How Can Generative AI Be Used in Cybersecurity?

生成AIは、サイバーセキュリティ?でどのように使用できますか

導入

生成AI（新たなコンテンツや予測を作成できる人工知能システム）は、サイバーセキュリティにおける変革の原動力として台頭しています。OpenAIのGPT-4などのツールは、複雑なデータを分析し、人間のようなテキストを生成する能力を実証しており、サイバー脅威に対する新たな防御アプローチを可能にしています。サイバーセキュリティの専門家や業界を横断するビジネス意思決定者は、進化する攻撃に対する防御を生成AIによってどのように強化できるかを模索しています。金融、医療、小売、政府機関など、あらゆる分野の組織は、高度なフィッシング攻撃、マルウェア、その他の脅威に直面しており、生成AIはこれらの脅威への対策に役立つ可能性があります。このホワイトペーパーでは、 生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか実際のアプリケーション、将来の可能性、導入時の重要な考慮事項について説明します。

生成AIは、パターンを検出するだけでなく、作成攻撃をシミュレーションして防御を訓練する場合でも、複雑なセキュリティデータに対する自然言語による説明を生成する場合でも、生成AIは様々なコンテンツに対応します。この二重の機能は、生成AIを諸刃の剣にしています。強力な新しい防御ツールを提供する一方で、脅威アクターによる悪用も可能になるからです。以下のセクションでは、フィッシング検出の自動化からインシデント対応の強化まで、サイバーセキュリティにおける生成AIの幅広いユースケースを考察します。また、これらのAIイノベーションがもたらすメリットと、組織が管理しなければならないリスク（AIの「幻覚」や敵対的な悪用など）についても考察します。最後に、企業が生成AIを評価し、責任を持ってサイバーセキュリティ戦略に統合するための実用的なヒントを提供します。

サイバーセキュリティにおける生成AI：概要

サイバーセキュリティにおける生成AIとは、セキュリティタスクを支援するための洞察、推奨事項、コード、さらには合成データを生成するAIモデル（多くの場合、大規模言語モデルやその他のニューラルネットワーク）を指します。純粋な予測モデルとは異なり、生成AIはシナリオをシミュレートし、学習データに基づいて人間が判読できる出力（レポート、アラート、さらには悪意のあるコードサンプルなど）を生成することができます。この機能は、 予測、検出、対応 以前よりもダイナミックな方法で脅威に対抗する（サイバーセキュリティにおける生成AIとは？ - Palo Alto Networksたとえば、生成モデルは膨大なログや脅威インテリジェンスリポジトリを分析し、簡潔な要約や推奨アクションを生成することができ、セキュリティチームにとってAI「アシスタント」のような役割を果たします。

サイバー防御における生成AIの初期の実装は有望性を示している。2023年にマイクロソフトは セキュリティコパイロットは、セキュリティアナリスト向けのGPT-4搭載アシスタントで、侵害の特定や、マイクロソフトが毎日処理する65兆のシグナルのふるい分けに役立ちます（Microsoft Security Copilotは、サイバーセキュリティのための新しいGPT-4 AIアシスタントです | The Vergeアナリストは自然言語でこのシステムに指示を出すことができます（例： 「過去24時間のすべてのセキュリティインシデントを要約する」）、副操縦士が役立つ物語の要約を作成します。同様に、Googleの 脅威インテリジェンスAI と呼ばれる生成モデルを使用する ジェミニ Googleの膨大な脅威情報データベースを会話型で検索できるようにし、疑わしいコードを迅速に分析し、マルウェアハンターを支援するために調査結果を要約します（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例）。これらの例は、生成 AI が複雑で大規模なサイバーセキュリティデータを消化し、アクセス可能な形式で洞察を提示して、意思決定を加速できる可能性を示しています。

同時に、生成 AI は非常にリアルな偽のコンテンツを作成できるため、シミュレーションやトレーニングには有利です (そして残念ながら、ソーシャルエンジニアリングを仕掛ける攻撃者にとっても有利です)。具体的なユースケースに進むと、生成AIの能力が 合成する そして 分析する 情報は、その多様なサイバーセキュリティアプリケーションの基盤となっています。以下では、フィッシング対策から安全なソフトウェア開発まで、あらゆる分野における主要なユースケースを詳しく解説し、各ユースケースが様々な業界でどのように適用されているかを例を挙げてご紹介します。

サイバーセキュリティにおける生成AIの主な応用

図: サイバーセキュリティにおける生成AIの主なユースケースには、セキュリティチーム向けのAIコパイロット、コード脆弱性分析、適応型脅威検出、ゼロデイ攻撃シミュレーション、強化された生体認証セキュリティ、フィッシング検出などが含まれます（サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] ）。

フィッシングの検出と防止

フィッシングは依然として最も蔓延しているサイバー脅威の一つであり、ユーザーを騙して悪質なリンクをクリックさせたり、認証情報を漏らさせたりします。生成AIは、 フィッシング攻撃を検出する 攻撃を阻止するためのユーザートレーニングを強化します。防御側では、AIモデルがメールの内容と送信者の行動を分析し、ルールベースのフィルターでは見逃される可能性のあるフィッシングの微妙な兆候を見つけることができます。正規メールと詐欺メールの大規模なデータセットから学習することで、生成モデルは、文法やスペルから判断できなくなっても、口調、言葉遣い、文脈の異常を検知し、詐欺を示唆するフラグを立てることができます。実際、パロアルトネットワークスの研究者は、生成AIが以下のことを特定できると指摘しています。 「そうでなければ検知されない可能性のある、フィッシングメールの微妙な兆候」 組織が詐欺師の一歩先を行くことを支援（サイバーセキュリティにおける生成AIとは？ - Palo Alto Networks）。

セキュリティチームも生成AIを使用して フィッシング攻撃をシミュレートする 訓練と分析のために。例えば、Ironscalesは、組織の従業員に合わせた偽のフィッシングメールを自動生成するGPTベースのフィッシングシミュレーションツールを導入しました（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例AIが作成したこれらのメールは、最新の攻撃者の戦術を反映しており、スタッフはフィッシング詐欺のコンテンツを見抜くための実践的な訓練を受けることができます。攻撃者自身もAIを活用してより説得力のある餌を作成しているため、このような個別トレーニングは非常に重要です。特に、生成型AIは非常に洗練されたフィッシングメッセージを生成できます（簡単に見破られる片言の英語の時代は終わりました）。しかし、防御側はAIが無敵ではないことに気づいています。2024年、IBM Securityの研究者は、人間が作成したフィッシングメールとAIが生成したフィッシングメールを比較する実験を行いました。 「驚くべきことに、AIが生成したメールは文法が正しいにもかかわらず、簡単に検出できました。」 （サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] これは、人間の直感と AI 支援による検出を組み合わせることで、AI が作成した詐欺文書内の微妙な矛盾やメタデータの信号を認識できることを示唆しています。

生成AIはフィッシング対策にも役立ちます。モデルは以下のようなものを生成するために使用できます。 自動応答またはフィルター 疑わしいメールを検査するAIシステム。例えば、AIシステムはメールに特定のクエリを返信して送信者の正当性を検証したり、LLMを用いてサンドボックス内でメールのリンクや添付ファイルを分析し、悪意のある意図をまとめたりすることができる。NVIDIAのセキュリティプラットフォーム モーフィアス この分野におけるAIの威力を示すものとして、生成NLPモデルを使用してメールを迅速に分析・分類し、スピアフィッシングメールの検出を向上させることが確認されています。 21% 従来のセキュリティツールと比較して（サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] Morpheus は、ユーザーのコミュニケーションパターンをプロファイリングして、侵害されたアカウントがフィッシングメールを送信している可能性を示唆する異常な動作 (ユーザーが突然多数の外部アドレスにメールを送信するなど) を検出します。

実のところ、様々な業界の企業が、ソーシャルエンジニアリング攻撃に対するメールやウェブトラフィックのフィルタリングにAIを活用し始めています。例えば、金融会社は生成AIを活用し、なりすましによる不正アクセスの可能性を検知する通信をスキャンしています。また、医療機関はフィッシング関連の侵害から患者データを保護するためにAIを導入しています。生成AIは、現実的なフィッシングシナリオを生成し、悪意のあるメッセージの特徴を特定することで、フィッシング対策に強力なレイヤーを追加します。要点は以下のとおりです。 AIはフィッシング攻撃の検出と無効化に役立ちます 攻撃者は同じテクノロジーを使用して攻撃を強化しますが、より高速かつ正確に攻撃できます。

マルウェア検出と脅威分析

現代のマルウェアは絶えず進化しており、攻撃者は新たな亜種を生成したり、コードを難読化してアンチウイルスのシグネチャを回避したりしています。生成AIは、マルウェアの検出とその動作の理解の両方に革新的な技術を提供します。その一つのアプローチは、AIを用いて マルウェアの「邪悪な双子」を生成するセキュリティ研究者は、既知のマルウェアサンプルを生成モデルに入力することで、そのマルウェアの変異型を多数作成できます。これにより、攻撃者が行う可能性のある変更を効果的に予測できます。これらのAI生成型亜種は、ウイルス対策システムや侵入検知システムの学習に活用でき、マルウェアの改変版であっても実環境で認識されるようになります（サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] ）。この積極的な戦略は、ハッカーが検出を回避するためにマルウェアをわずかに改変し、防御側が毎回新しいシグネチャを作成するという悪循環を断ち切るのに役立ちます。ある業界のポッドキャストで指摘されているように、セキュリティ専門家は現在、生成AIを利用して 「ネットワークトラフィックをシミュレートし、高度な攻撃を模倣する悪意のあるペイロードを生成する」 単一の事例ではなく、脅威のファミリー全体に対する防御のストレステストを行う。これは 適応型脅威検出 つまり、セキュリティツールは、そうでなければすり抜けてしまうようなポリモーフィック型マルウェアに対して、より耐性を持つようになります。

検出だけでなく、生成AIは マルウェア分析とリバースエンジニアリング従来、脅威アナリストにとってこれは労働集約的な作業でした。大規模言語モデルは、疑わしいコードやスクリプトを検査し、そのコードが何を意図しているかを分かりやすい言葉で説明するという役割を担います。実例としては、 VirusTotal コードインサイトは、GoogleのVirusTotalの機能で、生成AIモデル（GoogleのSec-PaLM）を活用して、潜在的に悪意のあるコードの自然言語による要約を生成します（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例）。それは本質的に 「セキュリティコーディングに特化したChatGPTの一種」 人間のアナリストが脅威を理解するのを助けるために24時間365日働くAIマルウェアアナリストとして働く（サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] ）。セキュリティチームのメンバーは、見慣れないスクリプトやバイナリコードを調べる代わりに、AIから即座に説明を得ることができます。例えば、 「このスクリプトはXYZサーバーからファイルをダウンロードし、システム設定を変更しようとします。これはマルウェアの動作を示しています。」 これにより、アナリストがこれまでよりも速く新しいマルウェアをトリアージして理解できるようになるため、インシデント対応が劇的に高速化されます。

生成AIは、 膨大なデータセット内のマルウェアを正確に特定従来のウイルス対策エンジンは、既知のシグネチャを探してファイルをスキャンしますが、生成モデルはファイルの特性を評価し、学習したパターンに基づいて悪意のあるファイルを予測することさえ可能です。AIは、数十億ものファイル（悪意のあるファイルと無害なファイル）の属性を分析することで、明確なシグネチャが存在しない場合でも悪意のある意図を検出できる可能性があります。例えば、生成モデルは、その動作プロファイルに基づいて実行ファイルを疑わしいものとしてフラグ付けすることができます。 「見た目」 バイナリが新しいにもかかわらず、学習中に確認したランサムウェアのわずかな亜種のように、この動作ベースの検出は、新種のマルウェアやゼロデイマルウェアに対抗するのに役立ちます。Googleの脅威インテリジェンスAI（Chronicle/Mandiantの一部）は、その生成モデルを使用して潜在的に悪意のあるコードを分析し、 「マルウェアやその他の種類の脅威と戦うセキュリティ専門家をより効率的かつ効果的に支援します。」 （生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例）。

一方で、攻撃者はここでも生成AIを利用できることを認識しなければなりません。つまり、自己適応するマルウェアを自動的に作成できるのです。実際、セキュリティ専門家は次のように警告しています。 生成AIはサイバー犯罪者がマルウェアを開発するのに役立つ可能性がある 検出が困難である（サイバーセキュリティにおける生成AIとは？ - Palo Alto NetworksAIモデルは、マルウェアを繰り返し変形（ファイル構造や暗号化方式などを変更）するよう指示され、既知のウイルス対策チェックをすべて回避するまで攻撃を続けます。このような悪意ある利用は、ますます懸念されています（「AI搭載マルウェア」や「ポリモーフィック型マルウェア・アズ・ア・サービス」と呼ばれることもあります）。こうしたリスクについては後ほど詳しく説明しますが、これは生成AIが、防御側と攻撃側の両方が利用する、このいたちごっこのツールであることを明確に示しています。

全体的に、生成AIはセキュリティチームが以下のことを可能にすることでマルウェア防御を強化します。 攻撃者のように考える 新たな脅威とソリューションを社内で生み出す。検出率を向上させるために合成マルウェアを作成する場合でも、ネットワーク内で発見された実際のマルウェアをAIで解析・封じ込める場合でも、これらの手法は業界を問わず適用可能です。銀行はAIを活用したマルウェア分析を用いて、スプレッドシート内の疑わしいマクロを迅速に分析するかもしれません。また、製造業はAIを活用して、産業用制御システムを標的とするマルウェアを検出するかもしれません。従来のマルウェア分析に生成AIを活用すれば、組織はマルウェア攻撃に対し、これまでよりも迅速かつ積極的に対応できるようになります。

脅威インテリジェンスと分析の自動化

組織は日々、脅威インテリジェンスデータに圧倒されています。新たに発見された侵入の痕跡（IOC）のフィードから、新たなハッカー戦術に関するアナリストレポートまで、多岐にわたります。セキュリティチームにとっての課題は、こうした膨大な情報を精査し、実用的な洞察を引き出すことです。生成AIは、この分野で非常に貴重な存在となっています。 脅威インテリジェンスの分析と利用の自動化アナリストは、数十のレポートやデータベースのエントリを手動で読む代わりに、AI を活用して脅威情報を機械の速度で要約し、文脈化することができます。

具体的な例としては、Googleの 脅威インテリジェンス このスイートは、生成AI（Geminiモデル）とGoogleのMandiantとVirusTotalの膨大な脅威データを統合しています。このAIは 「Googleの膨大な脅威情報リポジトリを会話形式で検索」ユーザーは脅威について自然な質問をして、簡潔な回答を得ることができます（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例例えば、アナリストは次のように質問するかもしれません。 「私たちの業界を標的とした脅威グループXに関連するマルウェアを確認したことがありますか？」 AIは関連情報を引き出し、 「はい、脅威グループXは先月、マルウェアYを使用したフィッシング攻撃に関与していました」マルウェアの挙動の概要とともに、マルウェアの挙動に関する情報も提供されます。これにより、複数のツールにクエリを実行したり、長いレポートを読んだりする必要があった洞察の収集時間が大幅に短縮されます。

生成AIは相関関係も調べ、 脅威の傾向をまとめる。何千ものセキュリティブログ記事、侵害ニュース、ダークウェブ上のチャットを精査し、CISOへのブリーフィング用に「今週の主要なサイバー脅威」のエグゼクティブサマリーを作成する。従来、このレベルの分析とレポート作成には相当な人的労力が必要だったが、今では適切に調整されたモデルが数秒で作成し、人間は出力結果の調整のみを行う。ZeroFoxのような企業は、 フォックスGPT、特に設計された生成AIツール 「大規模なデータセットにおけるインテリジェンスの分析と要約を加速する」 悪意のあるコンテンツやフィッシングデータを含む（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例）。AI は、データの読み取りと相互参照という面倒な作業を自動化することで、脅威インテリジェンスチームが意思決定と対応に集中できるようにします。

もう一つの使用例は 会話型脅威ハンティングセキュリティアナリストが AI アシスタントと対話する様子を想像してみてください。 「過去48時間以内にデータ流出の兆候があれば示してください」 または 「今週、攻撃者が悪用している主な新たな脆弱性は何ですか？」 AIはクエリを解釈し、内部ログや外部の情報源を検索し、明確な回答や関連するインシデントのリストを提示することができます。これは突飛な話ではありません。現代のセキュリティ情報・イベント管理（SIEM）システムは、自然言語によるクエリを導入し始めています。例えば、IBMのQRadarセキュリティスイートは、2024年に生成AI機能を追加し、アナリストが 「要約された攻撃経路について具体的な質問をする」 事件の詳細を問い合わせて詳細な回答を得ることができます。また、 「関連性の高い脅威情報を解釈し、要約する」 自動的に（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例本質的には、生成 AI は山のような技術データをオンデマンドでチャットサイズの洞察に変換します。

これは業界全体に大きな影響を与えます。医療機関はAIを活用することで、病院を標的とする最新のランサムウェアグループに関する最新情報を入手でき、専任のアナリストを雇用することなく対応できます。小売企業のSOCは、店舗のITスタッフに説明する際に、POSマルウェアの新たな戦術を迅速にまとめることができます。また、様々な機関からの脅威データを統合する必要がある政府機関では、AIが重要な警告を強調した統合レポートを作成できます。 脅威情報の収集と解釈の自動化生成 AI は、組織が新たな脅威に迅速に対応し、ノイズに隠れた重要な警告を見逃すリスクを軽減するのに役立ちます。

セキュリティオペレーションセンター（SOC）の最適化

セキュリティオペレーションセンター（SOC）は、アラート疲れと膨大なデータ量で知られています。典型的なSOCアナリストは、毎日何千ものアラートやイベントに目を通し、潜在的なインシデントを調査しています。ジェネレーティブAIは、定型業務の自動化、インテリジェントなサマリーの提供、さらには一部の対応のオーケストレーションによって、SOCの業務効率化に貢献しています。目標は、SOCワークフローを最適化し、人間のアナリストが最も重要な問題に集中し、残りの作業をAIコパイロットが処理できるようにすることです。

一つの主要な応用は、生成AIを 「アナリストの副操縦士」前述のマイクロソフトのセキュリティコパイロットはこれを例証しています。 「セキュリティアナリストの作業を置き換えるのではなく、支援するように設計されています。」 事件の調査と報告の支援（Microsoft Security Copilotは、サイバーセキュリティのための新しいGPT-4 AIアシスタントです | The Verge）。実際には、アナリストはファイアウォールログ、イベントタイムライン、インシデントの説明などの生データを入力し、AI に分析や要約を依頼できます。副操縦士は次のようなナレーションを出力するかもしれません。「午前2時35分、IP Xからの不審なログインがサーバーYに成功し、その後異常なデータ転送が行われたようです。これは、そのサーバーへの侵入の可能性があることを示唆しています。」時間が重要である場合、このような即時のコンテキスト化は非常に貴重です。

AIコパイロットはレベル1のトリアージの負担軽減にも役立ちます。業界データによると、セキュリティチームは 週15時間 約22,000件のアラートと誤検知を整理するだけで（サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] ）。生成AIを使えば、こうしたアラートの多くを自動的にトリアージできます。AIは明らかに無害なアラートを（理由を添えて）無視し、真に注意が必要なアラートを強調表示し、場合によっては優先順位を提案します。実際、生成AIはコンテキストを理解する能力に長けており、単独では無害に見えるアラートでも、複数のアラートを合わせると多段階の攻撃を示唆するなど、相互相関分析が可能です。これにより、「アラート疲れ」による攻撃の見逃しリスクを軽減できます。

SOCアナリストは、AIと自然言語を組み合わせて、探索と調査をスピードアップさせています。SentinelOneの パープルAI 例えば、プラットフォームはLLMベースのインターフェースとリアルタイムのセキュリティデータを組み合わせることで、アナリストは 「複雑な脅威ハンティングの質問を平易な英語で尋ね、迅速かつ正確な回答を得る」 （生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例）。アナリストは次のように入力できます。 「過去1か月間にドメインbadguy123[.]comと通信したエンドポイントはありますか？」すると、Purple AIがログを検索して応答します。これにより、アナリストはデータベースクエリやスクリプトを書く必要がなくなります。AIが裏で処理してくれるからです。また、これまではクエリ言語に精通した熟練エンジニアが必要としていたタスクを、初心者のアナリストでも効率的に処理できるようになります。 AI支援によるチームのスキルアップ実際、アナリストは生成AIガイダンスが 「スキルと能力を高める」若手スタッフはAIからオンデマンドのコーディングサポートや分析のヒントを得ることができるようになり、常に上級チームメンバーに助けを求める必要性が減りました（サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] ）。

もう1つのSOC最適化は 自動化されたインシデントの要約と文書化インシデント対応後、誰かがレポートを作成する必要がありますが、これは多くの人が面倒だと感じる作業です。生成AIは、フォレンジックデータ（システムログ、マルウェア分析、アクションのタイムライン）を取得し、インシデントレポートの初稿を作成できます。IBMはこの機能をQRadarに組み込んでおり、 「ワンクリック」 インシデントの概要は、さまざまな関係者 (経営陣、IT チームなど) 向けに作成できます。（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例（※原文に誤りがある可能性があります。）これにより、時間を節約できるだけでなく、AIが関連する詳細情報を一貫してレポートに組み込むことができるため、レポートで見落としがなくなることが保証されます。同様に、コンプライアンスや監査の分野では、AIがインシデントデータに基づいてフォームや証拠表に情報を入力することが可能です。

実世界での成果は魅力的です。SwimlaneのAI駆動型SOAR（セキュリティオーケストレーション、自動化、対応）を早期に導入した企業は、生産性の大幅な向上を報告しています。例えば、Global Data Systemsでは、セキュリティオペレーションチームがはるかに多くの案件を処理できるようになりました。あるディレクターは次のように述べています。 「私が現在7人のアナリストと行っていることは、おそらく20人のスタッフでやらなければできないことだろう」 AIを活用した自動化（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか）。言い換えると、 SOCのAIは能力を倍増させる。クラウドセキュリティアラートに対応するテクノロジー企業であれ、OTシステムを監視する製造工場であれ、業界を問わず、SOCチームは生成型AIアシスタントを導入することで、より迅速な検知と対応、インシデントの見逃し削減、そしてより効率的な運用を実現できます。これは、よりスマートに働くこと、つまり、反復的で大量のデータを扱うタスクを機械に処理させ、人間が最も重要な場面で直感と専門知識を活かせるようにすることです。

脆弱性管理と脅威シミュレーション

脆弱性（攻撃者が悪用できるソフトウェアやシステムの弱点）を特定し、管理することは、サイバーセキュリティの中核機能です。生成AIは、発見の迅速化、パッチ適用の優先順位付け、さらには脆弱性への攻撃シミュレーションによって準備態勢を強化することで、脆弱性管理を強化します。つまり、AIは組織が防御の穴をより迅速に発見し、修正するのを支援し、 積極的に 実際の攻撃者よりも先に防御をテストします。

重要な応用例の一つは、生成AIを 自動コードレビューと脆弱性検出大規模なコードベース（特にレガシーシステム）には、気づかれないままのセキュリティ上の欠陥が潜んでいることがよくあります。生成AIモデルは、安全なコーディングプラクティスと一般的なバグパターンに基づいて学習させ、ソースコードやコンパイル済みバイナリに適用することで、潜在的な脆弱性を発見することができます。例えば、NVIDIAの研究者は、レガシーソフトウェアコンテナを分析して脆弱性を特定できる生成AIパイプラインを開発しました。 「人間の専門家よりも最大4倍高速で、高い精度を実現します。」 （サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] ）。このAIは安全でないコードの外観を学習し、数十年前のソフトウェアをスキャンして危険な関数やライブラリをフラグ付けすることで、通常は時間がかかる手作業によるコード監査プロセスを大幅に高速化しました。このようなツールは、大規模で古いコードベースに依存している金融や政府機関などの業界にとって、ゲームチェンジャーとなる可能性があります。AIは、スタッフが（そもそも発見できるかどうかさえわからないが）何ヶ月、あるいは何年もかけて発見する可能性のある問題を掘り起こすことで、セキュリティの近代化を支援します。

生成AIは以下も支援します 脆弱性管理ワークフロー 脆弱性スキャンの結果を処理し、優先順位を付けることで、 エクスポージャーAI 生成AIを使用して、アナリストが脆弱性データを平易な言葉で照会し、即座に回答を得られるようにします（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例）。ExposureAIは 「攻撃経路全体を物語形式で要約する」 特定の重大な脆弱性について、攻撃者が他の脆弱性とどのように連鎖させてシステムを侵害するかを説明します。さらに、修正のためのアクションを推奨し、リスクに関するフォローアップの質問にも回答します。つまり、新たな重大なCVE（共通脆弱性識別子）が発表された際に、アナリストはAIに次のように質問することができます。 「当社のサーバーのいずれかがこの CVE の影響を受けていますか? また、パッチを適用しない場合の最悪のシナリオは何ですか?」 組織独自のスキャンデータから導き出された明確な評価を受け取ることができます。脆弱性を文脈化することで（例えば、この脆弱性はインターネットに公開されており、高価値サーバー上にあるため、最優先事項です）、生成AIはチームが限られたリソースでスマートにパッチを適用できるよう支援します。

既知の脆弱性を発見して管理することに加えて、生成AIは以下に貢献します。 侵入テストと攻撃シミュレーション – 本質的に発見する未知脆弱性の発見やセキュリティ対策のテストなど、様々な用途に活用されています。生成型AIの一種である敵対的生成ネットワーク（GAN）は、実際のネットワークトラフィックやユーザー行動を模倣した合成データの作成に利用されており、隠れた攻撃パターンを組み込むことも可能です。2023年の研究では、GANを使用して現実的なゼロデイ攻撃トラフィックを生成し、侵入検知システムを訓練することが提案された（サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] ）。AIが作成した攻撃シナリオ（本番ネットワークで実際のマルウェアを使用するリスクがない）をIDSに入力することで、組織は防御を訓練し、実際に攻撃を受けるまで待たずに新しい脅威を認識できるようになります。同様に、AIは攻撃者がシステムを調査し、例えば安全な環境で様々なエクスプロイト手法を自動的に試し、どれが成功するかを確認するといったシミュレーションも可能です。米国国防高等研究計画局（DARPA）は、この分野に将来性を見出しています。2023年のAIサイバーチャレンジでは、生成AI（大規模言語モデルなど）を明示的に活用しています。 「オープンソースソフトウェアの脆弱性を自動的に検出して修正する」 競争の一環として（ DARPA、兵士が信頼できるAI・自律アプリケーションの開発を目指す > 米国国防総省 > 国防総省ニュースこの取り組みは、AI が既知のセキュリティホールの修正に役立っているだけでなく、従来は熟練した（そして高額な）セキュリティ研究者に限定されていた作業である、新たなホールを積極的に発見して修正を提案していることを強調しています。

生成AIは、 インテリジェントハニーポットとデジタルツイン 防衛用として。スタートアップ企業は、本物のサーバーやデバイスを模倣したAI駆動型のデコイシステムを開発している。あるCEOが説明したように、生成型AIは 「デジタルシステムを複製して本物のシステムを模倣し、ハッカーを誘い込む」 （サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] AIが生成したこれらのハニーポットは、実際の環境（例えば、通常のテレメトリを送信する偽のIoTデバイス）のように動作しますが、攻撃者を誘い込むためだけに存在します。攻撃者がこのハニーポットを標的にすると、AIは攻撃者の攻撃手法を巧みに明らかにします。防御側はそれを研究し、実際のシステムを強化するために活用することができます。生成モデリングを活用したこのコンセプトは、将来を見据えた攻撃手法を提供します。 攻撃者を逆転させるAI を活用した欺瞞行為を駆使して。

あらゆる業界において、脆弱性管理の迅速化とスマート化は、侵害の減少につながります。例えば、医療IT分野では、AIが医療機器内の脆弱な古いライブラリを迅速に発見し、攻撃者が悪用する前にファームウェアの修正を促す可能性があります。銀行業界では、AIが新しいアプリケーションに対する内部者による攻撃をシミュレーションし、あらゆるシナリオにおいて顧客データの安全性を確保できます。このように、生成AIは組織のセキュリティ体制を検査する顕微鏡とストレステスターの両方の役割を果たします。隠れた欠陥を明らかにし、独創的な方法でシステムに圧力をかけることで、レジリエンスを確保します。

安全なコード生成とソフトウェア開発

生成AIの能力は攻撃の検出に限定されず、 最初からより安全なシステムを構築するソフトウェア開発において、AIコードジェネレータ（GitHub Copilot、OpenAI Codexなど）は、コードスニペットや関数全体を提案することで、開発者のコード記述速度を向上します。サイバーセキュリティの観点からは、AIが提案するコードが安全であることを保証し、AIを活用してコーディングプラクティスを改善することが重要です。

一方、生成AIは セキュリティのベストプラクティスを組み込んだコーディングアシスタント開発者はAIツールを促し、 「Pythonでパスワードリセット関数を生成する」 そして理想的には、機能的であるだけでなく、セキュアなガイドライン（適切な入力検証、ログ記録、情報漏洩のないエラー処理など）に準拠したコードを返すことが求められます。このようなアシスタントは、広範なセキュアコード例で学習することで、脆弱性につながる人為的エラーの削減に役立ちます。例えば、開発者がユーザー入力のサニタイズを忘れた場合（SQLインジェクションなどの問題につながる可能性があります）、AIはデフォルトでサニタイズを組み込むか、警告を発することができます。一部のAIコーディングツールは、まさにこの目的を果たすために、セキュリティ重視のデータで微調整されています。 セキュリティを考慮したAIペアプログラミング。

しかし、裏を返せば、生成AIは適切に管理されなければ、脆弱性を容易に生み出す可能性があるということです。ソフォスのセキュリティ専門家ベン・ヴァーシャーレン氏が指摘したように、生成AIをコーディングに利用することは 「短くて検証可能なコードであれば問題ありませんが、未チェックのコードが統合されると危険です」 生産システムに組み込みます。リスクは、AIが論理的には正しいものの、専門家でない人が気づかないような形で安全でないコードを生成する可能性があることです。さらに、悪意のある行為者が、公開されているAIモデルに脆弱なコードパターンを意図的に埋め込み（データポイズニングの一種）、AIが安全でないコードを提案するように仕向ける可能性もあります。 ほとんどの開発者はセキュリティの専門家ではないそのため、AIが便利な解決策を提案した場合、その解決策に欠陥があることに気づかずに盲目的に使用する可能性があります（サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] この懸念は現実です。実際、コーディングに AI を使用する場合のこのような一般的なリスクを概説した、LLM (大規模言語モデル) に関する OWASP トップ 10 リストが現在存在します。

これらの問題に対処するために、専門家は 「生成AIで生成AIと戦う」 コーディングの分野では、AIを使って コードのレビューとテスト AIは、人間のコードレビュー担当者よりもはるかに高速に新しいコードコミットをスキャンし、潜在的な脆弱性やロジックの問題をフラグ付けできます。ソフトウェア開発ライフサイクルに統合されるツールはすでに登場しています。コードが（おそらくAIの助けを借りて）記述され、セキュアコードの原則に基づいてトレーニングされた生成モデルがそれをレビューし、懸念事項（非推奨関数の使用、認証チェックの不足など）のレポートを生成します。前述のNVIDIAの研究では、コードの脆弱性検出を4倍高速化しましたが、これはセキュアコード分析にAIを活用した例です（サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] ）。

さらに、生成AIは次のようなことに役立ちます。 安全な構成とスクリプトの作成例えば、企業が安全なクラウドインフラストラクチャを導入する必要がある場合、エンジニアはAIに、セキュリティ制御（適切なネットワークセグメンテーション、最小権限のIAMロールなど）を組み込んだ構成スクリプト（Infrastructure as Code）の生成を依頼できます。AIは数千通りの構成を学習しているため、ベースラインを生成し、エンジニアはそれを微調整することができます。これにより、システムの安全なセットアップが加速され、クラウドセキュリティインシデントの一般的な原因となる構成ミスのエラーを削減できます。

一部の組織では、生成AIを活用して安全なコーディングパターンの知識ベースを維持しています。開発者が特定の機能を安全に実装する方法がわからない場合、企業の過去のプロジェクトやセキュリティガイドラインから学習した社内AIに問い合わせることができます。AIは、機能要件と企業のセキュリティ基準の両方に適合する推奨アプローチやコードスニペットを返す場合があります。このアプローチは、次のようなツールで使用されています。 Secureframeのアンケート自動化は、企業のポリシーと過去のソリューションから回答を引き出し、一貫性と正確性を確保します（基本的に安全なドキュメントを生成します）（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例）。このコンセプトはコーディングに当てはまります。つまり、何かを以前どのように安全に実装したかを「記憶」し、同じ方法で再度実装できるようにガイドする AI です。

まとめると、生成AIはソフトウェア開発に次のような影響を与えています。 安全なコーディング支援をより利用しやすくするカスタムソフトウェアを大量に開発する業界（テクノロジー、金融、防衛など）。AIコパイロットは、コーディングを高速化するだけでなく、常に警戒を怠らないセキュリティレビュー担当者としても機能します。適切に管理されていれば、これらのAIツールは新たな脆弱性の導入を削減し、開発チームがベストプラクティスを遵守するのに役立ちます。たとえ開発チームの各ステップにセキュリティ専門家が関与していなくても、その効果は大きくなります。その結果、初日から攻撃に対してより堅牢なソフトウェアが実現します。

インシデント対応サポート

マルウェアの蔓延、データ漏洩、攻撃によるシステム停止など、サイバーセキュリティインシデントが発生した場合、時間は非常に重要になります。生成AIは、 インシデント対応（IR）チームをサポートする インシデントの封じ込めと修復をより迅速に、より多くの情報に基づいて行うことができます。AIは、インシデント発生時の調査と文書化の負担の一部を担い、さらには対応策を提案したり自動化したりすることも期待されています。

IRにおけるAIの重要な役割の一つは リアルタイムのインシデント分析と要約事件発生時、対応者は次のような質問に対する答えを必要とする場合があります。 「犯人はどうやって侵入したのか？」、 「どのシステムが影響を受けますか？」、そして 「どのようなデータが侵害される可能性がありますか？」生成AIは、影響を受けたシステムのログ、アラート、フォレンジックデータを分析し、迅速に洞察を提供します。例えば、Microsoft Security Copilotを使用すると、インシデント対応者はさまざまな証拠（ファイル、URL、イベントログ）を入力し、タイムラインや概要（Microsoft Security Copilotは、サイバーセキュリティのための新しいGPT-4 AIアシスタントです | The VergeAIは次のように応答するかもしれません。侵害は、GMT午前10時53分にユーザーJohnDoe宛てに送信されたマルウェアXを含んだフィッシングメールから始まった可能性が高い。マルウェアは実行されるとバックドアを作成し、2日後に財務サーバーに横展開してデータを収集した。数時間ではなく数分でこの一貫した画像が得られるため、チームは情報に基づいた決定（どのシステムを分離するかなど）をより迅速に行うことができます。

生成AIはまた 封じ込めと修復措置を提案する例えば、エンドポイントがランサムウェアに感染した場合、AIツールは、そのマシンを隔離し、特定のアカウントを無効化し、ファイアウォールで既知の悪意のあるIPをブロックするためのスクリプトまたは一連の指示を生成することができます。これは、本質的にプレイブックの実行です。パロアルトネットワークスは、生成AIが以下の機能を備えていると述べています。 「インシデントの性質に基づいて適切なアクションまたはスクリプトを生成する」、対応の初期段階を自動化する（サイバーセキュリティにおける生成AIとは？ - Palo Alto Networksセキュリティチームが対応に追われるようなシナリオ（数百台のデバイスに及ぶ広範囲な攻撃など）では、AIは事前に承認された条件下でこれらのアクションの一部を直接実行し、休みなく働く若手レスポンダーのように機能することもあります。例えば、AIエージェントは、侵害されたと判断した認証情報を自動的にリセットしたり、インシデントのプロファイルに一致する悪意のあるアクティビティを示すホストを隔離したりすることができます。

インシデント対応においては、チーム内および関係者とのコミュニケーションが不可欠です。生成AIは次のような点で役立ちます。 事件の最新情報レポートや概要を即座に作成するエンジニアがトラブルシューティングを中断してメールのアップデートを書く代わりに、AIに尋ねることができます。 「今回の事件でこれまでに何が起こったかをまとめて幹部に伝えてください。」 AI はインシデントデータを取り込むと、簡潔な要約を作成できます。午後3時現在、攻撃者は2つのユーザーアカウントと5つのサーバーにアクセスしています。影響を受けたデータには、データベースXのクライアントレコードが含まれます。封じ込め対策：侵害されたアカウントのVPNアクセスは無効化され、サーバーは隔離されています。今後の対応：永続化メカニズムのスキャンを実施します。” 対応者はこれをすぐに確認または調整して送信し、関係者が常に正確で最新の情報を把握できるようにします。

事態が収束した後は、通常、詳細なインシデント報告書を作成し、そこから得られた教訓をまとめる必要があります。これはAIサポートが真価を発揮するもう一つの領域です。AIはインシデントデータをすべて確認し、 事後報告書を作成する 根本原因、時系列、影響、推奨事項を網羅しています。例えばIBMは、生成AIを統合して 「関係者と共有できるセキュリティケースとインシデントのシンプルな概要」 ボタンを押すだけで（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例事後報告を効率化することで、組織は改善をより迅速に実施できるようになり、コンプライアンスのためのより適切な文書も作成できるようになります。

革新的な将来的な用途の一つは AI駆動型インシデントシミュレーション火災訓練のように、一部の企業は生成AIを活用して「もしも」のインシデントシナリオをシミュレーションしています。AIは、ネットワーク構成を考慮した上でランサムウェアがどのように拡散するか、あるいは内部関係者がどのようにデータを盗み出すかをシミュレーションし、現在の対応計画の有効性を評価します。これにより、チームは実際のインシデントが発生する前にプレイブックを準備し、改良することができます。まるで、常に改善を続けるインシデント対応アドバイザーが、常に準備状況をテストしてくれるようなものです。

金融や医療といったハイリスクな業界では、インシデントによるダウンタイムやデータ損失が特に大きなコストとなるため、AIを活用したIR機能は非常に魅力的です。サイバーインシデントに見舞われた病院は、システムの長期停止を許容できません。迅速な封じ込め支援を提供するAIは、文字通り人命を救うことになるかもしれません。同様に、金融機関は午前3時に不正侵入の疑いがあるケースの初期トリアージにAIを活用することで、オンコール対応の担当者がオンラインになる頃には、多くの準備作業（影響を受けたアカウントのログオフ、取引のブロックなど）が既に完了していることになります。 生成AIによるインシデント対応チームの強化組織は対応時間を大幅に短縮し、対応の徹底性を高め、最終的にはサイバーインシデントによる被害を軽減することができます。

行動分析と異常検出

多くのサイバー攻撃は、「通常」の行動から逸脱した行動に気づくことで検知できます。例えば、ユーザーアカウントが通常とは異なる量のデータをダウンロードしたり、ネットワークデバイスが突然未知のホストと通信したりするなどです。生成AIは、次のような高度な技術を提供します。 行動分析と異常検出ユーザーとシステムの通常のパターンを学習し、何か異常があった場合にフラグを立てます。

従来の異常検知では、多くの場合、特定の指標（CPU 使用率の急上昇、不規則な時間帯のログインなど）に対して統計的なしきい値や単純な機械学習が用いられます。生成 AI は、よりきめ細かな行動プロファイルを作成することで、これをさらに進めることができます。たとえば、AI モデルは、従業員のログイン、ファイルアクセスパターン、メールの習慣を長期にわたって取り込み、そのユーザーの「通常」を多次元的に理解することができます。その後、そのアカウントが通常とは大きく異なる行動（新しい国からログインし、深夜に大量の HR ファイルにアクセスするなど）をとった場合、AI は 1 つの指標だけでなく、ユーザーのプロファイルに適合しない全体的な行動パターンとして逸脱を検出します。技術的には、生成モデル（オートエンコーダやシーケンスモデルなど）は、「通常」がどのようなものかモデル化し、予想される行動範囲を生成します。現実がその範囲から外れると、異常としてフラグが付けられます（サイバーセキュリティにおける生成AIとは？ - Palo Alto Networks）。

実用的な実装例の1つは ネットワークトラフィック監視2024年の調査によると、米国の54%が組織は、サイバーセキュリティにおけるAIの主な使用例としてネットワークトラフィックの監視を挙げています（北米：2024年の世界サイバーセキュリティにおけるAI活用事例トップ10生成AIは、企業ネットワークの通常の通信パターン（どのサーバーが通常通信しているか、営業時間と夜間にどのくらいのデータ量が移動するかなど）を学習できます。攻撃者がサーバーからデータを盗み出し始めた場合、たとえ検出を避けるためにゆっくりとでも、AIベースのシステムはそれに気づくかもしれません。 「サーバーAは午前2時に500MBのデータを外部IPに送信することはありません」 アラートを発します。AIは静的なルールだけでなく、ネットワークの挙動を進化させるモデルを使用しているため、静的なルール（「データサイズがX MBを超える場合はアラート」など）では見逃したり誤ってフラグ付けしたりする可能性のある微妙な異常を検知できます。この適応的な性質こそが、銀行取引ネットワーク、クラウドインフラストラクチャ、IoTデバイスフリートなど、正常と異常の固定ルールを定義することが非常に複雑な環境において、AI主導の異常検知を強力にしている理由です。

生成AIは次のようなことにも役立っています ユーザー行動分析（UBA）これは、内部脅威や侵害されたアカウントを見つける鍵となります。各ユーザーまたはエンティティのベースラインを生成することで、AIは認証情報の不正使用などを検出できます。たとえば、経理部のボブが突然顧客データベースを照会し始めた場合（以前はしたことのないことです）、ボブの行動のAIモデルはこれを異常としてマークします。これはマルウェアではなく、ボブの認証情報が盗まれて攻撃者に使用されているか、ボブが調査すべきでない場所を調べている可能性があります。いずれにせよ、セキュリティチームは調査するように警告されます。このようなAI主導のUBAシステムはさまざまなセキュリティ製品に存在し、生成モデリング手法により精度が向上し、コンテキスト（ボブが特別なプロジェクトに参加しているなど、AIが他のデータから推測できる場合があります）を考慮することで誤報が削減されています。

アイデンティティとアクセス管理の分野では、 ディープフェイク検出 ますますニーズが高まっています。生成AIは、生体認証をすり抜ける合成音声や動画を作成できます。興味深いことに、生成AIは、人間が気づきにくい音声や動画の微妙なアーティファクトを分析することで、こうしたディープフェイクの検出にも役立ちます。アクセンチュアの事例では、生成AIを用いて無数の表情や状態をシミュレートし、電車アクセンチュアは、生体認証システムを活用して、本物のユーザーとAIが生成したディープフェイクを区別する技術を開発しました。このアプローチにより、5年間でシステムの90%でパスワードが不要になり（生体認証やその他の要素への移行）、攻撃を60%削減しました（サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] （原文が不明瞭なため、正確な翻訳ができません。）本質的には、彼らは生成AIを用いて生体認証を強化し、生成攻撃に対する耐性を高めました（これはAI同士の戦闘の好例です）。この種の行動モデリング（今回の場合は、実際の人間の顔とAIが合成した顔の違いを認識する）は、認証においてAIへの依存度が高まるにつれて、非常に重要になります。

生成AIを活用した異常検知は、様々な業界に適用可能です。例えば、医療分野では医療機器の挙動を監視してハッキングの兆候を探します。金融分野では取引システムを監視し、不正行為やアルゴリズム操作の兆候となる可能性のある不規則なパターンを探します。エネルギー・公益事業分野では制御システムの信号を監視して侵入の兆候を探します。 幅広さ（行動のあらゆる側面を見る） そして 深さ（複雑なパターンを理解する） 生成AIが提供する機能は、サイバーインシデントの兆候を干し草の山から針を探す強力なツールとなります。脅威が通常の業務に紛れ込み、より巧妙に潜むようになるにつれ、「通常」を正確に特徴づけ、何かが逸脱した際に警告する能力はますます重要になります。したがって、生成 AI は疲れを知らない歩哨として機能し、環境の変化に合わせて正常の定義を常に学習して更新し、より詳細な調査が必要な異常をセキュリティチームに警告します。

サイバーセキュリティにおける生成AIの機会とメリット

サイバーセキュリティにおける生成AIの応用は、 機会と利益 これらのツールを導入する意欲のある組織にとって、生成AIはサイバーセキュリティプログラムにとって魅力的な追加機能となる主なメリットを以下にまとめます。

より迅速な脅威検出と対応: 生成AIシステムは、膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、人間による手動分析よりもはるかに高速に脅威を認識できます。この高速化の利点は、攻撃の早期検知とインシデントの封じ込めを迅速化することにつながります。実際、AIを活用したセキュリティ監視は、人間では相関分析にはるかに長い時間を要する脅威を捕捉できます。インシデントに迅速に対応（あるいは初期対応を自律的に実行）することで、組織は攻撃者がネットワークに滞留する時間を大幅に短縮し、被害を最小限に抑えることができます。
精度と脅威範囲の向上: 生成モデルは新しいデータから継続的に学習するため、進化する脅威に適応し、悪意のある活動のより微細な兆候を捉えることができます。これにより、静的なルールと比較して、検出精度（誤検知と誤検出の減少）が向上します。例えば、フィッシングメールやマルウェアの挙動の特徴を学習したAIは、これまでに見られなかった亜種を識別できます。その結果、新たな攻撃を含むより幅広い種類の脅威をカバーできるようになり、セキュリティ体制全体が強化されます。セキュリティチームはAI分析から詳細な洞察（マルウェアの挙動の説明など）を得ることで、より正確で的を絞った防御が可能になります。（サイバーセキュリティにおける生成AIとは？ - Palo Alto Networks）。
反復タスクの自動化: 生成AIは、ログの精査やレポートの作成からインシデント対応スクリプトの作成まで、日常的で労働集約的なセキュリティタスクの自動化に優れています。この自動化は 人間のアナリストの負担を軽減、彼らは高度な戦略と複雑な意思決定に集中できるようになります（サイバーセキュリティにおける生成AIとは？ - Palo Alto Networks脆弱性スキャン、構成監査、ユーザーアクティビティ分析、コンプライアンスレポートといった、日常的ながらも重要な作業は、AIによって処理（あるいは少なくとも最初の段階までは）可能です。これらのタスクを機械のスピードで処理することで、AIは効率性を向上させるだけでなく、人的ミス（侵害の大きな要因）を削減します。
積極的な防御とシミュレーション: 生成AIは、組織が事後対応型から予防型セキュリティへと移行することを可能にします。攻撃シミュレーション、合成データ生成、シナリオベースのトレーニングといった技術を通じて、防御側は脅威を予測し、備えることができます。前に現実世界で現実のものとなる脅威を予測します。セキュリティチームは、安全な環境でサイバー攻撃（フィッシング攻撃、マルウェアの蔓延、DDoS攻撃など）をシミュレーションし、対応策を検証して弱点を補強することができます。人間の力だけでは完全には不可能なことが多いこの継続的なトレーニングにより、防御体制は鋭敏かつ最新の状態を維持できます。これはサイバー空間における「火災訓練」に似ています。AIは、防御体制に多くの仮想的な脅威を投入することで、訓練と改善を可能にします。
人間の専門知識の増強（力の増幅装置としての AI）： 生成 AI は、疲れを知らないジュニアアナリスト、アドバイザー、アシスタントが 1 つに統合された役割を果たします。経験の浅いチームメンバーに、経験豊富な専門家から期待されるガイダンスや推奨事項を効果的に提供できます。 専門知識の民主化 チーム全体（サイバーセキュリティにおける生成AIの6つのユースケース[+例] サイバーセキュリティにおける人材不足を考えると、これは特に重要です。AIは、小規模なチームがより少ないリソースでより多くの成果を上げるのに役立ちます。一方、経験豊富なアナリストは、AIが単調な作業を処理してくれることや、一見分かりにくい洞察を引き出してくれることから恩恵を受け、それを検証して行動に移すことができます。結果として、AIが各メンバーの影響力を高めることで、セキュリティチームの生産性と能力は大幅に向上します（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか）。
強化された意思決定サポートとレポート: 生成AIは、技術データを自然言語の洞察に変換することで、コミュニケーションと意思決定を改善します。セキュリティリーダーは、AIが生成したサマリーを通じて問題をより明確に把握し、生のデータを解析することなく、情報に基づいた戦略的な意思決定を行うことができます。同様に、AIがセキュリティ態勢とインシデントに関する分かりやすいレポートを作成することで、部門横断的なコミュニケーション（経営幹部、コンプライアンス担当者など）が改善されます（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例）。これにより、リーダーシップレベルでのセキュリティ問題に対する信頼と連携が強化されるだけでなく、リスクと AI によって発見されたギャップを明確に表現することで、投資と変更の正当化にも役立ちます。

これらのメリットを組み合わせることで、サイバーセキュリティにおいて生成AIを活用する組織は、運用コストを削減しながら、より強固なセキュリティ体制を実現できる可能性があります。これまでは手に負えない脅威に対応し、監視されていなかったギャップを補い、AI主導のフィードバックループを通じて継続的に改善することができます。最終的に、生成AIは、攻撃者とAIの脅威を一致させることで、攻撃者を出し抜く機会を提供します。 スピード、規模、洗練度 現代の攻撃は、同様に洗練された防御によって防御されます。ある調査によると、ビジネスリーダーとサイバーリーダーの半数以上が、生成AIの活用によって脅威の検知速度が上がり、精度が向上すると予想しています（[PDF] 2025年の世界サイバーセキュリティ展望 | 世界経済フォーラム）（サイバーセキュリティにおける生成 AI: LLM の包括的レビュー ...) – これらのテクノロジーの利点に対する楽観的な見方の証です。

サイバーセキュリティにおける生成AI活用のリスクと課題

チャンスは大きいが、サイバーセキュリティにおける生成AIに取り組む際には、以下の点に注意を払うことが重要である。 リスクと課題 AIを盲目的に信頼したり、誤用したりすると、新たな脆弱性が生じる可能性があります。以下では、主な懸念事項と落とし穴を概説し、それぞれの背景を説明します。

サイバー犯罪者による敵対的利用: 防御側を支援するのと同じ生成能力が、攻撃者にも力を与える可能性があります。脅威アクターはすでに生成AIを利用して、より説得力のあるフィッシングメールを作成したり、ソーシャルエンジニアリング用の偽のペルソナやディープフェイク動画を作成したり、検出を回避するために絶えず変化するポリモーフィック型マルウェアを開発したり、さらにはハッキングのさまざまな側面を自動化したりしています（サイバーセキュリティにおける生成AIとは？ - Palo Alto Networksサイバーセキュリティリーダーのほぼ半数（46％）は、生成AIがより高度な敵対的攻撃につながることを懸念しています（生成AIセキュリティ：トレンド、脅威、緩和戦略）。この「AI軍拡競争」とは、防御側がAIを導入すれば、攻撃側もすぐに追随することを意味します（実際、一部の分野では、規制されていないAIツールを用いて攻撃側が先行している可能性があります）。組織は、より頻繁に発生し、より高度で、追跡が困難なAIを活用した脅威に備える必要があります。
AIの幻覚と不正確さ: 生成AIモデルは次のような出力を生成することができます。 もっともらしいが間違っているか誤解を招く 幻覚と呼ばれる現象です。セキュリティの文脈では、AIがインシデントを分析し、特定の脆弱性が原因であると誤って結論付けたり、攻撃を封じ込めることができない欠陥のある修復スクリプトを生成したりすることがあります。これらの誤りは、額面通りに受け取ると危険です。NTTデータは次のように警告しています。 「生成AIは真実ではないコンテンツを出力する可能性があり、この現象は幻覚と呼ばれます…現状では完全に排除することは困難です。」 （生成AIのセキュリティリスクと対策、そしてサイバーセキュリティへの影響 | NTTデータグループ検証なしにAIに過度に依存すると、誤った方向への取り組みや誤った安心感につながる可能性があります。例えば、AIは重要なシステムを安全ではないにもかかわらず安全であると誤って判断したり、逆に、実際には発生していない侵害を「検知」してパニックを引き起こしたりする可能性があります。こうしたリスクを軽減するには、AIの出力を厳密に検証し、重要な意思決定に人間が関与することが不可欠です。
偽陽性と偽陰性: 幻覚に関連して、AIモデルのトレーニングや設定が不十分だと、 無害な活動を悪意のあるものとして過剰に報告する（誤検知） あるいは、もっとひどいことに、 本当の脅威を見逃す（偽陰性） （生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか）。誤アラートが多すぎると、セキュリティチームが圧倒され、アラート疲れ（AI が約束した効率性の向上が台無しになる）につながる可能性があります。一方、検出漏れは組織を危険にさらします。生成モデルを適切なバランスに調整するのは困難です。環境はそれぞれ異なり、AI がすぐに最適なパフォーマンスを発揮するとは限りません。継続的な学習は諸刃の剣でもあります。AI が偏ったフィードバックや変化する環境から学習すると、精度が変動する可能性があります。セキュリティチームは AI のパフォーマンスを監視し、しきい値を調整するか、モデルに修正フィードバックを提供する必要があります。重要なインフラストラクチャへの侵入検知など、リスクの高い状況では、AI の提案を既存のシステムと一定期間並行して実行し、それらが競合するのではなく、連携して補完するようにすることが賢明です。
データのプライバシーと漏洩: 生成AIシステムは、学習と運用に大量のデータを必要とすることがよくあります。これらのモデルがクラウドベースであったり、適切にサイロ化されていない場合、機密情報が漏洩するリスクがあります。ユーザーが意図せずAIサービスに独自のデータや個人データを入力してしまう可能性があり（ChatGPTに機密のインシデントレポートの要約を依頼するなど）、そのデータがモデルの知識の一部になってしまう可能性があります。実際、最近の研究では、 生成AIツールへの入力の55%に機密情報または個人を特定できる情報が含まれていた、データ漏洩に関する深刻な懸念を引き起こしている（生成AIセキュリティ：トレンド、脅威、緩和戦略さらに、AIが内部データでトレーニングされ、特定の方法でクエリされた場合、出力機密データの一部を他者に提供することは避けるべきです。組織は厳格なデータ取り扱いポリシー（機密資料にはオンプレミスまたはプライベートAIインスタンスを使用するなど）を導入し、従業員に対し、機密情報をパブリックAIツールに貼り付けないよう教育する必要があります。プライバシー規制（GDPRなど）も考慮する必要があります。適切な同意や保護なしに個人データをAIの学習に利用することは、法律違反となる可能性があります。
モデルのセキュリティと操作: 生成 AI モデル自体がターゲットになる可能性があります。敵は試みるかもしれない モデル中毒、トレーニングまたは再トレーニングの段階で悪意のあるデータや誤解を招くデータを与えて、AIが誤ったパターンを学習するようにする（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか例えば、攻撃者は脅威インテリジェンスデータを巧妙に改ざんし、AIが攻撃者自身のマルウェアを悪意のあるものとして認識できないようにするかもしれません。別の戦術としては、 迅速な注入または出力操作攻撃者がAIに入力を与えることで、AIが意図しない動作をするように仕向ける方法を見つけるケースです。例えば、安全ガードレールを無視したり、内部プロンプトやデータなど、本来公開すべきでない情報を漏らしたりする可能性があります。さらに、 モデル回避攻撃者はAIを欺くために特別に設計された入力データを作成します。これは敵対的サンプルで見られます。敵対的サンプルとは、人間が正常と見なすわずかに歪んだデータですが、AIは誤分類します。AIサプライチェーンの安全性（データの完全性、モデルアクセス制御、敵対的堅牢性テスト）を確保することは、これらのツールを導入する際にサイバーセキュリティの新たな要素ですが、不可欠な要素です（サイバーセキュリティにおける生成AIとは？ - Palo Alto Networks）。
過度の依存とスキルの低下: よりソフトなリスクとしては、組織がAIに過度に依存し、人間のスキルが衰退してしまうというリスクがあります。若手アナリストがAIのアウトプットを盲目的に信頼するようになると、AIが利用できない、あるいはAIが間違っている場合に必要な批判的思考力や直感力が育たない可能性があります。避けるべきシナリオは、優れたツールを持っているにもかかわらず、それらのツールが故障した場合の対応策がわからないセキュリティチームです（パイロットが自動操縦に過度に依存しているようなものです）。AIの支援なしに定期的にトレーニングを実施し、AIはアシスタントであり、絶対的な神託ではないという意識を育むことは、人間のアナリストの鋭い洞察力を維持するために重要です。特に影響力の大きい判断においては、人間が最終的な意思決定者であり続けなければなりません。
倫理およびコンプライアンス上の課題: サイバーセキュリティにおけるAIの活用は倫理的な問題を提起し、規制遵守上の問題を引き起こす可能性があります。例えば、AIシステムが異常を理由に従業員を悪意のある内部関係者と誤って判断した場合、その従業員の評判やキャリアに不当なダメージを与える可能性があります。AIによる意思決定は不透明になる場合があり（「ブラックボックス問題」）、監査人や規制当局に特定の行動の理由を説明することが困難になります。AI生成コンテンツが普及するにつれて、透明性を確保し、説明責任を維持することが不可欠になります。規制当局はAIを精査し始めています。例えば、EUのAI法は「高リスク」AIシステムに要件を課す予定であり、サイバーセキュリティAIもそのカテゴリーに含まれる可能性があります。企業はこれらの規制を理解し、NIST AIリスク管理フレームワークなどの標準に準拠することで、生成AIを責任を持って活用する必要があります。（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例コンプライアンスはライセンスにも適用されます。オープンソースまたはサードパーティのモデルを使用する場合、特定の使用を制限したり、共有の改善を要求する条件が適用される場合があります。

要約すれば、 生成AIは万能薬ではない 慎重に実装しないと、他の脆弱性を解決する一方で、新たな脆弱性を生み出す可能性があります。2024年の世界経済フォーラムの調査では、約47%の組織が攻撃者による生成AIの進歩を最大の懸念事項として挙げており、 「生成AIの最も懸念される影響」 サイバーセキュリティ（[PDF] 2025年の世界サイバーセキュリティ展望 | 世界経済フォーラム）（サイバーセキュリティにおける生成 AI: LLM の包括的レビュー ...したがって、組織はバランスの取れたアプローチを採用する必要があります。つまり、AIのメリットを活用しつつ、ガバナンス、テスト、そして人間による監視を通じて、これらのリスクを厳格に管理する必要があります。次に、このバランスを実際にどのように実現するかについて説明します。

将来展望：サイバーセキュリティにおける生成AIの進化する役割

将来的には、生成AIはサイバーセキュリティ戦略の不可欠な要素となり、サイバー攻撃者が引き続き利用するツールとなることが予想されます。 猫とネズミの追いかけっこ AIがサイバーセキュリティの両側で活用されることにより、セキュリティは加速するでしょう。生成型AIが今後数年間でサイバーセキュリティにどのような影響を与えるかについて、将来的な洞察をいくつかご紹介します。

AIを活用したサイバー防御が標準化： 2025年以降、中規模から大規模の組織のほとんどが、セキュリティ運用にAI駆動型ツールを導入するようになると予想されます。今日のアンチウイルスやファイアウォールが標準であるように、AIコパイロットや異常検知システムは、セキュリティアーキテクチャの基本コンポーネントとなるかもしれません。これらのツールは、より専門化されていくでしょう。例えば、クラウドセキュリティ、IoTデバイス監視、アプリケーションコードセキュリティなど、それぞれに最適化され、連携して動作するAIモデルが構築されるでしょう。ある予測では、 「2025年には、生成AIがサイバーセキュリティに不可欠なものとなり、組織は高度化・進化する脅威に対して積極的に防御できるようになる」 （生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるかAI は、リアルタイムの脅威検出を強化し、多くの対応アクションを自動化し、セキュリティチームが手動で管理できるよりもはるかに大量のデータを管理するのに役立ちます。
継続的な学習と適応： サイバー空間における将来の生成AIシステムは、 即座に学習する 新たなインシデントや脅威インテリジェンスを収集し、ほぼリアルタイムでナレッジベースを更新します。これは真に適応型の防御につながる可能性があります。例えば、午前中に別の企業を狙う新たなフィッシング攻撃を学習し、午後には既に自社のメールフィルターを調整しているAIを想像してみてください。クラウドベースのAIセキュリティサービスは、このような集合学習を促進する可能性があります。ある組織からの匿名化された洞察がすべての加入者に利益をもたらすのです（脅威インテリジェンスの共有に似ていますが、自動化されています）。ただし、機密情報の共有を避け、攻撃者が共有モデルに不正なデータを流用するのを防ぐため、慎重な取り扱いが必要になります。
AIとサイバーセキュリティ人材の融合： サイバーセキュリティ専門家のスキルセットは、AIとデータサイエンスの熟練度を含むように進化するでしょう。今日のアナリストがクエリ言語とスクリプト言語を学ぶように、将来のアナリストはAIモデルを定期的に微調整したり、AIが実行するための「プレイブック」を作成したりするかもしれません。次のような新しい役割が登場するかもしれません。 「AIセキュリティトレーナー」 または 「サイバーセキュリティAIエンジニア」 AIツールを組織のニーズに合わせて調整し、そのパフォーマンスを検証し、安全な運用を確保することを専門とする人材。その一方で、サイバーセキュリティの考慮はAI開発にますます影響を与えるようになる。AIシステムは、セキュリティ機能（セキュアアーキテクチャ、改ざん検出、AIの判断に関する監査ログなど）を基盤として構築され、AIシステムのセキュリティを確保するためのフレームワークも構築されるようになる。 信頼できるAI (公平、説明可能、堅牢、安全) が、セキュリティが重要な状況での展開を導きます。
より洗練されたAIを活用した攻撃: 残念ながら、脅威の状況もAIの進化とともに進化していくでしょう。ゼロデイ脆弱性の発見、標的を絞ったスピアフィッシング（例えば、AIがソーシャルメディアをスクレイピングして完璧に仕立てた餌を作成する）、そして生体認証を回避したり詐欺を働いたりするために、説得力のあるディープフェイク音声や動画を生成するといった用途で、AIの利用がますます増えていくと予想されます。人間の監視を最小限に抑えながら、多段階攻撃（偵察、エクスプロイト、ラテラルムーブメントなど）を自律的に実行できる自動化されたハッキングエージェントが登場する可能性もあります。これにより、防御側もAIに頼らざるを得なくなります。 自動化対自動化AIボットが何千通りものフィッシングメールの組み合わせを試し、どれがフィルターを通過できるかを判定するなど、一部の攻撃は機械の速度で発生する可能性があります。サイバー防御は、これに追いつくために同様の速度と柔軟性で運用する必要があります（サイバーセキュリティにおける生成AIとは？ - Palo Alto Networks）。
セキュリティにおける規制と倫理的AI： AIがサイバーセキュリティ機能に深く組み込まれるにつれ、これらのAIシステムが責任ある形で利用されるよう、より厳格な監視と、場合によっては規制が強化されるでしょう。セキュリティ分野におけるAIに特化したフレームワークや標準が整備されることが予想されます。政府は透明性に関するガイドラインを策定するかもしれません。例えば、悪意のある活動が疑われる従業員のアクセスを停止するなど、重要なセキュリティ上の決定は、人間のレビューなしにAIだけで行うことを禁じるといったことが考えられます。また、AIセキュリティ製品には認証制度が導入され、AIのバイアス、堅牢性、安全性が評価されていることを購入者に保証する仕組みも生まれるかもしれません。さらに、AI関連のサイバー脅威をめぐる国際協力が強化される可能性もあります。例えば、AIが作り出す偽情報の取り扱いに関する合意や、特定のAI駆動型サイバー兵器に対する規範などが考えられます。
より広範な AI および IT エコシステムとの統合: サイバーセキュリティにおける生成AIは、他のAIシステムやIT管理ツールと統合される可能性が高いでしょう。例えば、ネットワーク最適化を管理するAIは、セキュリティAIと連携して、変更による抜け穴を作らないようにすることができます。AI主導のビジネスアナリティクスは、セキュリティAIとデータを共有し、異常（売上の急激な減少と、攻撃によるウェブサイトの問題の可能性）を相関させる可能性があります。つまり、AIはサイロ化されるのではなく、組織の運用におけるより大規模なインテリジェントなファブリックの一部となるのです。これにより、運用データ、脅威データ、さらには物理セキュリティデータまでAIによって統合され、組織のセキュリティ体制を360度ビューで把握できる、包括的なリスク管理の機会が生まれます。

長期的には、生成型AIが防御側に有利なバランスをもたらすことが期待されます。現代のIT環境の規模と複雑さに対応することで、AIはサイバー空間の防御力を高めることができます。しかし、これは道のりであり、これらの技術を改良し、適切に信頼できるようになるまでには、成長痛を伴うでしょう。情報を入手し、投資を続ける組織は、 責任あるAI導入 セキュリティに携わる人々は、将来の脅威に最もうまく対処できる立場にあると考えられる。

ガートナーの最近のサイバーセキュリティトレンドレポートでは、 「生成型AIのユースケース（およびリスク）の出現は変革への圧力を生み出している」 （サイバーセキュリティのトレンド：変革によるレジリエンス - ガートナー（注：原文に誤りがある可能性があります。）適応力のある者はAIを強力な味方として活用するでしょう。一方、遅れをとる者はAIを活用した敵に後れを取る可能性があります。今後数年間は、AIがサイバー空間の戦場をどのように変革していくのかを決定づける極めて重要な時期となるでしょう。

サイバーセキュリティにおける生成AI導入の実践的ポイント

サイバーセキュリティ戦略において生成AIをどのように活用するかを検討している企業向けに、 実践的な教訓と推奨事項 責任ある効果的な導入を導くために：

教育とトレーニングから始めましょう: セキュリティチーム（およびITスタッフ全体）が、生成型AIのできることとできないことを理解していることを確認してください。AI駆動型セキュリティツールの基礎に関するトレーニングを提供し、セキュリティに関する知識をアップデートしてください。 セキュリティ意識向上プログラム 全従業員にAIを活用した脅威への対策を徹底させる。例えば、AIがいかにして非常に説得力のあるフィッシング詐欺やディープフェイク通話を生成できるかを従業員に指導する。同時に、業務におけるAIツールの安全かつ適切な使用方法について従業員に研修を行う。十分な知識を持つユーザーは、AIを誤って扱ったり、AIを活用した攻撃の被害に遭ったりする可能性が低くなります。（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例）。
明確な AI 使用ポリシーを定義する: 生成AIを他の強力なテクノロジーと同様に、ガバナンスを効かせて扱います。AIツールを誰が使用できるか、どのツールが認可されているか、どのような目的で使用できるかを明確に規定したポリシーを策定します。機密データの取り扱いに関するガイドライン（例： 機密データの提供なし 外部AIサービスへの不正アクセスを防ぐため、セキュリティチームのメンバーのみが社内AIアシスタントをインシデント対応に利用し、マーケティング部門はコンテンツ作成のために審査済みのAIを利用できるようにし、それ以外のメンバーは制限するといった対策が考えられます。多くの組織では、現在、ITポリシーにおいて生成AIについて明示的に言及しており、主要な標準化団体は、全面的な禁止ではなく、安全な使用ポリシーを推奨しています（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例これらのルールとその根拠をすべての従業員に必ず伝えてください。
「シャドーAI」を軽減し、使用状況を監視: シャドーITと同様に、「シャドーAI」は、従業員がIT部門の許可なくAIツールやサービスを使い始めることで発生します（例：開発者が許可されていないAIコードアシスタントを使用する）。これは、目に見えないリスクをもたらす可能性があります。対策を講じてください。 許可されていないAIの使用を検出し制御するネットワーク監視は、一般的なAI APIへの接続を警告することができ、アンケートやツール監査は、従業員が使用しているツールを特定できます。善意の従業員が不正行為に走るのを防ぐため、承認された代替手段を提供しましょう（例えば、従業員が便利だと感じる場合は、ChatGPT Enterpriseの公式アカウントを提供するなど）。AIの使用状況を可視化することで、セキュリティチームはリスクを評価・管理できます。監視も重要です。AIツールのアクティビティと出力を可能な限りログに記録し、AIが影響を与えた決定の監査証跡を確保しましょう。（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例）。
AIを防御的に活用して遅れを取らない 攻撃者はAIを利用することを認識し、防御にもAIを活用する必要があります。生成型AIがセキュリティ運用を即座に支援できる、影響度の高い領域（アラートのトリアージや自動ログ分析など）をいくつか特定し、パイロットプロジェクトを実施しましょう。 AIのスピードとスケールで防御を強化 急速に移動する脅威に対抗するため（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例（※原文に誤りがあります。）AIを活用してマルウェアレポートを要約したり、脅威ハンティングのクエリを生成したりするといったシンプルな統合でも、アナリストの時間を節約できます。まずは小規模な導入から始め、結果を評価して反復的に導入していくことが重要です。成功事例があれば、AIの導入拡大に向けた根拠が固まります。目標は、AIを戦力倍増装置として活用することです。例えば、フィッシング攻撃がヘルプデスクの業務を圧迫している場合は、AIメール分類ツールを導入して、攻撃量をプロアクティブに削減しましょう。
安全で倫理的なAI実践への投資: 生成AIを実装する際は、安全な開発と展開のプラクティスに従ってください。 プライベートまたはセルフホストモデル 機密性の高いタスクについては、データの管理を維持するための措置を講じてください。サードパーティのAIサービスを利用する場合は、セキュリティとプライバシー対策（暗号化、データ保持ポリシーなど）を確認してください。AIリスク管理フレームワーク（NISTのAIリスク管理フレームワークやISO/IECガイダンスなど）を組み込み、AIツールにおけるバイアス、説明可能性、堅牢性といった問題に体系的に対処してください（生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか？ 10の実例）。また、メンテナンスの一環としてモデルの更新/パッチも計画してください。AI モデルにも「脆弱性」がある可能性があります (たとえば、ドリフトが始まったり、モデルに対する新しいタイプの敵対的攻撃が発見されたりした場合は、再トレーニングが必要になる場合があります)。AI の使用にセキュリティと倫理を組み込むことで、結果に対する信頼を構築し、新たな規制への準拠を確保できます。
人間に情報を伝える: サイバーセキュリティにおける人間の判断を完全に置き換えるのではなく、AIを活用して支援しましょう。人間による検証が必要な意思決定ポイントを特定します（例えば、AIがインシデントレポートを作成し、それを配布前にアナリストがレビューする、あるいはAIがユーザーアカウントのブロックを提案し、そのアクションを人間が承認するなど）。これにより、AIのエラーが放置されるのを防ぐだけでなく、チームがAIから学び、AIがAIから学ぶことが可能になります。協調的なワークフローを奨励しましょう。アナリストは、AIの出力に疑問を持ち、サニティチェックを行うことに抵抗がないようにする必要があります。時間の経過とともに、この対話はAI（フィードバックを通じて）とアナリストのスキルの両方を向上させることができます。基本的に、AIと人間の強みが互いに補完し合うようにプロセスを設計します。つまり、AIは量と速度を、人間は曖昧さや最終決定を担当します。
測定、監視、調整: 最後に、生成AIツールをセキュリティエコシステムの生きたコンポーネントとして扱います。継続的に パフォーマンスを測定する インシデント対応時間は短縮されているか？脅威を早期に検知できているか？誤検知率の傾向はどうか？チームからのフィードバックを募りましょう。AIの推奨事項は有用か、それともノイズを生み出しているか？これらの指標を用いて、モデルの改良、トレーニングデータの更新、AIの統合方法の調整を行います。サイバー脅威とビジネスニーズは進化しており、AIモデルは効果を維持するために定期的に更新または再トレーニングする必要があります。モデルのガバナンス計画を策定し、誰が保守を担当し、どのくらいの頻度でレビューを行うかを含めましょう。AIのライフサイクルを積極的に管理することで、AIを負債ではなく資産として維持することができます。

結論として、生成AIはサイバーセキュリティ能力を大幅に強化できますが、導入を成功させるには、綿密な計画と継続的な監視が不可欠です。従業員を教育し、明確なガイドラインを策定し、バランスの取れた安全な方法でAIを導入する企業は、より迅速かつスマートな脅威管理の恩恵を受けることができます。これらの教訓は、人間の専門知識とAI自動化を組み合わせ、ガバナンスの基礎をカバーし、AI技術と脅威環境の両方が必然的に進化する中で、俊敏性を維持するというロードマップを示しています。

これらの実践的なステップを踏むことで、組織は自信を持って次の質問に答えることができます。 「生成AIはサイバーセキュリティにどのように活用できるのか？」 理論だけでなく日々の実践を通して、ますますデジタル化と AI 化が進む世界における防御力を強化します。生成AIをサイバーセキュリティにどのように活用できるか）

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