「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。

公開 2019年06月05日 05時03分

更新 2019年07月06日 19時02分

著者

Mekhala Roy

[TechTarget]

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　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。

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　「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。

図　Blue Hexagonダッシュボードの脅威ビュー《クリックで拡大》

　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。

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