サイバーセキュリティにおける人工知能の応用

1. アプリケーションの背景

インターネットの急速な発展と広範な応用により、ネットワークセキュリティは今日の世界では無視できない重要な問題となっています。ネットワークセキュリティの主な目的は、情報の機密性、整合性、可用性を維持し、ネットワーク、デバイス、データを不正アクセスや違法使用から保護することです。しかし、インターネットの普及に伴い、サイバー攻撃や脅威はますます増加し複雑化し、個人、社会、国家に大きなリスクと損失をもたらしています。データによると、2021年12月時点で、世界のインターネット業界のユーザー数は49億5千万人に達し、世界のサイバー攻撃も38％増加しました。昨年、「国防の七人の息子」の一つであるノースウェスタン工科大学が米国国家安全保障局からサイバー攻撃を受け、我が国の国家安全保障が脅かされました。したがって、ネットワークセキュリティを確保するには、安定した安全なネットワークとコンピュータシステムを確立する必要があります。

ますます複雑化するサイバーセキュリティの脅威に対処するための関連技術の中でも、人工知能はサイバーセキュリティの分野で徐々に重要な技術になりつつあります。人工知能とは、人間の知能をシミュレート・模倣し、学習と自律的な意思決定を通じてさまざまな問題を処理・解決する技術です。ネットワークセキュリティでは、人工知能がセキュリティの脅威を自動的かつインテリジェントに検出、分析、対応し、より効率的で正確かつリアルタイムの防御メカニズムを提供します。

従来のネットワークセキュリティ方法と比較して、人工知能はネットワークセキュリティにおいて独自の利点を持っています。従来の方法は、多くの場合、ルールとパターンマッチングに基づいており、新しい未知のセキュリティ脅威に対処できません。人工知能は、機械学習やディープラーニング技術を通じて大量のデータからパターンを学習して識別し、隠れた相関関係や異常な動作を発見することができます。新たな脅威に迅速に適応し、リアルタイムの対応と防御を提供します。したがって、サイバー空間の安全性と信頼性を確保するためには、人工知能技術の研究開発を継続し、ネットワークセキュリティにおけるその応用と革新を強化することが必要である。

2. 具体的な応用

人工知能は、機械学習とディープラーニング技術を通じて、ネットワークセキュリティ関連の ID 認識と認証、ソーシャルエンジニアリング防御、ワイヤレスセキュリティ、Web セキュリティ、侵入検知などの分野で重要な用途を持っています。

1. 本人確認と認証

ID 認証とアクセス制御は、ネットワークセキュリティの分野で重要な役割を果たします。インターネットが成長するにつれて、正当なユーザーだけが機密データやリソースにアクセスできるようにすることが重要になります。認証およびアクセス制御テクノロジーは、ユーザーの ID 情報を確認し、アクセス権を制限することで、許可されたユーザーだけが特定のシステム、ネットワーク、またはデータにアクセスできるようにします。本人認証のセキュリティを強化するために、本人認証に人工知能技術が導入されています。主に顔認識技術、声紋認識技術、行動分析などに反映されています。

顔認識技術は、ユーザーの顔の特徴を分析、比較することでユーザーを識別します。この技術は、まずCNNなどの顔検出アルゴリズムを使用して顔検出と位置合わせを行い、検出された顔に対して顔の位置合わせを行います。次に、PCAなどの特徴抽出方法を使用して顔画像内の主要な特徴情報を抽出し、特徴ベクトルを生成します。特徴抽出後、コサイン類似度などの類似度測定方法を使用して、特徴ベクトルを保存されている参照特徴と照合します。識別対象の特徴ベクトルと参照特徴の類似度が一定の閾値を超えると、本人認証が成功します。攻撃者が写真を使って騙すのを防ぐために、顔認識システムでは生体検知に赤外線を使用することが多いです。

声紋認識技術はユーザーの声の特徴を分析し、システムはユーザーの身元を確認することができます。声紋認識の方法は顔認識技術と似ており、主な手順は特徴抽出、特徴マッチング、認証です。音声コマンド認証には音声指紋認識技術が応用できます。

生体認証の応用に加えて、行動分析も身元認証における人工知能の重要な技術の 1 つです。システムはユーザーの行動パターンをモデル化して分析することで、異常なアクティビティを検出し、さらなる検証を行うことができます。たとえば、システムはユーザーのログイン時間、場所、使用習慣などの情報を分析して、ユーザーが正当なユーザーであるかどうかを判断できます。悪質なユーザーを識別する際の主な側面は次のとおりです。技術的な手段に頼ってビッグデータ分析を行い、異常なトラフィックを監視および識別します。たとえば、アルゴリズムを使用してアカウントの自動化の程度を判断し、行動パターンをクラスタリングします。人工知能技術を使用して悪質なアカウントを特定します。たとえば、コンピューターを使用して人間の脳のニューラルネットワークのディープラーニングをシミュレートし、機械学習などのモデルを使用して特徴をクラスタリングおよびマイニングして悪質なアカウントを特定します。リスク管理システムの助けを借りて、実名認証と信用格付けシステムを確立し、悪質なユーザーの登録の難易度を高めます。

さらに、機械学習やディープラーニングの技術を使用して、複雑な認証モデルを構築することもできます。トレーニングアルゴリズムと大量のデータを通じて、システムはさまざまなユーザーの特性と行動パターンを学習して識別し、より正確でインテリジェントな ID 認証を提供します。

2. ソーシャルエンジニアリング防御

ソーシャルエンジニアリングは、ハッカーのミトニックが「The Art of Deception」で提唱したものです。これは、心理的な弱点、本能的な反応、好奇心、信頼、貪欲さ、その他の心理的な罠を利用して、被害者を騙し、危害を加える手法です。ネットワークセキュリティの分野では、人的要因を利用して情報セキュリティチェーンの最も弱い部分を攻撃し、欺瞞的な手段で騙された側のコンピュータシステムに侵入して攻撃を仕掛けるという形で現れます。

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機械学習ベースのソーシャルエンジニアリング攻撃検出は、機械学習アルゴリズムとパターン認識テクノロジを使用してソーシャルエンジニアリング攻撃を識別し、防御する方法です。この方法では、まず、詐欺メール、フィッシング Web サイト、悪意のあるテキストメッセージなど、さまざまなソーシャルエンジニアリング攻撃インスタンスを含むデータセットを収集して準備する必要があります。次に、機械学習アルゴリズムで使用するために、生データから有用な特徴が抽出されます。これらの特徴には、テキストの特徴 (単語の頻度、構文構造など)、言語の特徴 (感情分析、意味関係など)、動作の特徴 (ユーザーのクリック、操作パターンなど) などが含まれます。適切な機械学習アルゴリズムとモデルアーキテクチャを選択して、ソーシャルエンジニアリング攻撃検出モデルをトレーニングします。一般的に使用されるアルゴリズムには、サポートベクターマシン (SVM)、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどがあります。モデルのトレーニング中に、攻撃インスタンスと非攻撃インスタンスを分類する精度を最大化します。 Google の Gmail で使用されているスパム検出システムは、99% を超える認識率を達成しており、人工知能を使用してフィッシングメールを検出し、スピアフィッシング攻撃を回避することが可能であることを示しています。

AI はソーシャルエンジニアリング防御において多くの潜在的な利点を提供しますが、いくつかの課題とリスクもあります。たとえば、攻撃者は人工知能技術を使用してユーザーを正確にシミュレートして欺くことで、ソーシャルエンジニアリング攻撃をより秘密裏かつ効果的に行うことができます。さらに、AI システムは分析やトレーニングに大量の個人データを必要とするため、ユーザーのプライバシーとデータセキュリティを保護することも重要な問題です。したがって、AI システムのセキュリティと信頼性を確保し、ユーザーデータを適切に管理することが重要になります。

3. ワイヤレスセキュリティ

ワイヤレスセキュリティは、ネットワークセキュリティ分野における人工知能の重要な応用の 1 つです。不正なテキストメッセージや偽の基地局、不正な通話の識別など、不正アクセス、データ漏洩、悪意のある攻撃からワイヤレスネットワークと無線通信デバイスを保護することに重点を置いています。ワイヤレスネットワークの普及と利便性が高まるにつれ、攻撃者がワイヤレス信号の特性を悪用してさまざまな形態の攻撃を実行する可能性があるため、ワイヤレスセキュリティはますます重要になっています。

機械学習に基づく WiFi 侵入検知は、ネットワークセキュリティの分野における重要なアプリケーションの 1 つです。ワイヤレスネットワークの普及に伴い、WiFi ネットワークは攻撃者の標的の 1 つとなっているため、WiFi ネットワークへの侵入を効果的に検出して対応することが重要です。機械学習に基づく WiFi 侵入検知は、無線信号とネットワークトラフィックデータを分析することで、さまざまな種類の侵入動作を自動的に識別して分類し、ネットワーク管理者が潜在的なセキュリティ脅威をタイムリーに検出して対応できるようにします。正確な侵入検知を実現するには、データ品質、特徴選択、モデルの最適化などの側面を十分に考慮し、従来のネットワークセキュリティ手法と組み合わせて、より強力で信頼性の高い WiFi 侵入検知システムを確立する必要があります。

偽基地局検出は、偽のモバイル通信基地局を識別し、防御するために使用される技術です。偽の基地局とは、悪意のある攻撃者が設置した違法な基地局デバイスのことです。これらは正規のモバイルネットワーク基地局になりすまして、ユーザーの通信データを盗んだり、位置を追跡したり、フィッシング攻撃を実行したり、その他の悪意のある活動を実行します。 360 は、偽の基地局攻撃からユーザーを保護するために、高度な偽の基地局検出技術の研究開発に取り組んでいます。 360社は、ハードウェア機器の識別、信号特徴分析、ネットワークトラフィック検出など、偽基地局検出において実績を上げています。同社が開発した偽基地局追跡システムの偽基地局詐欺SMS識別機能は、傍受精度98％を誇ります。

4. ウェブセキュリティ

Web2.0やソーシャルネットワークなどの新しいインターネットアプリケーションの出現により、Web環境に基づくインターネットアプリケーションはますます普及しています。企業の情報化の過程で、さまざまなアプリケーションがWebプラットフォーム上に構築されています。Webビジネスの急速な発展により、攻撃を仕掛ける攻撃者もますます増え、Webセキュリティの脅威が顕著になっています。ハッカーは、Web サイトのオペレーティングシステムや Web アプリケーションプログラムの脆弱性を悪用して、Web サーバーを制御したり、Web ページのコンテンツを改ざんしたり、内部データを盗んだり、Web ページに悪意のあるコードを埋め込んで Web サイトの訪問者を攻撃したりします。

機械学習に基づく悪意のある Web サイトの検出は、ネットワークセキュリティの分野における重要なアプリケーションの 1 つです。悪意のある Web サイトとは、サイバー攻撃を実行したり、マルウェアを拡散したり、ユーザーを欺いたりするために使用される Web サイトです。これらの Web サイトは、正規の Web サイトを装ったり、脆弱性を悪用して不正行為を行ったりすることで、ユーザーのプライバシーやデータセキュリティに脅威を与えることがよくあります。悪意のある Web サイトを検出するためのデータセットには、URL、ドメイン名、ページコンテンツなど、Web サイトに関連するさまざまな機能が含まれている必要があります。特徴抽出には、URL 解析、ドメイン名分析、テキスト処理などのテクノロジが含まれます。一般的な特徴には、URL の長さ、ドメイン名登録情報、ページキーワードなどがあります。モデルでは、サポートベクターマシン (SVM)、決定木、ランダムフォレスト、ディープニューラルネットワークなどのアルゴリズムがよく使用されます。

5. 侵入検知

侵入検知は侵入行為の検出であり、ファイアウォールを補完するものです。侵入検知は、システムがネットワーク攻撃に対処し、システム全体のセキュリティを向上させるのに役立ちます。システムの重要なポイントから情報を収集して分析し、セキュリティポリシーに違反する動作やネットワークへの攻撃を識別し、ネットワーク環境を監視して、ネットワークパフォーマンスに影響を与えることなく適切な保護を提供します。

APT 攻撃は標的型脅威攻撃とも呼ばれ、組織が特定の標的に対して開始する継続的かつ効果的な攻撃活動を指します。攻撃者は通常、ターゲットの偵察を行い、攻撃ツールを作成して配布し、脆弱性を悪用して被害者を脅迫して攻撃し、攻撃ツールをリモートで使用して長期間にわたって被害者を制御します。脅威インテリジェンスとは、特定の攻撃組織、悪意のあるドメイン名、リモート制御 IOC、悪意のあるファイルの HASH と URL、脅威指標間の相関関係、時間の経過に伴う攻撃方法の変化など、脅威に関連する環境情報を含む、証拠に基づいて脅威を説明する関連情報の集合です。機械学習を使用して脅威インテリジェンスを処理し、APT 攻撃の悪意のあるペイロードを検出して識別すると、APT 攻撃の脅威認識システムの効率と精度が向上し、セキュリティ研究者は APT 攻撃をより迅速に発見して追跡できるようになります。

3. 結論

技術の急速な発展に伴い、サイバー攻撃の問題は徐々に増加しており、人工知能はサイバー攻撃の問題に対する効果的な解決策となっています。人工知能により、自己管理、自己調整、自己構成、自己診断、自己修復を使用して、使用環境に適応する自律型コンピューターソリューションを開発できるようになります。サイバーセキュリティの将来の分野において、人工知能はサイバー空間のセキュリティ対策の改善に重点を置いた非常に有望な研究方向です。この学際的な試みにより、より効率的かつ効果的な問題解決モデルが生まれ、異なる分野が融合して実際の利益を向上させるという新たな常態が生まれました。