今日の急速に進化するテクノロジー環境において、ディープラーニング (DL) は人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の主要なサブセットとして際立っています。その洗練された機能は、さまざまな業界にイノベーションの新時代をもたらし、これまで不可能と考えられていたメリットをもたらします。 DL は、継続的な自己学習機能と驚くべき精度により、特にサイバーセキュリティの分野で AI を新たな高みに押し上げました。
機械学習を超えたディープラーニングの進歩
DL は、従来の ML と比較して高度さが大幅に向上しています。最適ではない結果が得られた場合に人間の介入が必要になる可能性がある ML とは異なり、DL は人間の介入なしに、時間の経過とともに自律的に精度を向上させます。人間の脳の構造からインスピレーションを得た多層 DL モデルは、驚くべきレベルの精度とパフォーマンスを示します。
優れた DL への道のりは、豊富なデータ、高度なアルゴリズム、処理能力の向上という 3 つの重要な前提条件によって特徴付けられています。後者はグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) の形で提供され、 AIインフラストラクチャの不可欠なコンポーネントとなっています。 GPU は DL 計算を高速化し、大規模なデータセットの効率的な管理を可能にします。ただし、一部の GPU モデルは年間平均 80 世帯よりも多くの電力を消費するため、この電力にはコストがかかります。
世界中の GPU とエネルギー集約型のデータ ストレージ センターが環境に与える影響は無視できません。これらの影響を軽減するには、単純な量ではなく高品質のデータへの移行が不可欠です。人工知能が進化を続ける中、持続可能性への取り組みは世界的な優先事項になる必要があります。
深層学習では、入力層、隠れ層、出力層の 3 種類の層で構成される人工ニューラル ネットワークを構築します。入力層は初期データを提供し、出力層は結果を生成し、重要な隠れ層は計算プロセスを実行します。学習の深さはレイヤーの数に正比例し、データセットから詳細と複雑な特徴を抽出できるようになり、正確な予測と結論が得られます。
サイバーセキュリティにおける DL の重要な役割
AI 自動化とディープラーニング モデルは、サイバー犯罪との戦い、特に増大するランサムウェアの脅威に対抗する上で不可欠なツールです。ディープラーニング モデルは、不審な動作の認識と予測に優れており、潜在的な攻撃やデータ暗号化を防ぎます。
人工ニューラル ネットワークは、従来の ML と比較して、前例のない精度と最小限の誤警報で侵入検知および防御システムを向上させます。 ANN は固定された攻撃シグネチャに依存せず、継続的に学習して適応し、悪意のあるアクティビティやマルウェアの兆候を特定します。
悪意のある内部関係者の活動が増加し、内部関係者の脅威によるコストが大幅に増加しています。セキュリティ チームは現在、内部関係者の脅威に対抗するために、深層学習モデルに基づくユーザーおよびエンティティの動作分析 (UEBA) に注目しています。 DL は、従業員の通常の行動パターンを分析し、時間外のシステム アクセスやデータ漏洩などの異常を検出し、タイムリーなアラートをトリガーできます。
プロアクティブかつリアクティブなサイバーセキュリティ
脅威がネットワークに侵入した後に対応する事後的なサイバーセキュリティと、脆弱性の悪用を防ぐプロアクティブな脅威の保護と抑制の間には、重要な違いがあります。 DL は、後者のアプローチを実現する重要な要素であり、脆弱性や悪意のあるアクティビティが害を及ぼす前に認識して対処します。
DL を含む AI は、規制当局が適応できるよりも速く進化しており、サイバーセキュリティの課題を引き起こしています。 AI テクノロジーの二重用途の性質は、その利点が悪意のある攻撃者によって悪用される可能性があり、深刻な世界的結果につながる可能性があることを意味します。合理的な制御を維持し、サイバー攻撃者の先を行くことは、依然として継続的な課題です。