とともにサイバーセキュリティ脅威は日々増大しており、企業は脅威インテリジェンス需要も高まっています。しかし、ESGの最新調査によると、98%企業は2024年に脅威インテリジェンスへの支出を増やす計画だが、同時に一連の課題にも直面している。これらの課題には、脅威インテリジェンスが「学術的」すぎて理解して適用するのが難しいこと、脅威インテリジェンスのデータ量が多く、貴重な情報をフィルタリングするのが難しいこと、脅威インテリジェンスを処理するのに十分な専門的人材が不足していることなどが含まれます。 。ただし、生成人工知能(生成 AI) の開発により、これらの問題点は軽減される可能性があります。
脅威インテリジェンスの問題点トップ 5
ESG 調査によると、脅威インテリジェンスに関して企業が直面する最大 5 つの課題は次のとおりです。
脅威インテリジェンスのレポートは技術的すぎる:33%のサイバーセキュリティ専門家らは、脅威インテリジェンスレポートには技術的な詳細が多すぎるため、専門家以外が理解するのは難しいと述べた。
脅威インテリジェンス データの量が大きすぎます。28% のサイバーセキュリティ専門家は、脅威インテリジェンスのデータは大規模かつ複雑であるため、真に価値のある情報を見つけるのが難しいと述べています。
脅威インテリジェンスの処理はリソースを消費します。27%のサイバーセキュリティ専門家らは、脅威インテリジェンスの特定と処理には多くのリソースとエネルギーが消費され、セキュリティ戦略の導入が妨げられると述べた。
専門的な才能の欠如:25% のサイバーセキュリティ専門家は、脅威インテリジェンスのスキルを持つ専門家がほとんどいないと述べました。
攻撃者の分析が不十分:22%のサイバーセキュリティ専門家らは、攻撃者の分析が不十分だと述べた。
生成型人工知能ソリューション
生成 AI は、上記の問題点を解決する効果的なツールである可能性があります。
脅威インテリジェンスのレポートを簡素化します。生成 AI は、脅威インテリジェンス チームがさまざまな技術的およびビジネス的背景を持つユーザーに適したレポートを作成するのに役立ち、専門家でなくても脅威インテリジェンスを理解できるようになります。
貴重な情報をフィルタリングする: 生成 AI は、脅威インテリジェンス チームが企業、業界、地域に最も関連性の高い脅威インテリジェンス データを判断し、脅威インテリジェンスのノイズを軽減するのに役立ちます。
リソース割り当てを最適化します。生成 AI は、脅威インテリジェンスの検出と修復を加速し、より価値の高いセキュリティ戦略の実装にリソースを解放します。
専門家のトレーニング:生成 AI は専門家に取って代わることはできませんが、若手職員が脅威インテリジェンスの処理スキルを向上させるのに役立つ効果的なトレーニング ツールとして機能します。
攻撃者の分析機能を強化します。生成 AI は、脅威インテリジェンス チームが攻撃者の戦略と手法をより深く分析し、防御能力を向上させるのに役立ちます。
脅威インテリジェンス処理における生成 AI の可能性にもかかわらず、企業が認識する必要がある問題がいくつかあります。まず第一に、生成 AI は脅威アナリストに代わるものではなく、脅威アナリストの補助ツールとしてのみ機能します。第 2 に、生成 AI を使用する企業は、モデルのトレーニング データが高品質であることを保証する必要があります。そうしないと、偽陽性や偽陰性が発生する可能性があります。最後に、生成 AI の悪用は、フェイク ニュースの生成やディープフェイクなどの新たなセキュリティ脅威を引き起こす可能性があります。
結論は
生成人工知能は、エンタープライズ脅威インテリジェンスの処理に新たな可能性をもたらします。潜在的な課題はいくつかありますが、正しく使用すれば、生成 AI は企業がセキュリティの脅威をより効果的に理解し、処理し、対応するのに役立ち、最終的には企業のサイバーセキュリティ防御能力を向上させることができます。
SnowFlakeによるオリジナル記事。転載の際は出典を明記してください：https://www.cncso.com/jp/aigc-ai-to-tackle-challenges-in-enterprise-cyber-threat-intelligence-マネジメント.html
