AI時代のセキュリティ ”期待と過信” | AWS re:Invent 2024 現地レポート

AWS re:Invent 2024でのLightening Talk (LT)から、「AIとサイバーセキュリティ」に関するセッションの内容をご紹介します。「アドバーサリアルアタック」や「AIデータポイズニング」など、AI時代ならではの新しい攻撃手法など、これからのセキュリティ対策に求められることを知ることができました。

企業が直面するセキュリティ課題とAI

多くのセキュリティサービスや製品は、AIを活用することで、脅威検知やパッチ適用など、多くを効率的に実行できるようになりました。多くの企業でも、セキュリティ施策にAIを活用してきています。しかし、AIの活用が不十分であったり、一方で、AIの限界を理解せずに過信してしまうことで、「AI時代」ならではのセキュリティ対策に問題を抱える企業が増えています。

クラウド環境におけるセキュリティの重要性

調査によると、78%の企業がクラウド環境におけるセキュリティを最重要課題と認識しています。これは、クラウドの普及に伴い、データの保護がますます重要になっていることを示しています。クラウドサービスは便利である一方で、セキュリティの脆弱性が悪用されるリスクも高まっています。特に、データの流出や不正アクセスが発生した場合、その影響は計り知れません。

データ侵害のコスト

規制を遵守していない企業では、データ侵害の平均コストが500万ドルに達するという数字が示されています。このような高額なコストは、企業にとって大きな負担となります。データ侵害により、顧客の信頼を失うだけでなく、法的な問題や罰金が発生する可能性もあります。また、企業のブランド価値にも深刻な影響を及ぼすことがあります。

AIの活用による効率化

生成AIや自動化の活用によって、侵害の発見と封じ込めに要する時間が短縮されることが期待されています。AIは大量のデータを迅速に分析し、異常を検知する能力があります。このため、従来の手法では時間がかかる作業を短縮し、迅速な対応が可能となります。特に、サイバー攻撃は時間との勝負であるため、この効率化は非常に重要です。

セキュリティにAIを活用する利点

セキュリティリスクが表出する場面は、ある程度パターン化しています。そのため、AIは現在、異常検知や脅威ハンティング、フィッシング検知など、さまざまなセキュリティツールに活用されています。具体的な利点としては以下の点が挙げられます。

自動検知

AIによって、ネットワークアクティビティやトラフィックログを分析し、脅威を自動で検知することが可能となり、人的リソースを削減しつつ、迅速な対応が可能となります。AIは、通常のトラフィックパターンを学習し、異常が発生した際には即座に警告を発することができます。これにより、セキュリティチームはより重要なタスクに集中できるようになります。

脆弱性の修正

AIを活用することで、脆弱性を修正するためのスクリプトやコードを自動生成することができます。これにより、手動での修正作業を大幅に効率化することができます。例えば、特定の脆弱性が発見された場合、AIはその脆弱性を修正するための最適なコードを生成し、迅速に対応することができます。

フィッシングメールの対応

社員が受信したフィッシングメールを自動で分類し、対応することで、従業員の負担を軽減し、セキュリティリスクを低減することもできます。AIは、過去のフィッシングメールのパターンを学習し、新たな攻撃手法に対しても迅速に対応することが可能です。これにより、従業員がフィッシングメールに引っかかるリスクを大幅に減少させることができます。

現時点におけるAIの技術的限界

このように、パターン化しているセキュリティリスクに対しては、AIが非常に効果的なことがわかります。しかしながら、AIにはいくつかの課題も存在します。技術的な限界として、以下の点が挙げられます。

データ品質のばらつき

AIの効果はデータの質に大きく依存します。データにばらつきがあると、モデルの精度が低下し、誤った判断を下す可能性があります。たとえば、学習データに偏りがあると、特定の攻撃手法に対しては効果的でも、他の手法には無防備という状況が生まれかねません。

モデルの解釈性

AIがどのように動作するかを解釈することは難しく、特にセキュリティにおいては、その透明性が求められます。企業はAIの判断がどのように行われたかを理解しなければ、誤った判断に基づく対応を行うリスクが高まります。このため、AIの判断過程を可視化する技術の開発が求められています。

アドバーサリアルアタック (敵対的攻撃)

「アドバーサリアルアタック」ご存じでしょうか？アドバーサリアルアタックとは、機械学習モデル、特にディープラーニングモデルに対して行われる攻撃の一種です。この攻撃では、攻撃者が意図的に設計した微小な変化を入力データに加えることで、モデルの出力を誤らせることを目的とします。例えば、画像認識モデルに対して、ほとんど見分けがつかない程度のノイズを加えることで、正しいラベルを誤認識させることができます。AIシステムの信頼性や安全性に対する重大な脅威とされており、特に自動運転車やセキュリティシステムなど、重要な領域での影響が懸念されています。

このような新しい攻撃手法に対し、現行の対策が十分でない場合があります。これにより、AIを用いたセキュリティ対策が無力化されるリスクがあります。攻撃者はAIの弱点を突いて、セキュリティシステムを欺く手法を次々と開発しています。

AIデータポイズニング

AIデータポイズニングとは、攻撃者がAIに不正なデータや誤ったデータを意図的に学習させ、モデルの学習プロセスを妨害することで、本来検知すべき悪意のある行動を「通常の動作」と誤認識させる手法です。具体的には、攻撃者は学習データセットに対して、特定のラベルを持つデータを操作したり、偽のデータポイントを追加したりします。これにより、モデルが正しいパターンを学習できず、誤った結果を出す可能性が高まり、攻撃者はセキュリティ検知をすり抜け、企業のネットワークに侵入することが可能になります。AIポイズニングは非常に巧妙な手法であり、企業は常に警戒を怠らない必要があります。

AIとセキュリティの今後 ：期待と過信

将来的には、AIがより自律的にセキュリティタスクを実行することが期待されています。具体的には、「未パッチのサーバーを修正しました」や「脅威を隔離しました」といったタスクを自動で行うことが可能になるでしょう。これにより、人間の介入を最小限に抑えつつ、セキュリティの強化が図られると考えられます。

基本的なセキュリティ対策・体制の継続は必須

セキュリティに関する業務への人間の介入は以前よりは大幅に削減できるかもしれませんが、AIへの依存だけでなく、基本的なセキュリティ対策を継続する必要があります。例えば、定期的なパッチ適用や設定の見直しは、AI導入後も怠らないようにするべきです。また、導入したAIツールが本当に効果を発揮しているかを定期的に確認し、過信しないことも重要です。企業はAIを導入する際に、その効果を定期的に評価し、必要に応じて調整を行う必要があります。

AI特有のセキュリティリスクに常に注意

AIの進化はセキュリティ対策の効率化を促進しますが、攻撃者もAIを活用して進化しています。企業はAIを適切に活用しつつ、基本的なセキュリティ対策を怠らないことが求められます。AIを使うことは、セキュリティ強化の面では必須になりつつありますが、いかに正しく、効果的に使えるかが重要なのだと感じました。

このセッションを通じて、AIとサイバーセキュリティの複雑な関係を再認識し、今後の企業のセキュリティ戦略においてAIをどのように活用するかを考える良い機会となりました。AIの進化に伴い、企業は新たな脅威に対抗するための戦略を常に見直し、適応していく必要があると言えるでしょう。セキュリティの未来はAIの進化と共にあるため、企業はその動向に注視し、柔軟に対応できる体制を整えることが求められます。