AIセキュリティ製品と従来型セキュリティ製品の違いは、その適応性にある。AI技術は従うべきルールを必要とせず、パターンを見極めて学習できる。「脅威を一対一でマッピングして対抗する定義ファイルベースのアプローチと異なり、AI技術は過去に観測されたあらゆる脅威について学習をすることで、それまでにはなかった新手の脅威を特定する」。セキュリティベンダーのVectra AIでセキュリティ分析責任者を務める、クリス・モラレス氏はそう解説する。

　一般的なランサムウェア（身代金要求型マルウェア）による攻撃を例に取ろう。何らかの手段で標的のデバイスに感染したランサムウェアは、デバイス内部のファイルをスキャンし、重要と見なしたファイルのコピーを暗号化。元のファイルを削除して、暗号鍵をランサムウェアの運営者に送る。攻撃者は個別の被害者に固有の暗号鍵を入手する。

　セキュリティサービスを手掛けるNisosの最高セキュリティ責任者、ダグ・シェパード氏は、こうしたランサムウェアによる一連の流れは「独特だ」と指摘。「信頼できるソフトウェアに、こうした挙動はあまり見られない」と語る。従来型のマルウェア対策ソフトウェアでランサムウェアによる攻撃を阻止するためには、既知のランサムウェアの観測で得られる特徴を探す必要があり、有用性は限られる。

　AIセキュリティ製品は対照的に、ランサムウェア「らしい」挙動を特定できる。「AIセキュリティ製品は、こうした一連の出来事に着目し、好ましくないものにフラグを付ける」（シェパード氏）

AIセキュリティ製品は「インテリジェンス」が肝

　AIセキュリティ製品のもう一つの強みは「インテリジェンスの組み合わせ」にある。コンピュータシステムはさまざまなソフトウェアコンポーネントで構成される。各コンポーネントは独自のセキュリティ対策の仕組みを設けており、ログファイルを記録する。今までは人間がこの全てを監視して、それぞれを個別に調べる必要があった。

　全システムを横断するパターンを発見できるのも、AIセキュリティ製品の強みだ。AIセキュリティ製品は、ログファイルに記録されたタイムスタンプやエンドユーザーを確認して、それぞれのエンドユーザーがどのような行動をしているのかを把握できる。これによって悪質な挙動をうまく洗い出すことができ、検知漏れも減らすことが可能だ。

　「セキュリティチームはアラートが多過ぎて、それに対処できるアナリストの人手が足りない課題に直面している」と、セキュリティを含めたソフトウェアベンダーであるMicro Focusのサイバーセキュリティエバンジェリスト、チェイス・クローソン氏は話す。機械学習をはじめとするAI技術を利用することで、本当に対処すべきアラートを絞り込むことができ、検出や対処の平均時間も改善できると、クローソン氏は説明する。

　クローソン氏によると、最終目標となる半自律的なセキュリティオペレーションセンター（SOC）では、アナリストは最も複雑あるいは最も重大なイベントのみに対処すればよく、残りは機械に対処法を学習させて自動化する。

　AIセキュリティ製品は、攻撃者にとって全く新しい課題を浮上させる。クローソン氏やシェパード氏のようなセキュリティ専門家の予想では、総当たり方式のブルートフォース攻撃やbot攻撃はいずれ過去のものになり、攻撃者が侵入するためにはAI技術を使わなければならなくなる。