Cybersecurity Is Entering The High-Tech Era
ハイテク時代に突入したサイバーセキュリティ
要約(英語):
in May 2021, President Biden issued an Executive Order mandating all federal agencies to adopt zero-trust security, i.e. requiring all users to be authenticated, authorized, and continuously validated for security reasons, before having access to applications or data. Anomaly detection in cybersecurity is about identifying odd-ball occurrences or events in the system that would suggest security mistakes, structural flaws, or outright fraud in processing data. The Army Analytics Group (AAG) started looking at ways to break the monitoring bottleneck
要約(日本語):
2021年5月、バイデン大統領は、すべての連邦政府機関がゼロトラストセキュリティを採用することを義務付けている大統領令を発行しました。つまり、アプリケーションまたはデータにアクセスする前に、すべてのユーザーがセキュリティ上の理由で認証、承認、継続的に検証されることを要求しました。サイバーセキュリティにおける異常検出とは、システム内の奇妙な発生またはイベントを特定することで、データの処理におけるセキュリティの間違い、構造的欠陥、または完全な詐欺を示唆しています。陸軍分析グループ（AAG）は、監視ボトルネックを破る方法を検討し始めました
本文:
Cyber Threat Intelligence Concept – Collection and Analysis of Information about Ongoing and … [+] Potential Cyber Attacks – 3D Illustration There’s a sea change underway in how the federal government—specifically the Defense Department—is going to approach cybersecurity. It’s one that’s going to create a more fluid and more complex landscape in which cybersecurity firms and technologies need to be ready to operate—a landscape in which speed can’t be sacrificed for the sake of precision, or vice versa. That’s why in May 2021, President Biden issued an Executive Order mandating all federal agencies to adopt zero-trust security, i.e. requiring all users—regardless of whether they are in or outside the organization’s network—to be authenticated, authorized, and continuously validated for security reasons, before having access to applications or data. The White House has also proposed relying on continuous monitoring systems to offer real-time situational awareness for larger networks operated by the Army and other federal agencies.
サイバー脅威インテリジェンスの概念 – 進行中の情報の収集と分析…これは、サイバーセキュリティ企業と技術を動作させる必要がある、より流動的でより複雑な景観を作成するものです。これは、精度のために速度を犠牲にすることができない、またはその逆の景観です。そのため、2021年5月にバイデン大統領は、すべての連邦機関にゼロトラストセキュリティを採用することを義務付けている大統領令を発行しました。アプリケーションまたはデータにアクセスする前のセキュリティ上の理由。ホワイトハウスはまた、陸軍および他の連邦政府機関が運営するより大きなネットワークにリアルタイムの状況認識を提供するために、継続的な監視システムに依存することを提案しています。
What if, instead of waiting for a break-in attempt, you could anticipate the break-in before it happens? The clue is cyber anomalies. Anomaly detection in cybersecurity is about identifying the odd-ball occurrences or events in the system that would suggest security mistakes, structural flaws, or outright fraud in processing data—events that open the door to a would-be hacker. The problem is systems that use machine learning to monitor for anomalies flag so many that analysts can be driven to distraction by an endlessly growing stack of false positive alerts, ranging from sudden spikes in traffic to excessive logins from remote locations—an “anomaly” that became the new norm when people were working from home during COVID. Given the challenges presented by the growing scale of remote users during the COVID outbreak, as as well as the mounting cyber threat, the U.S. Army turned to the private sector for answers. Under the direction of the office of the Secretary of the Army, the Army Analytics Group (AAG) began looking at ways to break the cyber anomaly monitoring bottleneck. It was in June 2021, that AAG’s director took up an offer from Entanglement, Inc., a next-gen quantum computing and AI company founded in 2017, and Groq, Inc, a U.S. semiconductor company, to allow the Army to try out their proprietary technology.
侵入の試みを待つ代わりに、それが起こる前に侵入を予測できるとしたらどうでしょうか？手がかりはサイバーアノマリーです。サイバーセキュリティの異常検出とは、システム内の奇妙な発生またはイベントを特定することです。これは、セキュリティの間違い、構造的な欠陥、またはデータの処理における完全な詐欺を示唆しています。問題は、機械学習を使用してアノマリーのフラグを監視するシステムであり、アナリストは、トラフィックの突然のスパイクから遠隔地からの過剰なログインまで、誤った肯定的なアラートの無限に成長するスタックによって気を散らすことができます。人々がCovid中に自宅で働いていたとき、新しい規範になりました。 Covidの発生中にリモートユーザーの規模が増えていることによって提示された課題があることを考えると、サイバー脅威の増加と同様に、米国陸軍は答えを求めて民間部門に目を向けました。陸軍長官室の指示の下で、陸軍分析グループ（AAG）は、サイバー異常監視ボトルネックを破る方法を検討し始めました。 AAGのディレクターは、2017年に設立された次世代の量子コンピューティングおよびAI会社であるEntanglement、Inc。と、米国の半導体会社であるGroq、Incが陸軍が試してみることを許可することを許可することを受けました。独自の技術。
An abstract design of a terminal display, warning about a cyber attack. GETTY What Entanglement had done was to use Groq hardware and quantum-inspired software to detect anomalies three times the magnitude of previous methods. That’s according to the Army report released on October 25: while earlier AAG efforts had been able to detect 120,000 inferences per second, Entanglement and Groq’s fusion of quantum simulation and AI achieved an anomaly detection rate of 72 million inferences per second, while correlating data simultaneously to arrive at a more accurate picture of where the threat lies. Since then, Entanglement has been to achieve 100 million inferences per second across the key workload—an approach that moves cyber threat detection to the threshold of a “total observability picture.” This wasn’t the first time the Department of Defense had encountered Entanglement, Inc. During the COVID pandemic the Pentagon validated an Entanglement platform that used a quantum simulator to optimize distribution of Personal Protective Equipment (PPE) throughout the U.S. The Entanglement platform showed a 90 percent improved performance over the algorithm that had been considered the state of the art. Entanglement then applied the same methodology to develop a vaccine distribution and administration model that might have solved Operation Warp Speed’s biggest problem, i.e. how to distribute the finished vaccine equitably and efficiently, but came too late to be adopted.
サイバー攻撃について警告する端末ディスプレイの抽象的な設計。 Gettyが行ったことは、GROQハードウェアと量子にインスパイアされたソフトウェアを使用して、以前の方法の大きさの3倍の異常を検出することでした。それは10月25日に発表された陸軍報告によるものです。一方、以前のAAGの取り組みは1秒あたり120,000の推論を検出することができました。脅威がどこにあるかについて、より正確な絵に到達すること。それ以来、エンタングルメントは、キーワークロード全体で1秒あたり1億秒の推論を達成することでした。これは、サイバー脅威の検出を「総観測可能性画像」のしきい値に移行するアプローチです。国防総省がCovid Pandemic中にEntanglement、Inc。に遭遇したのはこれが初めてではありませんでした。ペンタゴンは、米国中の個人保護具（PPE）の分布を最適化するために量子シミュレーターを使用したエンタングルメントプラットフォームを検証しました。最先端と見なされていたアルゴリズムのパフォーマンスが90％向上しました。その後、エンタングルメントは、同じ方法論を適用して、ワークスピードの最大の問題を解決した可能性のあるワクチン分布および投与モデルを開発しました。つまり、完成したワクチンを公平かつ効率的に配布する方法ですが、採用するには遅すぎました。
What does all this mean? Entanglement Inc. is just another indication of a larger truth, i.e. that artificial intelligence and machine learning; blockchain and quantum; are all part of a growing convergence in how we will process and protect data and develop and secure networks in the future. There is, and there will never be, a single technological fix to our cybersecurity woes. Instead, the answer will be a range of hybrid solutions, that draw on the best features of each technology. Cybersecurity clients like the Pentagon and the federal government are waking up to the fact that, until now, we’ve been like the farmer who devises ever more sophisticated locks for his barn door after the horses have been stolen—while the thief devises ever more sophisticated lock picks. Cybersecurity solutions in the coming decade are going to look very different from their predecessors. Entanglement, Inc, is one of the companies showing us where that future lies.
これは何を意味しますか？Entanglement Inc.は、より大きな真実、つまり人工知能と機械学習のもう1つの兆候にすぎません。ブロックチェーンと量子;将来、データを処理および保護し、ネットワークを開発および保護する方法における収束の増加の一部です。サイバーセキュリティの問題には、単一の技術的修正があります。代わりに、答えはさまざまなハイブリッドソリューションであり、各テクノロジーの最高の機能を利用します。ペンタゴンや連邦政府のようなサイバーセキュリティのクライアントは、馬が盗まれた後、馬が盗まれた後、彼の納屋のドアのためにもっと洗練されたロックを考案する農民のようになっているという事実に目覚めています。洗練されたロックピック。今後10年間のサイバーセキュリティソリューションは、前任者とは大きく異なるように見えます。Entanglement、Incは、その将来がどこにあるかを示している企業の1つです。
I am a Senior Fellow at the Hudson Institute, Director of the Quantum Alliance… Read More I am a Senior Fellow at the Hudson Institute, Director of the Quantum Alliance
私はハドソン研究所のシニアフェロー、Quantum Allianceのディレクター…続きを読む私はHudson Instituteのシニアフェローであり、Quantum Allianceのディレクターです
