サイバーセキュリティクリニック：小規模ビジネスのための新しいアプローチ

小規模ビジネスはサイバー攻撃のリスクが増えてる。多くのデータ漏洩がこれらのビジネスに関わっていて、資源や知識が不足してるから。脆弱性評価はビジネスのデジタル防御の弱点を見つける手助けをするけど、専門知識やリソースが必要で、小規模ビジネスには難しいことが多い。そこで、サイバーセキュリティクリニックが登場し、学生が経験を積みながら地元のビジネスに無料で評価を提供してる。ただ、これらのクリニックは運営を拡大するのに課題があるんだ。

#脆弱性評価の必要性

多くの小規模ビジネスは、自分たちが直面しているサイバーリスクに気づいていない。セキュリティの状態を評価する方法や改善手順を知らないことが多い。脆弱性評価は、サイバー犯罪者に悪用される前に自分達の弱点を理解する手助けになる。これらの評価にはインタビューやセキュリティレビュー、技術評価が含まれる。たとえビジネスにITの専門家がいても、その人は負担が大きくてサイバーセキュリティの特定のトレーニングが不足していることが多い。

サイバーセキュリティクリニックは、学生を脆弱性評価に関わらせることでこの問題の解決策を提供してる。学生は重要な実践経験を得られ、小規模ビジネスは必要なセキュリティ評価を無料で受けられる。ただ、これらのクリニックを拡大するには、十分な学生を訓練したり、手間のかかる作業を管理するのが難しい。

#OSINTクリニックのコンセプト

従来のサイバーセキュリティクリニックのスケーラビリティの課題を解決するために、オープンソースインテリジェンス（OSINT）クリニックのコンセプトが提案されてる。OSINTは公開されている情報を利用するので、学生がビジネスとの直接的なやり取りなしに評価を行うことができる。このアプローチはリスクを減らし、時間を節約する。評価には、公開されているデジタル資産のマッピングや、ネガティブな言及のオンライン監視、ダークウェブでの漏えいデータの検索が含まれる。

従来のクリニックがOSINTを取り入れることもあるけど、専らそれにFocusしているわけではない。OSINTを強調することで、クリニックは学生にユニークな学びの機会を提供し、小規模ビジネスに実際の利点をもたらせる。しかし、OSINTの調査は複雑で、大量のデータを整理するためにかなりの労力がかかることがあるんだ。

#ジェネレーティブAIの統合

ジェネレーティブAI、特にChatGPTのようなモデルは、OSINT調査に存在する課題を解決するのに効果的だ。AIツールは、学生が集めた情報を絞り込んだり、調査プロセスを効率化する手助けをする。目的は、OSINTクリニックのワークフローにジェネレーティブAIを統合して、脆弱性評価の全体的な効果を高めること。

#研究の概要

この研究は、OSINTクリニック内での脆弱性評価のスケールアップに関する課題や、ジェネレーティブAIが技術的および協力的な障害を克服する手助けができるかという重要な質問に駆動されてる。OSINTプラクティスのトレーニングを受けた学部生を対象にした研究が行われた。研究は3つのフェーズで構成されていて、課題の特定、AIの統合、開発したアプローチの小規模ビジネスへのテストを目指している。

#フェーズ1: 課題の特定

最初のフェーズでは、OSINT調査プロセスで学生アナリストが直面する一般的な障害を理解するためのワークショップが開催された。参加者は、過去の経験を振り返り、具体的な課題を特定するよう求められた。主要な課題には、倫理的配慮、調査の目的の定義、スキルのギャップ、データ確認と整理の難しさが含まれていた。

#フェーズ2: AI統合の探求

2番目のフェーズでは、ジェネレーティブAIが特定された課題にどう対応できるかを探ることに焦点が当てられた。学生たちは、アイデアをブレインストーミングし、プロトタイプソリューションを考えるためのデザインワークショップに参加した。彼らはジェネレーティブAIツールを使って、OSINTプロセスでいかに効果的に利用できるかを理解しようとした。フィードバックが集められ、AIをOSINTワークフローに統合するためのさまざまなデザインアイデアが生まれた。

#フェーズ3: 実世界での応用

最終フェーズでは、前の2つの研究で開発された概念を実際の調査に適用した。学生たちは、小規模ビジネスのために脆弱性評価を行い、AIツールを活用してワークフローを効率化した。調査で得られた経験は、OSINT調査におけるAIの実用性についてさらに洞察を提供した。

#研究からの発見

この研究は、OSINTに基づく脆弱性評価に関連する課題や機会についていくつかの重要な洞察をもたらした。

#特定された主な課題

1. 倫理的および法的な境界の管理: 学生は調査中にさまざまなツールや技術の使用に関してジレンマに直面することがあった。何が許可されているかを理解することが重要だった。

2. 調査の目的の定義: 参加者は明確な目的を設定するのに苦労し、コミュニケーションの誤解や非効率につながった。

3. データ収集のスキルギャップ: 学生アナリストの技術的スキルのレベルがばらついていたため、先進的なOSINTツールを活用するのが難しかった。

4. 情報の提示の問題: 明確な構造がなかったため、収集したデータを効果的に提示するのが難しかった。

5. 大量の生情報の取り扱い: 膨大な情報量があると、最も関連性の高い詳細に集中するのが難しかった。

6. 公開情報の確認: 収集した情報の正確性を正確に確認するのが難しく、特に複数のソースが利用できない場合があった。

7. 脆弱性の特定: 学生は一般的な脆弱性や複雑な技術情報の解釈について深い理解を欠いていた。

8. 実行可能な提言の作成: 分析されたデータに基づいて提言を作成することは継続的な課題のままだった。

9. 期待の理解不足: 参加者は成功した最終製品がどのようなものであるべきかを知らず、報告書の質の不一致につながった。

#AI統合の利点

ジェネレーティブAIの統合は、これらの課題に対処するのに役立った。例えば：

• 信頼と運用のセキュリティ: AIツールは、さまざまなツールのプライバシー対策を分析したり、信頼できるリソースを理解するのを手助けした。
• タスクの分解: AIのおかげで、複雑なタスクを管理可能なサブタスクに分けられ、組織が改善された。
• ツールの特定: 学生はAIを活用して効果的なOSINTツールに関する情報を集め、適切なリソースの選択能力を向上させた。
• テンプレートの開発: AIはドキュメンテーションのための構造化されたテンプレートを作成するのを手助けし、データの整理の一貫性を向上させた。
• 情報の構造化: AIは大量の生データを読みやすいフォーマットに整理するのを手助けし、ドキュメンテーションを容易にした。
• クロス検証のサポート: AIは確認のための潜在的なソースを提案し、学生が発見の正確性を確認する手助けをした。
• 脆弱性の解釈: AIは脆弱性についての明確な説明を提供し、より良い分析を可能にした。
• 実行可能な提言: AIは特定の提言を作成するのに役立ち、クライアントに提供するアドバイスの明確さを高めた。

#発見の実世界での応用

研究の第3フェーズでは、前の2フェーズで生成された概念を実世界の調査に適用することが含まれていた。学生チームは小規模ビジネスのために評価を行い、彼らの潜在的な脆弱性について洞察を提供した。

#クライアントのフィードバック

小規模ビジネスからのフィードバックは、提供された脆弱性評価の価値を強調していた。クライアントは、彼らが得た詳細な洞察と特定されたリスクに対処するための実行可能な提言を評価していた。ほとんどのビジネスは、さらなる評価のために再訪を希望していて、クリニックのサービスに好意的な反応を示していた。

#協力とリーダーシップのダイナミクス

この研究では、調査中の学生間の協力のダイナミクスも探求された。効果的なリーダーシップは、タスクの管理や明確なコミュニケーションを確保する上で重要な役割を果たした。発見は、共有ドキュメント全体で一貫したフォーマットと質を維持する重要性を強調したが、参加者の専門知識のレベルが異なるために時には難しいこともあった。

#協力のためのツール

Team-GPTのようなコラボレーションプラットフォームの使用は、チームメンバー間のインタラクションを促進するのに役立った。共有作業スペースは可視性やリソースへのアクセスを許したが、議論の過度な断片化が混乱を招くこともあった。

#結論

OSINTクリニックモデルは、小規模ビジネスにサイバーセキュリティ評価を提供しながら、学生に実践経験を積ませる革新的なアプローチを示している。この研究は、ジェネレーティブAIを統合することでOSINT調査の効果を高め、主要な課題に対処して協力を改善できることを強調している。実世界の応用から得られた洞察は、このモデルが小規模ビジネスのサイバーセキュリティリスクを理解し、軽減する手助けができる可能性を裏付けている。

#今後の方向性

発見に基づいて、今後の研究では人間とAIの協力をさらに強化する方法を探求できる。プライバシー対策の取り組み、データ収集ツールの統合、AI出力に対するより大きな制御の提供、共同プロンプトテンプレートの開発、リーダーシップサポートの強化は、改善が必要な重要な分野だ。ツールとワークフローを洗練させることで、OSINTクリニックは学生と小規模ビジネスの両方により良いサービスを提供し、サイバー脅威に対抗する取り組みを進めることができる。

#OSINT調査のためのプロンプトテンプレート

#計画テンプレート

• 調査の範囲を定義: 調査の具体的な目的を記入し、期待される結果を詳細に記載。
• チームの役割を特定: チームメンバーの強みと専門分野に基づいて役割を割り当てる。
• 主要なタスクの概要: 調査を完了するために必要な主要なタスクを分解する。

#データ収集テンプレート

• リソースの収集: 収集した情報のソースを文書化するための構造的アプローチを作成。
• 進捗の追跡: 必要なデータがすべて収集されているかを確認するためのチェックリストを使用。
• 収集データの整理: 収集したデータを提示するための標準化されたフォーマットを開発。

#データ処理および分析テンプレート

• データの整理: 収集したデータを使用可能なフォーマットに整理する方法を概説。
• 分析手法: 収集したデータを分析するためのツールや技術をリスト。
• 調査結果の文書化: 調査結果を報告するためのテンプレートを作成し、必要な補足情報を含める。

#普及テンプレート

• クライアントプレゼンテーションの構造: クライアントへの情報提示のための標準フォーマットを作成。
• 提言の報告: 実行可能な提言を概説するためのテンプレートを作成。
• フィードバックメカニズム: 提供された評価サービスについてのクライアントフィードバックのセクションを含める。