デジタルリスク

サイバー脅威が増大し、人工知能が力を発揮する世界では、サイバーセキュリティは本当にこの技術革命を乗り切ることができるのかという重大な疑問が生じます。 IT セキュリティの未来を形作るこの前例のない共存の問題点と課題を発見します。 こんにちは、私はフランソワです。 スクリプト、 の バッシュ、 の パワーシェル とインフラストラクチャ ウィンドウズ そして Linux。今日は、人工知能 (AI) によってもたらされる課題に直面した IT セキュリティというホットなトピックについて探っていきます。 AI を活用したサイバー攻撃の台頭 サイバーセキュリティの脅威が増大し続けるにつれ、組織が自らを適切に防御することが非常に困難になっています。現在、インターネットに接続されているすべてのデバイスには潜在的なリスクが存在します。攻撃範囲は拡大し続けており、あらゆる企業が標的となります。 ゼロデイ脆弱性 それらは今や即時危機に変わりつつあり、AI の普及により脅威の状況は完全に変わりました。ハッカーは AI を使用して、人間による攻撃よりもはるかに効果的な持続的なサイバー攻撃スクリプトを作成および自動化します。 AI を活用したサイバー犯罪の時代 AI によってビジネス プロセスが効率化されるのと同じように、サイバー犯罪者の危険性も高まります。 AI はビジネス システムを攻撃するための最適なツールです。 AI は既存の能力を強化するツールをプログラムできるため、デジタル犯罪者はハッカーの軍隊を必要としなくなりました。 AI が継続的に学習して適応し、日々より賢く、より効率的になるにつれて、危険は増大するばかりです。 さらに、サイバー犯罪者はほぼ クラウドコンピューティング 潜在的な被害者を特定するために無制限に使用できます。パブリック クラウドとプライベート クラウドのコンピューティング能力により、攻撃方法を継続的にテストし、改善することができます。 最も一般的な攻撃形態 ハッカーが使用する多くの戦略の中で、次の 3 つの攻撃形態が際立っています。 ランサムウェア ：ランサムウェアは長い間大きな脅威でした。このマルウェアがシステムに導入されると、企業のリソースとデータがブロックされ、解放するために身代金を要求されます。 データ侵害 ：機密データの盗難は増加しており、犯罪者は盗んだ情報を販売または公開すると脅迫しています。 ソーシャルエンジニアリング ：AIを利用して信頼性の高いメールやビデオを作成するフィッシング攻撃やディープフェイクが増加しています。 AI 時代のサイバーセキュリティを再考する AI によるサイバー攻撃を防御するには、IT セキュリティ チームはアプローチを見直す必要があります。古い方法ではもはや十分ではありません。積極的な措置を講じることが不可欠です。 などの伝統的な手法 ファイアウォール ではもう十分ではありません。プロセスの実行をブロックまたは制限することで、ネットワーク エンドポイントを制御することが重要です。許可されたプロセスは監視され、悪意のある動作がないかブロックされる必要があります。 AI サイバー脅威との戦い 送信データ トラフィックを削減することは、サイバー攻撃を軽減するための効果的な戦略です。送信トラフィックを制限するネットワークは、セキュリティ リスクを大幅に軽減します。ただし、ユーザーのリモート アクセスの管理は不可欠であり、新たな課題となります。 最善の防御策は、積極的に行動することです。 ～にアプローチを適用する ゼロトラストすべてのデータトラフィックを疑わしいものとして考慮することをお勧めします。悪意のあるコードの実行を防ぐためにエンドポイントを入念に管理し、電子メール詐欺やディープフェイクの危険性について従業員を継続的に教育することが重要です。 サイバー犯罪者は、AI を使用してシステムを攻撃する新しい方法を発見しました。システムが侵害されることを想定し、データ トラフィックのフィルタリングとファイアウォールの管理に加えて、マルウェアの実行を防ぎ、攻撃が発生したときに阻止する準備をしておく必要があります。エンドポイント管理と侵入への備えは、システムとデータを保護する最良の方法の一部です。 ソース： securityboulevard.com…