人工知能 (AI) が本当に登場したのは、OpenAI が ChatGPT の前身である GPT-2 を発表した 2019 年になってからだと簡単に考えられます。
しかし、現実は少々異なります。AI の基礎は、数学者アラン・チューリングが「コンピュータの機械と知能」と題する白書を発表した 1950 年にまで遡ります。チューリングは、第二次世界大戦中にドイツ軍が使用していた暗号を解読するために使用されたエニグマ マシンの開発にも貢献しました。
1952 年、コンピューター科学者のアーサー・サミュエルはチェッカーゲームをプレイできるプログラムを開発しました。彼のアルゴリズムは、独立して学習できる最初のものでした。
1997年にIBMがAI搭載コンピューター「Deep Blue」を発表し、チェスのチャンピオン、ガルリ・カスパロフに勝利しました。チェスのチャンピオンが機械に敗れたのはこれが初めてでした。
また、1997 年に Nuance は、PC 上で実行でき、人間の音声をテキストに変換できる初のアプリケーションである Dragon NaturallySpeaking をリリースしました。これにより、実質的に AI 機能が初めて一般の人々に利用可能になりました。
2011年に話を進めると、Appleは仮想アシスタントSiriをリリースしました。1年後、Googleの研究者は猫の画像を認識するニューラルネットワークのトレーニングに成功しました。
これに続いて、OpenAIは2019年にChatGPTの前身となるGPT-2というプログラムを発表し、研究者に公開しました。しかし、当初は多くの人がその機能に満足していませんでした。
これに続いて、2020年にGPT-3がリリースされました。このプログラムは、ディープラーニングを使用して、コンピューターコードやブログの作成から詩や小説の執筆まで、さまざまなタスクを実行します。
これは、これを実現した最初のプログラムではありませんでしたが、人間の応答とほとんど区別がつかない応答を提供した最初のプログラムでした。2022年、OpenAIはさらに進んで、プログラムにチャットボットインターフェースを重ね、ChatGPTとしてリリースしました。これは、AIが本当に主流となり、いわゆる生成AIの機能を世界中の何百万人もの人々に実証したときです。興味深いことに、Netflixが1億人のユーザーに到達するのに3年半かかったのに対し、Chat-GPTは同じポイントに到達するのにわずか5日しかかかりませんでした。
サイバーセキュリティにおける AI サイバーセキュリティの分野で AI がすでにどのように使用されているか、また将来どのように進化していく可能性があるかを理解するのは興味深いことです。
2016 年、セキュリティ企業 Cylance は 1 億ドルを調達し、予測型マルウェア対策の開発で急速に業界リーダーとなりました。これにより、セキュリティ業界全体が AI をこのように活用する方法に細心の注意を払うようになりました。
実際、2018 年に WatchGuard は Intelligent AV をリリースしました。これにより、Cylance エンジンを使用することで、同社の Firebox セキュリティ製品に 3 番目のマルウェア対策レイヤーが追加されました。
2022年、GitHubはソフトウェア開発プロセスを効率化するために設計されたツールであるCopilotをリリースしました。その後、同社はMicrosoftに買収され、現在は多くの製品にAI機能を組み込むことに取り組んでいます。
脅威アクターが AI をどのように利用しているか AI ツールが一般ユーザーに急速に受け入れられたのと同様に、サイバー犯罪者も AI ツールを利用しています。初期の例では、このツールが、多くの人間が作成したものよりも優れたフィッシング メールやスピア フィッシング メールを作成するために使用されている例があります。
懸念されるのは、サイバー犯罪者が生成 AI ツールを使用してマルウェアを作成する例もあることです。初期の例は比較的簡単に発見できましたが、ツールが洗練されるにつれて、作成されるマルウェアの品質も向上しています。
サイバー犯罪者は、Chat-GPT などのツールを使用して機密データを探し回っています。AI ツールのトレーニングに使用される膨大なデータには、さまざまなソースから収集された機密データや秘密データが含まれている可能性があります。適切なプロンプトを使用することで、データの出所である組織に知られることなくデータを発掘できます。
AI とサイバーセキュリティの将来 これまでに起こった傾向に基づくと、AI とサイバーセキュリティに関して今後起こる可能性のある展開がいくつかあります。
1 つは、ChatGPT などのツールはマルウェアの作成に使用できるものの、出力の品質が強力なセキュリティ ツールを回避できる可能性は低いということです。組織がこれらのツールを導入している限り、過度に心配する必要はありません。
良い面としては、AI ツールが技術的なセキュリティの質問に答えるのに役立つでしょう。検索パラメータに関する専門的なスキルを必要とせずに、人々が求める情報を見つけることがはるかに簡単になります。
第三に、AI スーパーバイザーの役割は、大きな需要が見込まれます。ツールの品質は、トレーニングに使用したデータの品質に左右されるため、品質を高く保ち、機密情報や秘密情報が含まれていないことを保証することが重要です。
AI が日常生活を一変させるのは、まだ初期段階であることは明らかです。しかし、AI がどこから来たのか、現在何ができるのか、そして今後どこに向かうのかを理解すれば、サイバー脅威から身を守りながら、AI の大きな潜在的メリットを活用できるようになります。
元記事: https://securitybrief.com.au/story/how-the-evolution-of-ai-will-reshape-cybersecurity