「サイバーセキュリティAIにおける説明可能性の重要性はどれくらいですか？」
サイバーセキュリティAIの説明可能性の重要性は？
人工知能は多くの産業を変革していますが、サイバーセキュリティの分野では特に劇的な変化が起きています。サイバー犯罪が急増し、スキルのギャップが広がる中で、AIがセキュリティの未来であることはますます明らかになっていますが、いくつかの課題が残っています。最近、注目を浴びている課題の1つは、AIの解釈可能性の要求です。
AIの解釈可能性に対する関心は、AIツールとその欠点がより注目を浴びるようになったことで増しています。他のアプリケーションと同様に、サイバーセキュリティにおいてもそれほど重要なのでしょうか？詳しく見てみましょう。
AIの解釈可能性とは何ですか？
解釈可能性がセキュリティに与える影響を理解するためには、まずどのような文脈であってもなぜそれが重要なのかを理解する必要があります。解釈可能性は、主に1つの理由から多くの産業におけるAIの導入の最大の障壁です—信頼性です。
今日の多くのAIモデルはブラックボックスです。つまり、それらがどのようにして意思決定に至ったのかは見ることができません。一方、解釈可能なAI（XAI）は、モデルがデータを処理し解釈する方法について完全な透明性を提供します。XAIモデルを使用すると、その出力とそれに至った推論の過程を見ることができます。これにより、この意思決定に対する信頼性が高まります。
サイバーセキュリティの文脈で考えてみると、自動化されたネットワーク監視システムを想像してください。このモデルがログイン試行を潜在的な侵害としてフラグ表示した場合を考えてみてください。従来のブラックボックスモデルでは、その活動がなぜ疑わしいと判断されたのかが明示されないかもしれません。XAIを使用すると、AIがインシデントを侵害として分類した特定のアクションを調査することができます。これにより、対応時間が短縮され、コストが削減される可能性があります。
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なぜセキュリティにおいて解釈可能性が重要なのですか？
解釈可能性の魅力は、一部のユースケースでは明らかです。たとえば、人事部門はバイアスのないAIの意思決定を説明できる必要があります。しかし、モデルがセキュリティの意思決定に至る過程については、それが正確であればそれほど重要ではないと主張する人もいます。以下に、それが必ずしもそうではない理由をいくつか挙げます。
1. AIの正確性の向上
サイバーセキュリティAIにおける解釈可能性の最も重要な理由は、モデルの正確性を向上させることです。AIは潜在的な脅威に対して迅速な対応を提供しますが、セキュリティの専門家はこれらの対応に信頼を置くことができる必要があります。モデルがなぜ特定の方法でインシデントを分類するのかがわからないと、信頼性が損なわれます。
XAIは、誤検知のリスクを減らすことでセキュリティAIの正確性を向上させます。セキュリティチームは、モデルが何を脅威としてフラグ表示したのかを正確に理解することができます。もし誤っていた場合、なぜ誤っていたのかを見ることができ、同様のエラーを防ぐために必要な調整ができます。
研究によると、セキュリティXAIは95％以上の正確性を達成し、誤分類の理由を明示することができます。これにより、より信頼性の高い分類システムを作成し、セキュリティアラートを可能な限り正確にします。
2. より情報に基づいた意思決定
解釈可能性は、サイバーセキュリティにおいて次のステップを決定する上で重要な洞察を提供します。脅威に対処する最良の方法は、多くの個別の要因によって大きく異なります。AIモデルがなぜ脅威を特定の方法で分類したのかについてさらに詳しく学ぶことができます。
ブラックボックスAIは、分類以上の情報を提供することができません。一方、XAIは、意思決定プロセスを見ることにより、脅威の内部と外部を明らかにすることで、原因の分析を可能にします。その後、効果的に対処することができます。
アメリカのインシデント対応のうち、わずか6％が2週間未満で完了しています。これらのタイムラインがどれほど長いかを考えると、ダメージを最小限に抑えるためにできるだけ早くできるだけ多くの情報を学ぶことが最善です。XAIの原因分析から得られるコンテキストがそれを可能にします。
3. 持続的な改善
解釈可能なAIは、サイバーセキュリティにおいても重要です。サイバーセキュリティはダイナミックです。犯罪者は常に防御策を突破する新たな方法を模索しているため、セキュリティのトレンドは対応する必要があります。セキュリティAIが脅威を検出する方法がわからない場合、これは困難です。
既知の脅威に対応するだけでは十分ではありません。過去10年間に発生したすべてのゼロデイ攻撃の約40％が2021年に発生しました。未知の脆弱性を狙った攻撃はますます一般的になっており、サイバー犯罪者が前に出る前にシステムの弱点を見つけて対処する必要があります。
解釈可能性により、それがどのように意思決定に至ったかを見ることができるため、モデルのギャップや問題点を見つけることができます。同様に、さまざまなアクションにつながった傾向を見ることで、対策を講じるべき新たな脅威を特定することができます。
4. 法的コンプライアンス
サイバーセキュリティ規制が拡大するにつれて、セキュリティAIの解釈可能性の重要性もそれに伴って拡大していくでしょう。GDPRやHIPAAなどのプライバシー法には、詳細な透明性の要件があります。ブラックボックスAIは、組織がこの管轄下にある場合には法的責任になり得ます。
セキュリティAIは、不審な活動を特定するためにユーザーデータにアクセスできる可能性があります。つまり、モデルがその情報をどのように使用してプライバシー規制に準拠しているかを証明できる必要があります。XAIはその透明性を提供しますが、ブラックボックスのAIは提供しません。
現在、このような規制は一部の産業や地域にのみ適用されていますが、おそらく近い将来変わるでしょう。アメリカには連邦データ法がないかもしれませんが、少なくとも9つの州が独自の包括的なプライバシー法を制定しています。さらにいくつかの州ではデータ保護法案が提出されています。これらの成長する規制に対してXAIは非常に価値があります。
5. 信頼の構築
セキュリティAIは信頼を構築するために説明できる必要があります。多くの企業が消費者の信頼を得るのに苦労しており、多くの人々がAIの信頼性に疑念を抱いています。XAIは、セキュリティAIが安全で倫理的であることをクライアントに保証するのに役立ちます。なぜなら、それがどのように意思決定に至ったのかを正確に特定できるからです。
信頼は消費者にとどまらず、セキュリティチームがAIを展開するために経営陣や企業の利害関係者の賛同を得る必要があります。説明可能性によって、彼らは自分たちのAIソリューションが効果的で倫理的で安全であることを示すことができ、承認の可能性を高めることができます。
承認を得ることは、AIプロジェクトの迅速な展開と予算の増加を支援します。その結果、セキュリティ専門家は、説明可能性なしでは達成できなかったより大きな範囲でこの技術を活用することができます。
XAIにおけるサイバーセキュリティの課題
説明可能性は、サイバーセキュリティAIにとって重要であり、時間の経過とともにますます重要になります。ただし、XAIの構築と展開には独自の課題があります。組織は、効果的なXAIの展開を可能にするためにこれらを認識する必要があります。
費用は説明可能なAIの最も大きな障害の1つです。教師あり学習は、ラベル付きデータの要件により、一部の状況では高価になる場合があります。これらの費用は、一部の企業がセキュリティAIプロジェクトを正当化する能力を制限する可能性があります。
同様に、一部の機械学習（ML）手法は、人間に理解可能な説明にうまく変換されない場合があります。強化学習は、AIを採用し始めた企業の約22％が使用している急成長中のML手法です。強化学習は通常、長時間にわたり、モデルが多くの相互関連する意思決定を自由に行うため、モデルが行ったすべての意思決定を収集し、人間が理解できる形に翻訳することが難しい場合があります。
最後に、XAIモデルは計算量が多い場合があります。すべての企業がこれらのより複雑なソリューションをサポートするために必要なハードウェアを持っているわけではありませんし、スケーリングアップには追加の費用の懸念が伴う場合もあります。この複雑さは、これらのモデルの構築とトレーニングを困難にします。
セキュリティにおけるXAIの効果的な使用手順
セキュリティチームは、これらの課題とサイバーセキュリティAIにおける説明可能性の重要性を考慮して、XAIに慎重に取り組む必要があります。1つの解決策は、最初から第2のAIモデルを使用して最初のモデルを説明することです。ChatGPTなどのツールは、コードを人間の言語で説明することができ、モデルが特定の選択をする理由をユーザーに伝える方法を提供します。
このアプローチは、セキュリティチームが最初から透明なモデルよりも遅いAIツールを使用する場合に役立ちます。これらの代替手法は、より多くのリソースと開発時間を必要としますが、より良い結果を生み出します。多くの企業が現在、開発を効率化するための既製のXAIツールを提供しています。AIのトレーニングプロセスを理解するために敵対的ネットワークを使用することも役立ちます。
いずれの場合も、セキュリティチームはAIの専門家と緊密に連携してモデルを理解するように努める必要があります。開発は、すべての関係者がAIの意思決定を理解できるようにするために、異なる部門間でより協力的なプロセスとする必要があります。企業は、この変革を実現するためにAIのリテラシー研修を優先させる必要があります。
サイバーセキュリティAIは説明可能でなければならない
説明可能なAIは、透明性、向上した正確性、および持続的な改善の可能性を提供し、すべてがサイバーセキュリティにとって重要です。説明可能性は、規制の圧力とAIへの信頼がより重要な問題になるにつれて、ますます重要になります。
XAIには開発上の課題があるかもしれませんが、その利点はそれに値します。セキュリティチームは、AIの専門家と協力して、最初から説明可能なモデルを構築することで、AIの全体的な可能性を引き出すことができます。
注目の画像クレジット：写真 by Ivan Samkov; Pexels; ありがとうございました！
