サイバーセキュリティでの機械学習の活用

MLモデルには大きく3つのタイプがあります。

教師あり機械 学習は、人間が事前に分析してラベル付けしたデータを使ってモデルを訓練し、ラベルを予測するパターンを学び、新しいデータでもそれを識別できるようにします。 教師あり学習は、データを分類し、分散型サービス拒否（DDoS）攻撃のような特定の脅威に固有のパターンをしっかりと認識します。

教師なし機械学習は、ラベル付けされていないデータを使ってモデルを学習させ、データ内の隠れたパターンや構造、グループを自ら見つけ、その特徴のクラスターを定義します。 この機械学習は、新たで複雑な攻撃パターンを識別し、受信トラフィックの異常を検知し、ゼロデイ攻撃を効果的に緩和します。

強化学習は試行錯誤を重ね、報酬と罰則を元に意思決定モデルを段階的に改善しながら、報酬を最大化するために常に新たな方法を試します。 この機械学習モデルは幅広いサイバー攻撃を効率的に検知し、使うほどに性能を高めます。

MLは複雑な作業を自動化し、大量のデータからパターンを見つけ出し、リアルタイムで進化する脅威を検知する能力を持つため、サイバーセキュリティの多くの領域で活用が広がっています。

ログ、ダークウェブのコンテンツ、脅威レポートなど、多岐にわたる大規模なデータから実用的な洞察を引き出し、新たな攻撃傾向や脅威グループの動向、侵害の兆候を的確に把握して、サイバー脅威インテリジェンスに大きく貢献します。 機械学習モデルはユーザーやデバイス、アプリケーションの通常の振る舞いを学習し、そこから逸脱する動きを検出して、侵害、内部脅威や設定ミスを早期に察知します。

同様に、機械学習を使ってリアルタイムにネットワーク トラフィックの流れを監視し、コマンド＆コントロール通信やデータ流出の試み、ネットワーク内の横移動などの疑わしいパターンを検出します。 これは、シグネチャ検出を回避する巧妙化した脅威を確実に発見するために欠かせません。

リスクスコアリングは、機械学習が支える重要なサイバーセキュリティ戦略の一つです。 機械学習アルゴリズムは、ユーザーの行動、資産の重要度、脅威の発生確率など複数のデータを解析し、脅威が組織に与える影響を考慮した動的で状況に応じたリスクスコアを算出します。このスコアによってリスクの優先順位を明確にしています。 とくにボットや悪意のある自動化を検出する際は重要で、攻撃者はテレメトリ信号を偽装して正規のトラフィックに見せかけようとします。 例えば攻撃者はIPアドレスを頻繁に切り替えたり、インターネットネットワークを示す自律システム番号（ASN）を変えたり、ブラウザのユーザーエージェント文字列を操作して検知を回避します。 私たちの機械学習は、これらの巧妙な手口を見分けるために、複数のデータポイントを跨いだ微妙で異常なパターンを正確に捉え、人間やルールベースでは見逃しがちな動きを抽出します。

機械学習は、静的なシグネチャベースのセキュリティ方法を超える動的な機能を提供するため、マルウェア検知にも非常に役立ちます。 MLは、既知および未知の脅威をより迅速かつ適応的に、そしてより正確に特定することを可能にします。 ゼロデイやポリモーフィック型の亜種を含む、これまで検出されなかったマルウェア。

機械学習はペネトレーションテストの自動化にますます活用されており、セキュリティ専門家が模擬的なサイバー攻撃を行い、システムやプラットフォームの脆弱性を特定しています。 機械学習を使うことで、悪用可能な経路を特定し、脆弱性を検証し、攻撃者の行動をシミュレートしながら、実際の攻撃が起こる前に弱点を明らかにできます。

これらの機械学習の活用例は、大きく三つの主要なカテゴリーに分けられます。

• 脅威をより速く、正確に検知します。  機械学習を活用したセキュリティソリューションは、大量のデータをリアルタイムで分析し、異常や疑わしいパターン、既知の侵害指標を検出して、脅威検出の速度と精度を高めます。 MLアルゴリズムは通常のユーザーやシステムの挙動を学習し、悪意ある活動を示す可能性のある異常を検知して、リアルタイムで対応できるよう支援します。
• ネットワークの脆弱性を積極的に発見し、即座に修正します。 攻撃者に狙われる前に弱点を見つけることが、先手を打つ脅威管理の要です。 機械学習を活用したセキュリティツールは、脅威インテリジェンスやシミュレーション、モデリングで脆弱性を評価・優先化し、迅速に対応できます。
• 反復作業の自動化でIT効率を高めます。 多くのサイバーセキュリティ業務は繰り返しで時間を要しますが、MLを活用してこれらを自動化し、運用の速度と一貫性を向上させながら、セキュリティチームが戦略的な計画や意思決定に専念できるよう支援します。

サイバーセキュリティにMLモデルを導入する最大の利点は、ネットワーク トラフィック、ユーザー行動、システムログ、脅威インテリジェンスなど、多様で膨大なデータを人間の手に負えない速度と規模で分析できることです。 機械学習は複雑なパターンや相関関係、異常をリアルタイムで見つけ出すのが得意で、攻撃の初期段階で脅威を検知し、多くの場合大きな被害が出る前に対応できます。 また、MLアルゴリズムはデータを取り込むほど性能が向上し、検出能力をより賢く柔軟に進化させます。

ML対応ソリューションは、セキュリティポリシーの更新を自動化し、既存の弱点を発見し、脆弱性を先回りして修正することで、人為的ミスによる弱点や設定ミスのリスクを減らし、企業のセキュリティ体制を強化します。 MLを活用するセキュリティソリューションは、新たな脅威を迅速に検知し、防御システムを能動的に調整することで、進化するサイバー脅威に迅速に対応できるようサポートします。 MLをサイバーセキュリティに組み込むことで、IT部門の生産性も向上します。 脅威検知と対策の多くを自動化することにより、IT担当者は戦略的業務に集中でき、リアルタイムの知見や脅威インテリジェンスを活かして戦術を強化できます。

MLがサイバーセキュリティにもたらす最大の効果とメリットを引き出すには、正確で適応的、かつ効果的なモデルを支える高品質なデータとテレメトリへのアクセスが不可欠です。 自動化されたデータソースへのアクセスがなければ、MLシステムは学習や改善を続けることも、有意義な洞察を提供することもできません。 多くの組織にとって、それらの自動データフローを構築すること自体が大きな課題となっています。