AIの転換点
IBMとPonemon Instituteによる新たなグローバル調査で、AIを利用した攻撃がどのように増加しているのか、また、最先端AIモデルがもたらす新たな脅威によって、世界各国でセキュリティ支出を見直す必要が迫られていることが明らかになりました。
データ侵害にかかる世界平均コスト（米ドル）。検知、エスカレーション対応、および事業損失に伴うコストの増加により、昨年比12％増となり、過去最高を記録しました。
AI駆動型の攻撃が増加しています。なかでもAIディープフェイクによるなりすましとAIを活用したマルウェアが、これらのインシデントの大半を占めています。
AIモデル反転攻撃によるデータ侵害の世界平均コスト（米ドル）。学習データや機密情報を保護することがますます困難になっている現状を反映しています。
セキュリティーにおいてAIおよび自動化を広範に使用した組織が、これらのソリューションを使用しなかった組織と比較したコスト削減額（米ドル）です。
重要ポイント
IBMおよび業種・業務のサイバーセキュリティー専門家とともに、今年の主要な調査結果と戦略的な示唆を読み解きます。また、最先端AIモデルがもたらす新たな脅威によるリスクを抑え、データ、人材、インフラストラクチャーを保護するための推奨事項も紹介します。
対策
- IDセキュリティー
- データ・セキュリティー
- AI主権
- 耐量子計算機セキュリティー
エージェント・アイデンティティーの保護と管理
AIエージェントが急増する中、セキュリティー・チームはエージェント・アイデンティティーを保護するために、アイデンティティー管理とアクセス制御のあり方を変革しなければなりません。動的かつIDベースのアクセス制御、実行時に継続的に適用される厳格に限定された権限、人間への帰属性と監査可能性を通じて、AIエージェントが安全に動作することを保証する必要があります。
AIデータ・セキュリティーを強化
データ検出、分類、リアルタイム監視、脅威への対応、コンプライアンスの簡素化など、強力なデータ・セキュリティーの基本対策を実装します。AIとデータ・セキュリティーを活用してデータの整合性を保護し、侵害を防ぎます。AIが脅威ベクトルであると同時にセキュリティー・ツールでもある時代において、これらの対策は不可欠です。
あらゆる場所でAIシステムを管理し、保護する
組織がプラットフォーム、クラウド、エコシステムを横断してAIを拡張するにつれ、モデルがどのように動作し、データがどのように変換・アクセスされるかを十分に制御できなくなる可能性があります。制御を維持するために、組織はアプリ、データ、マシン・エージェントのセキュリティーを強化し、クラウド・ワークロードの構成と監視を確実に行う必要があります。
耐量子計算機時代の脅威に備える
暗号化および暗号管理における不備は、組織をリスクにさらします。量子時代において暗号を適切に管理するために、組織は耐量子計算機暗号化アルゴリズムへの移行を進めるとともに、自社環境内の暗号技術を特定し、脆弱性を分析し、リスクを是正することで、セキュリティー対策をモダナイズする必要があります。
