- AIパワードツールがサイバーセキュリティタスクを解決するのに役立ち、チームの取り扱いも容易に
- セキュリティ専門家によると、セキュリティプログラムにLLM/GenAI機能を追加することで脅威検出の効率が向上し、アナリストの生産性が高まる
- Dark Readingの最新調査によると、GenAIとLLMをセキュリティプログラムに使用する際のトップ3の利点は、より効率的な脅威検出（28%）、アナリストの生産性と効率の向上（27%）、脅威インテリジェンス分析の向上（23%）
- AIツールの約19%の回答者がAIのレポート作成の迅速化を評価し、同数の人々がAIが新しい情報から学習・適応する方法を好んだ
- サイバーセキュリティ実務者は、AIを積極的に活用することで、予防的脅威ハンティング（16%）、ユーザー行動分析の向上（15%）、インシデント対応の改善（15%）、セキュリティポジションの強化（11%）などの価値を見出している
- LLMツールはリソースを最適化し、組織のネットワークを効率化しコストを削減（13%）、GenAIは運用をスケールアップ（12%）し、現在のチームのスキルを補完してサイバーセキュリティ対応を改善できる（12%）
- LLMの使用は追加人員の必要性（11%）や運用コスト（9%）を削減できる
この記事では、AIとMLのセキュリティへの影響について詳しく説明されており、AI技術を活用することでセキュリティプログラムの効率や生産性が向上することが示唆されています。AIツールは、脅威検出の効率化やアナリストの生産性向上など多くの利点をもたらすことが示されており、セキュリティ専門家やサイバーセキュリティ実務者にとって貴重なツールとなっています。