機械学習 (ML) と AI システムが、人々の生活や業務にどのように革命をもたらすかについての議論から逃れることはできません。AI システム (OpenAI ChatGPT、Google Gemini、Anthropic Claude などの大規模言語モデル (LLM) システム) がどのように労働者の生産性を向上させ、ビジネス上でどのようなメリットがあるのかについてはまだ評価が確定しておらず、いろいろな議論が繰り広げられています。
サイバーセキュリティは、AI で強化されたソリューションが広く利用されている分野の1つです。サイバーセキュリティにおいて機械学習と AI はどのように関与し、サイバーセキュリティ防御で使用する他の技術とどのように関連しているのでしょうか？
人工知能 (AI) についての概要
AI は、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるインテリジェントシステムの作成に重点を置いた広範な分野です。AI システムはデータから学習し、新しい情報や入力に適応し、複雑な問題を解決できるので、多くの複雑なタスクに役立つツールになります。
ML は AI のコンポーネントであり、明示的にプログラムしなくても、経験から学習してシステムが改善するのに役立つ仕組みです。脳の解剖学に触発されたニューラルネットワークは、多くの AI システムの重要な要素であり、パターンを認識して決定を下すことができます。AI のわかりやすい用途は画像認識で、ML モデルをラベル付き画像の大規模なデータセットでトレーニングして、各ラベルに関連付けられたパターンと特徴を識別し、新しい未知の画像を正確に分類できるようになります。これは、医療用 X 線など、多様な種類の画像に有効です。
ここ18か月ほどの間に世界を席巻した LLM は、トレーニング中に教師ありと教師なしの ML 手法を組み合わせて使用しています。LLM モデル (ChatGPT など) のトレーニングのほとんどは、通常、自己教師あり学習によって行われます。この場合、モデルは、明示的なラベルなしで、前の単語に基づいてシーケンス内の次の単語またはトークンを予測するようにトレーニングされます。モデルは、書籍、Web、新聞アーカイブなど、膨大な量のラベルなしテキストデータから言語のパターンと関係を学習できます。
LLM ベンダーがモデルをトレーニングするためにテキストを収集するときに発生する著作権の問題は、ここでは割愛したいと思います。裁判で何らかの判定が出るかもしれませんし、OpenAI と Financial Times の最近の契約のように、コンテンツのライセンス契約によって問題ではなくなるかもしれません。
LLM は ML 手法を使用しています。ただ、現在脚光を浴び、AI に関する議論の大部分を占める LLM だけが AI ベースのシステムを作成する唯一の方法というわけではありません。AI にカテゴライズされる ML を使用する他の手法は、長年にわたって使用されており、特にサイバーセキュリティの分野では多くのメリットをもたらしています。
サイバーセキュリティにおける AI 技術
サイバーセキュリティでは、AI/ML 技術は様々な形で使用され、特にネットワーク検出と対応 (Network Detection and Response、NDR) ソリューションの機能を強化します。
ML アルゴリズムは、膨大な量のネットワークデータをリアルタイムで分析できるため、重大な損害が発生する前に異常や潜在的な脅威を特定する能力が向上します。教師あり学習では、既知のサイバー脅威のラベル付きデータセットを使用して、新しい脅威や未知の脅威を分類します。また、クラスタリングや異常検出などの教師なし学習では、ラベル付きデータに依存せずに、異常なパターンや振る舞いを特定できます。
畳み込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークなどのディープラーニングモデルは、ネットワークデータ内の複雑なパターンや関係を学習できます。これらのモデルは、パケットヘッダー、ペイロード、フロー情報などのネットワークトラフィックデータを分析することで、高度な脅威を検出します。ML モデルは、様々なアプローチを使用して通常のネットワーク動作を認識するためにトレーニングし、不正アクセス、マルウェア感染、データ流出などの潜在的な脅威を示す可能性のある異常にフラグを立てます。ML ベースのモデルは、継続的に学習して適応することで、サイバー脅威を早期に、多くの場合、重大な損害を引き起こす前に検出できます。
プログレスの Flowmon は、ML を効果的に活用して、異常な振る舞いをリアルタイムでサイバー脅威として特定し、脅威の軽減を支援します。教師あり学習技術と教師なし学習技術を組み合わせて、既知および未知の脅威を検出することができます。Flowmon の AI モデルは、膨大な量の履歴ネットワークデータでトレーニングされ、継続的に学習と更新を行います。新しい脅威パターンが出現すると、AI は学習してプラクティスを採用できます。
AI 技術で他の検出方法を強化
Flowmon NDR の AI ベースの検出方法は、サイバーセキュリティ保護のための他の従来の手法を強化します。ヒューリスティックスやパターンマッチングなどの AI ベースではない手法は、AI 手法と組み合わされて、堅牢なセキュリティ機能を提供します。統合されたアプローチで、Flowmon の AI モデルが異常なデータ転送や異常なユーザーアクティビティなどの疑わしいネットワーク動作を特定するのに加え、ヒューリスティックスやパターンマッチング技術によって既知および未知の脅威や異常を検出できます。
ヒューリスティックスは、経験に基づいた手法を使用して脅威を迅速に特定する実用的なルールです。ルールベースの手法で、マルウェアやその他の攻撃タイプに一般的に観察される特性に基づいて迅速な意思決定が可能になります。AI と統合すると、ヒューリスティックなアプローチは誤検知を減らして真の脅威を優先することができ、サイバーセキュリティソリューションの検出能力を向上させることができます。
パターンマッチングでは、データ内の特定のシーケンスを検索します。多くのマルウェアの亜種やウイルスに見られる既知の脅威シグネチャを特定するのに優れていますが、サイバー脅威はますます巧妙化しており、従来のパターンマッチング手法では回避されてしまうことがよくあります。ここで、AI は、悪意のあるアクティビティを示すバリエーションやまったく新しいパターンを学習して特定し、サイバーセキュリティ防御の有効性と応答性を大幅に向上させます。
Flowmon の AI ベースの検出方法は、従来の手法と統合して、脅威検出に対する多層的なアプローチを提供します。Flowmon の他の検出方法は、AI によって強化することができます。
- ヒューリスティックス - Flowmon の AI モデルは、履歴データとリアルタイムの脅威インテリジェンスに基づいてヒューリスティックルールを改良し、最適化するのに役立ちます。誤検知が減り、振る舞いベースのヒューリスティックスの精度が向上します。
- パターンマッチング - Flowmon が使用する AI 技術は、従来のシグネチャベースの検出を回避する可能性のある新しい脅威パターンとや亜種を識別するように学習することで、パターンマッチングを強化します。ML モデルは継続的に学習して、適応することができます。
- 異常検出 - Flowmon の学習アルゴリズムは、統計的な異常検出方法と連携して、攻撃や脅威を示す可能性のあるネットワークトラフィック内の異常なパターンや振る舞いを特定します。
まとめ
Flowmon ソリューションは、AI と ML の能力を他の効果的な検出方法と組み合わせ、サイバー脅威をリアルタイムで特定し軽減するための徹底的かつ柔軟なアプローチを実現します。ML、ヒューリスティックス、パターンマッチング、異常検出を活用して進化する脅威に対抗し、強力なセキュリティ体制を維持することができます。
Flowmon をお試しください
Floamon の詳細については Flowmon プラットフォームのページを、Flowmon NDR の詳細については Flowmon サイバーセキュリティのページをご参照いただければと存じます。Flowmon に関してご質問があれば、お気軽にお問い合わせください。
Flowmon は無料でご試用いただけます。無料トライアルページからお申込みいただきますようお願いいたします。