contentマサチューセッツ工科大学(MIT)のコンピュータ科学および人工知能研究所(CSAIL)が米国時間4月18日に述べたところによると、「アナリスト主導のソリューション」の多くは人間の専門家が作った規則を利用するため、既定のパターンに合致しない攻撃を見逃す可能性もあるが、そうした状況を一変させる人工知能プラットフォームが新たに開発されたという。Squared」(AI2)と呼ばれるそのプラットフォームは、85%の攻撃を検知(現在のベンチマークの約3倍の確率)するほか、偽陽性も5分の1に減らすという。Japan関連記事SIEMとMSSの注目ベンダーはこれだ--セキュリティ対策を見極めて賢く選ぶ人間と機械学習が団結してサイバー攻撃に対抗--PatternExのAIセキュリティ後者は重要である。誤検出によって偽陽性が誘発されると、保護システムに対する信頼性が低下するおそれがあるほか、その問題を調査しなければならないIT専門家の時間も無駄になってしまうからだ。AI2のテストは「ログライン」として知られる36億件ものデータを使って実施された。これらのログラインは、2000万人以上のユーザーによって3カ月の間に生成されたものだ。AIはこの情報をくまなく調べ、機械学習を用いてデータをまとめて疑わしい活動を検知した。異常と判定された活動は人間のオペレーターに提出され、フィードバックが出された。Veeramachaneni氏は、「このシステムは、バーチャルアナリストとみなすことができる。AI2は新しいモデルを絶えず生成し、わずか数時間で洗練されることで、検知率を大幅かつ迅速に高めることが可能だ」と話す。AI2は1日に何十億件ものログラインをスキャンし、それぞれのデータが「正常」か「異常」かを評価することができる。攻撃が発生すればするほど、そして人間のオペレーターがフィードバックを返せば返すほど、AI2はより効果的になる。AI2は何に注意すればいいのかを学習するからだ。Veeramachaneni氏によると、この「カスケード」効果により、将来の攻撃予想の精度は向上し続けるという。MITによると、AI2は3種類の学習方法を使用して、毎日の終わりに重要なイベントを提示し、オペレーターがそれらのイベントを分類できるようにするという。system」(絶えず活発な学習システム)と呼ぶシステムを通じて洗練されていく。Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。ついて運営会社サイトマップ当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。