本資料は、セキュリティ分野でも今後、急速に導入が増える公算の「機械学習」について、その本質は何なのか解説するものだ。
エンドポイントは、企業セキュリティの中で最も弱い部分といっていい。
シグネチャベースの従来型セキュリティが完全に限界に達した今、何らかの機械学習的なアプローチを搭載する製品は、ますます増加するだろう。
だが機械学習やAIのような取り組みは、そもそも前からあった。成熟された「迷惑メールフィルタ」などはその例だ。
だからこそ、今後のセキュリティの礎となる機械学習アプローチの本質は何なのか、正しく知っておく必要がある。
本資料はPalo Alto Networks作成のものになるが、ここに明確な「モノサシ」を提示する。
それは端的には「正確性」「スピード」「効率」に集約されるが、では「機械学習で何をやらせるのか？」という本質がより重要だ。
機械学習の技術的アプローチは？
学習に必要な良質で大量のデータを調達する手段は何なのか？
そのうえで、数理モデルにどういった学習を重ね、防御能力を磨き上げていくのか？
今後ユーザーは、こういった知識を持ち、製品を見極めなくてはならないのだ。
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