content富士通研究所はサイバー攻撃を受けた際に対処の要否を人工知能(AI)で自動判断する技術を開発した。これまで数時間〜数日間を要していた専門家による判断を、数十秒〜数分で自動かつ高精度に判断できるようになる。標的型攻撃の被害状況を短時間で分析する、同社のフォレンジック技術と組み合わせることで、攻撃の分析から対処指示までの一連の対応を自動化できる。同技術では、精度の高いAIの判定モデルの生成に必要な、十分な量の標的型攻撃に関する学習データを確保できるようにしている。これまでのセキュリティ関連業務・研究で培ってきたノウハウをもとに、攻撃分析で得た約7年間の実績データから、標的型攻撃の諜報活動につながるコマンドや引数などのパターンを攻撃パターンデータベースとして構築する。抽出した標的型攻撃の一連の諜報活動に対して、攻撃性の高さを算出し重要なコマンドを特定後、その引数を攻撃パターンデータベースに存在する範囲で変化させる。これにより、攻撃性を失うことなく新たな諜報活動(標的型攻撃の亜種)を疑似的に生成し、学習データを4倍に拡張することが可能となった。Tensor(ディープテンソル)」と組み合わせて、生成した学習データによって学習させた判定モデルの評価実験を行った。1万2000件に上る約4カ月分のデータを活用してシミュレーションを行った結果、セキュリティの専門家が手動で分析した結果との一致率が約95%となり、ほぼ同等の対処要否判断を実現することができたという。(NICT)が運用しているサイバー攻撃誘引基盤「STARDUST(スターダスト)」において、企業を狙った実際のサイバー攻撃を使用した実証実験を行ったところ、対処が必要な攻撃事案であると自動判断し、その有用性を確認した。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。Japanをご覧ください。Davisからのライセンスに基づき朝日インタラクティブが運営しています。クッキーについて広告について運営会社サイトマップ当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.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。