AI を活用した脆弱性管理
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AI を使用することで、脆弱性管理が次のレベルに引き上げられます。AI は分析時間を短縮するだけでなく、脅威を効果的に特定します。
脆弱性管理に AI を使用することを決定したら、AI にどのように対応してほしいか、適切なアルゴリズムを特定するためにどのようなデータを分析する必要があるかについて情報を収集する必要があります。AIアルゴリズムや機械学習技術は、高度でこれまで見えなかった脅威を検出するのに力を発揮します。
AI駆動型システムは、セキュリティ ログ、ネットワーク トラフィック ログ、および脅威インテリジェンス フィードを含む膨大な量のデータを分析することで、潜在的な脆弱性や攻撃を示すパターンや異常を特定できます。ログをデータとチャートに変換すると、より簡単かつ迅速に分析できるようになります。インシデントはセキュリティ リスクに基づいて識別され、即時の対応のために通知が行われる必要があります。
自己学習は、データを使ってAIをトレーニングできるもう1つの領域です。これにより、AIは変化する環境について最新の情報を把握し、新たな脅威に対応できるようになります。AIは、高リスクの脅威とこれまでに見たことのない脅威を特定するようになるはずです。
AI を実装するには、モデルをトレーニングするための反復作業が必要であり、時間がかかる可能性があります。しかし、時間が経つにつれて、脅威や欠陥を特定しやすくなります。AI駆動型プラットフォームは常にデータから洞察を収集し、状況の変化や新たなリスクに適応します。さらに、進歩を重ねるにつれて、弱点を正確に特定し、実践的な指導を提供する際の精度と有効性が向上します。
AIをトレーニングする際には、AIの自己学習の一環として、MITRE ATT&CKによって敵対者の手口とテクニックも考慮する必要がありますMITRE を AI と組み合わせることで、高リスクの脅威の 90% を検出し、阻止することができます。
AIは過去のデータやセキュリティー侵害を分析することで、攻撃を予測し、脆弱性のエクスプロイテーションを未然に防ぐことができます。
要件の収集:ログとレポートを分析する必要があります。これには、入力、出力、従属変数、独立変数、実行可能な洞察などの仕様が含まれます。
計画:アルゴリズムと機械学習の手法、および入力フィードおよび出力フィードと変数を選択する必要があります。この手法では、どの変数とキーワードが検索されるか、および成果がどのようにテーブルに表示されるかを指定します。最終的な成果はテーブルから取得され、実行可能な洞察のためにチャートに追加されます。
コーディング：コードは、要件を満たすように作成する必要があります。入力ファイルが読み込まれ、出力ファイルが生成されるかどうかを確認することをお勧めします。
テスト:コーディングおよびその他のプログラム コンポーネントをテストし、問題を診断する必要があります。
フィードバック ループ:期待される出力が得られたかどうかを確認するために、フィードバック ループを確立する必要があります。改善はフィードバックに基づいて行う必要があります。継続的な改善のためには、これらの手順を繰り返す必要があります。
組織はオートメーション、AI、プロアクティブ機能を導入することで脆弱性管理の実践を変革できます。脆弱性管理にAI活用することで、組織はセキュリティー体制を強化し、新たな脅威に対して先手を打ち、今日の急速に進化するサイバーセキュリティーランドスケープにおいて貴重な資産とデータを保護できます。
ただし、AI は単独のソリューションとしてではなく、従来の脆弱性管理システムの拡張機能として捉える必要があることを認識することが重要です。つまり、AIを既存の手法と統合して使用することで、最良の結果が得られるのです。