トレンドマイクロの 5 年のサイバーセキュリティ課題トップ 2024 にジェネレーティブ AI とブロックチェーンの活用が含まれる
簡単に言えば
トレンドマイクロは、2024 年に組織のサイバー防御が直面する、注意が必要なサイバーセキュリティの課題のトップ XNUMX を特定しました。
米国のサイバーセキュリティ企業トレンドマイクロは、クラウドネイティブ ワーム、ML/AI システムのデータ ポイズニング、サプライ チェーン攻撃、 generative AI- ソーシャルエンジニアリング詐欺とブロックチェーンの悪用を加速させた。
サイバーセキュリティ会社によると、生成 AI の急速な進歩により、新たなサイバー脅威への扉が開かれています。ランサムウェアは増加傾向を続けており、 サイバー犯罪者 データ窃取の標的がますます増えています。同時に、サプライチェーンは悪意のある攻撃者によるリスクの増大に直面しています。
たとえば、英国のサイバーセキュリティ ソリューション プロバイダーであるソフォスは、次の 2 つのレポートを発表し、 サイバー犯罪における AI。 「AI のダークサイド: 生成 AI によって可能になった大規模な詐欺キャンペーン」と題された最初のレポートで、ソフォスは、詐欺師が次のようなテクノロジーをどのように悪用できるかを明らかにしています。 ChatGPT 最小限の技術的専門知識を必要としながら、将来的に広範な詐欺を実行できるようになります。
悪意のある攻撃者が悪用する可能性があることは疑いの余地がありません。 generative AI 大規模詐欺の件数は過去最高となっている。トレンドマイクロは、組織のサイバー防御が 2024 年に直面し、注意が必要な XNUMX つのサイバーセキュリティ課題を特定しました。
クラウド環境を標的とするクラウドネイティブ ワーム
クラウド環境を標的とするクラウドネイティブ ワームは、サイバー犯罪者にとって重要なツールである自動化を利用して急速に増殖し、クラウド システム内に大混乱を引き起こします。固有の脆弱性や設定ミスがしばしば存在することを考慮すると、 環境では、これらの攻撃の頻度と重大度は増大すると予想されます。クラウド インフラストラクチャの相互接続された性質は、このようなワームが蔓延する理想的な温床となり、サイバーセキュリティ専門家にとって封じ込めは困難な課題となっています。
機械学習および AI システムのデータポイズニング
データポイズニングは、サイバー犯罪者がトレーニング データの脆弱性を悪用して AI モデルの整合性を侵害するため、強力な脅威となります。この操作により、窃盗、恐喝、妨害行為への道が開かれ、潜在的な影響が大幅に増幅されます。 サイバー攻撃。脅威アクターはトレーニング データに侵入して破損することで、ML および AI システムの機能を破壊し、重要な意思決定プロセスでこれらのテクノロジーに依存している組織に深刻なリスクをもたらす可能性があります。
CI/CD システムに対するサプライチェーン攻撃
継続的インテグレーション/継続的デリバリー (CI/CD) システムを標的としたサプライ チェーン攻撃は、広範囲の潜在的な被害者に広範囲にアクセスできるため、サイバー犯罪者にとって魅力的な戦略として浮上しています。攻撃者は、ソフトウェア開発のサプライ チェーンを侵害することで、IT インフラストラクチャ全体を破壊し、相互接続されている多数の関係者に影響を与える悪意のあるコードを挿入する可能性があります。
生成 AI を活用したソーシャル エンジニアリング詐欺
生成 AI を利用したソーシャル エンジニアリング詐欺は、高度な技術を活用することで、従来のフィッシング スキームに新たな次元を導入します。 AIアルゴリズム 説得力のある偽のメッセージを作成します。これらのメッセージは、驚くべき信頼性を持って作成されており、ビジネス メール侵害 (BEC) などのソーシャル エンジニアリング攻撃が成功する可能性が高くなります。生成 AI テクノロジーが進歩するにつれて、洗練されたオーディオ/ビデオのディープフェイクが作成される可能性が脅威の状況をさらに拡大し、そのような攻撃を特定して軽減するサイバーセキュリティの専門家にとって課題となっています。
ブロックチェーンの悪用
ブロックチェーンの悪用は、まだ浸透していませんが、内部金融取引の管理においてプライベート ブロックチェーンが注目を集めているため、懸念が高まっています。攻撃者はこれらのシステム内の脆弱性を悪用して、不正アクセスを取得し、恐喝計画を実行する可能性があります。セキュリティ上の利点を目的としてプライベート ブロックチェーンを採用する組織が増えているため、潜在的な脆弱性に対して常に警戒し、機密の金融データを悪意のある攻撃者による悪用から守るための堅牢なセキュリティ対策を実装する必要があります。
ますます洗練されるにつれて、 サイバー脅威、組織は攻撃ライフサイクルのあらゆる時点での保護に重点を置き、優れた脅威インテリジェンスに基づいて構築された多次元セキュリティを実装する必要があります。
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著者について
Kumar は経験豊富なテクノロジー ジャーナリストであり、AI/ML、マーケティング テクノロジー、および暗号、ブロックチェーン、 NFTs. 業界で 3 年以上の経験を持つクマールは、説得力のある物語を作成し、洞察力に富んだインタビューを実施し、包括的な洞察を提供するという実績を確立してきました。 Kumar の専門知識は、著名な業界プラットフォーム向けの記事、レポート、研究出版物など、影響力の高いコンテンツの作成にあります。 技術的な知識とストーリーテリングを組み合わせた独自のスキルセットを備えたクマールは、複雑な技術概念を明確かつ魅力的な方法で多様な聴衆に伝えることに優れています。
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Kumar は経験豊富なテクノロジー ジャーナリストであり、AI/ML、マーケティング テクノロジー、および暗号、ブロックチェーン、 NFTs. 業界で 3 年以上の経験を持つクマールは、説得力のある物語を作成し、洞察力に富んだインタビューを実施し、包括的な洞察を提供するという実績を確立してきました。 Kumar の専門知識は、著名な業界プラットフォーム向けの記事、レポート、研究出版物など、影響力の高いコンテンツの作成にあります。 技術的な知識とストーリーテリングを組み合わせた独自のスキルセットを備えたクマールは、複雑な技術概念を明確かつ魅力的な方法で多様な聴衆に伝えることに優れています。
