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市場調査レポート
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1454301

人工知能によるセキュリティとレジリエンシーの実現：GenAIが予測AIに加わる

Enabling Security and Resiliency Outcomes with Artificial Intelligence: GenAI Joins Predictive AI
出版日: | 発行: IDC | ページ情報: 英文 15 Pages | 納期: 即納可能 即納可能とは

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人工知能によるセキュリティとレジリエンシーの実現：GenAIが予測AIに加わる
出版日: 2024年03月21日
発行: IDC
ページ情報: 英文 15 Pages
納期: 即納可能 即納可能とは
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概要

このIDC Perspectiveでは、IDCがサイバーセキュリティにおけるAIをどのように定義しているかについて説明します。人工知能（AI）と機械学習（ML）の組み合わせは、15年以上にわたってサイバーセキュリティの状況に影響を与えてきました。コンピュータが常にできることは、ネットワークを構成するバイト、ファイル、ハッシュ、コードに相関性を持たせることです。しかし、コンピューティングの向上と長年にわたるアルゴリズムの改良にもかかわらず、ネットワークの運用とネットワークを保護するサイバーセキュリティソフトウェアの多くは、依然として手作業による集約的なプロセスです。このような状況を経て、最近の生成AI、より具体的にはChatGPTの発展は、サイバーセキュリティのマンパワーギャップに対処しているように見えます。IDCはこれを「SOCの自律化」と呼んでいます。完全に自律的なSOCを実現するプロセスにはいくつかの中間ステップが含まれますが、新たな効率性の証拠は、インシデント調査時に充実したデータが利用可能になること、攻撃の種類に基づいて即座にレスポンスを生成する機能が自動化されつつあること、ネットワーク内の管理されていないデバイスを発見するためのアナリティクスが実装されること、音声のスピードで脅威の発見とセキュリティクエリを可能にする自然言語処理（NLP）が開発されることです。「セキュリティの成果を生み出す上で、大変なのは人工知能ではなく、AIがIT専門家にとって測定可能なメリットを生み出すことを可能にするセキュリティデータ基盤を構築し、実現することです」と、IDC Security and TrustのグループバイスプレジデントであるFrank Dickson氏は述べています。

エグゼクティブスナップショット

状況の概要

  • 人工知能の定義
    • 定義
    • セキュリティへの応用としての人工知能
    • ユーザー行動分析 - 機械学習と人工知能の間
  • AIの問題ではない、データが重要
    • データフレームワーク構造
    • データ管理
      • データレジリエンシーにおけるAIの役割
    • データキュレーション
  • AI活用における懸念と考慮事項
    • AIの現在の限界
    • 幻影とアナリストの役割
    • データセキュリティとプライバシーのリスク
      • ラベルあり/ラベルなしで事前に並べ替えるとプライバシーの問題が生じる
    • 入力/コンテンツ操作/バイアス
    • 効能/結実

テクノロジーバイヤーへのアドバイス

参考資料

  • 関連調査
  • 要約
目次
Product Code: US51917324

This IDC Perspective discusses how IDC defines AI in cybersecurity. Combinations of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have influenced the cybersecurity landscape for the better of 15 years. What computers have always been able to do is make correlations to the bytes, files, hashes, and code that comprise a network. However, for all of the improvements in computing and years of refining algorithms, so much of operating the network and the cybersecurity software that protects the network are still manually intensive processes.After all of this time, recent developments in generative AI and, more specifically, ChatGPT are seemingly addressing the cybersecurity manpower gap. IDC calls it "autonomizing the SOC." The process of realizing a fully autonomous SOC involves several intermediary steps, but the new efficiencies in evidence are:The availability of enriched data at the time of the incident investigationThe ability to generate an instantaneous response based on the type of attack is increasingly automatedThe implementation of analytics to discover unmanaged devices in the networkThe development of natural language processing (NLP) that enables threat hunting and security querying at the speed of speech"In creating security outcomes, the hard work is not about the artificial intelligence but creating and enabling the security data foundations that will allow AI to create measurable benefits to IT professionals. Regardless, the cause for overall optimism is real," says Frank Dickson, group vice president, IDC Security and Trust.

Executive Snapshot

Situation Overview

  • Defining Artificial Intelligence
    • Definitions
    • Artificial Intelligence as Applied to Security
    • User Behavioral Analytics - Somewhere Between Machine Learning and Artificial Intelligence
  • It's Not About the AI; It's About the Data
    • Data Framework Structures
    • Data Management
      • The Role of AI in Data Resilience
    • Data Curation
  • Concerns and Considerations in Leveraging AI
    • Present Limits to AI
    • Hallucinations and the Role of the Analyst
    • Data Security and Privacy Risks
      • To Presort with Labels or Without Labels Creates a Question of Privacy
    • Input/Content Manipulation/Bias
    • Efficacy/Seed Set

Advice for the Technology Buyer

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  • Related Research
  • Synopsis