サイバー攻撃

1日100万個作られるマルウェアにどう対応するか!? AIアンチウイルス業界のマシンラーニングVSディープラーニングを徹底解説!

Written by 今井 涼太

営業を経て、現在は LANSCOPE サイバープロテクション(BlackBerry Protect、Deep Instinct)マーケティング担当。
好きなドラマは「半沢直樹」。セキュリティ対策に「倍返し」はあり得ない。
やられる前にやる!事前防御だ!

1日100万個作られるマルウェアにどう対応するか!?   AIアンチウイルス業界のマシンラーニングVSディープラーニングを徹底解説!

目次


ディープラーニングにより未知のマルウェア対策を実現

AIの活躍

昨今、様々な場面でAIの活用がメディアに取り上げられています。例えば、AI囲碁ソフトの「Alpha go」やAI将棋ソフトの「Ponanza」がプロ棋士に勝利したニュースが世間を騒がせました。また、私たちの日常生活でも、多くのAIが活用されています。動画配信サービスや通販サイトにて、サービスの使用履歴からユーザーの好みに合わせて様々なコンテンツや商品の案内があるかと思います。
このようにAIは、あらゆる情報から物事を考え、最適な結果を導いてくれます。

しかし、AIと言っても仕組みに違いがあったり、学習手法によってできることに差があります。皆さんも「マシンラーニング」や「ディープラーニング」といったキーワードを聞かれたことがあるかと思います。今回はこのマシンラーニングとディープラーニングについて解説します。

マシンラーニングとディープラーニングはココが違う

マシンラーニングとは、人間がAIに情報を与えて学習させる手法で、様々な学習手法があります。

<マシンラーニングの学習方法>
・教師あり学習・・・事前に正解データを用意して、AIに学習させる
・教師なし学習・・・正解データを与えずに、膨大なデータから類似点だけAIに抽出させて、結果は人間が解釈する
・強化学習・・・AIが導いた答えに対して、人間が評価し、どのような答えを出したら高い評価を得られるかを学習させる

マシンラーニングと一言に言っても、さまざまな学習手法がありますが、これらに共通している点は、AIが結果を導き出す過程において少なからず人間が関わっているということです。

一方、ディープラーニングもマシンラーニングの一種ではありますが、AI開発に飛躍的な進展をもたらした技術です。
ディープラーニングとは、人間の脳の仕組みを模した「ニューラルネットワーク」を使い画像解析や音声認識、言語処理など、人間が行う様々なタスクをコンピューターに学習させる手法です。
特徴的なのは、AIが自律的に学習を進めることで、人間が判断するより精度の高い結果を導くことができます。

例えば、冒頭にご紹介したAIソフトの「Alpha go」や「Ponanza」はディープラーニングが使われています。
囲碁や将棋は、相手の指し手から最善の手を判断する必要があります。
将棋であれば一局の平均手数が約115手で、各局面の可能な指し手が約80通りあると言われています。これは約80の115乗になるため、膨大な数の指し手があると言えます。

マシンラーニングであれば相手の指し手に対して、人間が理解できる駒の位置関係を入力しAIが結果を導きます。
一方、ディープラーニングの場合、盤面の画像をAIに入力するだけで、ニューラルネットワークで様々な要素からAIが思考します。また、相手の指し手も予測することで、より精度の高い最適な指し方を導き出します。

前述の技術により、AIがプロ棋士に勝利したという記事が話題を集め、AI技術の進歩が注目されました。その結果、様々な業界でAIが活用されるようになり、人間が行うと多くの時間を費やすような業務も効率良く遂行できるようになりました。
このような事例からネットワークセキュリティ業界も、AI技術に着目して製品に取り入れるようになったのです。

ディープラーニングは未知のランサムウェアに効果抜群

昨今、多くの企業でランサムウェア感染事件が頻発しています。その背景にあるのは、ランサムウェア作成工数の大幅な減少です。
今や、ランサムウェア自動作成ツールなるものが市場に出回り、誰でも簡単に作成することが可能です。その結果、1日に50万~100万個の新種・亜種のマルウェアが世界にばら撒かれていると言われています。
当然、企業側もウイルス対策ソフトを導入していますが、被害は一向に減りません。従来のウイルス対策ソフトは、パターンマッチングによる検知方式を採用していますが、新種・亜種のランサムウェアが膨大なため対応が追いつきません。
従来の仕組みでは、最新ランサムウェアを“脅威”として認識することができないのです。

しかし、ディープラーニングを活用したウイルス対策ソフトであれば、最新ランサムウェア攻撃から防御することが可能です。
過去攻撃に使われた様々なランサムウェアの特徴をAIに事前学習させることで、新種のランサムウェアから攻撃を受ける前に検知が可能です。また、AIが自律的に学習するため、将来発生し得る“未知の脅威“に対しても備えることができます。
先程の将棋の例でいうと、ハッカーが感染させるのに、対策する側の人間では予測不可能な一手を打ってくるわけですが、AIはその“一手”を膨大な情報から自力で予測することで、事前防御します。

このディープラーニングの技術を活用したのが「Deep Instinct」です。

第3世代型ウイルス対策ソフト「Deep Instinct」

Deep Instinct はディープラーニングを活用したAI型ウイルス対策ソフトで、WindowsやmacOS、Androidなど、マルチOSに対応しています。

先述のとおり、AIがファイルの特徴を見てウイルス検知する仕組みのため、従来型のパターンマッチングの技術は使っていません。

また、MOTEXはDeep Instinct社と協業し、Deep Instinct のOEM提供を受けて、
Cyber Protection Managed Service powered by Deep Instinct としてご提供しています。

製品のご検討にあたりDeep Instinct を1ヶ月間無料でご利用頂けます。
さらに、MOTEXのSEが無償で操作方法をレクチャーさせて頂き、どこよりも手厚くフォローさせて頂きます。お気兼ねなくお問い合わせくださいませ。

ディープラーニングにより未知のマルウェア対策を実現

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