犯罪者は、ディープフェイクなどの創造的な方法を使用して、詐欺防止や本人確認方法を常に回避しようとしています。多くの場合、ボットがアクセスできないようにするために、検証手順をオーバーライドする必要があります。ディープフェイクアプリは、任意の状況で本物の人物の画像を生成したり、存在しない人物の正当に見えるビデオを作成したりできるようになりました。したがって、本人確認に依存するプラットフォームは、アクセス要求が実在の人物からのものであることを確認するために、より複雑な証拠を必要とすることになります。金融プラットフォームを使用する場合、ユーザーはビデオを録画する必要があることがよくあります。
AI を活用した XNUMX つの新しい機能により、サイバー脅威をより迅速に検出して対応できるようになり、企業のセキュリティ チームの負担が軽減されます。 IT セキュリティのソリューションへの AI の統合は近年増加しており、これは特に大規模な言語モデルの統合に影響を与えています。 ただし、AI の使用は主に、検出と軽減を強化するために脅威の動作をより深く理解することに限定されています。 MDR サービスを顧客環境に適応させてサービスを個別化するための AI の使用は、これまで最小限でした。 これには多くの利点があります。
サイバー攻撃の防止と防御において、依然として最も重要な要素は人です。 すべての攻撃を防ぎ、すべてのギャップを埋めることができるサイバー セキュリティはありません。 多くの組織は、これまで以上に高度な防御技術に依存しています。 しかし、よくあることですが、攻撃者は IT セキュリティの一歩先を行っています。なぜなら、攻撃者は防御ツール自体を徹底的に知っているため、どんなに小さな抜け穴でも知っているからです。 そのため、テクノロジーだけでは十分ではありません。 企業が専門家の助けを借りて積極的に自らを配置し、事前にリスクを特定し、緊急時にはできるだけ早くそれらを損傷することがますます重要になります。
