技術、ソリューション、モデル：サイバーセキュリティへの機械学習の応用

人工知能の一分野である機械学習は、システムやアプリケーションが動的な環境において、明示的なプログラミングなしに学習することを可能にする。過去のデータを分析し、パターンを特定することで、これらのシステムは望ましい結果を達成しているかどうかを判断することができる。機械学習の成長は、ビッグデータの進歩、多様なデータソース、デバイスやサーバーの計算能力の向上によって促進されてきた。

サイバーセキュリティの領域では、情報の完全性、可用性、機密性に焦点を当てたCIDトライアッドのようなモデルを維持するための継続的な努力が必要である。新たなサイバー脅威に対処し、検知・分析能力を強化することは、システム、コンサルタント、研究者にとって大きな課題である。このような課題の要因には、複雑性の変化、急速に進歩する技術、サイバー犯罪者の巧妙さなどがある。

2023年までに、従来のソフトウェアはすべて、脆弱性を特定し分析するために人間の入力に依存しながら、セキュリティ機能とポリシーを優先させるべきである。効果的なツールを開発するためには、脆弱性を検出し、特徴付けるためのプロセスと標準を確立することが不可欠である。データサイエンスの技術、モデル、機械学習アルゴリズムを統合することで、これらの分析プロセスの効率を大幅に高めることができる。

機械学習におけるマルウェア分類の重要性

2014年以降、サイバーセキュリティの専門家たちは、静的解析と動的解析から得られた特徴を利用して、MS Windows用のマルウェア分類システムを構築することを模索してきた。この研究では、多層パーセプトロンのような様々な分類アルゴリズムが採用されました、 IB1, デシジョンツリーそして ランダムフォレスト.注目すべきは、静的解析と動的解析の両方のデータを組み合わせることで、卓越した結果を得ることができるということだ。

2019年現在、マルウェア検知やウェブサイバー攻撃予測に特化した予測モデルなど、ソフトウェアソリューションの開発にデータサイエンスを応用することが有望なアプローチとして浮上している。

2023年までに、サイバーセキュリティは、潜在的な内部攻撃や外部攻撃に対する企業や組織の情報保護メカニズムや技術インフラの開発・実装に焦点を当てたコンピュータサイエンスの分野として発展している。2020年以降、人工知能（AI）技術をサイバーセキュリティに統合する傾向が強まっている。

2023年には69%の企業が進出する。 サイバーセキュリティ・システムにAIを組み込むことを目指す 侵入検知、ネットワーク・リスク分類、不正検知、ユーザーとデバイスの行動分析、マルウェア検知です。AI主導のサイバーセキュリティは現在、ネットワーク・セキュリティの75%、データ・セキュリティの71%、エンドポイント・セキュリティの68%、アイデンティティとアクセス・セキュリティの65%、アプリケーション・セキュリティの64%、クラウド・セキュリティの59%、IoTセキュリティの53%など、さまざまな分野で活用されている。

サイバーセキュリティ強化のための機械学習モデルの実装

サイバー犯罪の蔓延が続く中、さまざまな分野の企業が、誤ったセキュリティ認識、不十分な防止ポリシーやガイドライン、サイバー攻撃に対する限られた反応能力について懸念を表明している。サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の支持者は、AIを統合することで新たなパラダイムを生み出し、エンドポイントにおける脆弱性を効果的に減らし、それによって暴露領域を減らすことができると示唆している。

2020年には、報告されたインシデントの70%がネットワークに接続されたエンドポイントから発生しており、パソコンとスマートフォンが最も多く関与している。人工知能」という言葉は使い古されているかもしれないが、AIの進歩によって新たなサイバー脅威の特定が大幅にスピードアップし、サイバー攻撃が拡大する前に阻止するプロアクティブな対応が可能になることは否定できない。

現在、多くの企業が自社製品の安全性を分析するために様々なツールを活用している。このようなツールの中で、Generative Adversarial Networks (GAN)は、機械学習モデルの欠陥を検出し、より堅牢になるように訓練する能力で際立っている。GANは教師なし機械学習のために設計されたAIアルゴリズムであり、競合するニューラルネットワークシステムで構成されている。機械学習モデルを訓練するための3つのフレームワークを紹介する：

1. ディープ・プウィング:TensorFlow 1で開発されたDeep-Pwingは、機械学習モデルの潜在的な攻撃に対する耐性を評価するための実験を可能にするフレームワークです。また、知識ベースの段階的な拡張をサポートし、侵入テストを実施したり、特定の機械学習モデルに関する統計的な研究を可能にしたりするツールに変える可能性があります。
2. 敵対的リブ:このPythonライブラリは、潜在的な攻撃や侵入に対する機械学習分類器の安全性を評価するために設計されています。Adversarial Libは、ユーザーがスクリプトやコードスニペットを起動することを可能にし、C++で最適化され書き直された幅広い機械学習アルゴリズムをサポートします。さらに、ユーザーは不足するアルゴリズムをライブラリに投稿することができ、ますます包括的なライブラリとなっています。
3. GAN動物園:リファレンスページとして機能するGAN Zooは、機械学習モデルの訓練と評価のための数多くのGANをユーザーに提供する。大規模な開発者コミュニティに支えられ、毎週新しい論文がGitHubリポジトリに追加されています。 (GAN動物園、2018年).

結論として、機械学習はサイバーセキュリティ分野の研究者や開発者にとって、非常に貴重なツールとなっている。機械学習は、セキュリティと侵入の面で大幅な時間と労力を節約する数多くのテストの実行を可能にするからだ（Flores Sinani, 2020）。

ディープラーニングのサイバーセキュリティへの応用

機械学習のサブセットであるディープラーニングは、入力データに基づいて特定の出力を予測するように人工知能（AI）を訓練する自動学習アプローチを採用している。この能力により、AIはデータセットを処理して組み合わせることで、結果を予測することができる。

ディープラーニングの主な利点の1つは、リアルタイムで学習し、人間の介入なしに新しい分類基準を開発する能力である。サイバー犯罪者が急速に進化し、適応性のあるサイバー脅威を生み出す中、ディープラーニングはマルウェアやオンライン詐欺との戦いにますます適用されている。

ディープラーニングは、サイバー脅威を効果的に検出、分類、対処し、効率的かつ迅速にソリューションを生成することができる。その膨大なアプリケーションには、人間とボットを区別するユーザー識別方法、サイバー犯罪者のなりすましの試みの検出、遠隔地からのユーザーアカウントへの不正アクセスの識別などが含まれる。

以下に、ディープラーニングを専門とする企業をいくつか紹介する：

• チェック・ポイント:ファイアウォール専門会社、 チェック・ポイント は、機械学習（ML）エンジンの継続的な更新を通じて、包括的な保護に専念している。その集中型サービスであるCampaign Huntingは、あらゆるネットワークポイントをスキャンし、異常を分析してクラウドベースの保護プラットフォームを構築する。
• クラウドストライク:詳細なユーザー行動分析とデバイスモニタリングに注力、 クラウドストライク は、ウイルス、マルウェア、クレデンシャル盗難、社内のサイバー脅威を特定する。同社の保護アプローチは、正常な活動モデル（ベースライン）を作成する機械学習技術に基づいており、リアルタイムで逸脱を検出し、予防措置を促進するのに役立つ。
• ダークトレース:ベースラインを確立するプラットフォームで、Darktraceは主にWAN、LAN、WiFiネットワークへの侵入を防ぐことを目的としています。その機械学習メカニズムは、人間の介入なしにモデルを継続的に強化し、クライアントの要件に適応し、防御能力を永続的に向上させます。
• ディープ・インスティンクト:エンドユーザーデバイスを保護するためのディープラーニングプラットフォームを開発するために設立されたDeep Instinctの主な目標は、エンドデバイスへのサイバー脅威に直面した際の反応時間を20ミリ秒以下に短縮することである。5年にわたるニューラルネットワークのトレーニングを経て、Deep Instinctは現在、さまざまなタイプのデバイスに対応する展開可能なエージェントを提供しており、ディープラーニング技術の幅広い可能性を示している。

機械学習アプリケーションによるビジネス現場でのサイバーセキュリティ強化

自動化によって、サイバーセキュリティで発生する偽陽性の数を大幅に減らすことができる。銀行の規模にもよるが、アナリストは毎日20～30件の偽陽性のアラートを処理する可能性がある。アラートを確認するためのリソースが限られている場合は、別の戦略を検討する必要がある。機械学習は金融セクターでも不正検知に活用できる。例えば、Visaは不正検知技術を継続的に改良している、 スケーラブルな機械学習モデルとディープラーニングを重視.このアプローチにより、より幅広いデータ範囲を使用し、さまざまな状況にわたって推論を行うことができる。また、リアルタイムの予測分析など、他のテクニックを取り入れることにも注力している。

サイバーセキュリティでは、マルウェア分析、侵入検知、防止に堅牢な機械学習や深層学習のアルゴリズムが活用されている。これらのアルゴリズムは、サイバー攻撃を予測し、侵害されたファイルやプログラムへのアクセスを制限するために開発されています。

ドローンに関しては、サイバーセキュリティの進歩も進んでいる。ドローンは ビデオ監視範囲を広範囲に拡大公園、農地、工業用倉庫など。ドローンは、日常的な自動点検を行ったり、手動で操縦したりできる多目的な乗り物である。ドローンは、顔認識タスクや侵入者検知・位置特定用に構成することができる。ドローンは静止したシステムではないため、回避や破壊はより困難である。

結論

個人と企業のサイバーセキュリティにおける人工知能、特に機械学習と深層学習の重要性の高まりは明らかである。この絶えず進化する技術的状況は、サイバー犯罪やサイバー攻撃の増加と対応しており、ますます複雑で高度なサイバーセキュリティの課題につながっている。

企業は今、サイバーセキュリティにおける機械学習がこうしたリスクの軽減にどのように役立つかを模索している。サイバーセキュリティにおける人工知能の採用率は上昇を続けている。組織は、最大の価値を得るためにどこに人工知能を導入すべきかを特定し、パフォーマンスや期待に沿った目標を設定する必要がある。

データ分析に機械学習やディープラーニングを使用する技術、ソリューション、モデルは数多くあるが、サイバー犯罪者は絶えず進化しているため、まだ多くの進歩が必要である。