本当の「AI競争」とは敵に勝つこと
必要なのはスピードだけではありません
- 人間に見えず、ルールベースの検知が見落とすパターンや異常を検出
- 適応型AIでアタックサーフェスを継続的に縮小し、ノイズを抑制
- 20年以上の脅威分析とオープンソースコミュニティに基づき構築
- 40件のAI/ML特許を取得済み、20件以上が申請中、エリートSOCチームによるトレーニング済み
セキュリティ重視の設計で意義ある成果を実現
世界は自由でオープンなインターネットに依存しています。しかし、サイバー犯罪者がそれを自分たちのプレイグラウンドに変えてしまいました。彼らが攻撃の速度とスケールを増加させるために人工知能（AI）を追求する中、私たちはそれを活用して、サイバーセキュリティの検出を大幅に強化し、アラートのトリアージを迅速に行っています。数十年にわたり、私たちは攻撃を早期に検出し、対応時間を短縮するために、リスクと脅威の分析にAI技術を活用してきました。
AIを活用したプラットフォームが継続的に適応
Rapid7のAI搭載プラットフォームは、環境全体で発生する脅威を検知し、アクティビティが悪意を持っているかどうかを自動的に確認し、それに対処できるようになっています。
AIは人間の目では見えない微妙なパターンや異常を感知します。無害な警告を抑制し、優先順位を整理し、重要なことにチームを誘導。これらすべてがワークフローに統合されています。
侵害は今や「避けられない」もの。プロアクティブにエクスポージャーを制御し、AI統合を活用しましょう。初心者や予算の制約がある人手不足のプログラムでも、優れた能力を発揮します。
AIによるクラウドアノマリ検知
クラウド環境全体で悪意のあるアクティビティを検出することは、困難な課題です。クラウドインフラストラクチャは動的であり、またアセットも仮想的で一時的なものです。この状況に勝ち抜くためには、人と機械がそれぞれが得意なことを分担し、協力しあうことが必要です。
ぜひお役立てください。
Rapid7のPojan ShahrivarとStuart Millar博士は、ブルートフォースDAST攻撃の94%を効果的に防止し、キルチェーン全���をソースで排除するAIおよびML技術を開発しました。
受賞の理由は、 AI/MLを使用して脆弱性の修復をトリアージし、誤検知を96%削減したことにあります。Rapid7チームは、AppleやMicrosoftなどを抑えて、この名誉ある賞を受賞しました。
AIはサイバーセキュリティにおいて具体的にどのように使用されているのでしょうか（それとも、実際は使われていない？）。Rapid7のシニアプラクティショナー、Jeffrey GardnerとStephen Davisの2人が率直にお答えします。