編集部からのお知らせ
「ZDNet Japan Summit」参加登録受付中! 
新着記事集:「負荷分散」

MIT、サイバー攻撃の85%を検知する人工知能プラットフォーム「AI Squared」を発表

Charlie Osborne (Special to ZDNet.com) 翻訳校正: 編集部

2016-04-19 11:24

 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。

 MITによると、「AI 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。

 後者は重要である。なぜなら、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。

 CSAILのリサーチサイエンティストであるKalyan 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。なぜなら、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。その後AI2はモデルを構築し、チームが「continuous active learning 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。


この記事は海外CBS 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。

ZDNet Japan 記事を毎朝メールでまとめ読み(登録無料)

特集

CIO

モバイル

セキュリティ

スペシャル

ホワイトペーパー

新着

ランキング

  1. クラウドコンピューティング

    Google Cloudセキュリティ基盤ガイド、設計から運用までのポイントを網羅

  2. セキュリティ

    仮想化・自動化を活用して次世代データセンターを構築したJR東日本情報システム

  3. ビジネスアプリケーション

    スモールスタート思考で業務を改善! 「社内DX」推進のためのキホンを知る

  4. セキュリティ

    Emotetへの感染を導く攻撃メールが多数報告!侵入を前提に対応するEDRの導入が有力な解決策に

  5. セキュリティ

    偽装ウイルスを見抜けず水際対策の重要性を痛感!竹中工務店が実施した2万台のPCを守る方法とは

NEWSLETTERS

エンタープライズ・コンピューティングの最前線を配信

ZDNet 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。
ITビジネス全般については、CNET Japanをご覧ください。

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。
[ 閉じる ]