「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”（2/2 ページ）
聴衆の反応は
聴衆は「動く防御」の概念に関心を示す一方で、これが実装された場合に実用上の問題が生じる可能性にも言及した。半導体メーカーの米Qualcommのリサーチエンジニア、アニル・ガサラ氏は「ベースモデルにほぼ匹敵するほど優れていながら、それほど懸け離れていない分類子（classifier）の生成が問題になる。これはささいな問題ではないと思う」と指摘する。
他にも疑問はある。例えば自分がベンダーから製品を購入したとして、隣人は攻撃をかわす配列の錠を入手したのに対し、自分が入手した配列はそれと異なっていて攻撃をかわせなかった場合、自分のモデルの差別化のためのデータは自分が提供したものだったとしても、ベンダーの責任を問うことはできるのか。このアプローチの方が全般的には優れていたとしても、貴重な情報が失われてしまった場合、システムの優位性を裏付ける統計を示されれば多少は気持ちが収まるのか。
「これに関してわれわれは、ハッカーの視点を維持しようと努めている。自分が侵入され、自分が違う錠を持っていたとすれば、確かにいら立ちを感じるだろう。だが実際に、この動く防御を取り入れることの方が、個人を含め、誰にとっても優れている。全員が同じ物を共有する状況は極めて脆弱だ」。クレイン氏はセッション後のインタビューでそう解説した。
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