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■AI時代のサイバー攻撃は「既知の脅威」ではなく「学習する脅威」へと進化している
近年、AIを悪用した攻撃ツールやサービスが一般化し、攻撃者はクラウド・Eメール・OTといった多様な環境を同時に狙うようになりました。これらの攻撃はマシンスピードで進化し、既存のシグネチャやルールベースの防御では対応が追いつかない状況にあります。企業は、境界防御やEDRによる後追い型の検知から脱却し、攻撃の兆候をリアルタイムで把握し先手を打つ「学習する防御」へと転換することが求められています。
■EDRやXDRでは止められない、未知の脅威が企業の防御網をすり抜けている現実
EDRをはじめとする既存のセキュリティツールは、既知の攻撃パターンに依存するため、生成AIを悪用した未知のマルウェアや標的型攻撃への検知精度が限界を迎えています。加えて、クラウド・Eメール・OTといった複数ドメインに跨る攻撃は、防御が分断されることで検知や遮断のタイミングを逃し、被害の初動対応が遅れる要因となります。防御体制が複雑化する一方で、全体を俯瞰的に把握できる統合的な視点が欠かせなくなっています。
■未知の脅威に“先手を打つ”、自己学習型AIによるリアルタイム防御がもたらす新常識
本セミナーでは、Darktraceが提供する「自己学習型AI防御」の最新アプローチを紹介します。人間が定義したルールや過去の脅威データに依存せず、組織固有の“正常なふるまい”をAIが自ら学習。クラウド・Eメール・OTを横断的に監視し、異常な通信や挙動をリアルタイムで検知・遮断します。これにより、攻撃発生前にリスクを可視化し、EDRでは到達できない先読み型の防御体制を実現します。
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