「AIセキュリティ」の光と影【後編】
「AIセキュリティ製品は万能ではない」理由と、使いこなすためのヒント
AI(人工知能)技術を使ったセキュリティ製品は将来性がある一方で、安易に利用するとリスクが生じる。AIセキュリティ製品が抱える問題と、利用時に知っておくべきことは何か。
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」では、深層学習(ディープラーニング)をはじめとするAI(人工知能)技術を活用したセキュリティツールについて、セキュリティのスタートアップ(創業間もない企業)Blue Hexagonの製品を例に紹介した。後編では、セキュリティ分野でAI技術が抱える課題を解説する。
機械学習は魔法の技術ではない
「深層学習が興味深い機械学習の手法であることは間違いない。さまざまなセキュリティ用途に使用できるだろう」。そう語るのは、調査会社Gartnerのアナリストであるオーガスト・バロス氏だ。だが「セキュリティ分野において、深層学習ができることよりもできないことを理解することが重要だ」と同氏は話す。
深層学習を含む機械学習エンジンを使ったセキュリティ製品は、未知のマルウェアであっても、一般的な既知の特徴を持っていれば検出できる。マルウェアの特定に使用する要素を割り出すのに、機械学習は非常に効果的な技術だ。
機械学習がマルウェアについて学習するには、既知のマルウェアの特徴と、マルウェアではないものの特徴についての情報を事前に用意しなければならない。「機械学習が魔法のように新しい脅威を特定することはないだろう」とバロス氏は説明する。
シグネチャベースの検出の方が優れている場面も
バロス氏によると、対象がマルウェアかどうかを判断する際「どのファイルの特徴が最も参考になるかを特定するのに深層学習は有用だ」と語る。
エンドポイントの標準ツールを悪用する「ファイルレス攻撃」が出現した時、ファイルを分析する機械学習ベースのセキュリティ製品では、ファイルレス攻撃を検出できなかったとバロス氏は指摘する。検査する場所を誤っていたからだ。「正しい検査場所をセキュリティ製品に伝える仕組みが必要になる」(同氏)
「機械学習ベースの検出は、シグネチャベースの検出よりも処理速度が遅い」とバロス氏は考えている。シグネチャベースでは新たな脅威の検出はできないが、既存の脅威であれば確実に検出する。現に一般的なマルウェア対策ソフトウェアは非常にうまく機能している。機械学習では「どの程度マルウェアらしいか」という確率しか得られない。機械学習のアルゴリズムは「対象に起こった変化が悪いことである確率はX%だ」と結果を出す。こうした確率情報に基づいて行動を起こすのには「リスクが伴い、システムに被害を及ぼす恐れがある」とバロス氏は指摘する。
AIセキュリティの今後
今後も企業LANは複雑になるだろう。「アルゴリズムが善悪を判断できるように学習させることは、顔認証など深層学習の典型的な成功事例よりも確実に困難な道になる」。そう語るのは、Gartnerでアナリストを務めるアントン・チュバキン氏だ。ビジネスにおいて何が正常か、何が正当か、何が許容できるのかを判断する対象は広範囲に渡る。「これをアルゴリズムに学ばせるのは至難の業だ」(チュバキン氏)
マルウェア検出をはじめ、セキュリティ分野において深層学習は成果を挙げている。理由として考えられるのは、アルゴリズムの学習に使用できるソフトウェアやマルウェアに関する豊富なデータの存在だ。
一方で「ネットワークトラフィック分析で深層学習が成功する可能性はずっと低いだろう」とチュバキン氏は見解を示す。同氏によれば、セキュリティ分野において深層学習で成功を収めるには「ラベル付けされた膨大な量のデータ」が必要だという。
マルウェア対策ベンダーは、何年もの歳月をかけてマルウェアのデータを収集している。だがトラフィックに関するデータはどこにあるのか。チュバキン氏が把握している限り、悪意のあるトラフィックのデータを年単位で広範囲にわたって収集している人はいない。そのようなトラフィックを蓄積したリポジトリは、まず存在しない。仮に存在するとしても「多くの場合、トラフィックに悪意があるかどうかは分からない」と同氏は指摘する。
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
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
8
IT製品の導入に関するアンケート「サーバ&ストレージ」編
-
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
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
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