報告書では、569 TB の企業データが AI ツールに渡されていることが示されており、データ セキュリティの向上の重要性が強調されています。エンタープライズ AI/ML トランザクションは、521 年 2023 月の月間 3,1 億 2024 万件から、21 年 14 月には 13 億件に増加しました。全 AI トランザクションの XNUMX% を占める製造業が、Zscaler クラウドで最も多くの AI トラフィックを生成し、金融と保険 (XNUMX%)、サービスがこれに続きます。 (XNUMXパーセント)。トランザクション量で最も人気のあるエンタープライズ AI/ML アプリケーションは、ChatGPT、Drift、OpenAI、Writer、Liveperson です。企業内での AI 取引が最も多い XNUMX か国は、米国、インド、英国、…
トレンドマイクロは最新のレポートでランサムウェアの状況を分析し、LockBit アクティビティの中断がランサムウェアに与える影響についての見通しを提供しています。 LockBit は完全には解体されませんでしたが、その活動は厳しく抑制され、新たな悪意のあるコードの開発が発見されたため、使用できなくなりました。トレンドマイクロは、英国国家犯罪庁 (NCA) と協力して、ランサムウェア グループの活動を詳細に分析し、マルウェアの機能全体を永久に妨害することに成功しました。 2022 年以来、LockBit と BlackCat は常に最も多くの発見数を誇る Ransomware-as-a-Service (RaaS) プロバイダーの XNUMX つです。世界中でできること...
Exabeam のセキュリティ オペレーション プラットフォームには、Threat Center と Copilot という 2 つの主要なサイバーセキュリティ機能が新たに追加されました。このソリューションは、脅威管理、調査ツール、自動化と生成 AI モデルを組み合わせたものです。 Threat Center は、セキュリティ アナリストのワークフローを簡素化して一元化する統合脅威検出、調査、対応 (TDIR) ワークベンチを提供する市場初の組み合わせです。 Copilot 機能は生成 AI を使用して、アナリストがアクティブな脅威を迅速に理解し、迅速な対応のためのベスト プラクティスを提供できるようにします。これらのイノベーションにより、…
Google の AI Gemini に加えて、DarkGemini が登場し、サイバー ギャングやマルウェア作成者の要望を満たします。一部のセキュリティ研究者によると、初版はまだあまり優れていません。しかし、当初は他の AI サービスもそうではありませんでした。危険な開発が続いています。 ChatGPT が 2022 年末にオープンされ、世界に紹介されたとき、GenKI ツールの悪用に関する最初の報告が広まるまでに時間はかかりませんでした。 XNUMX 年後、サイバー犯罪者が使用できる最初の AI ツール、つまり FraudGPT、WormGPT、Co が流出しました。
AI 法は AI に関する最初の法律であり、AI アプリケーションのメーカーが新しい規則に適応するまでに 2016 か月から XNUMX 年の猶予が与えられます。機密分野で AI を使用したい人は誰でも、AI データとその品質を厳密に管理し、透明性を確保する必要があります。これは、データ管理の古典的な中核分野です。 EU は先駆的な取り組みを行っており、XNUMX 年 XNUMX 月の GDPR や XNUMX 年のデジタル オペレーショナル レジリエンス (DORA) と同様に、AI 法によって現在データ産業の最もダイナミックで重要な分野を規制しています。今年のXNUMX月は…
NetApp は、リアルタイムでランサムウェアと戦うために、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をプライマリ ストレージに直接統合した最初の企業の 90 つです。この新機能により、社内のプライマリ データとセカンダリ データの両方が、オンプレミスかクラウドの場所に関係なく、ランサムウェアから確実に保護されます。ランサムウェアの被害者数は2023％増加しており、ドイツは米国、カナダ、英国に次ぐ第XNUMX位となっている。重要なインフラとサプライチェーンは特に頻繁に攻撃されます。したがって、NetApp XNUMX データ複雑さレポートによると...
企業は業務効率と製品イノベーションを最適化するために人工知能をますます活用しています。最近の調査によると、調査対象企業の 40% が、生成 AI の急速な進歩により、AI テクノロジーへの投資を増やしたいと考えています。ただし、AI、特に生成型 AI の使用増加のマイナス面は、計算量が多く、AI モデルをトレーニングするデータの量に応じてコストが増加することです。 AI が適切な制御を行わないとすぐにコスト要因になる主な理由は XNUMX つあります。 AI は追加のリソースを消費します。 実行...
現在、多くの企業がアイデンティティ管理に人工知能 (AI) を使用することを検討しています。この技術により、ユーザーは不審な行動をより効果的かつ自動的に監視できるだけでなく、セキュリティ システムも改善されます。 「The State of Identity Governance 2024」という調査では、調査対象となった53人のIT専門家や経営幹部のうち、ほぼ567パーセントが、たとえばアイデンティティやアクセス管理においてAIをサポートする機能が、そのようなソリューションを評価する際の優先事項のトップXNUMXに入っていると述べた。多くの従来の IGA (アイデンティティ ガバナンスおよび管理) システムでは…という結論に達する IT 管理者がますます増えています。
従業員 1.000 人以上の企業のサイバーセキュリティ専門家を対象とした調査では、回答者の 46% が生成 AI によって攻撃に対する自社の脆弱性が高まると考えていることが確認されました。この傾向はすでにかなり進行しているようで、回答者の 75% が昨年に比べて攻撃が増加していると認めており、85% はこの増加がサイバー犯罪者による生成 AI の使用によるものであると考えています。生成 AI を使用すると、サイバー詐欺師は柔軟に適応し、複雑な戦術を使用して従来のデータ保護ソリューションを回避するためのさらに多くの選択肢を手に入れることができます。
ソフトウェアの状況は成長し続けているため、ソフトウェア ライブラリの脆弱性と攻撃対象領域が小さくなっていないのは驚くべきことではありません。ソフトウェア サプライ チェーン攻撃は、成功すれば 1 回の攻撃で数百、数千のアプリケーションにアクセスできるため、攻撃者にとって特に魅力的です。脆弱性を悪用したり、信頼できるアプリケーションのソース コードを侵害したりすると、攻撃者が中央の場所から操作し、検出されずにネットワーク上を移動できる可能性があります。この危険ベクトルに対するさまざまな解決策について研究が行われています。
