サイバー攻撃への対処を自動化
人工知能(AI)技術によるセキュリティ対策 企業は何に期待しているのか
Ponemon Instituteの調査では、多くのセキュリティ担当者が機械学習などの人工知能(AI)技術は企業とIoTのセキュリティを向上させると考えていることが明らかになった。
セキュリティ担当者は、自身が直面する問題の多くが、機械学習を始めとした人工知能(AI)技術によって解決できると考えている。
Ponemon Instituteは、Hewlett Packard Enterprise(HPE)の子会社Aruba Networksの依頼を受け、セキュリティ担当者を対象に調査を実施した。この調査には、アジア、EMEA、北アメリカ、オーストラリア、ブラジル、ドイツ、インド、日本、メキシコ、シンガポール、英国のIT担当者とセキュリティ担当者3866人が回答した。調査レポート「Closing the IT Security Gap with Automation & AI in the Era of IoT」によると、回答者の大半が、AI機能を備えたセキュリティ製品に効果があることに同意した。こうした製品が、誤警報の削減、チーム効率の向上、調査効果の改善、忍び寄るサイバー攻撃の検出と攻撃への対処の迅速化に役立つとセキュリティ担当者は考えている。
併せて読みたいお薦め記事
AIとセキュリティとの関係
AI技術をセキュリティ対策に生かす事例
調査回答者の半数以上は「社内に被害を及ぼす前に攻撃を検知するには、機械学習や行動分析などのAI技術が不可欠」と答える。
IoTデバイスが高めるAI技術の需要
モノのインターネット(IoT)デバイスがもたらす複雑さは、AI技術が必要であるという認識を促しているという。インターネット接続型のデバイスが大量にあると、セキュリティチームが保護する範囲が広がり、それにより課題が生じる。66%の回答者が「自社はIoTデバイスとIoTアプリを保護できていない、またはほとんど保護できていない」と答えている。攻撃を検知するには可視性が極めて重要であると答えた回答者も51%に上った。
「IoTインフラ内でアクティブな脅威を検出/把握する」ためには機械学習などの新しいテクノロジーが必要だと64%の回答者が考えている。
29%の回答者は既にセキュリティに機械学習を活用しており、今後12カ月以内に導入を予定しているという回答も26%あった。
レポートによると機械学習を利用している企業のうち、30%が初期設定不要の機械学習製品を購入し、26%がマネージドサービスプロバイダーを利用していると回答した。機械学習システムを独自に構築したと答えたのは20%のみだった。
企業においてAIと機械学習によって得られると期待されるメリットを問う質問では、脅威の調査に必要な時間と労力を削減できることが最も大きなメリットとして挙げられた。
IT担当者はAI技術に何を期待しているか
それ以外に、セキュリティ担当者がメリットと考える項目を重要度の高い順から以下に挙げる。
- 誤警報数の削減
- 被害を受ける前の攻撃検知
- 調査、意思決定、修正の各プロセスでのタスク自動化
- ネットワーキングとセキュリティ、運用間での調整の改善
同調査では、AIと機械学習テクノロジーでこうしたメリットを実現する方法や、こうしたメリットがあるかどうかを証明するデータについては詳しく触れていない。しかし回答者は、セキュリティに必要なプロセスを自動化する可能性が最も高いと評価している。調査によると、自動化する可能性が最も高いと期待されるのは、検疫などの攻撃の封じ込めだった。その後攻撃の修復、警報の調査、リスクのスコアリングと警報の優先順位付け、フォレンジックデータ分析が続く。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド:人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
2
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
3
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
4
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
5
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
6
「IBM iはDXのボトルネック」は誤解 意外と知らない今風モダナイズの効果
-
7
Microsoft 365の知られざる5つの裏口 パスワードを変えても攻撃者は消えない
-
8
「結局使わなくなる」Microsoft 365 Copilotを半年で定着 キリンの3施策
-
9
【漫画付き】ひとり情シス協会が明かす、RAG導入でしくじる企業「2つの共通点」
-
10
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー