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ダークトレース・ジャパン株式会社

レポート

ダークトレース・ジャパン株式会社

生活パターン学習で脅威に自動対処、7つの事例に見るAI対応セキュリティの実力

セキュリティの焦点が侵入前提に移ったことで、検知後の対処を強化すべくAIを導入する企業が増えている。ネットワークの生活パターンを常に学習し、脅威の兆候を早期に発見、無害化に成功した事例7つから、AI対応セキュリティの実力に迫る。

コンテンツ情報

公開日 2019/08/19 フォーマット PDF 種類 レポート
ページ数・視聴時間 6ページ ファイルサイズ 966KB

要約

 デジタルビジネスの複雑化と脅威の高度化により攻撃スキルと防御側のギャップが拡大し、サイバーセキュリティの問題は脅威の侵入を前提として、いかに危機に発展する前に対処できるかという点に移行しつつある。こうした中、多くの企業で採用が進んでいるのが人工知能(AI)だ。

 あらかじめ脅威の定義が必要な従来型アプローチとは異なり、オンザジョブで個々のビジネスの正常な「生活パターン」を学習する教師なし機械学習を使った手法により、内外や既知・未知を問わず、脅威の可能性を早い段階で見つけ出すことが可能になる。人間の免疫システムに着想を得たこの自己学習型アプローチは、感染したデバイスや不正を行う従業員がもたらす脅威を数秒で無害化。大きな混乱を招くことなく、通常の業務を続けられるように設計されている。

 本資料では、このAI対応セキュリティが遮断して無害化した、内部関係者からの脅威、ランサムウェア、IoT攻撃などを含む7つの事例を紹介する。さまざまなタイプの攻撃に対して、この最先端のサイバーAI技術がどのような効果を発揮したのか。その実力をぜひ確認してもらいたい。

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