ChatGPTに代表される生成系AIは、自然言語処理や画像処理の分野での進歩により、より人間に近い自然な表現力を持つようになりました。その精度は非常に高く、言うなれば、もはやこの記事を書いているのが人間なのかAIなのか誰にもわからないという状況にあるのです。
生成系AIがサイバーセキュリティにもたらすメリット
数百もの新たな生成系AIが毎週リリースされ、各分野に及ぼす影響がますます拡大する中、サイバーセキュリティ分野においては次のようなメリットが期待されています。
- セキュリティ攻撃の予測と検知：AIは過去の攻撃パターンに基づいて、未来の攻撃を予測し、適切な対策を取ることができます。また、不正アクセスやマルウェアなどの攻撃を検知することもできます。
- マルウェアの生成と分析：AIによりマルウェアを生成することで、セキュリティ対策の改善や、マルウェア攻撃の対策を取るための情報を得ることができます。
- セキュリティの自動化：セキュリティ関連のタスクの自動化が可能です。例えば、異常なネットワークトラフィックを検知し、自動的にブロックすることなどができます。
- セキュリティの改善：AIはセキュリティ関連のデータを収集し、分析することにより、セキュリティの脆弱性や問題を特定し、改善することができます。
- セキュリティの教育：生成系AIは、セキュリティ関連のトレーニングや教育に利用することができます。例えば、従業員がフィッシング詐欺に引っかかるリスクを減らすために、シミュレーションを行うことができます。
デメリットと懸念事項
しかしこれらは、生成系AIを良い目的で使う場合の話であり、悪用を試みる人がいた場合、これらはすべてそのまま懸念材料にもなり得ます。以下は、主な予想されるデメリットです。
- マルウェアの生成：攻撃者が生成系AIを使用して、標的に対してカスタマイズされたマルウェアを作成することができるため、マルウェアの攻撃パターンを追跡することがより困難になる可能性があります。
- 自動化された攻撃の増加：攻撃者による攻撃を自動化することができ、より効率的な攻撃が可能になります。
- サイバーセキュリティ研究論文の悪用：サイバーセキュリティに関連する研究が悪用され、攻撃者がより洗練された攻撃手法を開発するために使用される可能性があります。
- フィッシング攻撃の増加：AI生成された偽のメールやWebサイトはより各言語において自然な文脈となるため、攻撃が洗練されます。
- 偽造された情報の拡散：偽造されたビデオや音声を作成ができるため、それを利用した詐欺やフィッシング攻撃により、人々の安全が脅かされる可能性があります。
- データのプライバシー問題：攻撃者は個人情報を収集し、その情報を悪用することができます。
- 不正利用のリスク：攻撃者のシステム侵入および不正アクセスのリスクが増加する可能性があります。
- セキュリティ上の脆弱性の特定：大量のテキストデータを学習して自然言語を生成することができるという特性を利用して、セキュリティ上の脆弱性を特定することができます。
- AIの誤解釈：与えられた情報に基づいて自動的に判断を下す、AIそのものが攻撃対象となる可能性があります。例えばAIが偽情報を学習した場合、不適切な判断を下す可能性がでてきます。
適切な規制やガイドライン導入が必要
このように、生成系AIがサイバーセキュリティ業界にもたらす可能性は表裏一体となっており、慎重な検討が必要です。適切な規制やガイドラインを導入することで、生成系AIの利用を管理する必要があるでしょう。同時に、生成系AIの技術の発展を追跡し、新しい脅威や攻撃のタイプに対する防御策を開発することが急務といえるでしょう。