2019.03.232019年3月7・8日に、サイバーセキュリティシンポジウム道後2019(SEC道後2019)に参加してきました(イベントサイトはこちら:http://www.sec-dogo.jp/)。前編」)に引き続き、「えーあい・みーつ・せきゅりてぃ」の後編(質疑応答)をレポートしたいと思います。その他の講演については、イベントサイトの以下のリンクよりダイジェストを読むことが出来ます。http://www.sec-dogo.jp/digest/本ブログをご覧になった方の中で、間違いや不正確な内容があったらご指摘いただけると幸いです。宏):以下の画像の2アーキテクチャ開発、3モジュールの組み合わせを操作する仕組み、がそれにあたる。脳器官の仕組みや役割、そして脳器官同士のコミュニケーションを参考にしたアーキテクチャやフレームワークを設計・開発することである。そのような思想に従ってシステムエンジニアが開発をしやすくするためのプラットフォームの作成も行っている。このフェーズでは、各脳器官の機能を再現し、「とりあえず各脳器官の仕組みを再現する部品は全て揃える」状態にすることに重点が置かれる。「モジュールの組み合わせを操作する仕組み」とは、「アーキテクチャ開発」で揃えた各脳器官に対応する部品を結合する取り組みのことである。下記の図の左から右に移行することを意味する。宏):「常識」がない事(常識というものを明文化し実装しないといけないこと)。フレーム問題(どこまでの知識や情報を、注目している事象と関連付けて考えるべきか決める事。(3:50から)、https://www.youtube.com/watch?v=RdsG7dFloF0&t=371s)。特化型AIであれば実現できる理由は、取り組むべきタスクを限定しているのでフレーム問題が顕在化しないから。吉浩):原理的には防げるが、現実問題では回避するには多大なコストがかかるので、その費用対効果をどう考えるかだと思う。フィッシングサイトと正規のサイトを見極めることを考える。申先生のラボの実験では99%以上分類できた。依って立つものはフィッシングサイトの寿命が短い事。クラッカー側が採算をとるために同じようなデザインのサイトを沢山作ること。いう前提に基づくと、AIを使ったセキュリティシステムにも意味が出てくる。データの特徴量の選定においても、特化型AIだと人間にも思いつかないような切り口でデータの解釈を見つけられるので、たとえ検知システムに搭載しない売でも、機械学習をセキュリティ分野で利用することには大きな意味がある。吉浩):人間対人間の攻防で起こっているイタチごっこと同じような問題が起こると思う。人間対人間で言うところのゼロデイ問題のようなことも起こるかもしれない。攻撃者が特化型AIだと、監視する対象のパケットが決まっているのでそこを防御すれば良い。汎用型AIが攻撃する場合、どこを攻撃してくるのかわからないため防御が非常に難しくなる。吉浩):今の暗号は現在主流のパソコンのアーキテクチャ(=チューリングマシン)が持つ計算能力を前提とした計算量的安全を担保している。量子コンピュータは、問題の複雑性(サイズ)が増すにしたがって、チューリングマシンの数百・数千倍以上のオーダーで処理速度を上げることができる。RSA暗号がベースとしている素因数分解問題(正確には、RSA暗号は素因数分解問題より解くのが簡単なRSA問題をベースとしている)は、量子コンピュータを用いて多項式時間で解くアルゴリズム(Shorのアルゴリズム)が知られているため、RSA暗号は多項式時間で破ることが可能となり、安全でなくなる。離散対数問題も素因数分解問題と本質的に同じ困難性を有するため、同じ運命をたどることになる。楕円曲線における離散対数問題は、現状、Pohlig-Hellmanアルゴリズムが最も効率的なアルゴリズムとして知られているが、これも量子コンピュータにより次元の異なる高速化が可能となると考えられているため、安全性に問題が出るものと予想されている。素因数分解問題も離散対数問題も、NP完全問題ではないと信じられているので、量子コンピュータが実用化されると安全性に影響が出ると思われるが、だからと言って、対抗手段がないわけではない。ナップザック暗号と量子暗号がその手段だ。P119)、NP完全問題の困難性に安全性の根拠を置いている。これまでに発表されたナップザック暗号の多くは破られており(格子理論を用いる)安全でないことが証明されているが、それ以外の方式については、安全性の証明(暗号の安全性がナップザック問題に帰着されることの証明)が存在しない。余談になるが、発表されたナップザック暗号が破られた原因は、秘密鍵の一部に「超増加数列」を用いていることが脆弱性の原因になっているためである。ナップザック暗号の解読は決して簡単だった訳ではなく、高度な格子理論により発見された解読法ならば「効率的に解読」が可能であるというのが正確な表現である。量子暗号の研究も盛んである。実を言うと、量子暗号(正確には量子理論に基づく鍵交換プロトコル)はすでに実用化されている。BennetとBrassardにより1984年に発表されたBB84というプロトコルがそれにあたり、第三者が盗聴しようとすると内容が変化し、さらに盗聴されたことが必ず判明するという特性を持つ。この鍵交換方式は量子コンピュータを前提としていない。現在では、量子コンピュータを用いた暗号方式が深く研究されている。上記二つの暗号技術が、量子コンピュータよりも早く実用化されると考えるため、量子コンピュータによってネットワークセキュリティが破壊されるとは思わない。既存の暗号通信方法から、ナップザック暗号や量子暗号に乗り換えるには、相当なコストがかかるため、そこは別途議論しなければならない(逆に言えばそこにビジネスチャンスがあるかもしれない)。NP完全問題については、以下を参照すると良い。1)」という問題です。a_nの選び方によっては、多項式時間で解けます。二進表現を求めることに他ならないので、簡単に解ける問題になります。ナップザック暗号の多くの例では、復号ができないといけないので超増加数列を使うため、本質的にNP完全な問題に依拠していません。a_nを隠すために、色々な工夫をする必要があります。Q6:日本でも機械学習を使ったセキュリティ製品を作れるか?A6:「日本では、機械学習の研究は盛んで世界でもトップレベルだが、データサイエンティストと呼ばれる人材の層は薄い。Googleが簡単に利用できる機械学習用のライブラリを大量につくってくれたので、機械学習を使ってR&Dをしたり開発をする機会に関しては、日本もアメリカも条件は同じである。違いがあるのは企業風土やベンチャースピリット。日本企業は(セキュリティ製品の開発でなく、誰かが作った)セキュリティサービスを提供するビジネスをしたがる。その辺りが理由であまり日本初のセキュリティ製品が出てないのだと思う。吉浩)「申先生も述べたような企業風土の差は大きいだろう。機械学習の適切な使い所を見極める能力を持つことはハードルが高いという課題がある。強化学習を使おうと考えた際、具体的に何の特徴量を強化学習で学ばせるのか、という所を設計するのが難しい。それから、機械学習を行うためのデータをちゃんと収集してるのか、というのもポイントで、少なくともデータを通じて問題を取り扱える準備が整っていることが必要である。【現地レポート】情報セキュリティーセミナー12月1日・情報セキュリティーセミナーにて弊社代表の平が講師を務めました。前編」サイバーセキュリティシンポジウム道後2019の中で行われた「えーあい・みーつ・せきゅりてぃ」の講演レポートです。代の人材育成とは」2019年3月7・8日に、サイバーセキュリティシンポジウム道後2019(SEC道後2019)に参加してきました(イベントサイトはこちら:。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。Incorporated.無料お試し版のお申し込み・資料請求はこちら。