セキュリティ×AIの現在地、ディープラーニング「なし」では心もとない理由
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サイバー攻撃の高度化・多様化・巧妙化が進行して、脅威が増加しつつあるサイバーセキュリティの分野において、AI（人工知能）の活用シーンが広がってきた。特に注目されているのが、ディープラーニングだ。アルゴリズムを使うことによって人間の脳の働きをコンピューターで再現し、学習・予測・分類などを行う技術である。このディープラーニングを駆使することで、既知のマルウェアからの防御だけでなく、未知のマルウェアからの攻撃を予測し、防御することが可能になった。セキュリティ対策の最前線において、AIのディープラーニングがどのように活用されているかを解説していこう。
（Photo/Getty Images）
AI機能の精度を高めるディープラーニングの活用
サイバーセキュリティにおいて、AIの活用が必要不可欠になってきた。高度化・多様化・巧妙化しているサイバー攻撃に対応するためには、シグネチャベースのアンチウイルスソフトでは限界があるからだ。従来のアンチウイルスソフトは既知の脅威に対しては有効だが、未知の脅威を検知することはできない。検知漏れや誤作動、運用負荷といった課題を解消するためには、AIによって機能強化されたソリューションが求められる。特に重要になるのはAIの機能の精度を高めるディープラーニングの技術だ。
ディープラーニングとは人間の脳をシミュレートしたニューラルネットワークを活用し、パターン（特徴量）の学習を自動化することで予測や分類を可能にする技術である。マルウェアファイルの膨大なデータを自動的に分析し特徴を抽出、さらにその傾向を学習することによって、脅威の予測ができるようになる。つまりマルウェアが動作する前に止めてしまう、根本的な防御が可能になったのだ。
このAIのディープラーニング技術は、サイバーセキュリティのさまざまなソリューションで活用されている。エンドポイントプロテクションやMTR（Managed Threat Response）、ファイアーウォールセキュリティ、メールセキュリティ、モバイル端末のアプリケーションセキュリティなどである。
本記事ではAIのディープラーニング技術がどのように開発されているのか、そしてどのような場面で活用されているのかを解説していこう。
この記事の続き ＞＞
・サイバーセキュリティにおけるAIの果たす役割
・ディープラーニングを活用するために求められる要素
・ディープラーニング技術の統合による脅威の阻止
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