2024 年はサイバーセキュリティ業界に大きな変化が起こる年であり、AI によって攻撃テクノロジーがより複雑になるだけでなく規制も厳しくなります。以下2024年のネットワークセキュリティの新しいトレンドTOP10の包括的な一覧表と分析です。
NO.01 AIプログラミングアシスタントに隠れたリスク
AIコーディングアシスタントの普及により開発プロセスの効率が大幅に向上しましたが、無視できないリスクももたらしました。一部の企業は AIコード生成ツールの導入を急いでいますが、対応する開発者トレーニングが不足しているため、コードの欠陥率が増加しさらには新たなセキュリティ脆弱性が発生しています。調査によると多くの場合AIで生成されたコードは、展開されてから解決されるまでに従来の開発プロセスよりも時間がかかります。
AI プログラミングアシスタントは、静的アプリケーションのセキュリティ テストにおけるバグ修正など高度に構造化され簡単に測定できるタスクに優れていますが、広範囲に適用すると落とし穴があります。これはAI ツールを盲目的に推進するのではなく、より慎重に使用しその利点に合ったシナリオを選択する必要があることを示しています。
将来的には企業は AI テクノロジーの監視と評価を強化し、技術的利益を享受しながら潜在的なリスクを最小限に抑える必要があります。
NO.02 新規制は上場企業におけるセキュリティインシデントの透明性を促進
2023 年に米国証券取引委員会 (SEC) によって導入された新しい規制は、上場企業のサイバーセキュリティガバナンスに対してより高い要件を課すことになります。これらの規制により企業は重大なサイバーセキュリティインシデントを開示する必要があり、重大なリスクを特定してから 4 営業日以内に報告書を提出する必要があります。この変更によりセキュリティリーダーの情報開示責任が大幅に増加します。
SEC の「重要性」の定義には、財務上の損失に限定されるものではなく、風評被害や業務の混乱などの定性的なリスクも含まれます。これにより企業にとっては評価の難題が生じます。「マテリアルはいつマテリアルとみなされますか?」リスク開示と営業秘密保護のバランスをとるにはどうすればよいでしょうか?
将来的には規制環境において透明性が主要なテーマとなり、企業は投資家を保護する能力を向上させながらより完全な開示メカニズムを構築する必要があります。
NO.03 中小企業がセキュリティ投資を加速
これまで中小企業は急速に成長した後でのみサイバーセキュリティに注力する傾向がありました。しかし現在多くのスタートアップ企業が初期段階で仮想 CISO (vCISO) サービスを導入し、実用最小限の製品 (MVP) が完成する前からセキュリティとコンプライアンス戦略の設計を開始しています。
中規模および大企業のコンプライアンス推進とは対照的に、中小企業は大規模顧客の信頼を獲得するためにセキュリティ認証（ISO 27001 など）を通じて市場競争力を強化しています。この傾向はサイバーセキュリティが「コストセンター」から「ビジネスイネーブラー」に変わりつつあることを示しています。
新興企業にとって、早期のセキュリティ計画はリスク管理を保証するだけでなく、将来の成長の基礎でもあります。
NO.04 クラウドコンピューティングは信託危機に対処するために信託オフィスを設立する必要有
自信の危機が勃発します。近年クラウド サービス プロバイダーの複数の重大なセキュリティインシデント (Snowflake や Okta の停止など) により、クラウドサービスプロバイダーに対するユーザーの信頼が大幅に低下しました。従来のセキュリティに関するアンケートや責任分担モデルは顧客のニーズを満たしておらず、クラウドサービスの導入がさらに遅れています。
一部の大手企業は透明性のあるコミュニケーションを通じて顧客の信頼を回復するために「トラストオフィス」を設立し始めています。これらのオフィスはデータ セキュリティ、プライバシー、障害回復に関する顧客の懸念に直接対応し顧客の信頼を高めます。
将来的にはAIやクラウド技術の普及に伴い、信託オフィスが企業の標準構成となり顧客との関係においてより中心的な位置を占めることが予想されます。
NO.05 サードパーティのセキュリティレビュープロセス最適化のニーズ
既存のセキュリティレビュープロセスには限界があります。たとえばサプライヤーのセキュリティ検証は面倒なアンケートやレポート (SOC 2 など) に依存していますが、これらの方法は時間と労力がかかり、有効性も限られておりサードパーティのサプライチェーンのリスクを真に軽減することはできません。データによると企業は検証に多大なリソースを費やしているにもかかわらず、サードパーティおよび第 4 パーティによるセキュリティ侵害が増加しています。
AI ツールによりアンケート処理プロセスが高速化され、サプライヤーはより迅速かつ正確に評価を完了できるようになります。ただしサードパーティのセキュリティレビュープロセスに革命を起こすには、効率とセキュリティのバランスをとった新しいソリューションが必要になります。
将来的には企業はますます複雑化するサプライチェーンの脅威に対処するために、より高度な検証メカニズムを模索する必要があります。
NO.06 スピアフィッシングへの対応に対する需要の増加
フィッシング攻撃はますます巧妙化しています。 2024 年のフィッシング攻撃は単一のテンプレートに基づくものではなくなり高度にカスタマイズされた電子メールを通じてさまざまなユーザーを正確に標的にするようになるでしょう。この方法では攻撃の成功率が向上するだけでなく、検出と対応の難易度も高まります。
複雑なフィッシング攻撃に対処するために企業はインシデント対応能力を強化し、インシデント対応チームの人員を増やしより高度なツールを使用して電子メールをリアルタイムで監視する必要があります。それまでの間セキュリティ意識向上トレーニングは、引き続きこのような攻撃から身を守るための鍵となります。
将来攻撃者のテクノロジーが向上し続けるにつれて、企業は複雑なフィッシング活動に対処するためにより革新的な検出方法を必要とするでしょう。
NO.07 AIは両刃の剣
AI テクノロジーは急速に発展していますがその潜在的なセキュリティ脅威は予測できないことがよくあります。セキュリティチームは予期せぬリスクに対応するために、AI システムの稼働状況をリアルタイムで監視する必要があります。
企業は技術的な機敏性を維持しAI のプラスの効果を最適化し、潜在的な脅威から防御しながらAI のセキュリティ リスクについて従業員を教育する必要があります。
今後セキュリティ分野へのAI技術の浸透がさらに進んでいくが、企業はAI技術が引き起こす可能性のあるシステミックリスクに警戒する必要がある。
NO.08 ディープフェイク技術が新たな脅威
生成 AI は個人情報の偽造や詐欺のための新しいツールを提供するディープフェイク技術の開発を推進しています。攻撃者はリアルな偽のビデオや音声を使用して詐欺を行い企業内に混乱を引き起こす可能性もあります。
セキュリティチームはAI と機械学習テクノロジーを使用してディープフェイクコンテンツを検出すると同時に、潜在的な攻撃を特定できるように従業員の意識トレーニングを強化する必要があります。技術的な対策と意識トレーニングには 2 つの側面があります。
将来的にはディープフェイクテクノロジーの適用シナリオはさらに広範囲になるため、セキュリティチームはディープフェイクテクノロジーがもたらす可能性のある主要な脅威に備える必要があります。
NO.09 サードパーティの脅威の複雑さと断片化
企業が徐々にマルチクラウドや SaaS アーキテクチャを採用するにつれて従来の境界保護戦略は新しい環境におけるリスク管理のニーズに適応できなくなりました。認証とアクセス制御は現代のセキュリティ管理の中核となっています。
新しいリスク管理モデルでは企業は分散環境における複雑な脅威に対処するために、ID とデータに基づいた動的なセキュリティフレームワークを構築する必要があります。この変化により、企業はセキュリティポリシーをより柔軟にして、データやシステムへのアクセスを常に制御できるようにする必要があります。
NO.10 AI と自動化により脆弱性管理が再構築
AIは脆弱性修復効率を向上させることが証明されています。AIツールの助けを借りて企業は脆弱性をより迅速に分類、優先順位付け配布することができます。従来のSOARツールと比較して、AIソリューションは手動スクリプトへの依存を減らし脆弱性管理をより効率的にします。
動的なクラウド環境では大規模な脆弱性を修復するために、チームのリソースに非常に高い要求が課せられます。AIと自動化ツールの導入によりリソースの負担が軽減されるだけでなく、修理の速度と精度も大幅に向上します。
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