Balasubramani Murugsan氏、Digit7。自然言語処理とソフトウェア開発、データ、IoTのためのAI駆動ソリューションを専門としている。
AI（人工知能）とML（機械学習）は、革新的なツールから現代のサイバーセキュリティにおける不可欠な要素へと進化した。これらは内部脅威の予測、ゼロトラストシステムの強化、そしてデジタル攻撃に対する組織の防御方法の変革に貢献している。しかし、高度なアルゴリズムと自動化にもかかわらず、一つの真実は変わらない：効果的なサイバーセキュリティには、機械の精度と人間の判断力の慎重なバランスが不可欠である。
気づきの瞬間：AIとサイバーセキュリティの出会い
機密データを用いた予測モデリングのプロジェクトに取り組んでいた際、私は衝撃的な気づきを得た：予測を支える同じインテリジェンスが、保護機能も強化できるということだ。AIがパターンを認識できるなら、同様に効果的に異常を検出し、脅威を防ぐこともできるはずだ。
その洞察が私の視点を変えた—AIはもはや単なるイノベーションのためのツールではなく、防衛における真のパートナーになり得るのだ。
欺瞞の再構築：AIで攻撃者を出し抜く
私のキャリアの中で最も魅力的な経験の一つは、AI駆動の欺瞞システムの導入だった。そのコンセプトは映画のようだった—デジタルな罠や囮を使って攻撃者を誤誘導する—しかしそれ以上に、すぐに戦略的なゲームチェンジャーであることが証明された。
私たちは実際のシステムを模倣する囮を自動生成できるプラットフォームを活用した。攻撃者が関与するたびに、AIはその行動から学習し、応答を洗練させていった。最初はアルゴリズムの調整が難しく、まるでレシピを完璧にするように継続的な調整が必要だった。しかし、適切なバランスを見つけると、結果は驚くべきものだった：侵害の試みは減少し、脅威への対応時間は改善された。
その経験から、サイバーセキュリティにおける欺瞞は単なる騙しではなく、時間を稼ぎ、情報を収集し、戦場を再構築することに関するものだと学んだ。
見えないものを見る：予測行動防御
予測行動分析は、サイバーセキュリティを既知の脅威を超えて、未知のものを予測する領域へと導く。内部脅威検出に焦点を当てた取り組みでは、AIモデルを使用して何百万もの活動ログを分析し、悪意のある意図を示す可能性のある微妙な行動の変化を探した。
これは製造業における予測保全を思い出させた。故障が発生する前に早期警告サインを捉えるのだ。機械を監視する代わりに、私たちはユーザーの行動を観察し、人間が見落としがちな異常を特定していた。このアプローチは防御に対する私たちの視点を変え、インシデントへの反応から、それらが発生する前の防止へとシフトさせた。
その変化—受動的な防御から積極的な予測へ—こそが、サイバーセキュリティにおけるAIの真の力だと私は信じている。
ゼロトラスト、継続的検証：信頼の再定義
リアルタイム不正検出システムを実装した際、サイバーセキュリティにおける信頼は決して静的ではあり得ないことが明らかになった。「一度検証して永遠に信頼する」という古いモデルはもはや機能しない。AIを活用することで、すべてのユーザー、デバイス、トランザクションが継続的に検証されるゼロトラストフレームワークを構築することができた。
これは単純なプラグアンドプレイの取り組みではなかった。AIをゼロトラストシステムに統合するには俊敏性が必要だった—システムが稼働している間にモデルを更新し、速度と精度のバランスを慎重に取る必要があった。しかし、その見返りは、脅威と同じくらい速く進化する動的な防御環境だった。
AIによって強化されたゼロトラストは、正当なアクセスを妨げることなく、常に評価、検証、保護を行う生きたシステムとなった。
量子対応：サイバー防衛の次なるフロンティア
私が探求した最も先見性のある分野の一つは、量子暗号におけるAIの役割だ。量子コンピューティングは従来の暗号化モデルを破る可能性を持つが、超安全な通信のための新たな可能性も開く。
私たちは量子鍵配送（QKD）を最適化するMLモデルを実験し、システムがノイズ、エラー、潜在的な脆弱性にリアルタイムで適応できるようにした。量子システムは古典的な論理に従わないため、その道のりは単純ではなかったが、AIと量子原理の統合は挑戦的かつ魅力的であることが証明された。
このAIと量子セキュリティの融合は、データ保護における次なる飛躍を表している。量子コンピューティングが進歩するにつれて、私たちの防御も進化しなければならず、AIはその複雑さを管理するインテリジェンスレイヤーとして機能するだろう。
機械の謎を解く：AIの「ブラックボックス」問題への取り組み
AIがどれほど強力であっても、一つの根強い課題が残っている：「ブラックボックス」問題だ。多くのAI駆動のサイバーセキュリティツールでは、専門家でさえ特定の決定がどのように行われたかを説明するのに苦労し、その透明性の欠如は信頼を損なう可能性がある。
キャピタル・ワンでの私の在任中、私たちは説明可能なAI（XAI）の実践の開発を優先した。すべてのモデルの決定は追跡可能で、監査可能で、理解可能でなければならなかった。セキュリティの専門家は、アルゴリズムが赤旗を上げた理由を知る必要があり、単にそれが上がったという事実だけでは不十分だった。
透明性はAIを謎めいたアシスタントから信頼できるチームメイトへと変える。それはチームが決定から学び、戦略を洗練させ、継続的な改善と説明責任の好循環を生み出す力を与える。
目的を持った自動化：人間の役割の再定義
自動化は急速にサイバーセキュリティ運用のバックボーンになりつつある。AIは現在、リアルタイムモニタリング、脅威分類、さらには初期インシデント対応も処理している。このシフトにより、人間のチームは反復的で時間のかかるタスクから解放され、戦略、イノベーション、ガバナンスに集中できるようになる。
しかし、この変革には役割の再考が必要だ。人間はAIシステムを監督し、解釈し、倫理的に導く必要がある。確立されたチームに新しいプレーヤーを加えるように、成功した統合には明確さ、協力、明確に定義された責任が求められる。
私の経験では、自動化は人間の才能に取って代わるのではなく、それを増幅する。最高のサイバーセキュリティの成果は、人間が方向性を設定し、AIが精度を持って実行するときに生まれる。
未来を見据えて：人間の洞察と機械の知性の融合
AIとMLはすでにサイバーセキュリティにおける価値を証明している—予測、欺瞞、自動化、継続的な信頼を強化している。しかし、技術だけでは安全を保証できない。
最も回復力のある防御は、人間の洞察と機械の知性の相乗効果から生まれる。AIは速度、規模、一貫性を提供し、人間はコンテキスト、創造性、倫理的判断を提供する。これらが一緒になって、よりスマートで回復力のあるデジタルな未来の基盤を形成する。
クレジットモデルから量子暗号へのこの旅を振り返ると、一つのことが際立っている：サイバーセキュリティは決して進化を止めない。フロンティアは拡大し続け、各イノベーションは新たな課題と機会をもたらす。
AIとMLは単なる防御のためのツールではなく、防御の意味を再定義するパートナーだ。未来は、この提携を受け入れ、人間の直感とインテリジェントな自動化を組み合わせて、学習し、適応し、持続する防御を作り出す組織のものとなるだろう。
