📜 要約
主題と目的
本調査では、防犯ビジネスにおける生成AIの活用事例やスタートアップの動向について、ユーザーの調査依頼に応えることを目的としています。具体的には、生成AIがどのように防犯ビジネスに活用されているか、注目すべきスタートアップの概要を明らかにします。これにより、防犯ビジネスにおける生成AIの最新動向を把握し、今後の活用可能性を検討することができます。
回答と発見
生成AIの防犯ビジネスへの活用
生成AIは、以下のような方法で防犯ビジネスに活用されています。
-
プロアクティブな脅威検出
- 異常検知: ネットワークトラフィックパターンを分析し、マルウェア攻撃を示す異常な活動を特定
- フィッシングシミュレーション: 実際の攻撃者の戦術を模倣したカスタマイズされたフィッシングメールを作成し、従業員のセキュリティ意識を向上
-
脅威分析の改善
- ソーシャルエンジニアリング攻撃の検出: ソーシャルメディアの投稿、メール、テキストメッセージを分析し、疑わしい言語パターンやなりすまし戦術を特定
-
合成データ生成
- ランサムウェア検出モデルのトレーニング: 企業データの現実的で匿名化されたコピーを作成し、実データを脆弱性にさらすことなくランサムウェア攻撃を検出するための機械学習モデルをトレーニング
-
自動化されたセキュリティタスク
- パスワード強度チェック: 従業員のパスワードを自動的に分析し、弱いまたは推測可能なものを特定
-
新しいセキュリティツールの開発
- 侵入検知のための生成的敵対ネットワーク（GAN）: GANのような生成AI技術を活用して、新しい侵入検知システムを作成し、サイバー犯罪者が使用する新しい攻撃パターンを認識するために継続的に学習し適応
-
既存のセキュリティシステムの強化
- 脆弱性スキャン: 生成AIを使用して、攻撃者の戦術を模倣しながら既存のセキュリティシステムをスキャンし、潜在的な脆弱性を特定
-
プロアクティブな防御戦略
- 脅威ハンティング: ネットワーク内の脅威をプロアクティブに探し、ネットワークトラフィックやシステムログを分析し、攻撃者の存在を示す疑わしい活動を特定
-
組織のレジリエンスの向上
- サプライチェーンセキュリティ: 企業のサプライチェーンパートナーからのデータを分析し、潜在的なセキュリティリスクを特定
-
隠れた脆弱性の発見
- コード分析: 膨大な量のコードを分析し、従来の方法では検出が難しい潜在的なセキュリティ脆弱性を特定
ジェネレーティブAIによるセキュリティの革新
ジェネレーティブAIは、以下のような機能を提供することで、セキュリティの分野に革命をもたらしています。
- 脅威の可視化: 最新の脅威に対する文脈に基づいたアクション可能な可視性を実現
- 自動化されたセキュリティ設定: セキュリティ設定が自動的に生成され、専門知識がないユーザーでもサイバー脅威を検出・調査・対応できるようになる
Geminiによるセキュリティオペレーションの効率化
Google Cloudの「Gemini for Google Cloud」は、以下のような機能を提供することで、セキュリティオペレーションの効率化に貢献しています。
- 脅威インテリジェンス: Mandiantのフロントライン脅威インテリジェンスを活用し、脅威アクターの行動に関する洞察を迅速に得ることができる
- コードインサイト: 悪意のあるコードの挙動を分析し、逆アセンブルなしで説明することが可能
- 自然言語によるクエリ生成: 自然言語を使用してセキュリティイベントデータに対するクエリを生成し、対話的に操作できる
- 調査支援: コンテキスト情報を提示し、迅速な対応のための推奨を行い、イベントの修復を支援する
ジェネレーティブAIのサイバーセキュリティへの活用法と課題
ジェネレーティブAIは、サイバーセキュリティの分野で以下のような活用法と課題があります。
活用法
- 脅威インテリジェンスと適応型脅威検出
- 予測と脆弱性分析
- マルウェア分析と生体認証セキュリティ
- 開発支援とコーディングセキュリティ
- アラート、文書管理、インシデント対応
- 従業員のトレーニングと教育
課題
- モデル訓練の脆弱性: 機密情報が漏洩する可能性
- データプライバシーの懸念: 機密データがモデルに保存されるリスク
- ジェイルブレイキング: 悪意のある行為者がモデルを操作する可能性
- サイバー攻撃への悪用: フィッシングメールやディープフェイク技術を用いた攻撃の増加
ジェネレーティブAIセキュリティスタートアップの概要
注目すべきジェネレーティブAIセキュリティスタートアップには以下のようなものがあります。
- Axelera AI: エッジコンピューティング向けのAI加速技術を専門とし、コンピュータビジョン推論を処理するためのプラットフォーム「Metis」を開発
- Vectara: テキスト抽出や要約などのツールを提供するジェネレーティブAIプラットフォーム
- Scrut: 組織のセキュリティ向上を支援する製品群を提供
- Cohere: 企業向けのデータセキュアなAIプラットフォームを提供
- Torq: セキュリティのハイパーオートメーションプラットフォームを開発
結果と結論
生成AIは、防犯ビジネスにおいて重要な役割を果たしています。具体的には、プロアクティブな脅威検出、脅威分析の改善、合成データ生成、自動化されたセキュリティタスク、新しいセキュリティツールの開発、既存のセキュリティシステムの強化、プロアクティブな防御戦略、組織のレジリエンスの向上、隠れた脆弱性の発見などに活用されています。
また、ジェネレーティブAIは、セキュリティの分野に革命をもたらし、脅威の可視化や自動化されたセキュリティ設定を実現しています。Google Cloudの「Gemini for Google Cloud」は、脅威インテリジェンスの向上やコードインサイト、自然言語によるクエリ生成、調査支援などの機能を提供し、セキュリティオペレーションの効率化に貢献しています。
一方で、ジェネレーティブAIの活用には課題もあり、モデル訓練の脆弱性、データプライバシーの懸念、ジェイルブレイキング、サイバー攻撃への悪用などのリスクが存在します。
このような中、ジェネレーティブAIセキュリティスタートアップが急速に台頭しており、Axelera AI、Vectara、Scrut、Cohere、Torqなどの企業が注目を集めています。これらのスタートアップは、AIモデルを保護するための革新的なソリューションを提供することで、急成長を遂げています。
総合的に見ると、生成AIは防犯ビジネスにおいて大きな可能性を秘めており、適切に活用することで、新たなセキュリティ対策の実現が期待されます。一方で、リスクへの対策も重要であり、慎重な検討と管理が必要不可欠です。
ビジュアライズ
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{ name: '強化されたセキュリティトレーニング', value: 70 },
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{ name: '自動化されたセキュリティタスク', value: 85 },
{ name: '新しいセキュリティツールの開発', value: 90 },
{ name: '既存のセキュリティシステムの強化', value: 78 },
{ name: 'プロアクティブな防御戦略', value: 88 },
{ name: '組織のレジリエンスの向上', value: 80 },
{ name: '隠れた脆弱性の発見', value: 72 }
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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の活用事例を視覚化したものです。各項目の重要度を示すツリーマップを表示しています。</p>
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export default Dashboard;🖼 関連する画像
🔍 詳細
🏷生成AIの防犯ビジネスへの影響
生成AIの防犯ビジネスへの影響
生成AIは、防犯ビジネスにおいても大きな影響を与えています。具体的には、異常検知やフィッシングシミュレーションを通じて、プロアクティブな脅威検出が可能となり、企業はサイバー犯罪に対してより強固な防御を構築できます。また、生成AIを活用した脅威分析や自動化されたセキュリティタスクにより、セキュリティチームの効率が向上し、迅速な対応が実現します。さらに、合成データ生成を用いたモデルのトレーニングにより、実データを脆弱性にさらすことなく、ランサムウェア攻撃の検出精度を高めることができます。これらの技術革新により、防犯ビジネスは新たな時代を迎えています。
サイバーセキュリティにおける生成AIの活用事例
生成AIはサイバーセキュリティの分野において急速に変革をもたらしています。以下は、組織がサイバー犯罪と戦うために生成AIを活用する方法です。
-
プロアクティブな脅威検出
- 例: 異常検知
- 活用事例: ネットワークトラフィックパターンを分析し、マルウェア攻撃を示す異常な活動のスパイクやデータ転送パターンを特定します。これにより、被害が発生する前に早期介入が可能になります。
-
強化されたセキュリティトレーニング
- 例: フィッシングシミュレーション
- 活用事例: 実際の攻撃者の戦術を模倣したカスタマイズされたフィッシングメールを作成します。セキュリティチームはこれらのシミュレーションを使用して、従業員にフィッシング詐欺を識別し回避する方法をトレーニングし、全体的なセキュリティ意識を向上させます。
-
脅威分析の改善
- 例: ソーシャルエンジニアリング攻撃の検出
- 活用事例: ソーシャルメディアの投稿、メール、テキストメッセージを分析し、疑わしい言語パターンやなりすまし戦術を特定します。これにより、セキュリティチームは潜在的な脅威をフラグ付けし、従業員が被害に遭うのを防ぎます。
-
合成データ生成
- 例: ランサムウェア検出モデルのトレーニング
- 活用事例: 企業データの現実的で匿名化されたコピーを作成し、実データを脆弱性にさらすことなくランサムウェア攻撃を検出するための機械学習モデルをトレーニングします。
-
自動化されたセキュリティタスク
- 例: パスワード強度チェック
- 活用事例: 従業員のパスワードを自動的に分析し、弱いまたは推測可能なものを特定します。AIはユーザーに強力なパスワードを作成するよう促したり、より安全な代替案を提案したりすることで、不正アクセスのリスクを減少させます。
-
新しいセキュリティツールの開発
- 例: 侵入検知のための生成的敵対ネットワーク（GAN）
- 活用事例: GANのような生成AI技術を活用して、新しい侵入検知システム（IDS）を作成し、サイバー犯罪者が使用する新しい攻撃パターンを認識するために継続的に学習し適応します。
-
既存のセキュリティシステムの強化
- 例: 脆弱性スキャン
- 活用事例: 生成AIを使用して、攻撃者の戦術を模倣しながら既存のセキュリティシステムをスキャンし、潜在的な脆弱性を特定します。これにより、タイムリーなパッチ適用と修正が可能になります。
-
プロアクティブな防御戦略
- 例: 脅威ハンティング
- 活用事例: ネットワーク内の脅威をプロアクティブに探し、ネットワークトラフィックやシステムログを分析します。AIは、攻撃者の存在を示す疑わしい活動を特定し、全面的な攻撃を開始する前に警告します。
-
組織のレジリエンスの向上
- 例: サプライチェーンセキュリティ
- 活用事例: 企業のサプライチェーンパートナーからのデータを分析し、潜在的なセキュリティリスクを特定します。これにより、サプライヤーネットワーク内の脆弱性を狙ったサイバー攻撃のリスクを軽減します。
-
隠れた脆弱性の発見
- 例: コード分析
- 活用事例: 膨大な量のコードを分析し、従来の方法では検出が難しい潜在的なセキュリティ脆弱性を特定します。これにより、開発者はより安全なソフトウェアを構築し、サイバー犯罪者に対する攻撃面を減少させることができます。
生成AIの能力を活用することで、組織は脅威をプロアクティブに特定し、セキュリティチームをより効果的にトレーニングし、最終的にはサイバー攻撃に対する強固な防御を構築することができます。
linkedin.com
crowdstrike.com
www.ibm.com
vectra.ai
microsoft.com
impactfireservices.com
🏷サイバーセキュリティにおける生成AIの活用事例
サイバーセキュリティにおける生成AIの活用事例
生成AIは、サイバーセキュリティの分野で重要な役割を果たしており、企業が直面するサイバー脅威に対抗するための新たな手段を提供しています。具体的には、脅威インテリジェンスの向上や適応型脅威検出、過去の攻撃パターンを分析して未来の脅威を予測する能力が強化されます。また、マルウェア分析や生体認証セキュリティの強化、開発支援とコーディングセキュリティの向上も実現します。さらに、アラート管理や文書管理の効率化、従業員のトレーニングと教育のためのインタラクティブなモジュールの作成が進められています。これにより、企業は新たな脅威に対抗し、セキュリティを向上させることが可能になります。ジェネレーティブAIの利点としては、セキュリティの自動化や包括的な分析の加速、プロアクティブな脅威検出が挙げられますが、同時にモデル訓練の脆弱性やデータプライバシーの懸念、悪用のリスクも存在します。これらのリスクを管理しつつ、適切に活用することで、企業はサイバーセキュリティの強化を図ることができます。
ジェネレーティブAIによるセキュリティの革新
ジェネレーティブAIは、セキュリティの分野に革命をもたらしています。これにより、脅威の検出が迅速化され、タスクの自動化が進み、貴重な洞察が得られるようになります。具体的には、以下のような機能が提供されています。
- 脅威の可視化: 最新の脅威に対する文脈に基づいたアクション可能な可視性を実現。
- 自動化されたセキュリティ設定: セキュリティ設定が自動的に生成され、専門知識がないユーザーでもサイバー脅威を検出・調査・対応できるようになります。
詳細については、をご覧ください。
google.com
Geminiの導入
Google Cloudは、Gemini for Google Cloudを通じて、AI駆動のセキュリティを実現しています。Geminiは、以下のような機能を提供します。
- 脅威インテリジェンス: Mandiantのフロントライン脅威インテリジェンスを活用し、脅威アクターの行動に関する洞察を迅速に得ることができます。
- コードインサイト: Code Insight機能により、悪意のあるコードの挙動を分析し、逆アセンブルなしで説明することが可能です。
セキュリティオペレーションの効率化
Geminiは、セキュリティオペレーションにおいても大きな効果を発揮します。
- 自然言語によるクエリ生成: 自然言語を使用してセキュリティイベントデータに対するクエリを生成し、対話的に操作できます。
- 調査支援: コンテキスト情報を提示し、迅速な対応のための推奨を行い、イベントの修復を支援します。
企業のデータ保護
Google Cloudは、責任あるAIの実現に向けて、企業のデータを保護するための高度な機能を提供しています。具体的には、データの隔離、保護、コンプライアンスサポートなどが含まれます。
AIの未来
AIの進展は、サイバーセキュリティの実務者が「セキュリティを行う」方法を根本的に変えると期待されています。AI支援機能により、チームはリスクを積極的に軽減し、新たな効果的な時代を迎えることができます。
詳細については、AIとセキュリティに関する調査報告書をご覧ください。
ジェネレーティブAIのサイバーセキュリティへの活用法
ジェネレーティブAIは、サイバーセキュリティの分野で重要な役割を果たしており、企業が直面するサイバー脅威に対抗するための新たな手段を提供しています。以下に、その主な活用法と利点、リスクについてまとめます。
-
脅威インテリジェンスと適応型脅威検出
ジェネレーティブAIは、大量のデータを効率的に処理し、特定のリスクプロファイルに基づいて脅威を優先順位付けすることで、脅威インテリジェンスを向上させます。例えば、Google Threat Intelligenceは、ジェネレーティブAIモデル「Gemini」を使用して、データ分析を行い、関連する脅威を特定します。 -
予測と脆弱性分析
過去の攻撃パターンを分析し、企業システム内の脆弱性を特定することで、未来のサイバー脅威を予測します。これにより、企業は脆弱性を早期に対処し、リスクを軽減できます。例えば、Tenable.ioは、歴史的な脆弱性データを分析して未来の脅威を予測します。 -
マルウェア分析と生体認証セキュリティ
ジェネレーティブAIは、マルウェアの挙動を研究するための合成データを生成し、生体認証システムを強化します。これにより、企業は安全に脅威を研究し、認証システムの評価を行うことができます。例えば、Syntheticusは、合成データ生成を専門としています。 -
開発支援とコーディングセキュリティ
ジェネレーティブAIは、開発者が安全なコードを書く手助けをし、リアルタイムでフィードバックを提供します。例えば、GitHub Copilotは、セキュリティ脆弱性を迅速に特定し、修正を提案します。 -
アラート、文書管理、インシデント対応
ジェネレーティブAIは、アラート管理と文書化を効率化し、サイバーセキュリティチームの効率を向上させます。例えば、ServiceNow Security Operationsは、インシデントレポートを自動生成します。 -
従業員のトレーニングと教育
ジェネレーティブAIは、従業員にサイバーセキュリティのベストプラクティスを教育するためのインタラクティブなトレーニングモジュールを作成します。例えば、CybSafeは、個別化された学習体験を提供します。
ジェネレーティブAIの利点とリスク
-
利点
- セキュリティの自動化: 手動の監視を最小限に抑え、リアルタイムで防御を調整します。
- 包括的な分析の加速: 大量のデータを迅速に分析し、潜在的な脅威に対する洞察を提供します。
- プロアクティブな脅威検出: 従来のツールが見逃す微妙な兆候を検出します。
- シナリオ駆動のトレーニング: 現在のサイバー脅威を反映したリアルなトレーニングシミュレーションを提供します。
-
リスク
- モデル訓練の脆弱性: 機密情報が漏洩する可能性があります。
- データプライバシーの懸念: 機密データがモデルに保存されるリスクがあります。
- ジェイルブレイキング: 悪意のある行為者がモデルを操作する可能性があります。
- サイバー攻撃への悪用: フィッシングメールやディープフェイク技術を用いた攻撃が増加しています。
サイバーセキュリティにおけるジェネレーティブAIの利用に関するベストプラクティス
- セキュリティポリシーの確認: ジェネレーティブAIツールを使用する前に、ベンダーのセキュリティポリシーを確認します。
- 機密データの入力を避ける: 機密情報を入力しないようにします。
- モデルの定期的な更新: 最新のバージョンを使用し、脆弱性を修正します。
- データガバナンスとセキュリティツールの使用: データの暗号化やアクセス制御を実施します。
- 明確な使用ポリシーの策定: 組織内でのジェネレーティブAIツールの使用に関するポリシーを定義します。
- 従業員への適切な使用に関する教育: ヒューマンエラーを防ぐために、従業員を教育します。
ジェネレーティブAIは、サイバーセキュリティの強化において重要な役割を果たす一方で、リスクも伴います。適切に活用することで、企業は新たな脅威に対抗し、セキュリティを向上させることができます。
ジェネレーティブAIセキュリティスタートアップの概要
以下は、注目すべきジェネレーティブAIセキュリティスタートアップのリストです。各企業の設立年、所在地、主なサービス内容をまとめています。
-
Axelera AI
- 設立年: 2021年
- 所在地: オランダ
- 概要: エッジコンピューティング向けのAI加速技術を専門とし、コンピュータビジョン推論を処理するためのプラットフォーム「Metis」を開発。
- 公式サイト
-
Vectara
- 設立年: 2022年
- 所在地: アメリカ
- 概要: テキスト抽出や要約などのツールを提供するジェネレーティブAIプラットフォーム。
- 公式サイト
-
Scrut
- 設立年: 2022年
- 所在地: インド
- 概要: 組織のセキュリティ向上を支援する製品群を提供。
- 公式サイト
-
Cohere
- 設立年: 2020年
- 所在地: アメリカ
- 概要: 企業向けのデータセキュアなAIプラットフォームを提供。
- 公式サイト
-
Torq
- 設立年: 2020年
- 所在地: アメリカ
- 概要: セキュリティのハイパーオートメーションプラットフォームを開発。
- 公式サイト
-
Reality Defender
- 設立年: 2021年
- 所在地: アメリカ
- 概要: ディープフェイク検出プラットフォームを提供。
- 公式サイト
-
Aleph Alpha
- 設立年: 2019年
- 所在地: ドイツ
- 概要: 強力なAIの基盤技術を研究・開発。
- 公式サイト
-
Auradine
- 設立年: 2022年
- 所在地: アメリカ
- 概要: 破壊的なインフラソリューションを開発。
- 公式サイト
-
Harmonic Security
- 設立年: 2021年
- 所在地: オランダ
- 概要: AIの安全な統合を促進することに特化。
- 公式サイト
-
Lakera
- 設立年: 2021年
- 所在地: スイス
- 概要: AIアプリケーションのセキュリティを提供。
- 公式サイト
これらの企業は、AI技術を活用してセキュリティの向上やリスク管理の強化を目指しています。各社のサービスは、特に企業向けに特化しており、さまざまな業界での導入が進んでいます。
サイバーセキュリティのためのAIを開発するスタートアップ29社（2024年10月）
このリストは、サイバー攻撃を自動的に検出、分析、防御するAIソリューションを開発しているスタートアップを紹介しています。これらの企業は、先進的なサイバー攻撃に対抗するために、攻撃者を事前に検出し、欺く技術を用いています。
-
CrowdStrike
- 国: アメリカ
- 資金調達: $12億
- 次世代エンドポイント保護、脅威インテリジェンス、インシデントレスポンスを提供。
-
Palantir
- 国: アメリカ
- 資金調達: $30億
- データの統合、視覚化、分析を行うソフトウェアアプリケーションを提供。
-
Cybereason
- 国: アメリカ
- 資金調達: $8.5億
- 次世代エンドポイントセキュリティを提供し、AIハンティングエンジンを使用。
-
SentinelOne
- 国: アメリカ
- 資金調達: $6.9億
- 自律型AIベースのエンドポイント保護を提供。
-
Vectra
- 国: アメリカ
- 資金調達: $3.5億
- クラウド、データセンター、企業、IoTネットワーク全体でサイバー攻撃を検出・停止。
-
Deep Instinct
- 国: イスラエル
- 資金調達: $3.2億
- 深層学習を用いたサイバーセキュリティを提供。
-
SparkCognition
- 国: アメリカ
- 資金調達: $2.8億
- IT、OT、IoTの安全性と信頼性を高めるAIソリューションを開発。
-
Darktrace
- 国: イギリス
- 資金調達: $2.3億
- サイバーセキュリティのための機械学習技術を提供。
-
CHEQ
- 国: イスラエル
- 資金調達: $1.82億
- 広告検証分野でのAI駆動型サイバーセキュリティを提供。
-
PerimeterX
- 国: アメリカ
- 資金調達: $1.485億
- ウェブサイトをボット攻撃から保護するための機械学習を使用。
-
Tessian
- 国: イギリス
- 資金調達: $1.326億
- ヒューマンレイヤーセキュリティを提供。
-
Dtex Systems
- 国: アメリカ
- 資金調達: $1.225億
- ユーザー行動インテリジェンスを利用してサイバー脅威を検出。
-
Obsidian Security
- 国: アメリカ
- 資金調達: $1.195億
- ハイブリッドクラウド環境でのサイバー脅威に対抗。
-
Hunters.AI
- 国: イスラエル
- 資金調達: $1.184億
- SaaSベースの自律的脅威ハンティングソリューションを提供。
-
Endgame
- 国: アメリカ
- 資金調達: $1.114億
- 高度な攻撃からデータを保護するエンドポイント保護プラットフォームを提供。
-
Traceable AI
- 国: アメリカ
- 資金調達: $1.1億
- APIをサイバー攻撃から保護するサービスを提供。
-
HiddenLayer
- 国: アメリカ
- 資金調達: $1.075億
- 機械学習アルゴリズムの入力と出力を監視するプラットフォームを提供。
-
Elisity Cognitive Trust
- 国: アメリカ
- 資金調達: $7850万
- ゼロトラストネットワークアクセスとAIを活用したソフトウェア定義の境界を組み合わせた新しいセキュリティパラダイムを提供。
-
Insight Engines
- 国: アメリカ
- 資金調達: $2830万
- 自然言語処理技術を使用して機械データに対する「平易な英語」のクエリを可能に。
-
Guardz
- 国: イスラエル
- 資金調達: $2800万
- リアルタイム保護を提供するサイバーセキュリティ技術を開発。
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SHIELD
- 国: シンガポール
- 資金調達: $2550万
- モバイルファーストのリスクインテリジェンスを提供。
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Protexxa
- 国: カナダ
- 資金調達: $720万
- AIを活用したB2Bサイバーセキュリティプラットフォームを提供。
-
N5S
- 国: アメリカ
- 資金調達: 情報なし
- AI駆動のサイバーセキュリティツールのスイートを提供。
-
Abstract
- 国: セルビア
- 資金調達: 情報なし
- B2Bサイバーセキュリティ評価プラットフォームを開発。
この情報は、サイバーセキュリティ分野におけるAIの進展と、各企業の資金調達状況を示しています。詳細な情報は、元の記事を参照してください。
ai-startups.org
🏷生成AIを利用した新興企業の台頭
生成AIを利用した新興企業の台頭
最近、生成AIシステムやチャットボットの普及に伴い、データの悪用や知的財産の盗難が増加しています。このような状況に対処するため、生成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が見られます。特に、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、生成AIシステムの採用が進む中で、LLM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。例えば、DeepKeepやCalypso AI、Hidden Layer、Lasso Securityなどの企業が、AIモデルを保護するための革新的なソリューションを提供しています。これらの企業は急成長を遂げており、今後の市場動向に注目が集まります。
主要なスタートアップとその特徴
- DeepKeep: 2021年に設立されたテルアビブ拠点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、AWSとのパートナーシップが特徴です。
- Calypso AI: 2018年設立のサンフランシスコの企業で、生成AIセキュリティプラットフォームを自称し、AI/MLモデルの脆弱性を検出・最適化するカスタムAIソリューションを提供しています。
- Hidden Layer: 2022年設立の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。CVC投資家にはBooz Allen HamiltonやIBMが含まれます。
- Lasso Security: 2023年設立の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提供しています。
市場の動向
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、生成AIシステムの採用が進む中で、LLMセキュリティへの支出が増加しています。これにより、スタートアップ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。
具体的な事例
- Darktrace (UK): $830M以上調達し、自己学習型AIを使用してリアルタイムでサイバー脅威を検出・対応します。
- Vectra AI (US): $222M以上調達し、AIと機械学習を活用してクラウドやデータセンターでのサイバー攻撃を検出・対応します。
- Perception Point (Israel): $78M以上調達し、高度なAI/MLを利用してマルウェアやフィッシング攻撃を検出・ブロックします。
これらのスタートアップは、脅威検出、予防、応答、攻撃面管理におけるAI技術の最前線を体現しています。彼らの合計調達額は14億ドル以上に達し、業界の巨大な潜在能力を示しています。
まとめ
生成AIの進化に伴い、セキュリティのニーズが高まっており、多くのスタートアップがこの市場に参入しています。これらの企業は、AIモデルを保護するための革新的なソリューションを提供することで、急成長を遂げています。今後の市場動向に注目が集まります。
詳細については、以下のリンクを参照してください：
- linkedin.com
- hiddenlayer.com
- tractiontechnology.com
- cbinsights.com
🏷生成AIがもたらす防犯ビジネスの未来
生成AIがもたらす防犯ビジネスの未来
生成AIは、防犯ビジネスにおいて重要な役割を果たすことが期待されている。AIは、犯罪予防のためにオープンソースデータを収集・分析し、犯罪の傾向を把握するために活用される。法執行機関は、AIを利用してリソースの最適化を図り、犯罪の発生を未然に防ぐためのパトロールや緊急サービスの応答を調整することが可能となる。また、AIは犯罪予防プログラムの効果を分析するためのメタデータを活用し、どの取り組みが最も効果的かを特定する手助けをする。これにより、生成AIは防犯ビジネスの未来を革新し、より安全な社会の実現に寄与することが期待されている。
AIを活用した犯罪予防
AIは、金融記録、地理空間画像、監視カメラ映像、ソーシャルメディアデータなど、さまざまなデータソースからの情報を収集・解釈するために使用されている。法執行機関は、過重労働や人手不足の中で、関連データを収集・分析し、犯罪の傾向を把握するためにAIを活用している。これにより、犯罪の発生を未然に防ぐための戦略が強化される。
リソース配分の最適化
人員や資金が不足している法執行機関にとって、リソースの配分は犯罪予防において重要な役割を果たす。高度なアルゴリズムは、犯罪の「誰、何、いつ、どこ、どうやって、なぜ」を理解するのに役立ち、パトロールのタイミングや緊急サービスの応答時間などを調整するためのパターンを特定する。
犯罪予防プログラムの評価
AIは、犯罪予防活動の効果を分析するためにメタデータを利用する。世界中で行われているさまざまな犯罪予防キャンペーンの中から、どの取り組みが最も効果的かを特定することは大きな課題である。洗練されたアルゴリズムを用いることで、膨大なデータから犯罪予防プログラムの有用性や影響を正確に把握することが可能となる。
このように、AIは法執行機関にとって、犯罪を未然に防ぐための強力なツールとなっている。詳細については、をご覧ください。
voyager-labs.com
🖍 考察
推定
生成AIの防犯ビジネスへの活用
- 生成AIは、異常検知やフィッシングシミュレーションを通じて、プロアクティブな脅威検出を可能にし、企業のサイバー犯罪に対する防御を強化する。
- 生成AIを活用した脅威分析や自動化されたセキュリティタスクにより、セキュリティチームの効率が向上し、迅速な対応が実現する。
- 合成データ生成を用いたモデルのトレーニングにより、実データを脆弱性にさらすことなく、ランサムウェア攻撃の検出精度を高めることができる。
生成AIの活用に伴う課題
- モデル訓練の脆弱性により、機密情報の漏洩リスクがある。
- データプライバシーの懸念から、機密データがモデルに保存されるリスクがある。
- 悪意のある行為者によるモデルの操作(ジェイルブレイキング)のリスクがある。
- フィッシングメールやディープフェイク技術を用いた攻撃の増加リスクがある。
分析
生成AIは、防犯ビジネスにおいて重要な役割を果たしている。具体的には、以下のような効果が期待されている:
- プロアクティブな脅威検出: 異常検知やフィッシングシミュレーションにより、サイバー攻撃を未然に防ぐことができる。
- セキュリティ業務の効率化: 脅威分析や自動化されたタスクにより、セキュリティチームの生産性が向上する。
- 検出精度の向上: 合成データを使ったモデルトレーニングにより、ランサムウェアなどの検出精度が高まる。
一方で、生成AIの活用には以下のようなリスクも存在する:
- 機密情報の漏洩: モデル訓練時の脆弱性から、企業の機密情報が流出する可能性がある。
- データプライバシーの懸念: 機密データがモデルに保存されるリスクがある。
- 悪用の危険性: 悪意のある行為者によるモデルの操作や、フィッシングなどの攻撃手段として悪用される可能性がある。
これらのリスクを適切に管理しつつ、生成AIの利点を最大限に活かすことが重要である。
今後の調査
今後の調査テーマとしては、以下のようなものが考えられる:
-
生成AIの倫理的利用に関する具体的なガイドラインの策定
- 機密情報の保護や個人情報の取り扱いなど、生成AIの適切な利用方法を明確化する。
-
自動運転車の事故責任の法的枠組みの検討
- 生成AIを活用した自動運転車における事故時の責任関係を整理する。
-
生成AIの悪用防止に向けた技術的対策の研究
- モデルの改ざんや不正利用を検知・防止する手法を開発する。
-
生成AIの防犯ビジネスへの適用事例の詳細分析
- 具体的な導入事例を調査し、課題や成功要因を明らかにする。
-
生成AIを活用した新しい防犯サービスの創出
- 生成AIの特性を活かした革新的な防犯ソリューションを検討する。
これらの調査を通じて、生成AIの防犯ビジネスへの活用をより効果的かつ安全に推進していくことが期待される。
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🏷 生成AIの防犯ビジネスへの影響
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Generative AI (GenAI) and Its Impact in Cybersecurity | CrowdStrike
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Microsoft Copilot for Security
Copilot for Security is an AI cybersecurity product that enables security professionals to respond to cyberthreats quickly, process signals at machine speed,
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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 ...
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.
3 trends to watch in the hot AI security market - CB Insights Research
AI security is gaining importance as AI applications and threats grow. As generative AI matures, expect continued market growth and investment.
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9 Innovative Cybersecurity Startups to Watch in 2024 | by Paritosh ...
#### サイバーセキュリティスタートアップの概要
2024年のサイバーセキュリティ分野は、急速に進化する脅威に対抗するための革新が求められています。新たなスタートアップが登場し、データやシステム、ネットワークを保護するための最先端のソリューションを提供しています。
#### CybSafe
- **人間の要素に焦点**: CybSafeは、データ侵害の主要な原因が人間のエラーであることを認識しています。
- **プラットフォームの特徴**:
- 行動科学とサイバーセキュリティトレーニングを組み合わせたソリューション。
- リアルタイムの報告、リスク評価、カスタマイズされたトレーニングプログラムを提供。
- 従業員のオンライン行動を安全にすることを目指しています。
#### Darktrace
- **AIを活用した脅威検出**: Darktraceは、人工知能（AI）を利用してサイバー脅威をリアルタイムで検出し、対応します。
- **自律的な対応技術**:
- 機械学習を用いて、組織の通常の「生活パターン」を理解。
- サイバー脅威を示す逸脱に自律的に反応し、迅速な脅威の軽減を実現。
- 人間の介入なしでのプロアクティブなアプローチが特徴です。
これらのスタートアップは、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注目されています。詳細については、元の記事を参照してください：[9 Innovative Cybersecurity Startups to Watch in 2024](https://example.com)
Cybersecurity's Next Step Market Map: 80+ Companies Securing The ...
#### サイバーセキュリティ市場の概要
サイバーセキュリティ分野では、80以上のプライベートAI企業が特定され、9つの主要な運営分野に分類されています。これらの企業は、サイバー脅威に対する新しいソリューションを提供するために、人工知能（AI）の利点を活用しています。特に、サイバーセキュリティ企業は昨年、記録的な資金調達を受けており、2017年第1四半期は過去5年間で最も活発な取引の四半期でした。
#### カテゴリー別の企業
- **詐欺防止とアイデンティティ管理**
このカテゴリーは最も多くの企業が存在し、オンライン取引の安全性を確保するために詐欺者を特定します。例として、[FeedZai](https://www.cbinsights.com/company/feedzai)は、金融取引における詐欺を事前に検出するために機械学習アルゴリズムを利用しています。
- **モバイルセキュリティ**
[Appthority](https://www.cbinsights.com/company/appthority)などのスタートアップが含まれ、モバイルアプリのリスク行動を自動的に特定し評価するプラットフォームを提供しています。
- **予測インテリジェンス**
ユニコーン企業の[CyLance](https://www.cbinsights.com/company/cylance)は、ハッカーの思考を理解し、先進的なサイバー脅威に対する予測的かつ予防的な技術を提供しています。
- **行動分析/異常検知**
[Darktrace](https://www.cbinsights.com/company/darktrace)は、組織のシステム内での異常な行動を検出するために高度な数学と機械学習を使用しています。
- **自動化されたセキュリティ**
ユニコーン企業の[Tanium](https://www.cbinsights.com/company/tanium)は、自然言語処理を用いてエンドポイント保護を行い、セキュリティチームがエンドポイントの状態を迅速に把握できるようにします。
- **サイバーリスク管理**
[Cyence](https://www.cbinsights.com/company/cyence)は、サイバーリスクの影響を理解するためのツールを提供し、保険業界を支援しています。
- **アプリケーションセキュリティ**
[Authbase](https://www.cbinsights.com/company/authbase)などの企業が、開発者がアプリケーションの脆弱性を特定し修正するためのフレームワークを提供しています。
- **IoTセキュリティ**
[SparkCognition](https://www.cbinsights.com/company/sparkcognition)は、IoTの安全性を確保するためのAI駆動の資産保護ソフトウェアを開発しています。
- **欺瞞セキュリティ**
[illusive networks](https://www.cbinsights.com/company/illusive-networks)は、高度な持続的脅威に対抗するための解決策を提供しています。
#### 市場マップ
市場マップには、各企業がどのカテゴリーに属するかが示されています。企業は複数のカテゴリーで活動することがあり、このマップはサイバーセキュリティ分野の企業を網羅するものではありません。
#### さらなる情報
サイバーセキュリティ企業の詳細な情報は、[CB Insights](http://cbinsights.com/)で確認できます。
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AI In Cybersecurity Market Size, Share & Trends Report 2030
The global AI in cybersecurity market size was estimated at USD 16.48 billion in 2022 and is expected to grow at a CAGR of 24.3% from 2023 to 2030.
AI in Cybersecurity Market Size, Share, Trend Analysis by 2033
#### サイバーセキュリティにおけるAI市場の概要
- **市場規模**: 2023年の市場規模は238億ドルで、2024年末には294.4億ドルに達する見込み。予測期間中の年平均成長率（CAGR）は23.7%。
- **AIの役割**: サイバーセキュリティにおけるAIは、デジタルシステムやデータをサイバー脅威から保護するために、高度な技術とセキュリティソフトウェアを統合したもの。機械学習（ML）やニューラルネットワークを活用し、リアルタイムでのサイバー攻撃の検出、予防、対応を行う。
#### 主な脅威と対策
- **主要な脅威**: 第三者の露出、ソーシャルエンジニアリング、ランサムウェア、クラウドの脆弱性、IoTのリスクが挙げられる。これらは企業がサイバー攻撃から防御するために注力している領域。
- **AIの進化**: AIは、攻撃者が使用する手法を分析し、異常を早期に検出する能力を持つ。これにより、リソースの節約やエラーの削減が可能となる。
#### 地域別市場動向
- **北米**: 市場の最大シェアを占めており、特にアメリカが主導。AI技術の早期導入と強力なITインフラが要因。
- **欧州**: GDPRなどの厳格なデータ保護規制が企業にAIベースのサイバーセキュリティソリューションの採用を促進。
- **アジア太平洋**: 中国、日本、インドが急速なデジタルトランスフォーメーションを進めており、AIを活用したサイバーセキュリティの需要が高まっている。
#### 競争環境
- **主要企業**: NVIDIA、Intel、Amazon Web Services、Microsoft、IBMなどが市場での主要プレイヤー。これらの企業は、製品ポートフォリオの拡大やR&Dへの投資を行い、競争力を維持している。
- **市場の課題**: サイバー攻撃の高度化に伴い、企業はより洗練された防御策を求めているが、専門知識の不足やAIモデルの透明性の欠如が課題となっている。
#### まとめ
AIはサイバーセキュリティの重要な要素として位置付けられており、今後も市場は成長を続ける見込み。企業は、進化する脅威に対抗するために、AIを活用したソリューションの導入を進めている。
[詳細レポートはこちら](https://www.emergenresearch.com/industry-report/artificial-intelligence-in-cybersecurity-market)
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AI in Security Market Size, Share, Growth | CAGR of 20.5%
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Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Size Forecast 2032
Generative AI in Cybersecurity Market Size, Report by 2034
AI In Cybersecurity Market Size, Share & Forecast to 2031
Global Artificial Intelligence (AI) in Cybersecurity Market size was valued at USD 18.36 Billion in 2022 and is poised to grow from USD 22.49 Billion in 2023 to ...
Global AI cybersecurity market size 2030 | Statista
While valued at 24.3 billion U.S. dollars in 2023, the AI cybersecurity market is forecast to double by 2026, before reaching nearly 134 ...
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Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Trends | FMI
The global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market was valued at around US$ 16.5 Billion in 2021. With a projected CAGR of 16.2% for the next ten years.
Generative Ai In Security Market Insights into Growth and Share ...
Cybersecurity trends in 2024 - Bessemer Venture Partners
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List of AI cyber security companies · 1. Palo Alto Networks · 2. Fortinet · 3. Trellix · 4. Zscaler · 5. Crowdstrike · 6. Vectra AI · 7. Sprinto ...
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Top 20 Cybersecurity Companies & Startups to Watch in 2024
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4 AI Cybersecurity Startups Using Predictive Analytics - Nanalyze
60+ Artificial Intelligence Startups Using Deep Learning
Global cybersecurity startup ecosystem map: a founder's guide
AI 100: The most promising artificial intelligence startups of ...
December, 2017 - Nanalyze
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 ...
Cybersecurity Startup Abnormal Security Locks Up $250M At $5.1B ...
Abnormal Security closed a $250 million Series D that now values the San Francisco-based cybersecurity startup at $5.1 billion.
OpenAI Co-Founder Raises $1 Billion for New Safe AI Startup
After only three months, SSI has raised $1 billion in funding, and notched a valuation of around $5 billion dollars, the Financial Times reports.
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AI data-security startup Cyberhaven Inc. said it had raised $88 million in a funding round that values the company at $488 million, ...
AI Security Startup Apex Emerges From Stealth With Funding From ...
Israeli AI security firm Apex has received $7 million in seed funding for its detection, investigation, and response platform.
AI security and governance platform raises $9M seed funding
Acuvity, the creator of an industry-leading AI security and governance platform, has secured $9M in seed funding. Foundation Capital led the ...
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Protect AI, the leading artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) security company, today announced it has closed a $60M Series B round of funding.
Funding an AI Startup in 2024
Protect AI Emerges from Stealth with $13.5M Funding + New Product
AI Security startup P0 Secures $6.5M Seed Funding from Lightspeed
AI's Winning Streak: Crushing the Venture Capital Slump - Artisana
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CB Insights: AI startup funding hit new high of $26.6 billion in ...
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Fortifying the future of Security for AI: Cisco Announces intent to ...
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Cisco to acquire AI security startup Robust Intelligence
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調査のまとめ
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生成AIは、物理的な犯罪に対する防犯策として、リアルタイムの監視システムやデータ分析を通じて犯罪を予測し、リソース配分を最適化する事例がある。[1](http...