オペレーショナル・テクノロジー（OT）のサイバーセキュリティの世界は絶え間なく変化している。人工知能（AI）の統合が大きな原動力となり、大きな変革が起こりつつある。AIが重要インフラに対するサイバー脅威の防御において、業界を超えて世界的な注目を集めるにつれ、戦略構築におけるAIの役割、人間のオペレーターとの連携、データ・セキュリティ、信頼、脆弱性、倫理、そして脅威行為者との戦闘における進化し続ける状況について、適切な疑問が投げかけられている。このブログでは、OTのサイバーセキュリティ防衛戦略におけるAIの影響を探り、世界中の専門家が心に抱いている重要な疑問を取り上げよう。
人工知能はサイバーセキュリティ専門家の敵か味方か？
OT 、サイバーセキュリティの状況に直面するとき、AIは諸刃の剣である。AIは、組織が脅威をプロアクティブに検知して対応する力を与え、重要なデータ、デバイス、ネットワークを保護するために信頼されているテクノロジーにおける自動化の限界を押し広げ続ける一方で、敵対的な攻撃に対する感受性と悪意のある行為者による悪用の可能性により、新たな攻撃対象となり、重要なインフラや運用技術システムに重大なリスクをもたらす可能性がある。
AI-DrivenOT サイバーディフェンスにおける人間オペレータの役割
AI主導のOT サイバー防衛では、人間のオペレーターが重要な役割を果たす。AIシステムはデータ処理に優れているが、人間のようなニュアンスに富んだ理解や判断には欠けている。人間のセキュリティ・アナリストとAIシステムとの効果的な連携は、高いレベルのサイバー・レジリエンスを達成するために極めて重要である。
このコラボレーションを最適な形で促進するために、組織は労働力の訓練とスキルアップに投資しなければならない。人間のオペレーターは、AIが生成した洞察を活用して情報に基づいた意思決定を行うことができる一方、AIはルーチン・タスクを自動化し、リアルタイムでthreat intelligence 。この相乗効果により、人間のオペレーターはより戦略的で高度なタスクに集中することができ、最終的に組織の防衛能力を強化することができる。
この共生における人的要素のもう1つの側面は、AIを深く理解し、目まぐるしく変化する技術に渦巻く疑問に対する答えを持つという我々の責任である。ここでは、サイバーセキュリティに関連するAIにまつわる差し迫った懸念をいくつか見てみよう：
AIの発展はデータの機密性にとって何を意味するのか？
OTサイバーセキュリティにおけるAIは、社内で開発することも、その時々の人気プラットフォームを使ってカスタマイズすることもできる。外部のAIプラットフォームを検討する場合、組織はデータの機密性と共有を慎重に評価する必要がある。機密情報が適切に保護されるようにすることが不可欠である。
AIシステムは本当に信頼できるのか？
AIシステムの信頼性に関して、重要インフラ部門にはためらいが存在する。OT サイバーセキュリティの重要性を考えれば、この警戒心は理解できる。しかし、AIに対する信頼は、厳密なテスト、検証、AIの能力と限界に関する透明性のあるコミュニケーションを通じて構築することができる。AI技術がその有効性を証明し続けるにつれて、サイバー防衛におけるAIの役割に対する信頼は高まるだろう。重要な生産システムや設備の完全な制御を維持しながら、その利点を高めるために、AIがどこでどのように効果を発揮できるかを念頭に置かなければならない。これは稼働時間を最大化するために最も重要なことである。
私たちはAIを手ごわい攻撃対象となるように訓練しているだけなのだろうか？
AIはセキュリティを強化する一方で、潜在的な攻撃対象になる可能性もある。攻撃者は、AIモデルやその学習データを操作して、セキュリティ・システムを欺こうとするかもしれない。AIの予測が意思決定プロセスにおけるビザンチン障害を意図的に誘発するリスクは、正当な懸念である。このことは、AIシステムを悪用から守るための継続的なモニタリングと強固な防御の必要性を強調している。
AIモデルは著作権情報を盗んでいるのか？
AIモデルは広範なデータセットで学習されるが、その中には著作権で保護された資料が含まれている場合もある。組織は、AIのトレーニングに使用されるデータについて必要な権利と許可を確実に取得することで、この課題に対処しなければならない。これには、ライセンス契約、データの匿名化、または法的問題を回避するための代替データソースが含まれる場合があります。
AIはレッドチーム／ブルーチームのサイバーシミュレーションにどのような影響を与えるのか？
AIは、攻撃と防御の両方の能力を強化することで、レッドチームとブルーチームのサイバーシミュレーションを大幅に改善する態勢を整えている。レッドチーム側では、AIを活用した攻撃シミュレーションによって、脅威のシナリオをより洗練されたダイナミックなものにし、実際の攻撃者の進化する戦術を模倣することができます。これにより、ブルーチームは検知・対応戦略を改善する必要に迫られる。ブルーチームにとってAIは、通常とは異なるパターン、脆弱性、異常を迅速に特定することで、脅威の検知とインシデント対応を強化し、防御を向上させ、ルーチンタスクの自動化を支援することができる。さらに、AIは膨大な量のデータを分析することで貴重な洞察を生み出し、より効率的な意思決定とプロアクティブなセキュリティ対策を可能にする。
作戦室レベルで行われるTTX訓練の価値とは何か、AIはそれにどのような影響を与えるのか。
作戦室レベルで実施される卓上演習（TTX）は、実際のサイバーインシデントに対する備えを強化する上で大きな価値を提供する。TTXは、組織が対応戦略を実践し、インシデント対応計画の弱点を特定し、チームメンバー間のコミュニケーションと調整を改善するのに役立つ。AIがTTX訓練に与える影響は、リアルタイムでthreat intelligence 、膨大なデータセットを分析し、現実的なサイバー攻撃シナリオをシミュレートする能力にあり、それによってこれらの訓練の洗練性と現実性を高める。
AI主導のサイバーセキュリティにおけるフィードバックループをどう管理するか？
AIによるセキュリティ対応がシステムの動作に影響を与え、それがひいてはAIの検知に影響を与えるというフィードバック・ループには、慎重な管理が必要である。組織は、セーフガードと制御メカニズムを導入して、意図しない結果を防ぐ必要がある。適切なバランスを見つけるためには、定期的な評価と適応が不可欠である。
敵対的な機械学習攻撃やディープフェイクをどう防御するか？
AIシステムが絶え間なく進化する環境において、敵対的な機械学習攻撃やディープフェイクから身を守ることは、かなりの困難を伴う。デジタル領域における攻撃者と防御者の境界は曖昧になりつつある。このため、とりわけ米国政府は、こうした懸念に正式に対処するための大統領令を発表した。それでもなお、組織はAI防御の進化に投資し、継続的な研究を行い、サイバーセキュリティ・コミュニティと協力して、新たな脅威の一歩先を行く必要がある。
学びの現在と未来
AIは、OT サイバーセキュリティ防衛に革命をもたらし、チャンスと課題の両方を提供している。AIは信頼できる味方であるが、その統合にはその能力と限界を慎重に考慮する必要がある。人間のオペレーターとAIのコラボレーションはレジリエンスの礎であり、AIがその価値を証明し続けるにつれて、信頼は適用可能なところに自然に付いてくる。OT サイバーセキュリティの未来には、倫理的な課題を克服し、フィードバック・ループを管理し、進化し続けるデジタル戦場に絶えず適応することが含まれる。
OPSWAT OPSWAT 、 サイバーセキュリティの重要な利点である理由をご覧ください。OT
