神戸大 小澤教授「機械学習はだまされやすい」…AIはセキュリティに役立つのか？
神戸大学 小澤 誠一教授が語る機械学習のサイバーセキュリティ活用における可能性と課題
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サイバーセキュリティの分野では今、人工知能（AI）を活用した新しいソリューションが次々と登場している。その多くはネットワークパケットなどの通信データを機械学習にかけて、通常とは異なる異常値を検知する仕組みだ。しかし、そもそも機械学習は、本当にサイバーセキュリティに役立つのか。役に立つとすれば、どのような活用方法が効果的なのだろうか。神戸大学 小澤 誠一教授が、研究者の立場から、機械学習のサイバーセキュリティ活用における可能性と課題を説明した。
セキュリティにおける機械学習のメリット/デメリットを冷静に探る
現在の人工知能（AI）ブームの背景には、「機械学習」の著しい進歩がある。特に画像認識、音声認識の精度向上はめざましい。2010年前後に機械学習の一種であるディープラーニングが注目されてから年々精度が向上し、2015年にはディープラーニングによる画像認識の精度が人間を上回った。また、音声認識においても、2017年にはグーグルの音声認識が人間の正答率を上回った。ただ、機械学習の”すごさ”ばかりが注目される一方で、そのメリットとデメリットを冷静に議論するメディア記事は少ないようだ。神戸大学 数理・データサイエンスセンター 小澤 誠一教授は、研究者の立場から、機械学習をセキュリティで活用するうえでのメリット/デメリットを次のように整理する。
数理・データサイエンスセンター
小澤 誠一教授
＜機械学習のPros（メリット）＞
＜機械学習のCons（デメリット）＞
1. 大量かつ高次元の観測データから知識獲得できる
2. 観測データの追加学習による攻撃の変遷に合わせたアダプティブな異常値検出、分類、予測が可能
3. 一定の耐ノイズ性や補間能力（汎化能力）が期待できる
4. 24時間、365日働き続ける
5. 高次元データの分布を可視化して、直感的な解釈を人間に与えられる
6. 機械学習で判定可能なものは自動化し、管理者の負担を軽減できる
＜機械学習のCons（デメリット）＞
1. 攻撃に関連したデータの収集は容易でない
2. クラスラベルが与えられない
3. パケットから目的に応じた特徴量の定義が必要
4. だまされやすい
メリットについては、特に理解しがたい内容はないだろう。一方、デメリットについては、若干の補足が必要かもしれない。
この記事の続き ＞＞
・機械学習が「だまされやすい」とは？
・機械学習をサイバーセキュリティに応用するために考えるべき7つのポイント
・機械学習の限界、学習のしすぎは逆効果
・機械学習が「だまされやすい」とは？
・機械学習をサイバーセキュリティに応用するために考えるべき7つのポイント
・機械学習の限界、学習のしすぎは逆効果
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