機械学習はセキュリティに使えるか？その長所・短所をうまく生かす方法
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世間を揺るがすセキュリティインシデントが立て続けに起こっている。脅威者がスピードを上げて新手の攻撃を次々仕掛けてくる以上、企業や組織も後手に回る対応に終始して防戦一方になっていてはいけない。こうした状況を解決する方法として注目されているのが、機械学習を活用したセキュリティ強化策だ。境界防御や侵入検知・対応分野に機械学習技術を用いる仕組みや、そのメリットを解説する。
（Photo/Getty Images）
後手に回るセキュリティ対策から抜け出す最良の解決策
サイバーセキュリティの脅威は日を追うごとに巧妙化、凶悪化の一途をたどっている。直近でも大手ゲームベンダーに対するランサムウェア攻撃や、大手総合電機メーカーが被った不正アクセスなど、世間を震撼させる事件が立て続けに発生している。恐ろしいのは、そうした攻撃者が愉快犯ではなく、グローバルで暗躍するプロ集団であることだ。彼らは極めて計画的に狙いを定め、弱みをついて未知の攻撃を用意周到に仕掛けてくる。一方、応戦する側の企業や組織は必ずしもセキュリティのプロではない。しかも、本業の傍らで戦うことになるため、どうしても後手に回ってしまう。
後手に回り続ければ被害も拡大する一方だ。攻撃の手を緩めない脅威者に対抗するためには、守りのスピードを上げなければならない。しかし、多くの企業・組織でセキュリティ担当者の人材・スキル不足が問題視されており、有効な対抗策を見い出せていないのが現状だろう。
そうした悩みを解決できる方法として注目を集めているのが、「AI（人工知能）」や「機械学習」を活用するサイバーセキュリティ対策だ。これらの技術は、どのようにセキュリティの強化に役立つのだろうか。以下で詳しく見ていこう。
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・脅威を「阻止する」「見つけ出す」機械学習活用例
・フィードバックサイクルで検知精度をより高める
・アラート量を50分の1に削減、調査効率を8倍に迅速化
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