In advertising software with more "delicious" among attackers, the AI of self-learning "actual status of the organization" is a valid reason | Business + IT
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In orchid software with more "delicious" among attackers, the AI of self-learning "actual state of the organization" is an effective feature.
The damage to the blackmail software that encrypts the data in the system and demands ransom continues to occur. A spate of new techniques have emerged, as well as an ecosystem for sharing attacks, including selling attack kits, distributing malware, executing attacks and intimidation. To protect the organization's information assets, we can only strictly defend ourselves, but it is not easy because of the lack of security personnel. This time, we want to consider improving the efficiency of network security through AI, real-time detection and prevention of attackers' intrusion and other abnormal communications that are different from the usual, and even generating reports are completely automatic.
Escalating blackmail software attacks
他人のデータや端末を勝手に暗号化し、制限解除する代わりに身代金を要求するランサムウェア攻撃。身代金を支払うことで暗号化を解除したとしても、その後盗み取ったデータを公開すると脅される二重脅迫の攻撃も登場している。残念ながら、その悪質さはエスカレートする一方だ。 ランサムウェア攻撃がエスカレートする背景には、RaaS（ランサムウェア・アズ・ア・サービス）の存在がある。攻撃に必要なさまざまな機能がダークウェブ上で提供されている。数千円から数万円で利用できるものもあるため、技術力のない者でも容易にサイバー攻撃が可能だ。こうした背景から、ランサムウェア攻撃は非常に低い投資で莫大なリターンが得られる、「うまみのあるビジネス」となってしまった。さらに攻撃者の中には、国家からの支援を受けている場合もある。 アンチウイルスやEDR（エンドポイント監視ツール）といった対策もあるが、これらのツールに周知されていないゼロデイの攻撃もあるため、完全ではない。そこで注目されているのが、「組織内部の振る舞い」を自律的に機械学習して異変を予兆する、自己学習型AIによるサイバーセキュリティ対策だ。巧妙化するランサムウェア攻撃の実例を交えつつ、その効果を解説する。 この記事の続き ＞＞・アンチウイルスソフト、EDRの「限界」をAIで解決する方法・自己学習型AIによる自動検知・遮断、自動レポートのメカニズム・サイバーセキュリティ人材の不足を解消するAIの活用法After that, it is limited by members.
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