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多層防御で AI サイバー攻撃を阻止

近年、サイバー攻撃は年々ほぼ指数関数的に増加し続けています。この強度は、生成 AI などの高度なテクノロジーが脅威アクターの手に渡った場合にはさらに増大します。セキュリティ専門家は、2023 年にはサイバー攻撃が 75% 増加し、その 85% が生成 AI によって引き起こされたと報告しました。 GenAI サイバー脅威は、容赦なく高速かつ正確で、最適な攻撃戦略を自動的に決定し、コードを自己変更して検出を回避し、完全に自動化された方法で 24 時間自動攻撃を開始します。企業がこうした強化された攻撃を防御するには、AI を活用する方法を自ら見つける必要があります。しかし、火で火を消すほど単純ではありません - AI サイバーセキュリティ また、ツールは攻撃に対して脆弱であり、データセットや入力へのわずかな干渉でもシステム障害の危険にさらされます。企業は、特にその能力の全容がまだ判明していない場合、レベルが高まる AI サイバー脅威に対処するために単一のソリューションに依存することはできません。この増大するセキュリティ緊急事態を乗り越える唯一の方法は、重複するセキュリティ ツールやプロトコル全体でサイバー脅威を防止、検出、排除するための複数の緊急事態を提供するプロアクティブなセキュリティ計画を立てることです。この包括的なアプローチは多層防御として知られています。サイバー攻撃が悪用できる脆弱性のリストは膨大です。 LLM ゼロデイ脆弱性などの弱点を迅速に特定することに特に優れています。これらの特定の脆弱性は、既存のセキュリティ対策をバイパスするために使用できる単一障害点となり、攻撃者がサイバーセキュリティ インフラストラクチャを通じて連鎖的な障害を送信し、ビジネス システムへの広範なアクセスを取得するための水門を開く可能性があります。サイバーセキュリティ チームは、使用中のすべてのソフトウェアとハードウェアに、自社のシステムであっても、ビジネス システムへのアクセスに悪用される可能性のあるバグが含まれているという前提で活動する必要があります。 ITインフラ またはサードパーティのサービス。このため、企業は 1 つのセキュリティ防御だけに依存することはできず、より詳細で多層的なセキュリティ防御を採用します。サンジェイ・マクワンソーシャルリンクのナビゲーション多層防御の哲学多層防御では、予防、検出、対応という 3 つの主要なセキュリティ レベルに焦点を当てています。これらのレベルにわたる複数の防御の「階層化」を優先して、スタッフ チーム全体にわたるツールとベスト プラクティス手順の両方を含むすべてのセキュリティ制御を広範囲に保護します。技術的な制御など ファイアウォール…