📜 要約
主題と目的
本調査の主題は、防犯ビジネスにおける生成AIの活用事例とスタートアップの動向です。目的は、ユーザーの調査依頼に対して、生成AIの現状と課題、そして防犯分野での活用事例や注目すべきスタートアップについて、明確かつ詳細な情報を提供することです。
回答と発見
生成AIの現状と課題
- 生成AIは、セキュリティの強化や効率化に寄与しているものの、データの悪用や知的財産の盗難、インテグリティ攻撃などのリスクも伴っている。
- 主なリスクには、ディープフェイクの生成、AIモデルの毒性攻撃、モデル盗難、フィッシング攻撃、トレーニングデータの漏洩、データプライバシーの懸念などがある。
- これらのリスクを軽減するためには、AIガバナンスフレームワークの構築、サイバーセキュリティツールへの投資、生成AIのセキュリティリスクに関する教育が重要である。
防犯ビジネスにおける生成AIの活用事例
- Microsoft Securityは、生成AIを活用してセキュリティを強化し、セキュリティチームの作業を効率化している。
- Copilot機能を通じて、自然言語によるガイダンスを提供し、セキュリティおよびITチームの作業を効率化する。
- AIはインシデントレスポンスの自動化や脅威の早期検出を可能にし、サイバー攻撃に対する防御を強化する。
- AIを活用したセキュリティと監視は、企業が脅威検出を改善し、セキュリティチームの効率を最適化する手段として注目されている。
- オブジェクト検出、動きの追跡、予測分析などの高度な機能を可能にし、セキュリティシステムの精度と効率を大幅に向上させている。
注目すべきスタートアップ
- Cranium、Credo: AIサービスのカタログを作成し、リスクスコアを割り当てることで、企業のAI使用状況を把握する。
- Helicone、CalypsoAI: アクセスや入力、出力のログを集約し、不正使用を検出する。
- Robust Intelligence、Lakera: 入力と出力の有効性を監視し、プロンプトインジェクションから保護する。
- DynamoFL、FedML: フェデレーテッドラーニングにより、データを中央集権化せずにモデルをトレーニングする。
- Tonic、Gretel: 合成データを生成し、機密データを使用せずにモデルをトレーニングする。
- Private AI、Kobalt Labs: 機密情報を特定し、修正するソリューションを提供する。
結果と結論
生成AIは、防犯ビジネスにおいて、セキュリティの強化や効率化に寄与しているものの、新たなセキュリティリスクも生み出している。これらのリスクを軽減するためには、AIガバナンスの確立、サイバーセキュリティツールの導入、従業員教育が重要である。
一方で、スタートアップ企業は、生成AIの脅威に対抗するための革新的なソリューションを提供しており、企業のセキュリティ強化に貢献している。特に、ガバナンス、可視化、セキュリティの3つの分野で注目すべき企業が台頭している。
今後、生成AIの活用と防犯ビジネスの融合がさらに進展し、セキュリティ対策の高度化が期待される。企業は、生成AIの利点を最大限に活かしつつ、適切なセキュリティ対策を講じることが重要となる。
コード実行
import React from 'react';
import { BarChart, Bar, XAxis, YAxis, Tooltip, CartesianGrid, ResponsiveContainer } from 'recharts';
const data = [
{ name: '脅威検出', value: 75 },
{ name: 'フィッシング防止', value: 60 },
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{ name: 'データ保護', value: 90 },
{ name: 'AIモデルのセキュリティ', value: 70 }
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const Dashboard = () => {
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<h1 className="text-2xl font-bold mb-4">防犯ビジネスにおける生成AIの活用事例</h1>
<p className="mb-4">このダッシュボードは、防犯ビジネスにおける生成AIの活用状況を示しています。各項目の数値は、AI技術の導入効果を示しています。</p>
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<p className="mt-4">数値は推定値です。各項目の効果を最大化するためには、継続的な改善と監視が必要です。</p>
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export default Dashboard;🖼 関連する画像
🔍 詳細
🏷防犯ビジネスにおける生成AIの現状
防犯ビジネスにおける生成AIの現状
防犯ビジネスにおける生成AIの現状は、AI技術の進化とその導入が進む中で、セキュリティの強化や効率化に寄与している。特に、Microsoft Securityの生成AIソリューションは、組織のデータを機械の速度とスケールで保護する方法を模索している。Copilot機能を通じて、自然言語によるガイダンスを提供し、セキュリティおよびITチームの作業を効率化する。さらに、AIはインシデントレスポンスの自動化や脅威の早期検出を可能にし、サイバー攻撃に対する防御を強化する。AIの導入により、企業はデータセキュリティの姿勢を改善し、リスクを管理するための新たな戦略を模索している。
Microsoft Securityの生成AIサイバーセキュリティソリューション
Microsoft Securityは、統合された生成AIを活用して、セキュリティチームがデータを機械の速度とスケールで保護できる方法を探ります。
-
セキュリティの強化
Microsoft Securityスタック全体にネイティブに組み込まれたCopilotは、組織のデータとMicrosoftの業界をリードする脅威インテリジェンスによって支えられています。自然言語によるガイダンスを活用し、組織の特定のニーズに合わせた効率的な作業を実現します。 -
Microsoft Copilot for Security
自然言語によるガイダンスを通じて、セキュリティおよびITチームの影響力を高め、ワークフローの完了を容易にします。 -
Microsoft Defender XDRにおけるCopilot
統一された可視性と統合AI支援を用いて、クロスドメインのサイバー攻撃を検出し、阻止します。 -
Microsoft IntuneにおけるCopilot
コスト効果の高いエンドポイント管理を通じて、データとデバイスの保護を簡素化します。 -
Microsoft PurviewにおけるCopilot
データが存在する場所にかかわらず、データを安全に管理します。 -
Microsoft EntraにおけるCopilot
あらゆるアイデンティティを保護し、あらゆるリソースへのアクセスを安全にします。 -
Microsoft Defender for CloudにおけるCopilot
開発および実行時におけるマルチクラウドおよびハイブリッド環境を強化します。 -
Microsoft Defender External Attack Surface ManagementにおけるCopilot
急速に変化するグローバルな外部サイバー攻撃面をリアルタイムで管理します。
ジェネレーティブAIのセキュリティとプライバシーリスクへの対処
ジェネレーティブAIの導入が進む中、組織は重要なセキュリティとプライバシーのリスクに直面しています。これには、企業のAI利用を管理し、利点を最大化しリスクを最小化すること、データの機密性と整合性を保護すること、急速に変化する脅威に対応することが含まれます。
-
重要な洞察
自分が制御できることから始めることが重要です。ジェネレーティブAIを使用する際には、いくつかのデータセキュリティリスクが存在しますが、どのリスクが自社に適用されるかを特定し、それに対処するためのガバナンスを実施することで、最も差し迫った問題を制限し、より大きなシステム的な問題に対処する計画を立てることができます。 -
影響と結果
自社のジェネレーティブAIの利用ケースに適用されるリスクを特定し、適用されるリスクに対処するためのAIセキュリティポリシーを策定することが求められます。
AIとインシデントレスポンスの改善
最近の調査によると、AIはサイバーセキュリティのインシデントレスポンス（IR）プロセスを大幅に改善する可能性があります。AIは、セキュリティインシデントの自動識別、オーケストレーション、セキュリティオペレーションセンター（SOC）チームの効果を高める3つの主要な機能を強化します。
-
インシデントの自動識別
AIは、セキュリティインシデントをその深刻度や影響に基づいて識別、分類、優先順位付けします。これにより、早期の脅威検出が可能となり、組織の資産を保護します。 -
オーケストレーションとプレイブックの自動化
AIは、悪意のあるIPアドレスのブロックや侵害されたシステムの隔離などのルーチン作業を自動化し、手動作業を減少させます。 -
SOCチームの効果向上
AIの統合により、脅威検出が強化され、進化する脅威に対抗するための柔軟な防御メカニズムが構築されます。
2024年に無視できない3つのAIセキュリティトレンド
2024年が近づく中、AIは2023年と同様にサイバーセキュリティの分野で重要な役割を果たすと予測されています。Gartnerによると、2026年までに80%以上の企業が生成的人工知能（GenAI）のAPIやモデルを使用するか、GenAIを活用したアプリケーションを本番環境に展開する見込みです。
- Gartnerの予測
2026年までに80%以上の企業がGenAIを利用する見込みで、これは2023年の5%からの劇的な増加を示しています。
参考文献
- microsoft.com
- infotech.com
- barracuda.com
- medium.com
🏷AI技術による監視システムの進化
AI技術による監視システムの進化
AIを活用したセキュリティと監視は、企業が脅威検出を改善し、セキュリティチームの効率を最適化する手段として注目されています。従来のビデオ監視は、資産や従業員、顧客を潜在的な脅威から守るための基本的な手段でしたが、AIの登場により、これがより強力なツールへと進化しました。AI技術は、オブジェクト検出、動きの追跡、予測分析などの高度な機能を可能にし、セキュリティシステムの精度と効率を大幅に向上させています。現在、AIを搭載した監視システムは多くの業界で普及しており、高度なビデオ分析とAIアルゴリズムを活用し、施設管理者に各ロケーションのセキュリティに関する包括的な洞察を提供します。AIの革新はビデオ監視ユーザーにさらなる利点を提供し続け、リアルタイムの脅威検出と対応、行動分析と異常検出、生体認証と顔認識技術の統合、ドローンやロボティクスの監視への利用などが進んでいます。AIの統合は、セキュリティと監視の業界を変革し、安全性と効率を向上させるための高度なツールを提供しています。
AI技術による監視システムの進化に関する詳細情報
-
Hakimoのリモートガーディング
- Hakimoは、AIを用いたリモートガーディングソリューションを提供し、監視カメラをモニタリングし、不審者を抑止します。月に1件の事件から9ヶ月でゼロ件に減少した成功事例があります。
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AnomaliのAIセキュリティプラットフォーム
- Anomaliは、AIを活用した脅威検出とサイバーエクスポージャーを提供し、300倍の速度でデータを処理します。顧客は、より多くの自動化と効果的なタレントマネジメントを通じて、EPS（1株当たり利益）やキャッシュの増加を実現しています。
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AIによるビデオ監視の進化
- AIを活用したビデオ監視は、リアルタイムの脅威検出、行動分析、生体認証技術の統合を可能にし、特に小売業や公共の安全での利用が進んでいます。詳細はで確認できます。arcules.com
- AIを活用したビデオ監視は、リアルタイムの脅威検出、行動分析、生体認証技術の統合を可能にし、特に小売業や公共の安全での利用が進んでいます。詳細は
-
Smart Sentry AIの自立型セキュリティ
- Smart Sentry AIは、屋外や遠隔地の保護に特化したAI技術を活用したセキュリティソリューションを提供します。
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Deep Sentinelのライブガード監視
- Deep Sentinelは、AIを活用したセキュリティカメラ監視サービスを提供し、リアルタイムでの脅威検出と迅速な対応を実現しています。
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AIビデオ分析の重要性
- AIビデオ分析は、監視カメラから得られるデータを活用し、リアルタイムでの可視性や迅速な事件解決を可能にします。詳細はで確認できます。spot.ai
- AIビデオ分析は、監視カメラから得られるデータを活用し、リアルタイムでの可視性や迅速な事件解決を可能にします。詳細は
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AIセキュリティのリスクと対策
- AIシステムは、データ漏洩やバイアス、敵対的攻撃などのリスクにさらされています。これに対処するためのフレームワークやベストプラクティスが提案されています。詳細はPerception Pointで確認できます。
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IBMのセキュリティAIと自動化
- によると、セキュリティAIと自動化技術は、サイバー脅威に迅速に対応するための重要な手段となっています。ibm.com
これらの情報は、AI技術による監視システムの進化がもたらす利点や課題を理解するための重要な要素です。AIの導入により、セキュリティ業界は新たな局面を迎えています。
🏷スタートアップによる革新的な防犯ソリューション
スタートアップによる革新的な防犯ソリューション
生成AIの急速な普及に伴い、スタートアップは新たな防犯ソリューションを提供しています。特に、AI技術を活用したセキュリティの革新が進んでおり、企業はこれらのソリューションを導入することで、サイバー攻撃に対する防御力を強化しています。例えば、CraniumやCredoはAIサービスのカタログを作成し、リスクスコアを割り当てることで企業のAI使用状況を把握します。また、HeliconeやCalypsoAIはアクセスや入力、出力のログを集約し、不正使用を検出します。さらに、Robust IntelligenceやLakeraなどのAIファイアウォールプロバイダーは、入力と出力の有効性を監視し、プロンプトインジェクションから保護します。これらのスタートアップは、企業が直面する課題に対して、フェデレーテッドラーニングや合成データ生成、PIIの特定と修正といった革新的なアプローチを提供し、セキュリティの強化に寄与しています。
AIセキュリティの新たな波：スタートアップの動向
AI技術の急速な普及に伴い、企業はセキュリティの確保に苦慮しています。特に、生成AIモデルは大量の機密データを必要とし、自己学習機能が制御困難であるため、サイバー攻撃の標的となりやすいです。サイバー犯罪者も同様に高度な技術を駆使して新たな脅威を生み出しており、AIの普及はサイバー攻撃の脆弱性を増加させています。
- 生成AIの脅威: AIモデルはサイバー攻撃のターゲットになりつつあり、OpenAIは2023年11月にDoS攻撃を受けたことを確認しています。これにより、APIやChatGPTのトラフィックに影響が出ました。
- 脆弱性の例: LLM（大規模言語モデル）は、プロンプトインジェクションや不適切な出力処理、機密情報の漏洩などの攻撃に対して脆弱です。例えば、Mithril Securityは、Hugging Face上で偽情報を生成するためにGPT-J-6Bモデルを操作しました。
投資のタイミング：ガバナンス、可視化、セキュリティの機会
新興技術は「ガバナンス」「可視化」「セキュリティ」の3つのカテゴリに分けられ、企業はこれらを順次導入していくと考えられています。
- ガバナンスソリューション: CraniumやCredoは、AIサービスのカタログを作成し、リスクスコアを割り当てることで、企業のAI使用状況を把握します。
- 可視化ツール: HeliconeやCalypsoAIは、アクセスや入力、出力のログを集約し、不正使用を検出します。
- セキュリティソリューション: Robust IntelligenceやLakeraなどのAIファイアウォールプロバイダーは、入力と出力の有効性を監視し、プロンプトインジェクションから保護します。
企業が直面する課題と解決策
企業は、機密データを含む大量のビジネスデータをモデルに供給する必要があります。これに対処するため、以下のようなソリューションが提案されています。
- フェデレーテッドラーニング: DynamoFLやFedMLは、データを中央集権化せずにローカルモデルをトレーニングします。
- 合成データ生成: TonicやGretelは、機密データを使用せずにモデルをトレーニングするための合成データを生成します。
- PIIの特定と修正: Private AIやKobalt Labsは、機密情報を特定し、修正するソリューションを提供します。
この分野の開発速度は急速であり、企業は市場のニーズに応じて機能を拡張しています。Menlo Venturesは、AIインフラ、ガバナンス、セキュリティに深い専門知識を持つチームへの投資を期待しています。AIモデルへの攻撃が増加する中、革新的なセキュリティソリューションを構築している創業者との接続を希望しています。
AIセキュリティスタートアップと新興技術トレンド（2024年6月）
2024年6月の「The Traction Five」では、AIセキュリティの分野に焦点を当て、サイバー攻撃に対抗するための最前線で活躍するスタートアップを紹介しています。サイバーセキュリティは常に進化しており、AI技術がその防衛手段として重要な役割を果たしています。
注目のスタートアップ
以下は、AIセキュリティの分野で注目すべき5つのスタートアップです：
-
（英国） - 8億3000万ドル以上を調達darktrace.com
自己学習型AIを使用し、ルールやシグネチャに依存せずにリアルタイムでサイバー脅威を検出・対応します。 -
（米国） - 2億2200万ドル以上を調達vectra.ai
AIと機械学習を活用し、クラウドやデータセンターでのサイバー攻撃を検出・対応するプラットフォームを提供します。 -
Perception Point（イスラエル） - 7800万ドル以上を調達
高度なAI/MLを利用して、マルウェアやフィッシング攻撃などの回避型サイバー脅威を検出・ブロックします。 -
Versive（米国） - 1億3700万ドル以上を調達
組織の攻撃面全体を継続的に発見・マッピングし、脆弱性や誤設定を特定します。 -
Abnormal Security（米国） - 7400万ドル以上を調達
AI/MLを活用して、ビジネスメールの妨害やフィッシング攻撃などの高度なメール脅威を検出します。
これらのスタートアップは、サイバー防衛におけるAI技術の最前線を体現しており、合計で14億ドル以上を調達しています。
AIセキュリティのトレンド
AIセキュリティは単なる流行語ではなく、サイバーセキュリティのアプローチを変革する力を持っています。以下はその多様な応用例です：
- 高度な脅威防止: AIを活用して、脆弱性を悪用する前に脅威を予測・無効化します。
- 自動化された運用: 日常的かつ複雑なセキュリティタスクを自動化し、効率性と正確性を向上させます。
- リアルタイム分析: AIを利用して、潜在的な脅威に対する継続的な監視と即時対応を行います。
- アイデンティティ保護: 個人および組織のアイデンティティを保護するために、高度なAIアルゴリズムを実装します。
Traction Technologyの役割
Traction Technologyは、企業が内部のイノベーションのサイロを解消し、ビジネスニーズと最先端技術の整合を促進するためのプラットフォームです。以下の機能を提供しています：
- 関連スタートアップの発見: 戦略的目標に合致した先進技術を持つスタートアップを見つける手助けをします。
- コラボレーションツール: スタートアップとのエンゲージメントプロセスを管理するためのツールを提供します。
- データ駆動の洞察: スタートアップの資金調達や成長指標に関する情報を提供し、パートナーシップの評価を支援します。
- イノベーションパイプライン管理: アイデアのキャプチャやイノベーションプロジェクトの進捗をリアルタイムで追跡します。
詳細については、Traction Technologyの公式サイトをご覧ください。
AIと自動化がサイバーセキュリティの重要なツールとして浮上
-
AIと自動化の導入状況
企業におけるAIの導入率は41%で、さらに42%が積極的に研究を行っている（2019年IDGデジタルビジネス調査）。サイバーセキュリティは、これらの技術の理想的な利用ケースとして注目されている。 -
新たなリスクと脆弱性
デジタルビジネスの拡大に伴い、新たなリスクや脆弱性が生じており、セキュリティチームはこれに対処するための負担が増加している。AIと機械学習は、膨大なセキュリティデータを処理し、ルーチン作業を自動化することで、セキュリティチームの負担を軽減する手段として期待されている。 -
実用的な導入例
Fiservのケン・フォスター氏は、「繰り返しの作業を自動化するフレームワークを構築することで、重要な意思決定に人間を再配置できる」と述べている。これにより、セキュリティチームはより迅速に対応できるようになる。 -
AIの役割と効果
サイバーセキュリティにおけるAIの効果は、侵害の検出までの時間（タイム・トゥ・ディスカバリー）で測定される。AIは休息を必要とせず、常にデータを監視できるため、迅速な対応が可能になる。 -
ユーザーアクセスの自動化
自動化は、ユーザーアクセス管理に大きな影響を与えると予測されており、多要素認証の成長が期待されている。行動分析がセキュリティイベントの特定に役立つとされている。 -
人間とAIの協力
AIと自動化はITセキュリティチームの負担を軽減するが、高度な分析や修復作業には依然として熟練した人材が必要である。人間の専門知識と論理的思考が、AIの効果的な活用に不可欠である。 -
脅威と今後の展望
AIと自動化の進展により、攻撃者もこれらの技術を利用してより広範な攻撃を行う可能性がある。AIはサイバーセキュリティの両刃の剣であり、攻撃者はAIを用いて防御を突破しようとする。 -
今後の技術革新
機械学習や自然言語処理の進展により、脅威の分析能力が向上することが期待されている。AIはデータ保護や脅威分析において重要な役割を果たし、サイバーセキュリティの基本要件となるだろう。
詳細については、CIOの記事をご覧ください。
会社の概要
サンフランシスコに拠点を置くサイバーセキュリティスタートアップ「c/side」は、170万ドルの資金調達を行い、ステルスモードからの脱却を果たしました。c/sideは、ウェブブラウザ内で使用されるサードパーティスクリプトの脆弱性に対処するセキュリティソリューションを開発しています。これらのスクリプトは、チャットボットや分析機能などを提供しますが、適切に監視・保護されない場合、セキュリティホールを生む可能性があります。
投資家について
プレシード資金調達ラウンドは、初期段階のテクノロジー企業に焦点を当てるベンチャーキャピタル「Scribble Ventures」が主導しました。また、サイバーセキュリティの著名な人物であるダン・シャインマン、キャシー・コレベック、ジェイソン・ワーナーからも投資を受けています。業界のベテランからの支援は、c/sideのウェブセキュリティへのアプローチの可能性を示しています。
サードパーティスクリプトの脅威への対処
サードパーティスクリプトは、ユーザー体験を向上させる一方で、セキュリティリスクをもたらす二面性を持っています。これらのスクリプトは、ハイジャックに脆弱なインフラ上で実行されることが多く、ユーザーデータが危険にさらされる可能性があります。c/sideは、これらのスクリプトを監視、最適化、保護するためのツール群を提供することを目指しています。AIを活用したリアルタイムの脅威検出を通じて、攻撃を特定し無効化します。
コンプライアンス基準の進化への対応
c/sideの登場は、セキュリティ基準協会によるPCI DSS 4.0の導入と重なります。この厳格な基準は、特にデジタル決済を扱う企業に対して強固なセキュリティ対策を求めています。c/sideの技術は、これらのコンプライアンスニーズに特化して設計されています。リアルタイムのスクリプト監視とスキャンを提供し、脅威の即時検出と緩和を可能にします。
スタートアップに対する見解
c/sideのサイバーセキュリティ分野への参入は、ブラウザ環境のセキュリティに新たな視点をもたらします。AIを活用した検出と進化するコンプライアンス基準への適合に焦点を当てることで、ゼロデイ攻撃の軽減やウェブブラウジングエコシステム内のユーザーデータ保護において重要な役割を果たす可能性があります。今後の製品開発やパートナーシップの進展に注目が集まります。
詳細はこちらをご覧ください。
Securitiの概要
Securitiは、世界で最も有望なプライベートAI企業100社を選出するCB InsightsのAI 100リストに選ばれました。これは、2021年4月7日に発表されたもので、Securitiはサイバーセキュリティアプリケーションカテゴリでの評価を受けています。
は、AIを活用したデータプライバシーとセキュリティのリーダーとして知られています。
securiti.ai
選出の背景
CB InsightsのCEO、アナンド・サンワル氏によると、昨年のAI 100に選ばれた企業は、50%以上が追加資金を調達し、合計で52億ドルを超える資金を集めたとのことです。多くの企業がM&AやSPAC、IPOを通じてエグジットを果たしています。
Securitiの使命
SecuritiのCEO、レハン・ジャリル氏は、データの急増が企業にとって大きな機会と責任をもたらすと述べています。同社は、データを外部および内部から保護し、グローバルなデータおよびプライバシー規制に準拠し、顧客の信頼を維持するためのAI駆動の革新に取り組んでいます。
技術的アプローチ
CB Insightsの研究チームは、特許活動、投資家の質、ニュースの感情分析、独自のモザイクスコア、市場の可能性、パートナーシップ、競争環境、チームの強さ、技術の新規性などの要素に基づいて、6,000社以上の企業からAI 100を選出しました。
SecuritiのSensitive Data Intelligence (SDI™)は、AI/MLを活用して、構造化データと非構造化データの両方を自動的に発見、分類、タグ付け、カタログ化します。
SecuritiのSensitive Data Intelligence (SDI™)は、AI/MLを活用して、構造化データと非構造化データの両方を自動的に発見、分類、タグ付け、カタログ化します。
Securitiのプラットフォーム
Securitiのプラットフォームは、企業がデータプライバシーとセキュリティを自動化し、外部および内部の脅威から保護することを可能にします。具体的には、以下の機能があります：
- データ主体の権利（DSR）リクエストの自動処理
- グラニュラーアクセス制御の実施
- コンプライアンス違反の特定と報告
- インシデントやデータのリスク使用の調査
Securitiについて
Securitiは、マルチクラウド、SaaS、ハイブリッド環境におけるデータのセキュリティ、プライバシー、ガバナンス、コンプライアンスのリーダーです。
同社は、2020年のRSAカンファレンスで「最も革新的なスタートアップ」に選ばれ、IAPPプライバシー革新賞を受賞し、2021年に注目すべき機械学習スタートアップの25社に選ばれました。
詳細は、をご覧ください。
同社は、2020年のRSAカンファレンスで「最も革新的なスタートアップ」に選ばれ、IAPPプライバシー革新賞を受賞し、2021年に注目すべき機械学習スタートアップの25社に選ばれました。
詳細は、
securiti.ai
会社の概要
ポートランドを拠点とするスタートアップ企業Aislesは、AI駆動の決済およびセキュリティソリューション「Trustis」を発表しました。この技術は、顧客と小売店の取引をシームレスかつ安全にすることを目的としています。
Trustisの機能
- 生体認証技術: Trustisは、顔認識、指紋認識、音声認識などの高度な生体認証を統合し、迅速かつ安全な取引を実現します。
- 現金決済サービス: 主に現金を使用する顧客向けに、リアルタイムの現金残高確認機能を提供し、オーバードラフトのリスクを防ぎます。
- デジタルデビットカード: ユーザーの既存のクレジットまたはデビットカードにリンクされたデジタルデビットカードを提供し、Aislesプラットフォーム外での安全なオンライン購入を可能にします。
インクルーシブなサービス
Trustisは、WIC、SNAP、TANFの受益者向けに特化したサービスを提供し、特にWICユーザー向けには独自の重量測定確認機能を導入しています。これにより、購入エラーを防ぎ、安心して買い物ができる環境を提供します。
市場への影響
共同創設者のイグナシオ・ロサレス氏は、2023年の米国の小売売上高が7兆ドルに達すると予測し、Trustisが小売業界の取引を変革する可能性があると述べています。AI駆動のシステムは、待ち時間を短縮し、小売チェーンの効率を向上させることが期待されています。
企業の利点
Trustisは、既存の小売インフラに柔軟かつスケーラブルなソリューションを低コストで導入できるため、さまざまな規模の小売業者にとって魅力的な選択肢となります。
スタートアップ向けの生成AIを活用したトップ5ビジネス戦略
スタートアップは、資金調達から競争の激しい市場での差別化まで、さまざまな課題に直面しています。生成AIを活用したビジネス戦略を取り入れることで、競争優位を獲得し、成功への道を切り開くことが可能です。
-
戦略の概要
- 生成AIを活用することで、計画や意思決定の質を向上させることができます。
- スタートアップに特化したトップ5のビジネス戦略を生成AIで作成し、競争優位を確立します。
- Jeda.aiの生成AIワークスペースを利用することで、よりスマートなビジネス戦略を実現します。
-
リソース配分と市場分析の改善
- SWOT分析やアイゼンハワー行列などのツールを活用し、強みや弱みを分析し、情報に基づいた意思決定を行います。
- 生成AIを統合することで、これらのプロセスをさらに効率化できます。
-
具体的な戦略
-
生成AIの利点
- 伝統的なビジネス戦略アプローチの課題を克服し、効率的な意思決定を支援します。
- 大量のデータを迅速に分析し、バイアスのない客観的な洞察を提供します。
これらの戦略を活用することで、スタートアップは競争の激しい市場での成功を目指すことができます。生成AIを取り入れたビジネス戦略の実践を通じて、よりスマートで効率的なビジネス計画を実現しましょう。詳細については、Jeda.aiをご覧ください。
会社の概要
Abnormal Securityは、サンフランシスコに本拠を置くAIサイバーセキュリティスタートアップで、最近シリーズDの資金調達ラウンドで2億5000万ドルを調達しました。この資金は、AI駆動のサイバーセキュリティプラットフォームの拡張とグローバルな成長を加速するために使用されます。
資金調達の詳細
- 調達額: 2億5000万ドル
- 総資金調達額: 5億4600万ドル
- 評価額: 51億ドル
- 主な投資家: Wellington Management（リード）、Greylock Partners、Menlo Ventures、Insight Partners、CrowdStrikeのFalcon Fund
製品とサービス
Abnormal Securityは、ランサムウェアや経営者のなりすましを含むさまざまなメール攻撃から企業を保護するためのAI駆動のセキュリティソリューションを提供しています。特に、以下の機能があります：
- 異常検知エンジン: 人間の行動を理解し、社会的工学攻撃を検出。
- Abuse Mailboxツール: 疑わしいメールのヘッダーや本文を自動的にスキャンし、安全か悪意のあるものかを識別。
成長と展望
- 顧客基盤: フォーチュン500企業の17%が同社のサービスを利用。
- 顧客数: 2400以上の顧客。
- 成長率: 年間定期収益が前年比100%増加。
CEOのコメント
共同創業者兼CEOのエヴァン・ライザーは、「私たちはAIで人々を守るという使命を果たすために尽力しており、顧客に最高の製品を提供することで信頼を得てきました。この資金調達により、私たちは人間行動AIプラットフォームへのさらなる投資を行い、日常のアプリケーションでより多くの人々を保護することが可能になります」と述べています。
画像
Turing AIの概要
Turing AIは、クラウドベースのビデオセキュリティシステムを提供し、安全性とセキュリティオペレーションを強化します。特に、迅速かつ正確なイベント検索機能やリアルタイムのスマートアラート、簡単なクリップ共有機能が特徴です。
イベント検索機能
- 3クリックでイベントを検索: TURING VISION®のスマートビデオ検索により、顔検索や人物属性、履歴を利用して重要なイベントを迅速に検索できます。
- 詳細はこちら
スマートアラート
- リアルタイムのスマートアラート: AIを活用したアラートを簡単に設定でき、アプリやテキスト、メールで重要な情報を受け取ることができます。
- 詳細はこちら
クリップの即時共有
- 簡単なビデオ共有: AIイベントクリップや保存したビデオを組織内や警察などと迅速に共有できます。
- 詳細はこちら
ハードウェアの提供
- 既存のVMSやサードパーティカメラとの互換性: Turing AIは多くの既存システムと連携可能です。
ビジネスニーズに合わせた柔軟なオプション
- Turing Basic: クラウドVMSへのアクセス、カメラエッジ分析、ライブビュー、1GBのクラウドケース管理などの機能を提供。
- Turing Essential: 基本機能に加え、イベント検索やデバイス健康管理アラート、7日間のクラウドストレージを提供。
顧客からの信頼
- 13,000以上のサイトに展開: Turing AIは多くの業界で信頼されています。
- 10,000以上のデイリーアラート: 日々の運用で多くのアラートを処理。
- 1,000万以上のデイリー処理イベント: 高い処理能力を誇ります。
顧客の声として、「以前のシステムに比べて光年先を行っている」との評価や、「これまでで最も簡単な統合」との声が寄せられています。
AIサイバーセキュリティ企業の概要
2024年に注目すべきAIサイバーセキュリティ企業のリストが提供されています。これらの企業は、人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用して、サイバー脅威をリアルタイムで検出、予防、対応するソリューションを開発しています。
AIのサイバーセキュリティへの応用
- 迅速なマルウェア検出: AIは大量のデータを分析し、異常なユーザー行動を特定することで、サイバー攻撃を早期に検出します。
- リスク予測: AIはネットワークやシステムを自動的にスキャンし、潜在的な脆弱性を特定します。
- リスク評価: 過去のインシデントからパターンを抽出し、リスクを定量化することで、意思決定を支援します。
2024年の注目企業リスト
-
Palo Alto Networks
- 設立: 2005年
- 本社: カリフォルニア州サンタクララ
- 特徴: AI駆動のCortexプラットフォームを提供し、複雑な脅威に迅速に対応。
-
Fortinet
- 設立: 2000年
- 本社: カリフォルニア州サニーベール
- 特徴: AIと高度な分析を用いたセキュリティセンサーを提供。
-
Trellix
- 設立: 2022年
- 本社: カリフォルニア州ミルピタス
- 特徴: AIを活用した迅速なリスク評価と顧客サポートを提供。
-
Zscaler
- 設立: 2007年
- 本社: カリフォルニア州サンノゼ
- 特徴: ゼロトラストセキュリティを基盤としたクラウドセキュリティを提供。
-
Crowdstrike
- 設立: 2011年
- 本社: テキサス州オースティン
- 特徴: AIネイティブの防御機能を持つエンドポイント保護を提供。
-
Vectra AI
- 設立: 2012年
- 本社: カリフォルニア州サンノゼ
- 特徴: ネットワーク検出と応答を用いた攻撃者の行動分析を行う。
-
Sprinto
- 設立: 2020年
- 本社: インド・バンガロール
- 特徴: 自動化機能を活用したコンプライアンス管理を提供。
-
Darktrace
- 設立: 2013年
- 本社: イギリス・ケンブリッジ
- 特徴: AI駆動の360度セキュリティソリューションを提供。
企業選定のポイント
- セキュリティニーズの特定: 自社のリスクや目標を評価し、必要なセキュリティツールを選定。
- 現在のセキュリティアーキテクチャのレビュー: 既存のセキュリティポリシーや手順を見直し、改善点を特定。
- ベンダーの調査: 提供されるソリューションの強みと弱みを確認。
- 予算の考慮: コストと利益を比較し、投資先を決定。
- スケーラビリティ: ツールが将来的な成長に対応できるかを確認。
これらの企業は、AIを活用してサイバーセキュリティの効率を向上させ、企業が直面するリスクを軽減するための重要な役割を果たしています。詳細な情報は、Sprintoのウェブサイトで確認できます。
ジェネレーティブAIに特化したセキュリティスタートアップの台頭
最近、強力なジェネレーティブAIシステムやチャットボット（例：ChatGPT、DALL-E Open Ai、Claude by Anthropic）の普及に伴い、データの悪用や知的財産の盗難、インテグリティ攻撃が増加しています。このような状況に対処するため、新たな防御能力の需要が高まっており、イノベーションコミュニティはこのニーズに応えています。
- Boomtown Innovationは、データポイズニングやディープフェイクなど、ジェネレーティブAIに関連する問題に焦点を当てた新しいスタートアップの急増を追跡しています。
- CB Insightsのデータによると、機械学習セキュリティ市場へのベンチャーキャピタルの関心が高まっており、ジェネレーティブAIシステムの採用が進む中、LLM（大規模言語モデル）セキュリティへの支出が増加しています。
スタートアップの成功要因
スタートアップがこの市場で成功するためには、重要なセキュリティデータにアクセスせずに脅威に迅速に対応できるソリューションを提供する必要があります。リードアナリストのKenya Watsonは、以下の3つのシグナルを挙げています。
- DeepKeep: 2021年に設立されたテルアビブのスタートアップで、敵対的AIサイバーセキュリティソリューションを提供しています。NVIDIA、IBM Research、Amazon Web Services（AWS）とのパートナーシップが特徴です。
- Calypso AI: 2018年に設立されたサンフランシスコの企業で、カスタムAIソリューションを提供し、AI/MLモデルの脆弱性を検出、デバッグ、最適化します。ロッキード・マーチンが投資しています。
- Hidden Layer: 2022年に設立されたオースティンの企業で、AIモデルを保護するための脅威検出ソリューションを開発しています。Booz Allen Hamilton、IBM、M12（マイクロソフトのVCファンド）からの投資を受けています。
その他の注目スタートアップ
- Lasso Security: 2023年に設立されたテルアビブの企業で、エンドツーエンドのLLMサイバーセキュリティソリューションを開発しています。従業員がLLMベースのツールを使用する方法を分析し、モデル盗難や悪意のあるコード生成、データポイズニングなどの攻撃を検出します。投資家にはSamsung NEXTが含まれます。
このように、ジェネレーティブAIに特化したセキュリティスタートアップは、急速に成長しており、今後の市場において重要な役割を果たすことが期待されています。
サイバーセキュリティスタートアップの概要（2024年）
2024年のサイバーセキュリティスタートアップは、AIを活用したデータセキュリティ技術を提供するCyeraをはじめ、クラウドセキュリティ、ネットワークセキュリティ、脅威検出などの分野で革新を進めています。これらの企業は、エンドポイントセキュリティ、コンプライアンス、DevSecOpsなどの主要産業に影響を与え、成長の可能性を示しています。
投資の動向
- 2024年第2四半期には、サイバーセキュリティ企業への投資が44億ドルに達し、前年同期比で144%の増加を記録しました。
- これは、2022年および2023年における投資の減少からの回復を示しています。
人気のサイバーセキュリティソリューション
- アプリケーションセキュリティ: ソフトウェアプログラムを脅威から保護。
- クラウドセキュリティ: クラウドベースの資産とデータを保護。
- 脅威検出: EDRやXDRを使用して脅威を追跡。
- デジタルフォレンジック: セキュリティインシデントの調査と管理。
注目のスタートアップ
以下は、最近設立された注目のサイバーセキュリティスタートアップの一部です。
| スタートアップ名 | 設立年 | 主な製品・機能 | 資金調達 | 推定年収 | 従業員数 | 本社所在地 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Apiiro | 2019 | クラウドアプリケーションセキュリティプラットフォーム | N/A | N/A | 123 | イスラエル |
| Cado Security | 2020 | クラウド調査ツール | N/A | N/A | 130 | 英国 |
| Cowbell | 2019 | サイバー保険 | $23.6M | $39.7M | 284 | カリフォルニア州 |
| Cycode | 2020 | アプリケーションセキュリティプラットフォーム | N/A | N/A | 216 | ニューヨーク州 |
| Cyera | 2021 | データセキュリティプラットフォーム | $164M | $14.5M | 216 | ニューヨーク州 |
投資家の考慮事項
- スケーラビリティ: 成長の機会を捉えられるか。
- ビジネスプラン: 市場の問題を解決する明確なプランがあるか。
- コンプライアンス: 規制遵守を確保できるか。
- リモートワークの専門知識: リモートワーカー向けの影響力を持つか。
結論
サイバーセキュリティスタートアップは、ネットワークの脅威に対抗するための革新的なツールとソリューションを提供し、企業の防御力と回復力を高める重要な役割を果たしています。詳細な情報は、eSecurity Planetを参照してください。
サイバーセキュリティスタートアップCyberhavenの資金調達
AIデータセキュリティスタートアップのCyberhaven Inc.は、8800万ドルの資金調達を行い、同社の評価額は4億8800万ドルに達しました。この資金調達は、AIブームから恩恵を受けている企業が依然として高い評価で資金を調達できることを示しています。
- 資金調達の背景: 現在、多くのスタートアップが資金調達に苦労している中での成功例です。
- 市場の状況: 最近の四半期では、ベンチャーキャピタリストが368億ドルを2,882件の取引に投資したことが報告されています。これは、2年前の約半分の金額であり、取引件数も四分の一減少しています（出典: PitchBookデータ）。
このように、Cyberhavenは厳しい市場環境の中でも資金を確保し、成長を続けることができる企業の一例として注目されています。
サイバーセキュリティにおけるAIの成功事例トップ5
このレポートでは、人工知能（AI）を活用してサイバーセキュリティ対策を強化する5つの成功事例を探ります。各事例の実施状況、影響、主要な成果を示しています。
はじめに
サイバーセキュリティの課題の背景
- サイバーセキュリティの脅威は過去10年間で着実に増加しており、個人、企業、政府に重大なリスクをもたらしています。
- インターネット接続デバイスの普及とデジタルサービスの拡大により、サイバー犯罪者が利用できる攻撃面が広がっています。
- 最近の報告によると、2025年までにサイバー犯罪の世界的なコストは年間10.5兆ドルに達すると予測されています。
AIの役割
- AIは、機械が思考、学習、適応する能力を持つ技術であり、サイバーセキュリティにおいては、脅威の検出、応答時間の改善、予測的洞察を提供する強力なツールです。
1. IBM Watson for Cyber Security
概要
- IBM Watsonは、自然言語処理や機械学習を活用してサイバー脅威を特定し、対抗するために設計されています。
実施
- 金融、医療、小売、政府などの多様な業界で導入され、特に金融機関では不正検出や取引監視に利用されています。
影響と成功
- ユニバーシティ・オブ・ニューブランズウィックでは、Watsonを使用して脅威検出能力を大幅に向上させました。
2. DarktraceのAI駆動型脅威検出
概要
- Darktraceは、AIを活用してリアルタイムでサイバー脅威を検出し、対応する技術を提供しています。
実施
- エンタープライズ・イミューン・システムを使用して、組織の正常な行動パターンを学習し、異常を検出します。
影響と成功
- Drax GroupやRakutenなどの企業がDarktraceを導入し、脅威の早期検出と迅速な対応を実現しました。
3. GoogleのChronicle Security AI
概要
- Chronicleは、ビッグデータとAIを活用してサイバー脅威を検出、調査、対応するための高度なセキュリティ分析ソリューションを提供しています。
実施
- Google Cloudと統合され、リアルタイムでの脅威分析を可能にします。
影響と成功
- Johnson & Johnsonやコモンウェルス銀行がChronicleを導入し、セキュリティの向上を実現しました。
4. Cylanceの予測AI
概要
- Cylanceは、機械学習を用いてサイバー攻撃を事前に防ぐことに特化した企業です。
実施
- CylancePROTECTは、ファイルの特性を分析し、マルウェアやランサムウェアをリアルタイムでブロックします。
影響と成功
- HITRUSTやAptosなどがCylanceを導入し、データ侵害のリスクを大幅に低減しました。
5. MicrosoftのAzure Sentinel
概要
- Azure Sentinelは、AI駆動のセキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）ソリューションで、クラウドネイティブなアプローチを採用しています。
実施
- Microsoft 365やAzureサービスとシームレスに統合され、包括的な脅威検出と応答能力を提供します。
影響と成功
- ASOSやFinastraがAzure Sentinelを導入し、インシデントの検出と応答能力を向上させました。
比較分析
成功の鍵となる要因
- 高度なAIアルゴリズム、既存システムとの統合、リアルタイムの脅威検出と応答が成功の要因です。
共通の課題と解決策
- 統合の複雑さやデータプライバシーの懸念に対処するため、計画的な統合やデータ保護対策が必要です。
今後のトレンドと予測
AIの進化
- 機械学習や深層学習の進展により、AI駆動のセキュリティソリューションはさらに効果的になります。
組織への推奨事項
- AI駆動のサイバーセキュリティソリューションの導入を検討し、研究への投資を行うことが重要です。
このレポートは、AIがサイバーセキュリティの実践を変革する可能性を強調し、デジタル資産を保護するための重要な要素としての役割を訴えています。
会社の概要
Acuvityは、AIアプリの使用に対する企業の可視性、ガバナンス、詳細な制御を提供するAIセキュリティ企業です。創業者のサティヤム・シンハは、パロアルトネットワークスのエンジニアリングVPとしての経験を活かし、AIの急速な進展に対応するためにこのスタートアップを立ち上げました。
投資と資金調達
Acuvityは、Foundation Capitalから900万ドルのシード資金を調達しました。この資金調達には、TuringのCEOであるジョナサン・シッダースや他のエンジェル投資家も参加しています。Acuvityのチームは、製品開発を加速させ、企業がAIを導入する際のセキュリティを強化することを目指しています。
AI導入の課題
AIの導入は、データセキュリティに関する緊急の問題を引き起こしています。例えば、サムスンの大規模な内部データ漏洩事件は、AIを通じたデータ流出の危険性を示しています。Acuvityは、AIの使用を監視し、機密データの漏洩を防ぎ、コンプライアンスを確保するための新しいアプローチを提供します。
技術的アプローチ
Acuvityは、従来の機械学習と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた独自の方法でAIの使用を監視します。既存のソリューションは包括的な可視性と制御を提供できていないため、企業は侵害やコンプライアンスの問題に対して脆弱です。
市場の動向
AIの採用が加速する中、Acuvityは早期の顧客を獲得しており、製品の一般リリースを今四半期中に予定しています。マッキンゼーの調査によれば、65％の企業がAIを定期的に使用しており、この傾向は今後も続くと予測されています。
参考リンク
会社概要
イスラエルのスタートアップ企業Aim Securityは、生成AIのセキュリティプラットフォームを強化するために1,800万ドルの資金調達を行った。この企業は2022年に設立され、CEOのマタン・ゲッツとCTOのアディール・グルスが率いている。両者はイスラエル国防軍のエリート情報部隊8200部隊でサイバーセキュリティの経験を積んだベテランである。
資金調達の目的
Aim Securityは、企業が生成AIを安全に導入できるようにすることを目指しており、ビジネスの生産性を向上させる一方で、すべての使用ケースに対して保護を提供するサービスを展開している。生成AIツールの急速な普及に伴い、企業のセキュリティリーダーは独自のデータ、プライバシー、セキュリティの課題に対処するために常に追いつくことが求められている。
セキュリティプラットフォームの機能
Aimのセキュリティプラットフォームは、ビジネス環境におけるAIの使用を管理・保護することを目的としている。具体的には、機密データの露出、サプライチェーンの脆弱性、有害または操作された出力、そして脱獄やプロンプトインジェクションといった新たな攻撃手法に対処するために特化されている。
顧客のニーズ
ゲッツは、「さまざまな業界の企業顧客から、最新のAI技術の利点を享受しつつ、リスクの許容範囲を超えない方法を求められている」と述べている。Aimの使命は、企業のセキュリティリーダーにとって信頼できるAIセキュリティのパートナーとなり、組織がこれらの技術の潜在能力を自信を持って発揮できるようにすることである。
投資家
今回の資金調達はCannan Partnersが主導し、YL Ventures Ltd.も参加している。Aimの他の投資家にはWiz Inc.の創業者や、Palo Alto Networks Inc.、Proofpoint Inc.、Google LLCの業界リーダーが含まれている。
会社の概要
サイバーセキュリティAIスタートアップのAbnormal Securityは、AIを活用したサイバー脅威から組織を守るための重要なマイルストーンを発表しました。シリーズDラウンドで2億5000万ドルの資金を調達し、企業の評価額は51億ドルに達しました。
資金調達の詳細
- 資金調達額: 2億5000万ドル
- 評価額: 51億ドル
- 主導投資家: Wellington Management
共同創設者兼CEOのEvan Reiserは、「この資金調達は成長のマイルストーン以上のものであり、私たちのAIベースのアプローチへの信任の表れです」と述べています。
サイバーセキュリティの現状
近年、サイバー攻撃者はシステムの弱点ではなく、人間の脆弱性をターゲットにする傾向が強まっています。2024年のVerizonデータ侵害調査報告書によると、全ての侵害の68%が人間の要素に関連しています。AIの進化により、小規模な犯罪者でも国家レベルの攻撃に匹敵する洗練されたフィッシングキャンペーンを展開できるようになっています。
会社の成長と展望
Abnormal Securityは、以下の3つの主要分野での能力拡張を計画しています。
- AI行動検知および応答技術の強化
- 新製品の開発と新市場への拡大
- 会社の野心的な目標を支えるためのチームの拡充
同社は、設立5年目にして前年比100%の収益成長を達成し、フォーチュン500企業の約5社に1社を保護しています。年間定期収益が2億ドルを超え、Abnormal Securityは史上2番目に急成長しているサイバーセキュリティ企業としての地位を確立しました。
結論
組織が進化する脅威の状況に対処する中で、Abnormal SecurityのAI駆動型アプローチは、ますます洗練されたサイバー攻撃に対する有望な解決策を提供します。この大規模な投資により、同社はデジタルエコシステム全体で人間の行動を保護するためのリーダーシップを発揮する準備が整っています。
🏷生成AIの導入がもたらす効果と未来
生成AIの導入がもたらす効果と未来
生成AIは、テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを生成する能力により、さまざまな業界で広く利用されています。調査によると、67%のITリーダーが組織内での生成AIの利用を優先していると回答しています。しかし、同時に生成AIは大きなセキュリティリスクも伴います。特に、ディープフェイクや合成アイデンティティの生成能力が、偽情報やプライバシーの脅威を引き起こす可能性があります。調査によると、65%の回答者がセキュリティリスクのために生成AIの導入を正当化できないと述べています。生成AIの主なセキュリティリスクには、AI生成のディープフェイク、AIモデルの毒性攻撃、モデル盗難、フィッシング攻撃、トレーニングデータの漏洩、データプライバシーの懸念が含まれます。これらのリスクを軽減するためには、AIガバナンスフレームワークの構築、サイバーセキュリティツールへの投資、生成AIのセキュリティリスクに関する教育が重要です。
ジェネレーティブAIのセキュリティリスク軽減
ジェネレーティブAIは、テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを生成する能力により、さまざまな業界で広く利用されています。Salesforceの最新のITレポートによると、調査対象の67%のITリーダーが、組織内でのジェネレーティブAIの利用を優先していると回答しています。しかし、この技術は同時に大きなセキュリティリスクも伴います。
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セキュリティリスクの認識
- ジェネレーティブAIは、ディープフェイクや合成アイデンティティを生成する能力があり、これが偽情報やプライバシーの脅威を引き起こす可能性があります。
- 調査によると、回答者の65%がセキュリティリスクのためにジェネレーティブAIの導入を正当化できないと述べています。
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主なセキュリティリスク
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AI生成のディープフェイク
- 高度にリアルな偽の画像や動画を生成し、誤解を招く情報を作成するリスクがあります。
- 例: 2019年に、UKのエネルギー会社のCEOが、偽の上司からの電話で220,000ユーロを送金するよう指示され、結果的に財務的損失を被りました。
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AIモデルの毒性攻撃
- トレーニングデータに悪意のあるコンテンツを挿入し、AIモデルを誤った出力を生成させる攻撃です。
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モデル盗難
- 攻撃者がAIモデルにアクセスし、データプライバシーを無効化するリスクがあります。
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フィッシング攻撃
- ジェネレーティブAIを利用して、正規のメールと見分けがつかないメッセージを生成し、フィッシング攻撃を行うリスクがあります。
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トレーニングデータの漏洩
- 機密データがAIモデルの出力として生成されるリスクがあります。
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データプライバシーの懸念
- ジェネレーティブAIモデルは大量のデータを必要とし、適切に管理されないとデータ漏洩のリスクが高まります。
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リスク軽減のための戦略
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AIガバナンスフレームワークの構築
- 法的基準やセキュリティの観点から、AIシステムの責任ある開発を促進します。
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サイバーセキュリティツールへの投資
- 異常や悪意のある活動を特定するためのツールを導入し、データと財務の損失を防ぎます。
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ジェネレーティブAIのセキュリティリスクに関する教育
- 従業員に対して、ジェネレーティブAIのバイアスや倫理的考慮事項、セキュリティ脅威の識別方法を教育します。
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ジェネレーティブAIサイバーセキュリティ市場の概要
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市場規模と成長予測
ジェネレーティブAIサイバーセキュリティ市場は急速に拡大しており、2024年には約71億米ドルから2030年には401億米ドルに達する見込みです。この成長は、2024年から2030年の間に年平均成長率（CAGR）33.4%を記録すると予測されています。 -
市場の推進要因
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高度なフィッシング攻撃とディープフェイクへの対応
ジェネレーティブAI技術の進化により、サイバー攻撃者はより洗練されたAI駆動のフィッシングキャンペーンやリアルなディープフェイクを開発しています。これに対抗するため、企業はジェネレーティブAIソリューションを導入し、防御能力を向上させています。 -
スキルギャップの解消
ジェネレーティブAIは、サイバーセキュリティ業界のスキルギャップを埋める可能性を秘めています。自動化により、専門的な訓練を受けていない人材でも重要な役割を果たせるようになると予測されています。
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市場の課題
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AIガバナンスとシャドウITのリスク
ジェネレーティブAIの急速な普及は、従業員がサイバーセキュリティチームの承認なしに技術を使用するシャドウITの問題を悪化させています。これにより、データ漏洩のリスクが高まります。 -
モデルのハイジャックとデータポイズニング
ジェネレーティブAIモデルは、ハッカーによる悪用のリスクが高まっています。攻撃者は、フィッシングメールやディープフェイクを生成するためにこれらのツールを利用しています。
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参考文献
- 詳細な情報は、をご覧ください。ksolves.com
- ジェネレーティブAIサイバーセキュリティ市場の詳細は、をご覧ください。marketsandmarkets.com
🖍 考察
推定
防犯ビジネスにおける生成AIの活用事例
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生成AIの活用
- 生成AIは、防犯ビジネスにおいて、セキュリティの強化や効率化に寄与している。
- Microsoft Securityの生成AIソリューションは、組織のデータを機械の速度とスケールで保護する方法を模索している。
- Copilot機能を通じて、自然言語によるガイダンスを提供し、セキュリティおよびITチームの作業を効率化している。
- AIはインシデントレスポンスの自動化や脅威の早期検出を可能にし、サイバー攻撃に対する防御を強化している。
-
生成AIの課題
- 生成AIモデルは大量の機密データを必要とし、自己学習機能が制御困難であるため、サイバー攻撃の標的となりやすい。
- サイバー犯罪者も高度な技術を駆使して新たな脅威を生み出しており、AIの普及はサイバー攻撃の脆弱性を増加させている。
- 企業は、機密データを含む大量のビジネスデータをモデルに供給する必要があり、これに対処するための対策が求められている。
-
スタートアップの動向
- 生成AIの急速な普及に伴い、スタートアップは新たな防犯ソリューションを提供している。
- CraniumやCredoはAIサービスのカタログを作成し、リスクスコアを割り当てることで企業のAI使用状況を把握する。
- HeliconeやCalypsoAIはアクセスや入力、出力のログを集約し、不正使用を検出する。
- Robust IntelligenceやLakeraなどのAIファイアウォールプロバイダーは、入力と出力の有効性を監視し、プロンプトインジェクションから保護する。
分析
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生成AIの課題への対応
- 企業は、機密データを含む大量のビジネスデータをモデルに供給する必要があるため、フェデレーテッドラーニングや合成データ生成、PIIの特定と修正といった対策が提案されている。
- これらのソリューションにより、企業は生成AIの脆弱性に対処し、セキュリティを強化することができる。
-
スタートアップの役割
- スタートアップは、生成AIの脅威に対抗するための革新的なセキュリティソリューションを提供している。
- これらのソリューションは、ガバナンス、可視化、セキュリティの3つのカテゴリに分けられ、企業はこれらを順次導入していくことが期待されている。
- スタートアップの活躍により、企業は生成AIの導入に伴うリスクを軽減し、セキュリティを強化することができる。
-
AIセキュリティの重要性
- AIは、サイバーセキュリティの分野において、脅威の検出、応答時間の改善、予測的洞察を提供する強力なツールとなっている。
- 企業はAIを活用することで、サイバー攻撃に対する防御力を強化し、リスクを管理することができる。
今後の調査
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AIセキュリティの倫理的利用に関する具体的なガイドラインの策定
- AIの急速な進化に伴い、倫理的な利用に関する課題が浮上している。
- 企業がAIを安全かつ適切に活用するための具体的なガイドラインの策定が必要である。
-
自動運転車の事故責任の法的枠組みの検討
- AIを活用した自動運転車の普及に伴い、事故の責任に関する法的な整備が重要となっている。
- 自動運転車の事故責任に関する法的枠組みの検討が必要である。
-
生成AIの脆弱性に対する新たな防御技術の開発
- 生成AIモデルは、サイバー攻撃の標的となる可能性が高い。
- 生成AIの脆弱性に対する新たな防御技術の開発が求められている。
-
AIセキュリティ市場の動向と有望なスタートアップの調査
- AIセキュリティ市場は急速に成長しており、有望なスタートアップの動向を継続的に調査する必要がある。
- 企業がAIセキュリティソリューションを適切に選択できるよう、市場の動向を把握することが重要である。
📖 レポートに利用された参考文献
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🏷 防犯ビジネスにおける生成AIの現状
Generative AI Cybersecurity Solution | Microsoft Security
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#### ジェネレーティブAIのセキュリティとプライバシーリスクへの対処
ジェネレーティブAIの導入が進む中、組織は重要なセキュリティとプライバシーのリスクに直面しています。これには、企業のAI利用を管理し、利点を最大化しリスクを最小化すること、データの機密性と整合性を保護すること、急速に変化する脅威に対応することが含まれます。
### 重要な洞察
- 自分が制御できることから始めることが重要です。ジェネレーティブAIを使用する際には、いくつかのデータセキュリティリスクが存在しますが、どのリスクが自社に適用されるかを特定し、それに対処するためのガバナンスを実施することで、最も差し迫った問題を制限し、より大きなシステム的な問題に対処する計画を立てることができます。
### 影響と結果
- 自社のジェネレーティブAIの利用ケースに適用されるリスクを特定する。
- 適用されるリスクに対処するためのAIセキュリティポリシーを策定する。
- データセキュリティの姿勢を改善するための必要な計画を立てる。
### ユーザーの声
Info-Techの経験を経たメンバーからのフィードバックでは、実際の時間の節約や金銭的影響、プロジェクトの改善が定量化されています。以下は一部のメンバーの体験です：
- **ニューメキシコ州子供家庭局**: 実施ガイド - 10/10評価、$137Kの節約、55日間の時間節約
- **ピッツバーグ水道局**: 実施ガイド - 10/10評価、N/A、5日間の時間節約
### 分析者の視点
ジェネレーティブAIを使用する際のリスクは多岐にわたりますが、データ関連のリスクが主なものであり、効果的なAIセキュリティは既存のセキュリティプログラムの成熟度に依存します。多くのリスクは既存のデータセキュリティリスクの新しいバージョンであり、既存のコントロールを改善または拡張することで対処可能です。
### 主要なリスクタイプ
- **データセキュリティとプライバシー**: 機密データをAIシステムに入力することによるリスク。
- **データの整合性**: 検証されていないジェネレーティブAIの出力を繰り返し使用することによるリスク。
### ジェネレーティブAIの導入に向けた基本事項
1. **AI適合性テスト**: ジェネレーティブAIの導入が本当に必要かを評価する。
2. **リスクマッピング**: 自社に適用されるリスクを特定する。
3. **AIセキュリティポリシー**: ジェネレーティブAIの安全な導入のためのポリシーを策定する。
4. **データセキュリティ改善計画**: 現在のコントロールが不十分な場合、改善計画を立てる。
### 結論
ジェネレーティブAIの利用は多くの可能性を秘めていますが、リスクを適切に管理することが不可欠です。組織は、リスクを評価し、適切なガバナンスを実施することで、データセキュリティの問題を軽減し、長期的なセキュリティ計画を策定する必要があります。詳細な情報は[こちら](https://www.infotech.com)から確認できます。
The 3 AI Security Trends You CANNOT Ignore in 2024 | by Taimur ...
#### 2024年に無視できない3つのAIセキュリティトレンド
2024年が近づく中、AIは2023年と同様にサイバーセキュリティの分野で重要な役割を果たすと予測されています。Gartnerによると、2026年までに80%以上の企業が生成的人工知能（GenAI）のAPIやモデルを使用するか、GenAIを活用したアプリケーションを本番環境に展開する見込みです。これは2023年の5%からの劇的な増加を示しています。
- **Gartnerの予測**: 2026年までに80%以上の企業がGenAIを利用する見込み
- 2023年の5%からの急増
- [Gartnerのプレスリリース](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-10-11-gartner-says-more-than-80-percent-of-enterprises-will-have-used-generative-ai-apis-or-deployed-generative-ai-enabled-applications-by-2026)
AIは短期的および長期的に多くの企業にとって優先事項であり続けるため、サイバーセキュリティの専門家やリーダーはAIのトレンドとそれがリスクプロファイルに与える影響に注目する必要があります。AIセキュリティは依然として重要な話題であり、誤解されやすい側面も多いです。
Security with generative AI | Google Cloud
Generative AI is revolutionizing the security world. Detect threats faster, automate tasks, and gain valuable insights with Cloud Security.
I Thought I'd Hate AI in Home Security. I Couldn't Have Been ... - CNET
AI filters make sure that security cameras only bother us when important objects are detected at home. CNET. First-time users are often ...
AI Risk Assessment for ML Engineers | Microsoft Learn
This document is a first step for organizations to assess the security posture of their AI systems.
What is Security Automation? Types & Best Practices - SentinelOne
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17 startups using AI to change the future of cybersecurity
Zepo (Ciudad Real, Spain): Zepo offers businesses an integrated and automated solution, powered by AI, to address the biggest cybersecurity gap: ...
HiddenLayer Launches Security Solution for AI-Powered Products
#### HiddenLayerのAI製品向けセキュリティソリューションの発表
- **企業概要**
HiddenLayerは、機械学習モデルを保護するためのユニークなセキュリティプラットフォームを開発するスタートアップで、2022年7月19日にステルスモードからの脱却を発表しました。テキサス州オースティンに本社を置き、サイバーセキュリティ投資専門のTen Eleven Venturesから600万ドルのシード資金を調達しています。
- **製品の特徴**
HiddenLayerの主力製品は、業界初の機械学習検出および応答（MLDR）ソリューションです。このソリューションは、機械学習を活用したシステムを狙ったサイバー攻撃を検出・防止することを目的としています。企業はAI技術を製品に組み込む一方で、悪意のある攻撃者もその隙を狙っています。
- **サイバー攻撃の脅威**
Gartnerによると、2022年のAIサイバー攻撃の30%は、トレーニングデータの汚染、モデルの盗難、または敵対的サンプルを利用して機械学習システムを攻撃することが予測されています。これにより、企業は数百万ドルの投資を失ったり、製品のリリースが遅れたり、法的・財務的責任を負う可能性があります。
- **創業者の背景**
HiddenLayerの創業者であるクリス・セスティト、タナー・バーンズ、ジェームズ・バラードは、Cylanceでの経験を通じて、機械学習モデルが直接攻撃される問題を認識しました。彼らは、企業が自らのMLモデルに無意識のうちに脆弱性を生じさせていることを理解し、HiddenLayerを設立しました。
- **技術的アプローチ**
HiddenLayerのMLDRソリューションは、特許出願中の機械学習ベースのアプローチを使用し、ユーザーのMLモデルや機密トレーニングデータにアクセスすることなく、毎分数十億のモデルインタラクションを分析して悪意のある活動を特定します。この非侵襲的で使いやすいセキュリティソリューションは、MLモデルのトラフィックパターンを特定し、敵対的攻撃から包括的に防御します。
- **業界との連携**
HiddenLayerは、MITRE ATLASフレームワークを使用してプラットフォームを構築し、AIシステムを対象とした敵対的脅威に関する業界の権威と連携しています。MITRE ATLASのクリスティーナ・リアガティは、「AIの保証とセキュリティは、AIの重要な利用にとって重要であり、広範な採用を促進する」と述べています。
- **今後の展望**
HiddenLayerは、企業が競争優位性を保つために、機械学習アルゴリズムを保護することが重要になると考えています。これらのアルゴリズムは、企業の「王冠の宝物」となる可能性があります。
詳細やデモのリクエストについては、HiddenLayerの[ウェブサイト](https://hiddenlayer.com/)を訪問し、LinkedInやTwitterでフォローしてください。
**HiddenLayerについて**
HiddenLayerは、企業が重要な製品の背後にある機械学習モデルを保護するための包括的なセキュリティプラットフォームを提供しています。詳細は[こちら](https://hiddenlayer.com/)をご覧ください。
CB Insights has identified Cybertonica among the top cybersecurity ...
#### サイバーセキュリティ市場の動向
CB Insightsは、サイバーセキュリティ分野におけるAI企業の中でCybertonicaを特に注目すべき企業として挙げています。Cybertonicaは、すべての電子決済および取引プラットフォームにおいて、カート放棄を減少させ、コンバージョンを向上させるためにAIを活用しています。この企業は、詐欺防止セグメントに分類され、他に24社と共に位置づけられています。
- **サイバーセキュリティAI企業の分類**
CB Insightsは、80以上のプライベートなサイバーセキュリティAI企業を特定し、以下の9つの運用領域に分類しました：
- 詐欺防止およびアイデンティティ管理
- モバイルセキュリティ
- 予測インテリジェンス
- 行動分析および異常検知
- 自動化されたセキュリティ
- サイバーリスク管理
- アプリセキュリティ
- IoTセキュリティ
- 誘導セキュリティ
- **投資活動の増加**
CB Insightsによると、サイバーセキュリティ企業は昨年、過去最高の資金調達件数を記録しました。特に2017年第1四半期は、過去5年間でプライベートなサイバーセキュリティ企業への取引が最も活発だった時期です。AIの利点を活用してサイバー脅威を検出する革新的なソリューションを提供する企業が次々と登場しています。
詳細な情報は、以下のリンクからアクセスできます：[Cybersecurity Artificial Intelligence Startups Market Map](https://www.cbinsights.com/research/report/cybersecurity-ai-startups-market-map/)
The Future of AI Security: Three Trends Every Executive Should Watch
Read this blog to explore three key trends shaping the future of AI security that every executive should watch closely.
AI and Cybersecurity: A New Era - Morgan Stanley
A recent research report estimated the global market for AI-based cybersecurity products was about $15 billion in 2021 and will surge to roughly $135 billion by ...
AI Cybersecurity: 18 Companies to Know | Built In
These AI cybersecurity solutions save time and money by providing IT and security teams with tools to protect data and networks against cyber attacks.
10 AI-Powered Cybersecurity Startup CEOs to Watch in the U.S. 2024
Discover the top 10 AI-powered cybersecurity startup CEOs in the U.S. and their innovative approaches to defending against sophisticated ...
AI Risk Management Framework | NIST
NIST has developed a framework to better manage risks to individuals, organizations, and society associated with artificial intelligence (AI).
AI And Security: Trends For 2024 You Should Know
Cybersecurity frameworks for AI should include regular updates and patches to AI algorithms, thorough vetting of data inputs to prevent ...
🏷 AI技術による監視システムの進化
Security and IT Operations Platform Powered by AI I Anomali
Anomali is a security and IT operations platform harnessing the power of AI to deliver breakthrough threat detection, visibility, and cyber exposure ...
AI in Security and Surveillance - Arcules
By leveraging AI in security and surveillance, companies can improve threat detection and optimize their security teams' efficiency.
Artificial Intelligence Surveillance: What It Is & Use Cases - VOLT AI
AI-powered surveillance systems can detect unattended packages, recognize suspicious behavior, track objects of interest, and alert security – all in real-time ...
Smart Sentry AI – Open AI Based Security Monitoring Platform
Versatile and self-contained security solution utilizing solar power, wireless network and AI technology to protect outdoor, remote or temporary locations.
Hakimo | AI-Powered Remote Guarding & Monitoring
Our remote guarding solution uses AI to monitor surveillance cameras and enables communication through speakers to deter unwanted visitors.
Biggest AI trends of 2024: According to top security experts | SC Media
In 2024, with the new rise of generative AI usage such as FraudGPT, cybercriminals will have a huge advantage launching phishing campaigns with ...
Deep Sentinel: Security Camera Monitoring With Live Guards
Once the AI technology detects a potential threat, your camera instantly streams to our guards for live security monitoring. Deep Sentinel guards can then ...
7 Best AI Video Analytics Companies for High-Quality Surveillance
Benefits of AI Video Analytics · 1) Spot AI · 2) IntelliVision · 3) Agent Video Intelligence · 4) Pure Tech Systems · 5) Eagle Eye Networks · 6) Gorilla ...
[PDF] AIShield | AI Security Case Studies
The bank's CTO—along with AI/ML, risk and cybersecurity teams—aim to strengthen the current fraud detection model to decrease these losses and increase profit.
Securiti.ai
Securiti Data Command Center™: Empowering safe use of data and AI. Achieve unified intelligence and controls across hybrid multicloud environments, ...
Security Startup Protect AI Valued at $400 Million in Funding Deal
Protect AI Inc., a security and artificial intelligence startup, has raised $60 million from investors betting that the intersection of AI and ...
Case Study: The Role of Artificial Intelligence in Network Security
This case study delves into the role of AI in network security, examining its applications, benefits, challenges, and future potential through real-world ...
Cisco AI for Security
Cisco combines AI with its breadth of telemetry across the network, private and public cloud infrastructure, applications, internet, email, and endpoints.
Artificial intelligence for video surveillance - Wikipedia
Artificial intelligence for video surveillance utilizes computer software programs that analyze the audio and images from video surveillance cameras in ...
Leveraging AI in Security And Surveillance Systems - Infosys BPM
Using AI in security and surveillance systems makes them efficient and helps track suspicious movements, thereby giving early warnings. Dive in to know the ...
AI-powered Security Monitoring Software - Pentegra Systems
Pentegra proudly offers Intellisee AI-powered security monitoring software that helps to prevent a growing list of security risks.
The power of AI: Security - IBM
Security AI and automation technologies enable organizations to stay ahead of cyber threats through faster incident detection and response.
AI Security: Risks, Frameworks, and Best Practices - Perception Point
AI security encompasses measures and technologies designed to protect AI systems from unauthorized access, manipulation, and malicious attacks.
Cyble Tops Y Combinator's 2023 Security Startups List
#### Cybleの概要
Atlantaに本社を置くCyble Inc.は、AI駆動の脅威インテリジェンスプラットフォームであり、Y Combinatorが選出した2023年のトップセキュリティスタートアップの一つとして認識されました。この成果は、Cybleの業界における革新性と先進性を示す重要な証明となっています。
#### 会社の設立とリーダーシップ
- **設立年**: 2019年
- **創業者**: Manish ChachadaとBeenu Arora
- **専門分野**: ダークウェブモニタリング、脅威インテリジェンス、サイバーリスク評価
Cybleは、AIを活用した脅威検出を駆使し、サイバーセキュリティの分野で先駆者としての地位を確立しています。CEOのBeenu Aroraは、Cybleのチームがデジタルリスクから組織を守るために尽力していることを強調しています。
#### 資金調達と成長
2023年11月、Cybleは3,020万ドルのシリーズB資金調達を成功させ、さらなる成長と革新を目指しています。この資金は、Cybleの市場での存在感を強化し、技術的な提供の洗練を進めるために活用されます。
#### 未来への展望
Beenu Aroraは、Y Combinatorからの認識がCybleの未来を前進させる原動力になると述べています。サイバーセキュリティの課題がますます複雑化する中で、先進的な脅威インテリジェンスソリューションの必要性は高まっています。Cybleは、革新への揺るぎないコミットメントを持ち、サイバーセキュリティの未来を形作る重要なプレイヤーとしての地位を確立しています。
このように、Cybleはデジタル未来を守るための重要な役割を果たすことが期待されています。
- [Cybleの公式サイト](https://cyble.com/)
- [Cybleの資金調達について](https://thecyberexpress.com/cyble-funding-boost-cyber-threat-intelligence/)
- [サイバーセキュリティとは](https://thecyberexpress.com/what-is-cybersecurity/)
- [サイバーリスクについて](https://thecyberexpress.com/what-are-risks-in-cybersecurity/)
AI in Physical Security: Expert Success Stories Dispel Falsehoods
Over panic alarms, gun detection, license plate recognition (LPR), and other technologies, Vision AI has proven to be the most valuable tool in ...
🏷 スタートアップによる革新的な防犯ソリューション
What is Security Automation? - Palo Alto Networks
Security automation is the concept of using artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to proactively eliminate threats before they become a breach.
Top 5 AI Security Startups & Emerging Tech Trends (June 2024)
These startups exemplify cutting-edge applications of AI technologies for cyber defense across threat detection, prevention, response, and attack surface ...
Security for AI: The New Wave of Startups Racing ... - Menlo Ventures
Companies like Lakera and Adversa aim to automate red teaming activities to help organizations investigate the robustness of their guardrails.
AI, automation emerge as critical tools for cybersecurity | CIO
#### AIと自動化がサイバーセキュリティの重要なツールとして浮上
- **AIと自動化の導入状況**
企業におけるAIの導入率は41%で、さらに42%が積極的に研究を行っている（2019年IDGデジタルビジネス調査）。サイバーセキュリティは、これらの技術の理想的な利用ケースとして注目されている。
- **新たなリスクと脆弱性**
デジタルビジネスの拡大に伴い、新たなリスクや脆弱性が生じており、セキュリティチームはこれに対処するための負担が増加している。AIと機械学習は、膨大なセキュリティデータを処理し、ルーチン作業を自動化することで、セキュリティチームの負担を軽減する手段として期待されている。
- **実用的な導入例**
Fiservのケン・フォスター氏は、「繰り返しの作業を自動化するフレームワークを構築することで、重要な意思決定に人間を再配置できる」と述べている。これにより、セキュリティチームはより迅速に対応できるようになる。
- **AIの役割と効果**
サイバーセキュリティにおけるAIの効果は、侵害の検出までの時間（タイム・トゥ・ディスカバリー）で測定される。AIは休息を必要とせず、常にデータを監視できるため、迅速な対応が可能になる。
- **ユーザーアクセスの自動化**
自動化は、ユーザーアクセス管理に大きな影響を与えると予測されており、多要素認証の成長が期待されている。行動分析がセキュリティイベントの特定に役立つとされている。
- **人間とAIの協力**
AIと自動化はITセキュリティチームの負担を軽減するが、高度な分析や修復作業には依然として熟練した人材が必要である。人間の専門知識と論理的思考が、AIの効果的な活用に不可欠である。
- **脅威と今後の展望**
AIと自動化の進展により、攻撃者もこれらの技術を利用してより広範な攻撃を行う可能性がある。AIはサイバーセキュリティの両刃の剣であり、攻撃者はAIを用いて防御を突破しようとする。
- **今後の技術革新**
機械学習や自然言語処理の進展により、脅威の分析能力が向上することが期待されている。AIはデータ保護や脅威分析において重要な役割を果たし、サイバーセキュリティの基本要件となるだろう。
詳細については、[CIOの記事](https://www.cio.com/article/353250/ai-automation-emerge-as-critical-tools-for-cybersecurity.html)をご覧ください。
AI-powered security startup c/side raises $1.7M to fight browser ...
#### 会社の概要
サンフランシスコに拠点を置くサイバーセキュリティスタートアップ「c/side」は、170万ドルの資金調達を行い、ステルスモードからの脱却を果たしました。c/sideは、ウェブブラウザ内で使用されるサードパーティスクリプトの脆弱性に対処するセキュリティソリューションを開発しています。これらのスクリプトは、チャットボットや分析機能などを提供しますが、適切に監視・保護されない場合、セキュリティホールを生む可能性があります。
#### 投資家について
プレシード資金調達ラウンドは、初期段階のテクノロジー企業に焦点を当てるベンチャーキャピタル「Scribble Ventures」が主導しました。また、サイバーセキュリティの著名な人物であるダン・シャインマン、キャシー・コレベック、ジェイソン・ワーナーからも投資を受けています。業界のベテランからの支援は、c/sideのウェブセキュリティへのアプローチの可能性を示しています。
#### サードパーティスクリプトの脅威への対処
サードパーティスクリプトは、ユーザー体験を向上させる一方で、セキュリティリスクをもたらす二面性を持っています。これらのスクリプトは、ハイジャックに脆弱なインフラ上で実行されることが多く、ユーザーデータが危険にさらされる可能性があります。c/sideは、これらのスクリプトを監視、最適化、保護するためのツール群を提供することを目指しています。AIを活用したリアルタイムの脅威検出を通じて、攻撃を特定し無効化します。
#### コンプライアンス基準の進化への対応
c/sideの登場は、セキュリティ基準協会によるPCI DSS 4.0の導入と重なります。この厳格な基準は、特にデジタル決済を扱う企業に対して強固なセキュリティ対策を求めています。c/sideの技術は、これらのコンプライアンスニーズに特化して設計されています。リアルタイムのスクリプト監視とスキャンを提供し、脅威の即時検出と緩和を可能にします。
#### スタートアップに対する見解
c/sideのサイバーセキュリティ分野への参入は、ブラウザ環境のセキュリティに新たな視点をもたらします。AIを活用した検出と進化するコンプライアンス基準への適合に焦点を当てることで、ゼロデイ攻撃の軽減やウェブブラウジングエコシステム内のユーザーデータ保護において重要な役割を果たす可能性があります。今後の製品開発やパートナーシップの進展に注目が集まります。
詳細は[こちら](https://techfundingnews.com/us-based-wiz-capitalises-on-cloud-security-consolidation-with-recent-1b-funding/)をご覧ください。
Securiti: Named to CB Insights AI 100 List of Innovative Companies
Securiti selected for the fifth annual AI 100 ranking of the 100 most promising private artificial intelligence (AI) companies in the world.
Top 5 Business Strategies for Startups with Generative AI - Jeda.ai
#### スタートアップ向けの生成AIを活用したトップ5ビジネス戦略
スタートアップは、資金調達から競争の激しい市場での差別化まで、さまざまな課題に直面しています。生成AIを活用したビジネス戦略を取り入れることで、競争優位を獲得し、成功への道を切り開くことが可能です。
- **戦略の概要**
- 生成AIを活用することで、計画や意思決定の質を向上させることができます。
- スタートアップに特化したトップ5のビジネス戦略を生成AIで作成し、競争優位を確立します。
- Jeda.aiの生成AIワークスペースを利用することで、よりスマートなビジネス戦略を実現します。
- **リソース配分と市場分析の改善**
- SWOT分析やアイゼンハワー行列などのツールを活用し、強みや弱みを分析し、情報に基づいた意思決定を行います。
- 生成AIを統合することで、これらのプロセスをさらに効率化できます。
- **具体的な戦略**
1. **SWOT分析**: 内部要因と外部要因を評価し、スタートアップの戦略を形成します。詳細は[こちら](https://www.jeda.ai/resources/top-10-swot-analysis-with-generative-ai-the-definitive-guide-for-2024-and-beyond)。
2. **アイゼンハワー行列**: タスクの優先順位を決定し、時間管理を改善します。詳細は[こちら](https://www.jeda.ai/resources/generate-eisenhower-matrix-with-ai-jeda-ai)。
3. **PUGHマトリックス**: 複数の選択肢を評価し、比較するためのフレームワークです。詳細は[こちら](https://www.jeda.ai/resources/generate-pugh-decision-matrix-with-ai-using-jeda-ai)。
4. **BCGマトリックス**: 製品ポートフォリオを評価し、リソース配分の戦略を決定します。詳細は[こちら](https://www.jeda.ai/resources/generate-bcg-matrix-with-ai-using-jeda-ai)。
5. **PESTLE分析**: 外部環境の要因を評価し、長期的な計画を立てます。詳細は[こちら](https://www.jeda.ai/resources/generate-pestel-analysis-with-ai-using-jeda-ai)。
- **生成AIの利点**
- 伝統的なビジネス戦略アプローチの課題を克服し、効率的な意思決定を支援します。
- 大量のデータを迅速に分析し、バイアスのない客観的な洞察を提供します。
これらの戦略を活用することで、スタートアップは競争の激しい市場での成功を目指すことができます。生成AIを取り入れたビジネス戦略の実践を通じて、よりスマートで効率的なビジネス計画を実現しましょう。詳細については、[Jeda.ai](https://www.jeda.ai/)をご覧ください。
AI Cybersecurity Startup Raises $250M to Enhance Security Platform
Abnormal Security has raised $250 million in a series D funding round to expand its AI-powered cybersecurity platform and accelerate global growth.
Portland-Based Startup Aisles Has Launched an AI-Driven Payment ...
#### 会社の概要
ポートランドを拠点とするスタートアップ企業Aislesは、AI駆動の決済およびセキュリティソリューション「Trustis」を発表しました。この技術は、顧客と小売店の取引をシームレスかつ安全にすることを目的としています。
#### Trustisの機能
- **生体認証技術**: Trustisは、顔認識、指紋認識、音声認識などの高度な生体認証を統合し、迅速かつ安全な取引を実現します。
- **現金決済サービス**: 主に現金を使用する顧客向けに、リアルタイムの現金残高確認機能を提供し、オーバードラフトのリスクを防ぎます。
- **デジタルデビットカード**: ユーザーの既存のクレジットまたはデビットカードにリンクされたデジタルデビットカードを提供し、Aislesプラットフォーム外での安全なオンライン購入を可能にします。
#### インクルーシブなサービス
Trustisは、WIC、SNAP、TANFの受益者向けに特化したサービスを提供し、特にWICユーザー向けには独自の重量測定確認機能を導入しています。これにより、購入エラーを防ぎ、安心して買い物ができる環境を提供します。
#### 市場への影響
共同創設者のイグナシオ・ロサレス氏は、2023年の米国の小売売上高が7兆ドルに達すると予測し、Trustisが小売業界の取引を変革する可能性があると述べています。AI駆動のシステムは、待ち時間を短縮し、小売チェーンの効率を向上させることが期待されています。
#### 企業の利点
Trustisは、既存の小売インフラに柔軟かつスケーラブルなソリューションを低コストで導入できるため、さまざまな規模の小売業者にとって魅力的な選択肢となります。
詳細については、Aislesの公式ウェブサイトを訪問してください: [Aisles](https://aisles.app/)
動画はこちらからご覧いただけます: [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=70i4BXjzcaM)
元のプレスリリースは[こちら](https://www.newsfilecorp.com/release/172950)から確認できます。
Turing AI - Reimagine Safety, Security, and Operations with AI
#### Turing AIの概要
Turing AIは、クラウドベースのビデオセキュリティシステムを提供し、安全性とセキュリティオペレーションを強化します。特に、迅速かつ正確なイベント検索機能やリアルタイムのスマートアラート、簡単なクリップ共有機能が特徴です。
#### イベント検索機能
- **3クリックでイベントを検索**: TURING VISION®のスマートビデオ検索により、顔検索や人物属性、履歴を利用して重要なイベントを迅速に検索できます。
- [詳細はこちら](https://turing.ai/products/turing-vision) 
#### スマートアラート
- **リアルタイムのスマートアラート**: AIを活用したアラートを簡単に設定でき、アプリやテキスト、メールで重要な情報を受け取ることができます。
- [詳細はこちら](https://turing.ai/products/turing-vision) 
#### クリップの即時共有
- **簡単なビデオ共有**: AIイベントクリップや保存したビデオを組織内や警察などと迅速に共有できます。
- [詳細はこちら](https://turing.ai/products/turing-vision) 
#### ハードウェアの提供
- **既存のVMSやサードパーティカメラとの互換性**: Turing AIは多くの既存システムと連携可能です。
#### ビジネスニーズに合わせた柔軟なオプション
- **Turing Basic**: クラウドVMSへのアクセス、カメラエッジ分析、ライブビュー、1GBのクラウドケース管理などの機能を提供。
- **Turing Essential**: 基本機能に加え、イベント検索やデバイス健康管理アラート、7日間のクラウドストレージを提供。
#### 顧客からの信頼
- **13,000以上のサイトに展開**: Turing AIは多くの業界で信頼されています。
- **10,000以上のデイリーアラート**: 日々の運用で多くのアラートを処理。
- **1,000万以上のデイリー処理イベント**: 高い処理能力を誇ります。
顧客の声として、「以前のシステムに比べて光年先を行っている」との評価や、「これまでで最も簡単な統合」との声が寄せられています。
Best AI Cybersecurity Companies to look for in 2024 - Sprinto
List of AI cyber security companies · 1. Palo Alto Networks · 2. Fortinet · 3. Trellix · 4. Zscaler · 5. Crowdstrike · 6. Vectra AI · 7. Sprinto ...
New Crop of Gen AI-Focused Security Startups is Emerging - LinkedIn
Boomtown is tracking a surge in new startups focused on solutions for many of the problems associated with Gen AI, from data poisoning to deepfakes.
Top Cybersecurity Startups You Need to Know in 2024
Cyera. Cyera is an AI-powered data security technology providing organizations rich data context to ensure cyber resilience and compliance. It offers a data- ...
AI Security Startup Cyberhaven Raises $88 Million in New Funding
AI data-security startup Cyberhaven Inc. said it had raised $88 million in a funding round that values the company at $488 million, ...
Top 5 Successful Initiatives in AI and Cybersecurity
This report explores five successful initiatives that leverage artificial intelligence (AI) to enhance cybersecurity measures.
A battle-tested founder tackles security for AI - Foundation Capital
He eventually started Acuvity, an AI security company that gives enterprises visibility, governance, and granular controls over employee use of AI apps.
AI Startup Abnormal Security Raises $250 Million in Series D ...
#### 会社の概要
サイバーセキュリティAIスタートアップのAbnormal Securityは、AIを活用したサイバー脅威から組織を守るための重要なマイルストーンを発表しました。シリーズDラウンドで2億5000万ドルの資金を調達し、企業の評価額は51億ドルに達しました。
#### 資金調達の詳細
- **資金調達額**: 2億5000万ドル
- **評価額**: 51億ドル
- **主導投資家**: Wellington Management
共同創設者兼CEOの[Evan Reiser](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7226558822046130176/)は、「この資金調達は成長のマイルストーン以上のものであり、私たちのAIベースのアプローチへの信任の表れです」と述べています。
#### サイバーセキュリティの現状
近年、サイバー攻撃者はシステムの弱点ではなく、人間の脆弱性をターゲットにする傾向が強まっています。2024年のVerizonデータ侵害調査報告書によると、全ての侵害の68%が人間の要素に関連しています。AIの進化により、小規模な犯罪者でも国家レベルの攻撃に匹敵する洗練されたフィッシングキャンペーンを展開できるようになっています。
#### 会社の成長と展望
Abnormal Securityは、以下の3つの主要分野での能力拡張を計画しています。
1. AI行動検知および応答技術の強化
2. 新製品の開発と新市場への拡大
3. 会社の野心的な目標を支えるためのチームの拡充
同社は、設立5年目にして前年比100%の収益成長を達成し、フォーチュン500企業の約5社に1社を保護しています。年間定期収益が2億ドルを超え、Abnormal Securityは史上2番目に急成長しているサイバーセキュリティ企業としての地位を確立しました。
#### 結論
組織が進化する脅威の状況に対処する中で、Abnormal SecurityのAI駆動型アプローチは、ますます洗練されたサイバー攻撃に対する有望な解決策を提供します。この大規模な投資により、同社はデジタルエコシステム全体で人間の行動を保護するためのリーダーシップを発揮する準備が整っています。
Israeli startup Aim Security raises $18M to bolster generative AI ...
#### 会社概要
イスラエルのスタートアップ企業Aim Securityは、生成AIのセキュリティプラットフォームを強化するために1,800万ドルの資金調達を行った。この企業は2022年に設立され、CEOのマタン・ゲッツとCTOのアディール・グルスが率いている。両者はイスラエル国防軍のエリート情報部隊8200部隊でサイバーセキュリティの経験を積んだベテランである。
#### 資金調達の目的
Aim Securityは、企業が生成AIを安全に導入できるようにすることを目指しており、ビジネスの生産性を向上させる一方で、すべての使用ケースに対して保護を提供するサービスを展開している。生成AIツールの急速な普及に伴い、企業のセキュリティリーダーは独自のデータ、プライバシー、セキュリティの課題に対処するために常に追いつくことが求められている。
#### セキュリティプラットフォームの機能
Aimのセキュリティプラットフォームは、ビジネス環境におけるAIの使用を管理・保護することを目的としている。具体的には、機密データの露出、サプライチェーンの脆弱性、有害または操作された出力、そして脱獄やプロンプトインジェクションといった新たな攻撃手法に対処するために特化されている。
#### 顧客のニーズ
ゲッツは、「さまざまな業界の企業顧客から、最新のAI技術の利点を享受しつつ、リスクの許容範囲を超えない方法を求められている」と述べている。Aimの使命は、企業のセキュリティリーダーにとって信頼できるAIセキュリティのパートナーとなり、組織がこれらの技術の潜在能力を自信を持って発揮できるようにすることである。
#### 投資家
今回の資金調達はCannan Partnersが主導し、YL Ventures Ltd.も参加している。Aimの他の投資家にはWiz Inc.の創業者や、Palo Alto Networks Inc.、Proofpoint Inc.、Google LLCの業界リーダーが含まれている。
[出典](https://www.aim.security/)
🏷 生成AIの導入がもたらす効果と未来
AI in Cybersecurity: Key Case Studies and Breakthroughs
The case studies discussed highlight how IBM, Microsoft, and Boardriders have successfully implemented AI in their security operations, ...
Generative AI Cybersecurity Market Size, Share and Global Market ...
#### ジェネレーティブAIサイバーセキュリティ市場の概要
- **市場規模と成長予測**
ジェネレーティブAIサイバーセキュリティ市場は急速に拡大しており、2024年には約71億米ドルから2030年には401億米ドルに達する見込みです。この成長は、2024年から2030年の間に年平均成長率（CAGR）33.4%を記録すると予測されています。
- **市場の推進要因**
- **高度なフィッシング攻撃とディープフェイクへの対応**
ジェネレーティブAI技術の進化により、サイバー攻撃者はより洗練されたAI駆動のフィッシングキャンペーンやリアルなディープフェイクを開発しています。これに対抗するため、企業はジェネレーティブAIソリューションを導入し、防御能力を向上させています。
- **スキルギャップの解消**
ジェネレーティブAIは、サイバーセキュリティ業界のスキルギャップを埋める可能性を秘めています。自動化により、専門的な訓練を受けていない人材でも重要な役割を果たせるようになると予測されています。
- **市場の課題**
- **AIガバナンスとシャドウITのリスク**
ジェネレーティブAIの急速な普及は、従業員がサイバーセキュリティチームの承認なしに技術を使用するシャドウITの問題を悪化させています。これにより、データ漏洩のリスクが高まります。
- **モデルのハイジャックとデータポイズニング**
ジェネレーティブAIモデルは、ハッカーによる悪用のリスクが高まっています。攻撃者は、フィッシングメールやディープフェイクを生成するためにこれらのツールを利用しています。
#### 市場エコシステム
- **提供されるソリューション**
ジェネレーティブAIを活用したサイバーセキュリティソフトウェアが市場の最大シェアを占めています。これらのソフトウェアは、脅威の検出、リアルタイムの脅威対応、複雑なセキュリティ手順の自動化において重要な役割を果たしています。
- **地域別の成長**
アジア太平洋地域は、最も急速な成長を遂げると予測されています。経済成長とAI研究開発への投資が進む中、サイバー犯罪の増加に対抗するための高度なセキュリティ対策が求められています。
#### 主要市場プレイヤー
- 主な企業には、[Palo Alto Networks](https://www.paloaltonetworks.com/)、[AWS](https://aws.amazon.com/)、[CrowdStrike](https://www.crowdstrike.com/en-us/)、[SentinelOne](https://www.sentinelone.com/)、[Google](https://cloud.google.com/solutions/security?hl=en)などが含まれます。
#### 最近の動向
- 2024年6月、SentinelOneとAdvantageが提携し、AI駆動のセキュリティツールを統合したマネージド検出および応答サービスを提供することを発表しました。
- 2024年5月、Palo Alto NetworksとIBMがAI駆動のサイバーセキュリティ成果を提供するための広範なパートナーシップを発表しました。
この市場は、サイバーセキュリティの新たなフロンティアとして、企業の安全性を高めるための重要な要素となっています。詳細な情報は、[こちらのレポート](https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/generative-ai-cybersecurity-market-505.html)をご覧ください。
Mitigating Generative AI Security Risks for Organizations
#### ジェネレーティブAIのセキュリティリスク軽減
ジェネレーティブAIは、テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを生成する能力により、さまざまな業界で広く利用されています。Salesforceの最新のITレポートによると、調査対象の67%のITリーダーが、組織内でのジェネレーティブAIの利用を優先していると回答しています。しかし、この技術は同時に大きなセキュリティリスクも伴います。
- **セキュリティリスクの認識**
- ジェネレーティブAIは、ディープフェイクや合成アイデンティティを生成する能力があり、これが偽情報やプライバシーの脅威を引き起こす可能性があります。
- 調査によると、回答者の65%がセキュリティリスクのためにジェネレーティブAIの導入を正当化できないと述べています。
- **主なセキュリティリスク**
1. **AI生成のディープフェイク**
- 高度にリアルな偽の画像や動画を生成し、誤解を招く情報を作成するリスクがあります。
- 例: 2019年に、UKのエネルギー会社のCEOが、偽の上司からの電話で220,000ユーロを送金するよう指示され、結果的に財務的損失を被りました。
2. **AIモデルの毒性攻撃**
- トレーニングデータに悪意のあるコンテンツを挿入し、AIモデルを誤った出力を生成させる攻撃です。
3. **モデル盗難**
- 攻撃者がAIモデルにアクセスし、データプライバシーを無効化するリスクがあります。
4. **フィッシング攻撃**
- ジェネレーティブAIを利用して、正規のメールと見分けがつかないメッセージを生成し、フィッシング攻撃を行うリスクがあります。
5. **トレーニングデータの漏洩**
- 機密データがAIモデルの出力として生成されるリスクがあります。
6. **データプライバシーの懸念**
- ジェネレーティブAIモデルは大量のデータを必要とし、適切に管理されないとデータ漏洩のリスクが高まります。
- **リスク軽減のための戦略**
1. **AIガバナンスフレームワークの構築**
- 法的基準やセキュリティの観点から、AIシステムの責任ある開発を促進します。
2. **サイバーセキュリティツールへの投資**
- 異常や悪意のある活動を特定するためのツールを導入し、データと財務の損失を防ぎます。
3. **ジェネレーティブAIのセキュリティリスクに関する教育**
- 従業員に対して、ジェネレーティブAIのバイアスや倫理的考慮事項、セキュリティ脅威の識別方法を教育します。
#### 結論
ジェネレーティブAIは多くの利点を提供する一方で、知的財産の盗難や reputational damage、データ漏洩、財務損失といったセキュリティリスクを伴います。これらのリスクを軽減するためには、AIガバナンスフレームワークの構築やサイバーセキュリティツールの導入、従業員教育が重要です。
詳細な情報は、[こちら](https://www.example.com)をご覧ください。
Artificial Intelligence (AI) Cybersecurity - IBM
Using advanced ai algorithms, they provide proactive threat detection and incident response, coordinating defenses against cyber threats and hackers, thereby ...
AI Security Systems: All You Need to Know - VOLT AI
AI security systems can detect intrusions even in harsh weather or on challenging terrain, making them ideal for construction sites, industrial ...
3 proven use cases for AI in preventative cybersecurity
1. Attack surface management: Proactive defense with AI · 2. Red teaming: AI goes on the offensive · 3. Posture management: Continuous security at ...
AI Security Risk and Best Practices - ISACA
AI solutions can introduce serious malware risk and impact if the right practices are not followed, or the proper safeguards are not implemented.
Top 29 Startups developing AI for Cyber Security (October 2024)
These startups develop AI solutions that can automatically detect, analyze, and defend against advanced cyberattacks by proactively detecting and tricking ...
HiddenLayer | Security for AI
Founded by a team with deep roots in security and ML, HiddenLayer aims to protect enterprise's AI from inference, bypass, extraction attacks, and model theft.
AI Startups: Mastering the Keys to Success
#### AIスタートアップの成功の鍵をマスターする
**AIスタートアップ革命**
テクノロジーと起業家精神の活気ある領域において、人工知能（AI）が新たな時代を形成しています。AIスタートアップはこの革命の最前線にあり、ビジネスの運営や革新の方法に重要な変化をもたらしています。AIの重要性は計り知れず、成長や革新の前例のない機会を提供し、従来のビジネス戦略を再構築しています。
**AIが起業家精神とビジネス戦略を再形成する方法**
AIは従来のビジネス戦略を変革し、データ駆動型の意思決定やパーソナライズされた顧客体験、効率的な運営プロセスを推進しています。この変化は、よりダイナミックで応答性の高い競争的な起業環境を生み出しています。
**AIスタートアップの基盤**
AIスタートアップは、ビジネスモデルや運営にAIを統合する独自のアプローチが特徴です。主な特徴は以下の通りです：
- **革新的なAIの利用**: 新しいアルゴリズムや機械学習の新しい応用を開発し、市場を破壊するユニークなソリューションを提供します。
- **データ駆動型アプローチ**: データを意思決定の基本ツールとして使用し、製品開発や市場戦略を導きます。
- **スケーラビリティ**: 急成長を目指したビジネスモデルを設計し、AIの能力を活用して需要の増加に対応します。
- **技術的敏捷性**: 新しいAI技術を迅速に採用し、競争力を維持します。
- **市場志向のソリューション**: 市場のニーズを特定し、AI駆動のソリューションで対応します。
AIスタートアップは、単に先進技術を使用するだけでなく、戦略的にAIを活用して価値を創造し、市場に焦点を当てた革新を推進しています。
**AI技術の進化とビジネスへの影響**
AIの導入は、従来の手動データ分析からAI駆動型の方法への重要なシフトを意味します。このシフトは、ビジネスの運営や戦略を大きく変えました：
- **手動から自動化へ**: 過去には手動処理に依存していた企業が、AIによってプロセスを自動化し、エラーを減少させています。
- **予測分析と機械学習**: 過去のデータを使用して未来のトレンドを予測するAI技術が、より正確な予測を可能にしています。
- **運営効率の向上**: AIの適用により、手動で数日かかっていたタスクが迅速に完了し、戦略的な意思決定に集中できるようになっています。
- **戦略的意思決定**: AIを通じて、企業はデータに基づいた賢明な選択を行い、マーケティング戦略や顧客体験を向上させています。
このように、AIの統合は企業を反応的な立場から能動的な立場へと変革し、データを活用して戦略的な優位性を獲得しています。
**AIベンチャーを始めるためのガイド**
成功するAIスタートアップを立ち上げるための5つの重要なステップは以下の通りです：
1. **市場ニーズの特定**: AIが解決できる具体的な問題を見つけます。
2. **堅牢なAIソリューションの開発**: 技術的に堅実で市場のニーズを満たすソリューションを作成します。
3. **スキルのあるチームを組織する**: AI、ビジネス、特定の業界における専門知識を持つチームを集めます。
4. **資金調達の確保**: ベンチャーキャピタルやエンジェル投資家、助成金などの資金調達オプションを探ります。
5. **戦略的に市場に参入する**: 製品の発売を計画し、タイミングやマーケティングチャネルを考慮します。
これらのステップは、成功のための基盤を築くために重要です。
**AIスタートアップのためのリソースとツール**
以下は、AIビジネススタートアップに必要な5つのリソースです：
- **AI開発プラットフォーム**: [OpenAI](https://www.openai.com/)、[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)、[IBM Watson](https://www.ibm.com/watson)など。
- **オンライン学習リソース**: [Coursera](https://www.coursera.org/)や[Udacity](https://www.udacity.com/)でAIや機械学習のコースを提供。
- **AIスタートアップコミュニティ**: [r/MachineLearning](https://www.reddit.com/r/MachineLearning/)や[Stack Overflow](https://stackoverflow.com/)などのオンラインフォーラム。
- **データ分析ツール**: [Google Analytics](https://accounts.google.com/v3/signin/identifier?continue=https%3A%2F%2Fanalytics.google.com%2Fanalytics%2Fweb%2F&hl=en&ifkv=ASKXGp0IUWaJpqpQyw7XKbwjKjjJ1Um5xRn1w7tZ_PuX3eQZcmlGzCVBzOS2dMEr5zClvvNrcD4qUw&sacu=1&service=analytics&flowName=GlifWebSignIn&flowEntry=ServiceLogin&dsh=S319512528%3A1703277932843325&theme=glif)や[Tableau](https://www.tableau.com/)。
- **プロジェクト管理ソフトウェア**: [Notion](https://notion.so)、[ClickUp](https://clickup.com/)、[Asana](https://asana.com/)など。
これらのリソースは、AIスタートアップの旅を始めるために役立ちます。
**AIスタートアップの機会と成長**
AIスタートアップは、未開拓の領域を探求することで成長を見出します。特に、以下の分野での機会が顕著です：
- **ヘルスケア**: AIは個別化された治療計画や診断ツールを提供し、医療を革新します。
- **金融**: AIは詐欺検出やアルゴリズム取引に利用され、より効率的で安全な金融サービスを提供します。
- **顧客サービス**: AI駆動のチャットボットやバーチャルアシスタントが顧客とのインタラクションを改善します。
これらのニッチを特定するには、現在の市場のギャップを深く理解し、AIの潜在能力を活用する必要があります。
**AIのビジネス革新を推進する役割**
AIは単なる技術的ツールではなく、ビジネスの運営や革新の再構築を促進する触媒です。新しいビジネスモデルやパーソナライズの拡大、運営効率の向上、新たな収益源の開拓が可能です。
**AIスタートアップのリスクと課題**
AIスタートアップは、革新と独自の課題が交錯するダイナミックな環境で運営されています。主なリスクには以下が含まれます：
- **データプライバシーとセキュリティ**: ユーザーデータを厳格に保護する必要があります。
- **規制基準の遵守**: GDPRなどの法律に従うことが重要です。
- **技術的課題**: バイアスや精度の問題を克服する必要があります。
- **市場競争**: AI分野は競争が激化しており、差別化が求められます。
- **資金調達の不確実性**: 一貫した資金調達が課題です。
これらの課題に対処するための効果的な戦略を実施することが、成功への鍵となります。
**AIスタートアップのトレンドと業界への影響**
AIスタートアップは、倫理的AI、ヘルスケアの進展、自動化、顧客体験の向上、そして新興市場での成長を通じて、業界に影響を与えています。
**資金調達と投資のダイナミクス**
AIスタートアップの資金調達は、ベンチャーキャピタルやエンジェル投資家からの支援を受けることが重要です。これにより、資金だけでなく、メンターシップやネットワークへのアクセスも得られます。
**AI技術の統合：実践的な洞察**
AI技術をビジネス運営に統合するためのベストプラクティスには、データの質、ユーザー中心のデザイン、スケーラビリティ、部門間の協力が含まれます。
**グローバルな視点：AIスタートアップの世界的影響**
AIスタートアップは、技術的なギャップを埋め、グローバルな問題に取り組み、経済成長を促進しています。
**リーダーシップと管理戦略**
AIスタートアップの成功には、ビジョナリーな思考、適応性、効果的なコミュニケーション、レジリエンス、感情的知性が求められます。
**倫理的および社会的次元**
AIスタートアップは、アルゴリズムのバイアス、データプライバシー、社会への影響を考慮しながら、倫理的な開発を進めています。
**将来を見据えたAIスタートアップ**
持続可能な成長と革新のための戦略には、多様化、才能への投資、顧客中心の革新、パートナーシップの構築が含まれます。
**結論**
AIスタートアップは、革新的な機会を提供し、独自の課題に直面しています。成功のための鍵は、適応力のあるリーダーシップ、倫理的なAI開発、効果的な資金調達とパートナーシップにあります。AIスタートアップの未来は、技術の進歩だけでなく、持続可能で倫理的な技術的風景を形成することにかかっています。
AI startups emerge to plug security holes in GenAI apps - SaaSBoomi
#### AIスタートアップがGenAIアプリのセキュリティホールを埋める
近年、テクノロジーの進展には必ず裏の側面が存在します。特にサイバーセキュリティの分野では、AIが攻撃を検出し阻止する手助けをする一方で、サイバー犯罪者もAIの進化を利用してより高度な攻撃を仕掛けています。2023年には、米国の非営利団体であるアイデンティティ盗難リソースセンター（ITRC）の報告によれば、データ侵害の報告が78%増加し、上場企業の約11%が侵害を受けたとされています。さらに、IBMの報告によると、2023年のデータ侵害の世界平均コストは445万ドルに達しました。
#### GenAIの影響と新たな脅威
Generative AI（GenAI）の普及により、アプリケーションの攻撃面が広がり、新たな攻撃手法が登場しました。SydeLabsの共同創設者であるアンキタ・クマリ氏は、「GenAIはアプリケーションの攻撃面を広げ、新たな攻撃の種類を生み出した」と述べています。特に、プロンプトインジェクションという新たな脅威が注目されています。これは、ハッカーがプロンプトを調整し続けることで、GenAIアプリケーションから重要な情報を引き出す手法です。
#### プロンプトインジェクションの実例
SydeLabsは、ある大企業に対してプロンプトインジェクションの危険性をデモンストレーションしました。その結果、企業のシステムプロンプトやトレーニングデータを抽出することに成功し、数億ドルの価値がある知的財産が漏洩する可能性があることを示しました。このような攻撃は、従来のファイアウォールで防げるものとは異なり、非常に巧妙です。
#### 新たなサイバーセキュリティの潮流
新興のAIサイバーセキュリティ企業は、プロンプトインジェクションに対抗するために様々な手法を導入しています。ユーザー入力をスクリーニングして悪意のある意図を検出したり、出力を監視して機密情報の漏洩を防いだりしています。しかし、GenAIアプリケーションは確定的ではなく、同じ質問でも異なる回答が得られるため、攻撃者には多くの選択肢があります。
#### SydeLabsのアプローチ
SydeLabsは、企業のGenAIアプリケーションを攻撃し脆弱性を暴くための自動AIレッドチーミングを行っています。これにより、継続的にモデルをテストし、新たな攻撃手法に対応しています。また、SydeLabsは、ユーザーの意図に基づいて脅威を検出する製品「SydeGuard」を開発中です。これにより、単なる入力のスクリーニングを超えた、より包括的な悪意のある行動の発見が可能になります。
#### 経験豊富なサイバーセキュリティ専門家
SydeLabsの共同創設者であるアンキタとパトワは、サイバーセキュリティの分野での豊富な経験を持っています。彼らは、さまざまな基盤モデルの登場に伴い、ユースケースに応じた汎用的なAIセキュリティモデルの構築に取り組んでいます。AIの進化が急速であるため、現在の脅威は氷山の一角に過ぎず、サイバーセキュリティの防御者と攻撃者は常に一歩先を行くための競争を繰り広げています。
詳細については、[こちらの記事](https://www.sydelabs.ai/)をご覧ください。
What Automation has to do with AI and Cybersecurity - Swimlane
AI and security automation have the power to enable teams with enhanced contextual information, better signal-to-noise, and ultimately reduced response times.
Top AI Cyber Security Company | About Darktrace
We empower organizations in all industry sectors to stop cyber disruptions through Self-Learning AI. See why Darktrace is the top AI cyber security company.
10 Cybersecurity Companies Powered by AI | Cyber Magazine
#### サイバーセキュリティ業界におけるAI活用企業10選
サイバー犯罪による世界的な損失は現在、1兆ドルを超え、2018年から50%以上の増加を見せています。この課題に対処するため、サイバーセキュリティ業界はAIを活用した新たなソリューションを導入しています。以下に、AIを駆使してハッカーに対抗している10の企業を紹介します。
1. **Tessian**
- ロンドンに本社を置くTessianは、AIを用いてカスタマイズ可能なメールフィルターを構築し、疑わしい活動をリアルタイムで検出・排除します。
2. **Vectra**
- VectraのCognitoプラットフォームは、人間の知能、データサイエンス、機械学習を組み合わせてリアルタイムで脅威を検出し、分析者が通常行うタスクを自動化します。
3. **Check Point**
- Check PointのIntellistoreは、ユーザーが特定のニーズに合ったリアルタイムの脅威インテリジェンスを選択できるカスタマイズ可能なプラットフォームを提供します。
4. **FireEye**
- カリフォルニアのFireEyeは、脅威インテリジェンス技術を提供し、攻撃に優先順位を付けて未来の脅威に対抗します。
5. **Symantec**
- Broadcomの一部であるSymantecは、クラウドベースのプラットフォームを通じて、セキュリティチームが問題を優先順位付けできるよう支援します。
6. **Versive**
- Versiveは、AIを用いて重要なリスクと通常の活動を区別し、攻撃の連鎖を特定することで、セキュリティチームが潜在的な脅威に先手を打つ手助けをします。
7. **Palo Alto Networks**
- Palo Alto Networksは、AI、分析、オートメーションの革新を活用し、150カ国以上で数万の組織を保護しています。
8. **Crowdstrike**
- CrowdstrikeのFalconプラットフォームは、単なる脅威検出を超え、自動的に異常を調査し、脅威分析の推測を排除します。
9. **Fortinet**
- FortinetのSecurity Fabricプラットフォームは、世界中の大規模な企業や政府機関を保護し、AIを活用したFortiWebファイアウォールを提供します。
10. **Darktrace**
- UKに本社を置くDarktraceは、自律型サイバーAIの世界的リーダーであり、自己学習型AIを用いてネットワーク、クラウド、IoTの脅威を検出・中和します。
これらの企業は、サイバーセキュリティの最前線でAIを活用し、急増する脅威に立ち向かっています。詳細については、[Cyber Magazineの記事](https://www.cybermagazine.com)をご覧ください。
AI Security Trends 2025: Market Overview & Statistics | Lakera
Here, we will discuss the rapid shifts in AI security, from the searching market valuations to the emerging security concerns over adoption and regulation.
Safe Security Launches iOS App for AI-Powered Cyber Risk Management Using Generative AI Solutions
#### Safe SecurityのiOSアプリの概要
Safe Securityは、AIを活用したサイバーリスク管理のためのiOSアプリ「Safe X」を発表しました。このアプリは、企業の最高セキュリティ責任者（CSO）がサイバーリスクを迅速に測定・管理できるよう支援します。従来のリスク管理手法が限界を迎えている中、AIと自動化の導入が求められています。
#### アプリの機能と利点
- **音声入力による迅速な情報取得**: ユーザーは音声で質問をし、数秒以内に自分のデータに基づいた回答を得ることができます。
- **パーソナライズされた情報提供**: アプリはユーザーの環境に特化した情報を提供し、サイバーリスクに関する意思決定をサポートします。
- **効率の向上**: 初期の結果では、リーダーがセキュリティインサイトにアクセスする効率が300%から400%向上することが示されています。
#### 収益モデル
- **無料アプリ**: 「Safe X」は誰でも無料で使用でき、一般的なデータにアクセス可能です。
- **エンタープライズライセンス**: 企業向けの製品は、年間約10万ドルから12万5000ドルの範囲で提供されます。
#### 市場の背景と成長戦略
- **サイバーセキュリティの重要性**: KPMGの調査によると、サイバーセキュリティはCEOにとって最も重要な懸念事項となっています。
- **成長目標**: Safe Securityは、リスク管理の新しいソリューションを提供し、今後12ヶ月で市場のトッププレイヤーになることを目指しています。
このアプリは、サイバーリスク管理の新たなスタンダードを確立する可能性を秘めており、企業のセキュリティ戦略に革新をもたらすことが期待されています。
Top-10 Artificial Intelligence Critical Success Factors - LinkedIn
1. Executive Support and Leadership - Strong support from senior leadership is critical for AI success. Executives play a key role in securing ...
AI for Startups: Use Cases and Role in Early-Stage Success - Codica
Common AI use cases for startups · Product development · Customer service · Marketing and sales · Operations · Data analytics.
It's complicated: wrapping up a year of excitement with AI in security ...
That said, we need to remember that generative AI is not a panacea to all security and business problems.
Five Ways AI is Transforming the Startup World - Startup San Diego
#### AIがスタートアップの世界を変革する5つの方法 - スタートアップ・サンディエゴ
人工知能（AI）は、ビジネスの運営方法を革命的に変えています。特にスタートアップにおいて、AIは様々な形で変革をもたらしています。以下に、AIがスタートアップに与える影響をまとめます。
1. **ルーチン作業の自動化**
- AIはデータ入力、カスタマーサービス、会計業務などのルーチン作業を自動化する能力があります。
- これにより、従業員はより創造的で戦略的な業務に集中でき、ビジネスの成長を促進します。
2. **予測分析**
- スタートアップはAIを活用して大量のデータを分析し、顧客の行動や市場のトレンドを予測できます。
- これにより、製品開発やマーケティング戦略に関するより情報に基づいた意思決定が可能になります。
3. **顧客体験の向上**
- AI搭載のチャットボットやバーチャルアシスタントを使用することで、スタートアップは24時間365日のサポートを提供し、個別のアシスタンスを実現します。
- AIは顧客の好みや行動を理解する手助けをし、よりターゲットを絞った関連性のある製品やサービスを提供できます。
4. **セキュリティの強化**
- スタートアップはデータ侵害やサイバー攻撃などのセキュリティ脅威に直面しています。AIはネットワークトラフィックやユーザー行動のパターンを分析することで、これらの脅威を検出し防止する手助けをします。
- これにより、データとシステムをより良く保護し、高額なセキュリティ侵害を防ぐことができます。
5. **新しいビジネスモデルの創出**
- AIは、以前は不可能だった新しいビジネスモデルの創出を可能にします。
- 例えば、顧客の好みや行動に基づいて新しい製品やサービスを開発するスタートアップや、サプライチェーンの運営を効率化するスタートアップがあります。
#### スタートアップはAIを受け入れている
AIはスタートアップに多くの変革をもたらしており、ルーチン作業の自動化から新しいビジネスアイデアの創出まで、多岐にわたります。AIを戦略的に活用するスタートアップは、競争優位を得て、急速に進化するビジネス環境で成功を収めることができます。
詳細は[こちら](https://www.startupsandiego.com)をご覧ください。
Three Security Factors Startup Founders Should Consider with the ...
As AI evolves, staying informed about these critical security factors will be key to achieving long-term success in the ever-changing technological landscape.
The Factors Fueling the Surge in AI for Security - RTInsights
Factors such as the widespread adoption of unprotected Wi-Fi networks, an uptick in mobile malware threats, and the growing reliance on AI ...
📖 レポートに利用されていない参考文献
検索結果: 180件追加のソース: 0件チャット: 3件
AI in Cybersecurity: Technologies, Use Cases, and Future Trends
AI in Cyber Security: Top 6 Use Cases - TechMagic
The AI-Security Nexus: A Detailed Roadmap on Using AI for Boosting ...
AI In Cybersecurity Market Size, Share & Trends Report 2030
Data security in AI systems: An overview
Security Posture: AI Consulting Services for Cybersecurity
Top 15 Real-Life Use Cases For AI In the Cybersecurity Industry
Top 15 Real-Life Use Cases For AI In the Cybersecurity Industry · Threat Detection and Analysis · Phishing Detection and Prevention · Malware ...
Artificial intelligence (AI) Case Studies, Applications & Installations
See an extensive list of case studies, applications and installations related to Artificial intelligence (AI) from leading installers and industry players.
[PDF] Case Study - Cybersecurity Management of AI Systems
David had recently read an article in the Wall Street Journal about how financial services firms using applications with artificial intelligence had profited ...
4 use cases for AI in cyber security - Red Hat
It's being used to analyze logs, predict threats, read source code, identify vulnerabilities and even to create or exploit vulnerabilities.
AI Network Security: 6 Real-life Use Cases with Examples
See the top 6 AI network security use cases with real-life examples to assess the vendors' AI claims in a use-case-specific manner.
What is AI Security? AI Security definition and Explanation. - Vectra AI
AI security solutions have emerged as powerful tools for identifying and mitigating potential threats in today's digital landscape.
FortiGuard AI-powered Security Services - Fortinet
FortiGuard AI-powered Security Services counter threats in real-time with AI-powered, coordinated protection across your entire attack surface.
What Is the Role of AI in Security Automation? - Palo Alto Networks
AI is revolutionizing security automation by quickly analyzing vast amounts of data to detect potential threats and vulnerabilities.
AI Cybersecurity Solutions for your Business - NVIDIA
Transform Your Business With Cybersecurity AI. Build accelerated AI-driven solutions to enhance your cybersecurity posture and secure AI infrastructures.
How AI-Powered Solutions Revolutionize Cybersecurity | Sangfor
How Artificial Intelligence is Transforming Home Security - Barry ...
AI-Driven Cybersecurity Solutions: The Next Frontier of Protection
AI-Powered Security Systems: Safeguarding the Digital Landscape
Fortifying The Grid: AI-Powered Security Solutions By GPS Security
Exploring 7 New AI-Powered Cyber Threats - RCDevs Security
AI-Powered Security Solutions Detect And Respond Threats
Cyber AI: Fortifying Digital Defenses Against Sophisticated Cyber ...
IT. Explained - AI-Driven Security Operations Explained
Advantages of Using Artificial Intelligence in Video Surveillance
AI automatically detects threats, filters out false alarms and notifies operators of real dangers so that they can take proper action.
AI Security Camera: A Comprehensive Guide - Reolink
With the help of AI algorithms, AI security cameras can analyze the behavior of individuals within a crowd in crowded environments, such as airports or stadiums ...
How AI is transforming the video surveillance sector
AI enables security systems to operate with more accuracy, speed, scalability and human-like understanding than ever before. Smart technology ...
Security & Surveillance – Role of Artificial Intelligence
AI-based deep learning can also help in solving crimes if captured on CCTV cameras. Machine learning techniques can be used for colour conversion, regeneration, ...
A Guide to AI-Based Video Surveillance | 2 Krew Security ...
Emerging AI Technology in Video Surveillance Security Systems
Automating Surveillance Using Image Classification AI Model
The Future of Security: Using AI to Enhance Monitoring and Recognition
Redefine Security with AI-Enabled Surveillance Systems | SunTec Ai
Why AI CCTV is the future of security and surveillance in public ...
Using AI in Security Camera Surveillance Can Help us Evolve from ...
Artificial Intelligence Edge AI Camera Solutions Video Monitoring ...
Exploring the Benefits of AI Cameras for Enhanced Video ...
AI Security Camera: A Comprehensive Guide
AI in cybersecurity: Use cases, implementation, solution and ...
A.I. in Security Monitoring: Revolutionizing Protection | Titan
Artificial Intelligence In Security Monitoring; There's Nowhere To ...
The role of AI in Surveillance and Security
Security Monitoring with AI
Introduction to A.I. Enabled Camera Monitoring - Gates Security
Comprehensive Guide: AI Revolutionizing Surveillance
Artificial Intelligence (AI) in Cybersecurity Market by ...
AI startup Prophet Security raises $11M seed funding from Bain ...
A cybersecurity startup offering an AI-powered platform to network defenders is emerging from stealth Tuesday with $11 million in seed funding, ...
The Role Of Artificial Intelligence in Future Security Systems
AI in Cybersecurity: Incident Response Automation Opportunities
AI on Guard: How Security Automation and Machine Learning are ...
Artificial Intelligence in Cybersecurity: 4 Amazing Applications
Automation and AI in cybersecurity
AI RMF - NIST AIRC
The AI Risk Management Framework (AI RMF) is intended for voluntary use and to improve the ability to incorporate trustworthiness considerations.
Cybersecurity and AI: Enabling Security While Managing Risk
Explore how AI transforms defense strategies and exposes new risks. Get the cybersecurity and AI insights needed to navigate and adapt to this evolving ...
Securing the Future: Exploring AI Automation Tools in Cybersecurity
AI and automation for cybersecurity - IBM
Adopting AI-powered automation can help cybersecurity teams drive improved insights, productivity, and economies of scale.
Stop Advanced Cyberattacks with Vectra AI
Vectra AI's Threat Detection and Response Platform protects your business by detecting cyberattacks in real time and responding instantly.
Darktrace | Cyber security that learns you
Darktrace brings its AI to your data, wherever it resides. It correlates threats across your entire organization, delivering proactive cyber resilience.
Protect AI | The Platform for AI and ML Security
Protect AI is the broadest and most comprehensive platform to secure your AI. It enables you to see, know, and manage AI securely, end to end.
The top AI cyber security companies - Information Age
AI-Driven Cyber Security Solutions | Network Intelligence | USA
Deep Dive Into The Security for AI Ecosystem
The 20 Hottest AI Cybersecurity Companies Of 2024: The AI 100
Cybersecurity's Next Step Market Map: 80+ Companies Securing The ...
Securing AI: state of the market at the beginning of Q3 2023
AI will impact security more than the cloud | Felicis
We have already failed to secure AI by doing what we did before ...
Global cybersecurity startup ecosystem map: a founder's guide
AI 100: The Artificial Intelligence Startups Redefining Industries ...
Guardians of AI: How Responsible AI Startups are Addressing AGI Risks
8 Mobile Security Startups Using Artificial Intelligence - Nanalyze
Market map of the AI startup and scaleup ecosystem | Cybermundus ...
9 Innovative Cybersecurity Startups to Watch in 2024 | by Paritosh ...
Security Startups funded by Y Combinator (YC) 2024
Browse 80 of the top Security startups funded by Y Combinator.
AI Threat Intelligence: Automation in Cybersecurity
AI Risk Management Framework - Palo Alto Networks
Discover AI Risk Management Frameworks: Strategies and considerations for mitigating risks, ensuring ethical practices, and robust AI security in our guide.
Can AI Be Used for Risk Assessments? - ISACA
AI technologies are particularly useful in risk assessment due to their ability to quickly detect, analyze and respond to threats.
AI Risk Management - Robust Intelligence
AI risk management refers to a suite of tools and practices deployed to proactively protect organizations and end users from the distinctive risks of AI.
AI TRiSM: Tackling Trust, Risk and Security in AI Models
AI Risk Management
AI in risk management: Applications, benefits, solution and ...
Adopting the AI TRiSM for secure innovation of AI apps - NashTech ...
Responsible AI: Diving into NIST's AI Risk Management Framework
Risk Management Magazine - Managing Data Security Risks of AI ...
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AI in Cyber Security Market Size, Trends, Growth | 2024 to 2032
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Physical security in 2024 will be characterized by AI and Industry 4.0, increased automation, more sophisticated threat detection, and stronger integration.
AI and Cyber Security: Innovations and Challenges - eSecurity Planet
AI offers a more adaptive approach to security, as it continuously learns from the environment and evolves in response to new attack patterns.
Top 5 cybersecurity trends for 2024 - CMS Information Security
In this post, we'll explore the top 5 emerging trends in cybersecurity that are transforming how we defend against cyber threats.
AI Security Camera: A Comprehensive Guide - Reolink
With the help of AI algorithms, AI security cameras can analyze the behavior of individuals within a crowd in crowded environments, such as airports or stadiums ...
Demystifying the NIST AI Risk Management Framework
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Generative AI Startups: Evolution, Types And Real-Life Examples
Top Generative AI Security companies | VentureRadar
Top Generative AI Security Companies · Axelera AI · Vectara · Observe · Human AI Labs · Scrut Automation · Owkin · Cohere · Torq Ltd. Company icon Privately ...
Generative AI startups list | Dealroom.co
The landscape includes 400+ generative AI startups, you can explore here the full 1400 generative AI startups tracked in Dealroom.
Top 75 Generative AI Companies & Startups Innovating In 2024
Generative AI companies are on the rise. Discover the top 10 companies and startups who are shaping the future in 2024.
Top Generative AI Security start-ups - VentureRadar
Top Generative AI Security Start-ups · Axelera AI · Vectara · Human AI Labs · Scrut Automation · Torq Ltd · Aleph Alpha · Auradine · Cohere. Company icon ...
Generative AI Startups funded by Y Combinator (YC) 2024
Give any employee the power to build AI Assistants that understand your Enterprise's people, data and tools. Security, access controls and compliance built in.
News | Nexusflow, a Generative AI Cybersecurity Startup, Raises ...
Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Share, Forecast ...
9 Innovative AI Companies Shaping The Future of National Security ...
AI Security Radar 2024: Cyber Solutions for a Trustworthy AI ...
Top AI Cybersecurity Companies Transforming Digital Security
Discover the leading AI cybersecurity companies providing advanced solutions to safeguard digital assets and enhance online security.
Protect AI Emerges from Stealth with $13.5M Funding + New Product
AI Security startup P0 Secures $6.5M Seed Funding from Lightspeed
Cybersecurity in 8 charts: Funding is rebounding from its mid-year ...
Cybersecurity Startups: Valuation and Multiples 2024 | Finro ...
AI's Winning Streak: Crushing the Venture Capital Slump - Artisana
Funding an AI Startup in 2024
CB Insights: AI startup funding hit new high of $26.6 billion in ...
AI (Artificial Intelligence) Startups funded by Y Combinator (YC) 2024
We're backed by world class investors: Sequoia, Felicis, SVAngel, Optum Ventures, Max Levchin (co-founder of PayPal and Affirm), YC, DCVC, and Pacific8.
List of Funded Cyber Security Startups For 2024 - Growth List
Every week, we gather data on startup funding, and our Growth List database currently includes hundreds of cyber security startups.
The 10 Most Well-Funded AI Startups Of 2024 (So Far) - CRN
Cyera, Glean, xAI, Anthropic and Perplexity are among CRN's 10 most well-funded startups so far in 2024.
Here's the full list of 39 US AI startups that have raised $100M or ...
OpenAI's deal was one of six AI funding rounds over $1 billion in 2024. Here are the US-based AI companies that raised $100 million or more so far in 2024.
Cybersecurity Funding Jumps 144% In Q2 - Crunchbase News
In the second quarter, cyber startups saw a robust $4.4 billion invested in only 153 deals — the lowest deal count in years — according to ...
Cybersecurity Startup Trends: What's on the Horizon for 2022 ...
Cybersecurity Startup Valuation: A Layman's Guide | Finro ...
Six critical success factors to realize AI potential
How to Build an AI Startup
AI Security & Security for AI - S&P Global
Artificial intelligence can and likely will boost security efficacy, though vulnerabilities may also escalate with increasing use of AI.
Why Do AI Startups Fail in 2024? - KITRUM
Weak cybersecurity protection. Neglecting cybersecurity can be catastrophic for AI startups, as they are prime cyberattack targets. Just in 2023 ...
11 Common Challenges of AI Startups & How to Address Them
To succeed, AI startups must overcome many technical and business challenges regarding funding, scaling compute resources, and ensuring ...
[PDF] The Success Factors Influencing AI Ecosystems and AI Startups
with the growing number of AI startups worldwide and its demand, startups need to seek out protecting its AI application through patent protection to secure ...
Implementing AI in Startups: Key Strategies for Success
Ensure your AI implementation adheres to ethical standards and regulatory requirements. This includes addressing data privacy concerns, avoiding ...
3 Predictors of Cybersecurity Startup Success - Dark Reading
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This study reviews the literature on AI and several similar technologies to identify success factors and employs Necessary Condition Analysis (NCA)
AI Security Camera: A Comprehensive Guide - Reolink
With the help of AI algorithms, AI security cameras can analyze the behavior of individuals within a crowd in crowded environments, such as airports or stadiums ...
Top 18 Applications of Computer Vision in Security and Surveillance
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The AI In Security Debate: What Is The Future For CCTV Monitoring?
AI in Cyber Security - How to Automate Enterprise Cybersecurity
AI-powered cybersecurity platforms enable businesses to do tasks such as compliance monitoring, incident response, etc. on auto-pilot.
Swimlane: AI-Enhanced Security Automation, SOC Automation, SOAR
With Swimlane you can build and apply low-code automation within SecOps, fraud, OT environments, cloud, compliance, audit, and more.
What are Predictions of Artificial Intelligence (AI) in Cybersecurity?
Predictions for AI in cybersecurity anticipate its increasing role in threat detection and response, leveraging machine learning and AI tools.
Results of the AI-Implementation Success-Factor Model
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The positive effects of AI on cybersecurity encompass various facets, including predicting cyber incidents and aiding in data recovery, ultimately contributing ...
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8 Surprising Examples of AI in Security
From military reconnaissance to infectious disease prevention, here are 8 surprising tools and systems powered by artificial intelligence in security.
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Everything You Need to Know About AI Cybersecurity
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In the first three quarters of 2023, AI security startups have raised roughly $130.7 million, according to PitchBook data shared with Axios — ...
Top 10 Successful AI-Powered SaaS Companies in 2024 | Coinmonks
CSAIL Startup Success Stories
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How AI-Powered Soc Can Automate Your Enterprise Cybersecurity ...
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ConfidentialMind Oy: A Success Story in AI Startup Funding
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The silver lining of security AI success stories - Intelligent CIO
Stephan Jou, Micro Focus Expert based in Canada, tells us there are tools like AI and anomaly detection that can be more than helpful to the SOC team.
Ai Powered Cybersecurity App Business Success Stories [2024]
In this list, you'll find real-world AI- powered cybersecurity app business success stories and very profitable examples of starting a AI- powered ...
CISO Success Story: A Real-Life Marvel 'Superhero' on AI Fighting ...
With cyber-villains weaponizing AI at an alarming rate, we asked former Marvel CISO Mike Wilkes how it can also be used to counter these threats.
The Future is Now: AI Startup Statistics in 2024 | Edge Delta
Regulatory and Government Support, Government grants, tax incentives, and R&D subsidies boost AI startups, while strict data privacy laws hinder ...
Leveraging Artificial Intelligence (AI) In Cybersecurity - Clarusway
AI in Cybersecurity: Defend Your Digital Realm
AI-Powered Innovation in Digital Transformation: Key Pillars and ...
Data Suggests Growth in Enterprise Adoption of AI is Due to ...
調査のまとめ
#### 防犯ビジネスにおける生成AIの活用事例の概要
防犯ビジネスにおいて、生成AIはさまざまな形で活用されており、特にセキュリティの強化や脅威の検出において重要な役割を果たしています。以下に、具...
調査のまとめ
#### 防犯ビジネスにおける生成AIのスタートアップの事例分析
防犯ビジネスにおいて、生成AIを活用したスタートアップは急速に増加しており、特にサイバーセキュリティの分野での革新が注目されています...
調査のまとめ
#### 防犯ビジネスにおける生成AIの活用事例
生成AIは防犯ビジネスにおいて、特に以下のような分野で活用されています。
1. **監視カメラの高度化**
- AIを用いた監視カメラは、リ...
📊 ドメイン統計
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