情シス担当者必読!AIを活用したセキュリティリスク管理の最新手法

[updated: 2025-01-21]
本日は、AI(人工知能)を活用してセキュリティリスクを効率的に管理する方法について詳しく解説します。
サイバー攻撃の脅威は年々増加しており、特に標的型攻撃や内部からの情報漏洩といったリスクが、企業にとって深刻な課題となっています。このような状況下で、AIは迅速かつ的確にリスクを管理する手段として大きな注目を集めています。
この記事では、AI技術を活用した最新のセキュリティ管理手法やその導入メリット、具体的な事例などをわかりやすくお伝えします。AI導入を検討している情シス担当者の方や経営者の方にとって、有益な情報となるでしょう。
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サイバー攻撃の現状とAIが注目される理由

サイバー攻撃の脅威が拡大する背景

デジタルトランスフォーメーション(DX)が進む中で、企業が保有するデータやインフラが攻撃対象になるケースが増加しています。以下は最近の主な動向です:
攻撃の特徴説明
攻撃件数の増加2023年には前年から増加傾向にあることが報告されています(※出典:IPAサイバーセキュリティ白書2023)。
手法の高度化ランサムウェアやフィッシング攻撃だけでなく、内部犯行やゼロデイ攻撃など多様化しています。
従来のセキュリティシステムだけでは、これらの高度化した脅威に対応することが難しくなっています。

AIの活用が注目される理由

AIは次のような点で、従来型のセキュリティシステムを大きく進化させる可能性を秘めています:
特徴詳細
リアルタイム検出AIは脅威をリアルタイムで検出し、迅速な対応を可能にします。
異常分析ビッグデータを解析することで、通常の挙動から逸脱した異常を検出します。
人的リソースの効率化人手での監視や分析をAIが代替することで、情シス部門の負担を軽減します。
AIの導入により、セキュリティ対策は「被害後の対応」から「予防と予測」へと進化するのです。

AIによるセキュリティリスク管理のメリット

AIをセキュリティ分野に活用することで得られる具体的なメリットを、3つの観点から解説します。

1. リアルタイムな脅威検知

AIはネットワークトラフィックやログデータを常時監視し、不審な活動を即座に検知します。これにより、以下のような脅威に対応できます:
  • ゼロデイ攻撃(未知の攻撃)
  • 内部からの不正アクセス
リアルタイム性が向上することで、攻撃の被害拡大を未然に防ぐことが可能です。

2. ヒューマンエラーの削減

人間が行うセキュリティ設定や監視にはどうしてもミスがつきものです。AIは膨大なデータに基づいて判断を行うため、人的ミスのリスクを最小限に抑えることができます。

3. 高度な分析能力

AIはビッグデータ解析を得意としています。これにより、攻撃のパターンや傾向を把握し、事前対策を講じることができます。また、脅威インテリジェンスを活用することで、最新の脆弱性や攻撃手法に対応する体制が整います。

AI活用の主な手法

AIによるセキュリティ管理で特に効果的な手法をいくつかご紹介します:
手法説明
ログ分析と異常検知サーバーやネットワーク機器のログを解析し、不審なパターンを検出します。
脅威インテリジェンス世界中のセキュリティデータを収集・分析し、最新の脅威に対応する仕組みです。
ユーザー行動分析(UBA)従業員の行動パターンを学習し、通常と異なる挙動を検出してアラートを出します。
セキュリティオートメーション攻撃発生時にAIが自動で適切な対策を実施し、被害拡大を防ぎます。

AIを活用したセキュリティツールの紹介

現在、多くのAI搭載セキュリティツールが提供されています。以下に代表的なものをいくつか挙げます。
ツール名特徴公式サイトリンク
Darktrace自己学習型AIを活用し、ネットワーク全体をリアルタイムで監視・脅威を検出します。Darktrace公式サイト
Splunkログデータの収集・分析に特化し、AIを用いた異常検知機能も搭載しています。Splunk公式サイト
Microsoft SentinelクラウドネイティブなSIEM(セキュリティ情報およびイベント管理)ツールでAzureとの連携が可能です。Microsoft Sentinel公式サイト

AI活用事例

Splunkを活用した中小企業のログ分析

  • 事例内容:
    • オーストラリアの企業が、Splunkを活用してIT環境をモニタリングし、システムの稼働状況やパフォーマンスをリアルタイムで可視化。システム障害の早期発見と解決により、運用効率の向上を実現しました。
  • ツールの特徴:
    • Splunkは、膨大な量のログデータを収集・分析し、AIを活用して通常のパターンから逸脱した異常な動きを検出します。

IBM Security QRadarを活用した大規模医療機関のセキュリティ

  • 事例内容:
    • 大規模な医療機関が、IBM Security QRadarを導入してセキュリティ情報とイベント管理(SIEM)を強化。患者データを狙ったランサムウェア攻撃の兆候を検知し、即座に対応することで重要な医療データの保護に成功しました。
  • ツールの特徴: IBM Security QRadarは、AIを活用してセキュリティイベントを統合的に監視・分析し、脅威の早期発見を可能にします。

AI導入時の注意点

AI導入には以下の課題も伴います。
課題詳細
初期コストが高い導入やトレーニングには一定の投資が必要です。
データの品質が重要AIが正しく機能するためには、高品質なデータの提供が不可欠です。
プライバシー問題行動監視が過剰になると従業員のプライバシーを侵害する可能性があります。

まとめ

AIを活用することで、セキュリティリスクの管理を効率化し、企業の安全性を飛躍的に向上させることが可能です。しかし、成功させるには適切なツールの選定や段階的な導入が重要です。
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