「AIセキュリティ」の光と影【前編】
保険ブローカー企業が「AIセキュリティ」製品を導入 「Emotet」を即座に検出
サイバー攻撃が日々進化する中、その新たな対策としてAI(人工知能)技術を使ったセキュリティ製品が次々と登場している。保健ブローカーによるAIセキュリティ製品の導入経緯と、その実力を探る。
サイバー攻撃者の主な標的の一つに企業のLANがある。これに対してソフトウェアベンダーは、セキュリティ分野に深層学習(ディープラーニング)などの人工知能(AI)技術を使い始めている。セキュリティの専門家は、その将来性を見込む一方で、AI技術の利用について懐疑的な見方を示す。
新たなセキュリティに求めた機能
「脅威は進化している。シグネチャ(識別情報)ベースの検出手法やファイアウォール、サンドボックスといった既存のネットワークセキュリティ技術は、その進化に付いていけていないのが実情だ」。保険契約を媒介する保険ブローカーのHeffernan Insurance Brokersで、最高情報責任者(CIO)を務めるジョン・ピーターセン氏は、そう語る。同氏が求めていたのは、ネットワークトラフィックを監視し、脅威をリアルタイムで検出する深層学習エンジンを組み込んだセキュリティ製品だ。
もはやエンドポイントのセキュリティは十分だといえない。LAN内の全端末のセキュリティを確保することは不可能なため、ネットワークの監視が必要になる。そこでHeffernan Insurance Brokersは、ネットワークを監視して、ベンダーが対策を提供する前の脆弱(ぜいじゃく)性を悪用した「ゼロデイ攻撃」を検知したときに、それを学習し特定できるセキュリティ製品を探すことにした。
そして見つけたのが、セキュリティのスタートアップ(創業間もない企業)Blue Hexagonが提供する、深層学習ベースの同名ネットワークセキュリティ製品(図)だった。このツールは、Heffernan Insurance Brokersのサーバがマルウェア「Emotet」に感染した瞬間に、それを検出した。
ピーターセン氏は当時を振り返り、次のように語る。「Blue Hexagonは瞬時に感染を検出し、警告を出した。そのおかげで感染したサーバをネットワークから遮断できた。当社はかつてないほどネットワークの可視性が高くなっている」
AIセキュリティ製品の実力
Blue HexagonのCEOで共同設立者でもあるナイーム・イスラム氏は「脅威の自動防御がセキュリティの未来を担うと信じている」と語る。イスラム氏は通信技術と半導体を研究開発するQualcommの代表取締役を務めた経歴も持つ。「深層学習や、その代表的な要素技術であるニューラルネットワークは、多様で変化が速い現代の脅威から企業を守るのに有用な技術だ」と同氏は言う。
イスラム氏によると、Blue Hexagonが深層学習を評価するのは、画像認識や音声認識分野で大きな影響力を持つことが背景にある。「セキュリティ分野で深層学習が使用されていないことも把握していた」(同氏)
セキュリティ製品に深層学習をはじめとするAI技術を使用している企業としては、IBMやDeep Instinct、Darktraceなどがある。「ネットワークトラフィックを調べながら善悪を判断する点において、深層学習は独自性がある」とイスラム氏は話す。
深層学習がもたらす自動化によって、人が実施すべき脅威検出作業が少なくなると、イスラム氏は説明する。「企業は既にネットワークインフラを保有している。当社の製品は従来の防御と合わせて用いることで、多層構造を成すための追加の防御層となる」(同氏)
Blue Hexagonの深層学習エンジンは、ネットワーク経由の脅威に重点を置いている。具体的には、ネットワークを通過中のパケットを確認して判別し、学習する。学習の対象となるのはパケットのペイロード(データ本体)やヘッダ、悪意のあるURLなどだ。この結果を受けて、ファイアウォールや端末、プロキシサーバは脅威に対する防御を有効にできる。
イスラム氏によるとBlue Hexagonは、多種多様な脅威データを使用して深層学習モデルを学習させている。この作業はクラウド環境で実施している。同社が使用しているのは「Amazon Web Services」(AWS)のインフラだ。「起業時から使用しており、セキュリティが十分なことは保証できる」(同氏)
後編では、AI技術を利用したセキュリティツールの課題について説明する。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
「AIセキュリティ」の光と影
深層学習をはじめとするAI技術をセキュリティ対策に活用する動きが広がっている。だが専門家は、AI技術には限界があると警鐘を鳴らす。先駆的なユーザー企業やベンダーの声を基に、AIセキュリティ製品のメリットと課題をあぶり出す。
この記事の著者
関連記事
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「Excel至上主義」の終わらせ方 丸2日の手作業地獄から情シスと現場を救うには
-
2
取手市がVDIと決別した理由 更改費用「4倍超」を約1.7倍に圧縮
-
3
「Microsoft 365のセキュリティ運用」に関するアンケート
-
4
急増する「AIはこう言ってる」マン 判断を狂わせる「AI忖度」を防ぐには?
-
5
221人調査で分かった「情シス最大のストレス」は?
-
6
「Salesforceのテスト自動化ツール」に関するアンケート
-
7
IT製品の導入に関するアンケート「サーバ&ストレージ」編
-
8
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
9
「AI時代の統合基盤・エンタープライズAI管理」に関するアンケート
-
10
自宅のWi-Fiが「遅い」「途切れる」本当の原因は? Dellが推奨する鉄則
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
年収2000万「クラウドセキュリティのプロ」になれる資格とは
-
2
セキュリティソフトをすり抜ける標的型攻撃メール、不審メールの見破り方とは?
-
3
Windows Updateの通信集中で回線が逼迫、ネットワーク刷新事例に学ぶ解決策
-
4
財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
-
5
「NAS」「SAN」「DAS」は何が違う? いまさら聞けないストレージの基礎
-
6
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
7
標的型攻撃メールを見破るには? サンプル文面を例に傾向を解説
-
8
商用利用の安全性を確保し大量のコンテンツを高速で生成する、AI活用の秘訣
-
9
マンガで解説、1日で生成AI環境を構築できるワークショップの中身とは?
-
10
Dark AIが台頭する時代の新発想、「より高度なAIで対抗する」具体的方法とは?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー