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攻撃者に“うまみ”の多いランサムウェアに「組織の実態」を自己学習するAIが有効なワケ
システム内のデータを暗号化し、身代金を要求するランサムウェアの被害が後を絶たない。次々と新しい手法が生まれ、攻撃キットの販売やマルウェアの配布、攻撃の実行、脅迫など、攻撃を分担するエコシステムも登場している。組織の情報資産を守るには、厳しく自衛していくしかないが、セキュリティ人材の不足もあって容易ではない。今回は、攻撃者の侵入など、通常と異なる異常な通信をリアルタイムに察知して防ぎ、レポート生成までも完全自動で行う、AIによるサイバーセキュリティの効率化について考えたい。
エスカレートするランサムウェア攻撃
他人のデータや端末を勝手に暗号化し、制限解除する代わりに身代金を要求するランサムウェア攻撃。身代金を支払うことで暗号化を解除したとしても、その後盗み取ったデータを公開すると脅される二重脅迫の攻撃も登場している。残念ながら、その悪質さはエスカレートする一方だ。 ランサムウェア攻撃がエスカレートする背景には、RaaS（ランサムウェア・アズ・ア・サービス）の存在がある。攻撃に必要なさまざまな機能がダークウェブ上で提供されている。数千円から数万円で利用できるものもあるため、技術力のない者でも容易にサイバー攻撃が可能だ。こうした背景から、ランサムウェア攻撃は非常に低い投資で莫大なリターンが得られる、「うまみのあるビジネス」となってしまった。さらに攻撃者の中には、国家からの支援を受けている場合もある。 アンチウイルスやEDR（エンドポイント監視ツール）といった対策もあるが、これらのツールに周知されていないゼロデイの攻撃もあるため、完全ではない。そこで注目されているのが、「組織内部の振る舞い」を自律的に機械学習して異変を予兆する、自己学習型AIによるサイバーセキュリティ対策だ。巧妙化するランサムウェア攻撃の実例を交えつつ、その効果を解説する。 この記事の続き ＞＞・アンチウイルスソフト、EDRの「限界」をAIで解決する方法・自己学習型AIによる自動検知・遮断、自動レポートのメカニズム・サイバーセキュリティ人材の不足を解消するAIの活用法この続きは会員限定です
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