2015年08月19日 15時00分 UPDATE
特集/連載

「Black Hat USA 2015」で報告15時間で侵入? 機械学習のマルウェア検出システムに浮上した“不都合な真実” (1/2)

マルウェアの検出では、既知の特徴をスキャンするシステムよりも、機械学習の方が優れている。だが「Black Hat 2015」で発表した研究者によると、ある仕組みによって性能の差はさらに広がるという。

[Robert Richardson,TechTarget]
photo 国内企業における、アプリケーション/通信機能別に見たマルウェアの攻撃経路(出典:Palo Alto Networks「アプリケーションの使用および脅威分析レポート」2014年5月版)《クリックで拡大》

 セキュリティ製品に機械学習機能を搭載しておきながら、設置場所ごとに固有のトレーニングデータを使って個々の違いに対応していないベンダーは、セキュリティエコシステムの一層の強化を図る機会を逸している――。2015年8月に米国ラスベガスで開かれた「Black Hat USA 2015」のセッションで、米軍需メーカーNorthrop Grummanの子会社の研究者2人がそう指摘した。

 機械学習を専門とするボブ・クライン氏は、Northropの子会社Acuity Solutionsの製品「BluVector Cyber Intelligence Platform」に取り組んでおり、その概念を「動く防御」と表現する。同氏によると、例えば鍵屋が1つの村の中であらゆる場所に同じ錠を売り付けた場合、極めて手薄な防犯対策しか達成されない。泥棒がその錠の1つを入手して、好きなだけ時間をかけて開錠の方法を習得すれば、後は村中の家から何でも盗み放題になる。

       1|2 次のページへ

注目テーマ

ITmedia マーケティング新着記事

news014.jpg

御社にもできる営業改革、効率化の余地を発見する5つの質問
今回のテーマは中小企業の営業改革です。HubSpotの顧客管理や営業支援機能の活用法を紹介...

news015.jpg

Pinterestユーザーが探している「生活を豊かにするアイデア」とは?
画像共有サービスの「Pinterest」でユーザーが探している「ライフスタイルをより豊かにす...

news014.jpg

認知度86.5%、言葉だけは知られている「民泊」――クロス・マーケティング調査
民泊初利用のきっかけは、口コミが27%を占めるようです。