます。サイバーセキュリティのAIは、ユニークな遺伝子構成(UGM)またはその病歴を使用することにより、患者の診断を調整するのにも役立ちます。これらの検証は、コンピューターでのUGMの支援を受けて、患者の機密性、HIPAAコンプライアンス、(健康保険の移植性および説明責任法)、および患者のセキュリティと安全性を保証します。これらの変革的な方法により、医療産業は、e-high-risk環境でも堅牢で安全になります。
  1. AI駆動のサイバーセキュリティ政府機関:政府機関は、スパイ行為や国民国家のインフラストラクチャの混乱などのサイバー攻撃の貴重な目標です。 AI主導のサイバーセキュリティは、さまざまな部門の脅威インテリジェンスを組み合わせて、新たな脅威を特定することにより、防御を強化します。発電所、輸送、予測脅威モデリングとの通信などの重要なインフラストラクチャを保護します。 AIはまた、自動化されたインシデント応答を促進し、攻撃中に手動の遅れを減らします。内部セキュリティのために、AIは生体認証と従業員の継続的なアイデンティティ検証を支援します。これらのすべての能力は、集合的に国家安全保障を強化し、公共サービスの途切れのない規定を保証し、すべての主要な政府事業におけるサイバー回復力を強化します。基本的なサイバーセキュリティセクターは、ネットワークの安全性、エンドポイントの安全性、雲の安全性、およびアイデンティティであり、コントロールへの参入権(IAM)です。 AIとMLをセキュリティに組み込むことで、リスク検出と対応における多くの可能性が保証され、保護の回答がさらに積極的かつ予算に優しいものになります。さらに、ゼロトラストアーキテクチャとマルチファクター認証(MFA)の拡張実行は、不正アクセスから保護されています。遠隔運営への移行の中で地政学的な緊張が高まっているため、サイバーセキュリティの重要性は政府、機関、中小企業にとって増加しています。

AI駆動のサイバーセキュリティの重要な傾向

  • 自律的な脅威の検出と応答:セキュリティ自動化ツールは、手動介入を必要とする可能性のある繰り返しの排水タスクの負荷を減らします。これらには、自動化された脆弱性スキャン、パッチ管理、ログ評価、および基本的なインシデント対応アクションが含まれ、サイバーセキュリティチームはより重要で戦略的な防衛の課題に自由に関与できます。さらに、サイバーセキュリティでは、オーケストレーションとは、ワークフローを合理化するためにセキュリティシステムを統合およびリンクするためにコラボレーションで機能する複数のセキュリティツールとプロセスの調整を指します。このオーケストレーションタスクは効率的に実行され、クラウドインフラストラクチャのアップグレードとバルク承認ワークフローで必要な集中自動化プロセスです。

 

  • 行動的生体認証とユーザーのアイデンティティ保護:AI駆動の行動生体認証は、ユーザーのアイデンティティを確保する堅牢で最先端の方法になりつつあります。パスワードや2因子コードなどの他の従来の認証システムと比較して、それは不当で、派手でなく、止められないことです。行動の生体認証は、システムへのアクセスにどのように動作するかに関心があり、より安全でリアルタイム、パーソナライズされた防御層を提供します。行動バイオメトリクスは、機械学習とAI駆動のアルゴリズムを引き付けて、タッチスクリーンの使用、キーストロークダイナミクス(タイピング速度とケイデンス)、マウスの動き、スクロールパターン、さらにはスマートフォンのスワイプやホールディングなどの電話ハンドリングなどのわずかで意図しないアクションを追跡および分析します。繰り返し使用することにより、これらのアクションは、各ユーザーに特徴的な動作署名またはデジタルプロファイルを作成します。

 

  • 予測脅威インテリジェンス:予測脅威インテリジェンスは、AIと予測分析を採用してサイバー攻撃が発生する前に予測する洗練されたサイバーセキュリティ戦略です。脅威が発生した後に単に対応するのではなく、この手法は、時間の経過とともにデータの傾向、パターン、および行動を調べることにより、攻撃を予測することを目指しています。 AIシステムはこれの中心です。彼らは、過去の情報(以前の違反、マルウェアの署名、攻撃パス)から学び、ストリーミングの脅威インテリジェンスは、現在の疑わしいアクティビティと世界的なサイバー攻撃またはシステムログを供給します。このすべてのデータからの処理と学習を通じて、AIシステムは、差し迫ったサイバー攻撃を潜在的に示す可能性のある異常とかすかな警告サインを認識できます。予測的脅威知能とは、AI駆動型の先見性を採用することにより、攻撃者の一歩先を行くことです。データを予測に変換することにより、サイバー脅威の発生と大きさを戦略的に最小化します。

 

  • 脅威分析におけるNLP:脅威分析内の自然言語処理(NLP)は、AI駆動型の言語理解の適用を意味して、非構造化されたテキストベースのデータから関連する洞察を調べて導き出すことを意味します。脅威分析のNLPにより、サイバーセキュリティシステムは、人間のセキュリティアナリストとして言語を読み取り、理解する能力を提供し、テキスト内のより賢明な脅威検出を可能にします。構造化されていない言語データを使用可能なセキュリティインテリジェンスに変換するため、組織は迅速に対応できます。

 

  • AIに強化されたフィッシング検出:AIが強化されたフィッシング検出とは、人工知能(AI)および機械学習(ML)テクノロジーの適用であり、スプーフィングされた電子メール、ウェブサイト、メッセージなどのフィッシング攻撃を自動的に検出およびブロックし、従来の技術よりもはるかに高速で正確です。 AIを搭載したフィッシング検出は、ユーザーやITスタッフが何かがおかしいことに気付く前であっても、頻繁に最も洗練されたフィッシングの試みを特定するために、インテリジェンス、行動分析、およびパターンマッチングを適用することにより、古典的なフィルタリングを超えて拡張されます。これは、現代のサイバーセキュリティ防衛技術の重要な要素です。

 

  • 適応セキュリティアーキテクチャ:AIにより、企業は脅威インテリジェンスに従って変化する適応的なセキュリティアーキテクチャを作成できます。この柔軟性は、継続的な変化に直面して、サイバーセキュリティ防御が依然として関連性があり、強力であることを保証します。古いセキュリティモデルで使用される静的防御(ファイアウォールや固定ルールなど)とは異なり、適応セキュリティは脅威と同じように変化するにつれてアクティブで変動します。

 

  • ゼロトラストアーキテクチャとの統合:Zero Trustは、「決して信頼しないで、常に検証する」哲学に続くセキュリティアプローチです。脅威はネットワークの内側と外側の両方から発生する可能性があると仮定しているため、場所やアクセス履歴に基づいて、継続的な検証時にアクセスが提供されます。 Zero Trust Architecture(ZTA)統合とは、組織のネットワーク上にある場合でも、デフォルトでアプリケーション、デバイス、またはユーザーが信頼されていないゼロトラストアーキテクチャ内でAI駆動型サイバーセキュリティソリューションを実装することです。すべてのリクエストは、アクセスが許可される前に、検証、認証、および許可される必要があります。

 

  • SOCオートメーションのAI:SOC AutomationのAIは、セキュリティオペレーションセンター(SOC)の機能を増強および自動化するための人工知能(AI)および機械学習(ML)の適用です。これは、サイバーセキュリティイベントを監視、検出、および応答する人員と施設です。 SOC AutomationのAIは、レガシー、リアクティブセキュリティモデルを積極的でインテリジェントで効率的なモデルに変換します。セキュリティチームに、手動の努力を削減し、応答を加速し、リアルタイムの脅威管理をサポートし、組織がダイナミックなサイバー脅威環境に対応するのを支援する機能を装備しています。

 

  • サイバー防衛のための生成AI:サイバー防衛のための生成AIは、サイバーセキュリティ計画をサポートするための新しいデータ、状況、またはシミュレーションを作成できるAIモデルの適用です。これは、脅威への検出、予防、およびより効率的に対応を支援することです。サイバー防衛生成AIにより、サイバーセキュリティの専門家は、スマートツールを使用して、新しい脅威を予測、モデル化、中和することができます。これは、システムと実際のサイバー攻撃を検出して対応する準備ができているシステムと担当者を取得するプロアクティブなセキュリティレイヤーを提供します。

 

  • AI搭載の脅威狩猟プラットフォーム:AIおよびML駆動型の脅威狩猟プラットフォームは、組織のデジタル環境における隠れた脅威と異常を積極的に狩るためにAIとMLを利用する高度なサイバーセキュリティテクノロジーです。人工知能駆動の脅威狩猟プラットフォームは、人間のような知能と機械の速度を組み合わせて、それが起こる前にサイバー脅威を発見します。彼らは、組織がリアクティブなセキュリティの姿勢から、積極的でインテリジェントな防御戦略に移行できるようにするため、今日のサイバーセキュリティの重要な要素です。

 

情報通信技術の分野におけるAI駆動のサイバーセキュリティの重要性

  • クラウドコンピューティングの採用 - Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloudなどのクラウドサービス全体を使用する企業には、クラウドセキュリティソリューションが必要になる場合があります。クラウド環境は、誤解、不正アクセス、およびデータ侵害に対して脆弱になっています。これらはすべて会社の懸念です。サイバー攻撃、ランサムウェア、フィッシング、高度な持続的な脅威(APTS)、および分散型拒否権廃棄物の増加と洗練度の増加により、強力なサイバーセキュリティソリューションの需要が増幅されました。重要な産業に触れた有名な違反は、企業が保護インフラストラクチャを強化する必要性を強調しています。 Covid-19後の設計は、仕事の仕事のリモートとハイブリッドの手段への移行により、サイバーの脅威を悪化させました。組織は、エンドポイント保護、マルチファクター認証(MFA)、およびセキュアアクセスサービスエッジ(SASE)ソリューションを実装して、リモートアクセスを保護し、不正な侵入を防止しています。

 

  • IoTデバイスの拡張 - さらに、家庭、ヘルスケア、製造、賢い町でのIoTデバイスの迅速な採用により、サイバー犯罪者の攻撃面が拡大されています。企業は、無許可の入場およびマルウェア攻撃から関連するデバイスを保護するためにIoTセキュリティの回答を展開しています。 AIプッシュされたサイバーセキュリティギアは、実際の時間内に大規模なデータセットを調べて、異常とサイバーの脅威を期待することができます。機械学習は、危険インテリジェンス、コンピューター化された応答メカニズム、および詐欺検出機能を強化し、典型的な安全性能を向上させます。中小企業(中小企業)は、価格の有効性とスケーラビリティにより、サービスとしてサイバーセキュリティソリューションをますます選択しています。管理された安全キャリアベンダー(MSSP)は、居住内の知識が制約されている企業に完全な保護ソリューションを提供するために不可欠です。

Covid-19のパンデミックが雲の採用をどのように加速し、AI駆動のサイバーセキュリティを促進しました

Covid-19のパンデミックは、あらゆる業界でデジタル運用を大幅に再定義し、ほぼ一晩離れた組織に移動することを強要しました。この一晩の移行は、クラウドベースのインフラストラクチャへの高速スイッチを作成し、AI駆動型サイバーセキュリティツールの使用のペースを獲得しました。企業がますます遠くの労働力と多様なIT環境に関与しようとしているため、デジタルシフトとハイブリッドワークパターンがCovid-19を確立したことで、AIソリューションの採用がさらに駆動されています。労働者が在宅ネットワークから重要なシステムにログインしていると、レガシーの境界ベースのセキュリティモデルが衰えました。組織には、スケーラブルで適応性のある、スマートなセキュリティアーキテクチャが必要でした。クラウドネイティブAIサイバーセキュリティテクノロジーへの依存度を高めています。パンデミックはクラウドの採用を加速しましたが、リモートセットアップの使用が増えているため、クラウド保護ソリューションも必要でした。リモート作業により、脅威とサイバー攻撃の数の増加が暴露されました。しかし、これらの脆弱性の可能性は、違反と不正アクセスからの機密データを保護する必要性を促進しました。さらに、リモートアクセスを保護するためのエンドポイント保護、クラウド保護、およびマルチファクター認証(MFA)への移行も増加しています。組織はゼロトラストアーキテクチャを適用し、企業ネットワークにアクセスする前に各消費者とデバイスが継続的に検証されるようにしました。社内のサイバーセキュリティ理解がないため、組織は安全運用を管理したセキュリティサービスプロバイダー企業(MSSP)に外部委託することになりました。パンデミックは、ランサムウェア、フィッシング、およびサプライチェーン攻撃の劇的な上昇のプッシュにさえ気づき、遠隔環境での脆弱性を活用しました。遠くの作業、IoTデバイス、およびBYOD(デバイスを持参)の拡張により、サイバー犯罪者の攻撃ベクトルの数が拡大しました。サイバーセキュリティの専門家に対する発展途上の呼び出しは、労働者の希少性を生み出し、企業が頑丈なセキュリティ機能を実装することを困難にしました。金銭的制約により、多くの中小規模の施設(SME)は、優れたサイバーセキュリティソリューションにお金を入れるのに苦労しました。

パンデミック中のAI駆動のサイバーセキュリティの雲の採用における加速の主要な要因の中には、攻撃面を上げ、分散環境の機能におけるリアルタイムの脅威検出と適応脅威検出が必要なリアルタイムの脅威検出と、クラウドベースのAIテクノロジーによって最適に管理されたリアルタイムの脅威検出と適応脅威の検出が必要です。クラウドベースのAIプラットフォームは、従来のオンプレミスベースのシステムの制約なしに使用とデータのニーズの成長に対処するために迅速にスケールアップできるため、スケーラビリティも重要なドライバーになりました。企業が低メンテナンスで費用効率の高いソリューションを求めているため、コストのプレッシャーと効率も採用をやる気にさせました。クラウド内のAIREDプラットフォームは、自動化を介して前向きな投資と人材の負荷を減らしました。一方、フィッシング、ランサムウェア、詐欺活動の強化は、より速く、より反応的な脅威管理の必要性を強調しました。クラウドベースのAI搭載ツールは、このような新たな脅威をリアルタイムで解決し、レガシーソリューションよりもはるかに効率的にそれらに適応し、学習しました。本質的に、パンデミックは加速剤であり、組織が急速に動き、弾力性があり、インテリジェントなクラウドベースのAI搭載ソリューションを通じて、サイバーセキュリティアーキテクチャを近代化し、強化するように促しました。

AI駆動のサイバーセキュリティの主要業界プレーヤー

サイバーセキュリティ市場の大手企業は、イノベーションを促進し、戦略的進歩を通じて市場の存在を拡大しています。これらの企業は、進化したサイバーの脅威にもかかわらず、現代の保護技術、AIプッシュされた危険検出、クラウドベースのサイバーセキュリティの回答を採用しています。彼らは、ゼロトラストフレームワーク、エンドポイント保護、AI駆動の危険分析など、さまざまな業界の企業のさまざまな保護ニーズに応えるための専門的なセキュリティ回答を開発することにより、彼らの提供を多様化しています。さらに、企業は高度なデジタルプラットフォームを活用して、リスクインテリジェンスを強化し、セキュリティ運用を自動化し、サイバーセキュリティの認知を強化しています。国際的なサイバーセキュリティネットワークを強化し、危険対応メカニズムを最適化し、新興市場に増加させることにより、主要企業は、施設、政府、および個人のためのより強力なサイバー防衛システムを保証します。研究と改善、セキュリティインフラストラクチャ、スタッフのトレーニングへの投資は、イノベーションに圧力をかけ続け、サイバーセキュリティの全体的な増加と回復力を強化しています。 

  • ダークトレース:DarkTraceはデジタル免疫システムとして機能し、企業のネットワークで異常な活動を静かに識別してブロックします。

 

  • クラウドストライク:このソフトウェアサービスは、サイバー攻撃を迅速に検出および防止するために、AIでコンピューターとエンドポイントを保護します。

 

  • vectra ai:Vectra AIは、クラウドアプリとデータセンターでのユーザーのアクティビティを追跡し、何かがおかしいかどうかを警告します。

 

  • センチネローン:Sentineloneは、量子耐性暗号化アルゴリズムを使用して将来の量子攻撃からのgivepポイントデータを守る高度なエンドポイント検出および応答(EDR)機器を開発しました。この開発は、将来の防止サイバーセキュリティに焦点を当てています。最小限のヘルプでデバイスのサイバー脅威を自動的に識別して一掃します。

 

  • IBMセキュリティ:IBM SecurityはAI(Watson)を使用して大量のデータをスキャンし、セキュリティチームが隠されたサイバー脅威を見つけるのに役立ちます。

 

  • フォルティネット:ハッカーをネットワークから締め出すための強力なファイアウォールとAI強化ツールを提供します。

 

  • Cylance(BlackBerryが取得):これにより、AIを使用してデバイスで実行する前にマルウェアがブロックされます。これは、不要なトラブルメーカーが中に入らないようにするドアマンのようにブロックされます。

 

  • パロアルトネットワーク:この会社のソフトウェアサービスは、ネットワーク、デバイス、クラウドデータを統合して、すべてのエントリポイントを一度に観察するセキュリティカメラのように洗練された脅威を見つけます。

 

  • ソフォス:Sophosのプラットフォームは、AIベースのウイルス対策と脅威保護を提供します。これは、新しい脅威を特定するために学習するウォッチドッグのように、マルウェアからデバイスを防御します。

 

  • Microsoft Defender:Microsoft DefenderはWindowsに造られ、人工知能を使用してウイルスとハッカーを検出および停止します。

 

地域の洞察

多くの確立されたプレーヤーと新しい世代の新興企業がAI燃料のサイバーセキュリティを支配し、ペースの速いイノベーションと世界中の拡大した実装を提供します。彼らは、従来の手段と比較して、より良い方法でサイバー攻撃を発見、妨害し、応答するために人工知能を活用することにより、高度なソリューションを設計します。それらのソリューションにより、さまざまな種類の組織は、脅威の検出を自律的に有効にし、大量のデータをスキャンし、より迅速なインシデント対応を促進することにより、脅威の増加から安全に維持できます。一緒に、彼らはデジタル領域を保護し、それらをグローバルに強くすることにより、セキュリティの未来を構築しています。

  • 北米:北米は、この市場で最も急成長している地域です。米国のサイバーセキュリティ市場は、複数の理由で指数関数的に成長しています。高度な保護技術と規制政策の大規模な実装により、北米がグローバルなサイバーセキュリティ市場のリーダーとなっています。米国は重い持ち上げの多くをしています。政府、企業、金融機関、および企業機関は、サイバーセキュリティインフラストラクチャに多額の投資を行っています。サイバーの脅威、恐tor攻撃、データ侵害攻撃、および地理的な侵入は、この地域でのみ成長しているため、組織は最新のセキュリティソリューションを展開することを余儀なくされています。過去数年間のサイバーセキュリティの立法枠組みを強化するためのその他の顕著な介入には、サイバーセキュリティ成熟モデル認証(CMMC)、連邦情報セキュリティ管理法(FISMA)、およびカリフォルニア消費者プライバシー法(CCPA)の賦課には、すべてが企業にセキュリティフレームワークを高めさせました。さらに、サイバーセキュリティおよびインフラストラクチャセキュリティ局(CISA)と国立標準技術研究所(NIST)も、組織がサイバーレジリエンスを強化できるガイダンスと枠組みを提供する上で重要な役割を果たしています。

 

  • ヨーロッパ:ヨーロッパは、保護投資を使用した頑丈な記録、安全重罪のヒント、政府が支援するプロジェクトを備えた規制されたサイバーセキュリティ市場です。一般的なデータ保護規則(GDPR)は、情報の最も完全なプライバシーの法的ガイドラインの1つであり、企業が消費者記録を保護するために厳しいサイバーセキュリティ対策を施行することを要求しています。コンプライアンス違反は重い罰金をもたらす可能性があり、サイバーセキュリティをその場で企業にとって優先事項にします。ドイツ、英国、フランスなどの国々は、雲の安全、エンドポイント保護、およびアイデンティティ管理の回答を具体的に採用しています。欧州連合は、EUサイバーセキュリティ法、ネットワークおよび情報セキュリティ(NIS2)指令、および欧州サイバーセキュリティ産業、技術、および研究能力センター(ECCC)のプロジェクトを通じて、サイバーレジリエンスを積極的に強化しました。これらの措置は、加盟国間の協力を促進し、インシデント反応メカニズムを即興し、強力なサイバーセキュリティフレームワークを拡大します。

 

  • アジア太平洋:アジア太平洋地域は、サイバーセキュリティ投資、デジタル変革、サイバー脅威の増加、当局主導のサイバーセキュリティタスクの迅速な成長を目撃しています。中国、インド、日本、韓国、オーストラリアなどの国は、サイバーセキュリティの進歩の先駆者です。クラウドコンピューティング、電子貿易、オンラインバンキング、およびIoTパッケージの採用の増大により、サイバーチャンスパノラマが加速され、組織にとってセキュリティソリューションが重要になりました。ただし、この地域はさらに、専門的なサイバーセキュリティの専門家の不足、中小企業の意識が低い、排他的な国全体の断片化されたガイドラインなど、課題に直面しています。多くのアジア太平洋組織は、これらの課題に対処するために、サイバーセキュリティアウトソーシングおよびマネージドセキュリティサービス(MSSP)に目を向けています。さらに、近くのサイバーセキュリティのスタートアップと世界中の企業とのパートナーシップの上向きの推進は、市場シェアと拡大に貢献しています。

 

  • 中東とアフリカ:中東とアフリカはまた、特に政府と金融産業におけるAIを搭載したサイバーセキュリティの採用の増大を目撃しています。デジタルトランスフォーメーションは加速しますが、中東およびアフリカの組織は、重要なインフラストラクチャと機密情報を擁護するためにAIを搭載したセキュリティソリューションをますます使用しています。国際市場のリーダーであるIBM、Microsoft、Palo Alto Networksなどの業界のリーダー、および新興の地元のプレーヤーはすべて、サイバー脅威の増加に対するサイバー防衛の構築に賭けています。この行動は、仮想地域の確保され、地域のデジタル経済の拡大に対するさらなる信頼を築くことに向けられています。

 

  • ラテンアメリカ:ラテンアメリカでは、AIベースのサイバーセキュリティの採用は、ランサムウェア攻撃の増加と賢明で効果的なセキュリティソリューションの必要性により、速いペースを集めています。銀行、政府、および大企業は、脅威を早期に特定し、迅速に対応するためにAIベースのツールに投資しています。 Crowdstrike、Microsoft、Darktraceなどのトップの国際的なプレーヤー、および地域のイノベーションプレーヤーは、進化するサイバーの脅威に対する回復力のあるセキュリティインフラストラクチャの開発において、地域のサイバー防衛を強化し、組織を支援する主要な役割を果たしています。

 

AI駆動のサイバーセキュリティにおける課題と倫理的考慮事項

新興市場の多くの企業は、サイバーセキュリティの重要性を完全に理解していません。理解の欠如は、感受性のあるセキュリティ規制で終わり、サイバーの脅威のリスクを課します。ファイアウォール、エンドポイント検出、インシデント反応システムなどの高度なサイバーセキュリティソリューションの展開と維持には、かなりの経済的投資が必要です。中小企業は定期的に戦い、トップクラスの安全ソリューションを提供し、市場の浸透を制限しています。企業は、数千万人の満たされていないサイバーセキュリティの仕事とともに、大きなスキルギャップに直面しています。組織は、複雑な安全性の脅威に対処できる専門の専門家を賃貸および保持する戦争を行い、保護メカニズムの脆弱性につながります。多くの機関は、例外的なプロバイダーから複数のサイバーセキュリティソリューションを使用しており、統合と相互運用性に課題が高まっています。断片化された保護雰囲気は、保護のギャップと非効率性をもたらす可能性があります。

  • データプライバシー:AIシステムは、脅威を学習および検出するために膨大な量のデータを必要としますが、機密性の高い組織またはプライベートデータを処理すると、プライバシーの問題が発生します。 AIツールはデータ保護法を尊重し、データの不正な露出を回避する必要があります。

 

  • バイアスと公平性:AIモデルは、トレーニングデータからバイアスを学ぶことができるため、特定のユーザーやセグメントを異なる方法で扱うことになります。これにより、誤動否定または誤検知が生じ、サイバーセキュリティソリューションの信頼性を台無しにする可能性があります。

 

  • 敵対的な攻撃:サイバー犯罪者は、AIモデルを誤解を招くデータ(敵対的な入力)に露出し、検出を避けて、AIベースの防御の信頼性を損なうことにより、AIモデルの脆弱性を活用できます。

 

  • スキルギャップ:AIを搭載したサイバーセキュリティの管理と展開には、専門知識が必要です。ほとんどの組織は、AIおよびサイバーセキュリティテクノロジーの専門知識を持つ熟練した専門家の赤字に直面しています。

 

  • 規制の遵守:AIを搭載したセキュリティソリューションは、世界中および地域の多様な規制に準拠する必要があります。通常、複雑で動的です。 AIを使用したコンプライアンスを確保することは、継続的な課題です。

 

  • 自動化への依存:AI駆動型の自動化への過度の依存により、組織は人間の介入の必要性、つまり文脈的知識の失われた、または誤って推定されたリスクを見落とす可能性があります。

 

AIを搭載したサイバーセキュリティの将来の見通し

AI駆動型サイバーセキュリティは、デジタルインフラストラクチャのセキュリティを深く変えている革新的なメガトレンドです。脅威が増加するにつれて、私たちの保護も増加します。 AIとサイバーセキュリティのコラボレーションは、今日の最大の課題に対処できる、より優れた、より迅速で強力なシステムを生み出します。企業、政府、個人などの動的な目的のためのアプリケーションは、AIを搭載したセキュリティを受け入れることは選択肢ではなく、時間の典型的なニーズです。

AIとサイバーセキュリティを統合すると、予測チャンス検出と自動インシデント反応の可能性が生まれます。 AIを搭載した安全性は、運用効率を高め、偽の陽性を減らします。サイバーセキュリティの上向きの推進により、グループはセキュリティサービスプロバイダーであるMSSPSに安全操作を外部委託することができます。これらのMSSPは、脅威の検出と監視、インシデント対応、他社へのコンプライアンスサポートなど、サイバーセキュリティサービスを提供するサードパーティです。

このアプローチは、社内の専門知識を必要とせずに、機関がサイバーセキュリティの姿勢を飾るのに役立ちます。 5Gネットワークを展開するには、違反や侵入から記録を節約するために、より良い安全性が必要です。セキュリティ企業は、専門化された5G対応ガジェットとコンピューティング環境に対する新たなソリューションです。中小企業(中小企業)は、ターゲットを絞った暴行の増加により、サイバーセキュリティの重要性をますます認識しています。手頃な価格で、スケーラブルで、クラウドに基づいた保護の回答は、中小企業の間で過度の需要があります。

一方、警戒のままで、賢明な才能に投資し、倫理的な基盤を建設することで、AIのサイバーセキュリティの可能性を完全に活用することができます。 AI駆動の予測的脅威知能から自律防衛システムまで、サイバーセキュリティの将来は単なるAIに強化されているわけではなく、AI駆動型です。 

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