生成AIはサイバーセキュリティのリソースギャップを埋められるか？

サイバーセキュリティのイベントに参加するたびに、CISOやセキュリティの専門家たちは、サイバーセキュリティ人材の確保と定着に関する課題を語ります。驚くことではありませんが、ISC2によると、この分野では約400万人もの専門家が不足しており、そのギャップは拡大し続けています。この状況を緩和する方法を見つけることで、セキュリティアナリストやエンジニアの負担を軽減し、より効果的なサイバーリスクの軽減が可能になります。幸いにも、生成型AI（Gen AI）は、このスキル不足に対処し、サイバーセキュリティの効果を以下の主要な分野で向上させることができます。

1. 参入障壁の低減

サイバーセキュリティの分野は専門的な訓練や資格が求められることが多く、潜在的な求職者を遠ざける要因となっています。Gen AIは、技術文書やサイバーセキュリティの知識を多様な背景に対応した動的なトレーニング教材に変えることができます。これにより、新入社員は自分のニーズに合わせた内容でトレーニングを受け、組織内での役割に対する準備が整いやすくなります。

2. ユーザーフレンドリーな文書作成

サイバーセキュリティツールはしばしば煩雑な技術文書を伴います。ユーザーはしばしばベンダーからのトレーニングに頼ることが多いです。Gen AIは、複雑な情報を簡潔で実行可能なステップに整理できます。たとえば、ユーザーがクエリを実行する必要がある場合、Gen AIは迅速に簡略化されたガイドを提供し、時間を節約しながら実装をスピードアップします。

3. バーナウトリスクの軽減

セキュリティ専門家は、文書を探したりプロセスを記録するなどの繰り返し作業により、バーナウトに悩むことがあります。大規模言語モデル（LLM）は、膨大な内部および外部の情報を分析し、アナリストが必要なデータを探すのに要する時間を最小限に抑えます。無駄な作業を減らすことで、組織はセキュリティの専門家が重要なリメディエーションやリスク削減に集中できるようにします。

4. 業界トレンドの把握

サイバーセキュリティの急速な進化に伴い、継続的な教育が必要です。セキュリティ専門家は、日常のインシデント管理をしながら新しい脅威やトレンドに関する情報を把握するのに苦労することがあります。Gen AIは、信頼できる業界ソースからの重要な情報を集約し要約することができ、チームが最新の進展について十分に理解できるようにします。

5. チーム間コミュニケーションの強化

効果的な組織教育も大きな課題です。Gen AIは、フィッシング試行に関する情報の流通を効率化し、各部門の機能に応じたカスタマイズメッセージを生成することができます。このアプローチにより、セキュリティチームの時間を節約できるだけでなく、異なる部門がリスクをより効果的に軽減するための準備を整えることができます。

戦略的な対策の実施

これらの例は、Gen AIが新しい人材をサイバーセキュリティ分野に引き寄せるだけでなく、現在の専門家をも支援できることを示しています。しかし、技術を慎重に統合し、適切なポリシーとガイドラインを設けることが重要です。一つの提案として、Gen AIのベンダーとの契約関係を維持し、ガイダンスやトラブルシューティングのサポートを受けることが挙げられます。このアプローチは、セキュリティチームが規制されていないプラットフォームへの独自のアクセスを防ぎ、使用状況を可視化および管理することを助けます。さらに、組織はGen AIのトレーニングを信頼できるソースからの文書およびデータに制限し、出力の検証を行う際は人間の監視を必ず行うべきです。

Gen AIは、サイバーセキュリティの風景を革命的に変える可能性を秘めており、この重要な業界におけるリソースギャップを埋める上で中心的な役割を果たすことが期待されています。