機械学習は、企業がサイバー脅威と戦うのにどのように役立ちますか?

私たちの忙しいデジタル生活の中で、サイバー脅威はより高度化し、頻繁に発生しています。従来の方法だけでは、適切なネットワーク セキュリティを確保するにはもはや不十分です。ネットワークが複雑になるにつれて、機械学習 (ML) がますます不可欠になります。機械学習は、企業が防御を強化し、新たな脅威に積極的に対応するのに役立ちます。

人工知能の主要構成要素である機械学習は、直接プログラムすることなく、データから学習し、予測や決定を行う人間のような能力をコンピューターに提供します。ディープラーニングの分野では、機械学習が人間の脳の働きを反映していることから、機械学習への注目が高まっています。機械学習は複雑なタスク、特に非構造化データの処理に優れているため、脅威を特定して対応するための現代のサイバーセキュリティの重要なツールとなっています。

コンテンツの概要:

• 機械学習技術
• 反復的なMLプロセス
• 機能エンジニアリング
• 決定木
• アンサンブル学習
• ML ユースケース
• データ処理のためのクラスタリング
• 意思決定支援ツールとしてのML

機械学習技術

一般的に、機械学習の技術は 3 つの大きなカテゴリに分類され、それぞれに独自のアプリケーションとアプローチがあります。

1. 教師あり学習: 教師あり学習では、アルゴリズムにラベル付けされたデータセットが提供され、例から学習して正しい出力を予測できるようになります。このタイプの学習は、さらに分類と回帰という 2 つのサブカテゴリに分類されます。サイバーセキュリティでは、マルウェア/フィッシング検出、スパムフィルタリング、画像分類、詐欺検出などのタスクに教師あり学習が広く使用されています。
2. 教師なし学習: 教師なし学習アルゴリズムはラベル付けされたデータに依存せず、事前定義されたカテゴリを持たないデータ内のパターンを識別するために使用されます。クラスタリングは教師なし学習における高度な手法であり、顧客セグメンテーション、異常検出、着信ストリーム分析に使用されます。
3. 強化学習: 強化学習は、報酬と罰に基づいた環境で意思決定を行うように機械をトレーニングします。このタイプの学習はより高度であり、ロボット工学、推奨システム、適応型マルウェア検出などに応用されています。

機械学習の種類とその応用例

反復的なMLプロセス

機械学習のプロセスは高度に反復的であり、さまざまな重要なステップが含まれます。

1. 問題の定義:解決すべきサイバーセキュリティの問題を明確に定義します。
2. データ収集:モデルの有効性に大きな影響を与えるため、関連性が高く高品質なデータを収集します。
3. データ探索:データの特性、構造、制限を理解して、潜在的なサイバーセキュリティの脅威を特定します。
4. データ前処理:データをクリーニング、変換、整理して、ML アルゴリズムに適したものにします。
5. モデル作成:適切なアルゴリズムを選択し、モデル アーキテクチャを設計し、準備されたデータでトレーニングします。
6. モデル評価:モデルのパフォーマンスを評価して、要件を満たしていることを確認します。
7. モデルの展開:プロアクティブな保護のために、モデルをネットワーク セキュリティ システムに実装します。

機械学習のプロセス

機能エンジニアリング

特徴エンジニアリングは、機械学習アルゴリズム用のデータの準備において重要な役割を果たします。これらの方法は主に数値を扱い、生の情報を「特徴」とも呼ばれるデジタル形式に変換します。このプロセスでは、特定のクエリに対するソリューションを導き出すためにアルゴリズムを効果的に導く関連する機能を策定します。たとえば、ファイルを分類する場合、サイズ、タイプ、関連する説明などの属性が重要になります。

たとえば、会社の顧客に関する予測モデルを生成することが目標であるとします。実際の人間をアルゴリズムに取り込むことは不可能なので、モデルにはこれらの顧客の代表的な特性を取り込む必要があります。研究課題との関連性を最大限に高めるために、これらの機能を慎重に選択する必要があります。これらの特性は、年齢、場所、頻繁に訪れるショッピング カテゴリなどの静的属性である場合もあれば、パスワードを変更したか、新しい場所を使用したかなどの最近のアクティビティ指標などの顧客行動に基づく動的属性である場合もあります。

機能例

ファイルを分類するときにも同じアプローチが使用されます。特性には、ファイル サイズ、タイプ、機能、その他の説明情報が含まれる場合があります。特徴エンジニアリングの芸術と科学は、機械学習プロセスにおける大きなステップであり、選択された特徴がアルゴリズムに意味のある入力を提供し、最終的により正確で堅牢なモデルを構築できるように慎重に検討する必要があります。

決定木

機械学習アルゴリズムの例として、決定木アルゴリズムについて説明しましょう。決定木は、ノードが属性を表し、葉が出力またはクラス ラベルを表すツリー図に似た、一般的な機械学習アルゴリズムです。一連の質問をすることで、アルゴリズムはデータをナビゲートして決定を下します。決定木は、ランダム フォレストなどのより高度な手法の基礎として機能します。

決定木の例

アンサンブル学習

アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて精度を向上させます。ランダム フォレストは、データのサンプルに基づいて各ツリーをトレーニングし、多数決に基づいて決定を下す手法の 1 つです。

もう一つの一般的なアンサンブル学習法は勾配ブースティングです。ツリーが個別に構築されトレーニングされるランダム フォレストとは異なり、勾配ブースティングではツリーを順番に構築し、新しいツリーはそれぞれ前のツリーの間違いを修正するように設計されるため、モデルのパフォーマンスが徐々に向上します。高い予測力が必要な場合、勾配ブースティングは非常に有効に機能します。勾配ブースティングは、フィッシング ページの識別など、さまざまなネットワーク セキュリティ アプリケーションで効果的に使用されてきました。

アンサンブル学習は、機械学習アプリケーションに対する最先端のアプローチであり、複数の「弱い」モデルを組み合わせて「強い」モデルを形成する方法を示しています。

グラデーション強調の例

機械学習のユースケース

これまで多くの高度な機械学習手法を検討してきましたが、それらをサイバーセキュリティにどのように適用し、使用できるのでしょうか?いくつか例を見てみましょう。

マルウェア検出

機械学習は、マルウェア、つまり有害なソフトウェアと戦うための強力なツールです。ウイルス、トロイの木馬、ランサムウェア、スパイウェアなどの破壊的なソフトウェアは、データのセキュリティ、システムの信頼性、プライバシーを脅かす可能性があります。

機械学習に基づいて、ランダムフォレストやサポートベクターマシン (SVM) などのアルゴリズムがマルウェア検出のバックボーンを形成します。これらのアルゴリズムは、ソフトウェア バイナリの細部まで掘り下げます。これらの細部は、ソフトウェア プログラムの DNA のようなものだからです。このバイナリ情報を調査することで、コードに隠された脅威を発見できるほか、人間のアナリストが見逃す可能性のあるパターンや異常も発見できるため、検出が迅速化されます。

フィッシング検出

フィッシング攻撃は、ログイン情報、クレジットカード番号、社会保障番号などの機密データをだまして漏らすように仕向ける、一般的なサイバーセキュリティの脅威です。この攻撃は通常、正当な電子メールや Web サイトを装い、信頼できるサイトとやり取りしているとユーザーを騙して信じ込ませます。

勾配ブースティングや決定木などのアルゴリズムを搭載した機械学習モデルは、大量の電子メール コンテンツや Web サイトの URL を驚異的な速度で分析できます。これらのアルゴリズムは、疑わしい電子メール アドレス、軽微なスペル ミス、URL の異常、個人データの異常な要求など、フィッシングのごくわずかな兆候を検出する機能を備えています。

マルウェアやフィッシングの検出に ML の予測力を活用することで、サイバーセキュリティ対策はより積極的になります。 ML を搭載したシステムは、侵害が発生した後に対応するのではなく、脅威を積極的に特定して軽減することができます。

異常検出

異常検出とは、異常な動作をし、予期しないパターンを示すデータ ポイントを見つけることを指します。単純な 1 次元の値を持つデータセットを想像してください。そこでは、ほとんどのデータ ポイントが中心点の周りに集まっています。データ ポイントがこのグループから外れた場合は、それを異常としてマークするのは簡単です。単一変数データセット内の異常を見つけるのは非常に簡単です。

ただし、データが複雑になるにつれて、このタスクはより困難になります。たとえば、2 つの変数を含むデータ セットでは、各変数を個別に検討しても異常が明らかにならない場合があります。両方の変数を一緒に検討した場合にのみ異常が発見されます。数百、あるいは数千もの変数を含むデータセットを扱う場合、異常の検出は複雑な作業となり、潜在的な異常を効果的に発見するために変数の組み合わせを慎重に調べる必要があります。

異常検知技術

異常検出は、ネットワーク セキュリティにおいていくつかの重要な用途があります。

• ネットワーク異常:ネットワークはサイバー攻撃者の主な標的であり、異常なネットワーク動作を検出することは、データ侵害や不正アクセスを防ぐために重要です。異常検出テクノロジーは、異常なネットワーク トラフィックを特定し、潜在的なネットワーク侵入や疑わしいアクティビティを示唆するのに役立ちます。
• クレジットカード詐欺:金融分野では、異常検出は不正なクレジットカード取引を検出する上で重要な役割を果たします。取引パターンを分析し、短期間内に異なる場所での購入や、カード所有者の支出習慣から外れた多額の購入など、異常なアクティビティを識別します。
• 疑わしい顧客の行動:

電子商取引やオンライン サービスでは、異常検出を使用して疑わしい顧客の行動を検出します。これは、通常とは異なるログイン場所や複数回のログイン試行の失敗など、不正アクセスやアカウント侵害の試みを示している可能性のある、ユーザーの通常の操作から逸脱したアクティビティを識別するのに役立ちます。

異常検出手法の選択は、データの種類とタスクの特定の要件によって大きく異なります。既知のパターンが存在する場合、静的ルールを ML モデルと組み合わせて検出精度を向上させることができます。検出したい異常の種類を理解することも重要です。データがバランスが取れているか、自己相関があるか、多変量であるかは、異常検出戦略の選択に影響します。

データ処理のためのクラスタリング

クラスタリング アルゴリズムによるデータ処理も、サイバーセキュリティにおける機械学習の貴重な使用例です。大量のデータを扱う場合、多数の独立した未知のファイルに遭遇する作業は困難な場合があります。クラスタリング技術は、類似性に基づいてデータをグループ化することでデータの複雑さを軽減し、管理しやすくすることで役立ちます。

K-Means や階層的クラスタリングなどのクラスタリング アルゴリズムは、大量の非構造化データ ポイントを明確に定義されたオブジェクト グループに変換するのに役立ちます。データを類似性に基づいて整理することで、アナリストはデータセット全体をより明確に理解できるようになり、データ分析の効率が向上します。

受信ストリーム クラスター

ネットワーク セキュリティにおけるクラスタリングの大きな利点の 1 つは、データの自動注釈付けです。オブジェクト グループに注釈付きオブジェクトが含まれている場合、注釈付き部分を自動的に処理できます。さらに、機械学習アルゴリズムを使用して新しいサンプルを以前に分類されたサンプルと比較することで、プロセスを合理化し、必要な手動注釈の量を削減できます。

受信ストリームのクラスタリング - 注釈プロセス

データを意味のあるクラスターに整理することで、サイバーセキュリティの専門家はデータセットをより包括的に理解できるようになります。この強化された知識により、より適切な意思決定が可能になり、脅威の評価がより正確になり、潜在的なセキュリティ リスクへの対応が迅速化されます。

クラスタリング アルゴリズムは、ネットワーク セキュリティの強化に重要な役割を果たします。データがより構造化され、類似性に基づいてグループ化されるにつれて、手動によるデータ分析の負担が大幅に軽減されます。アナリストは、反復的で時間のかかるタスクをクラスタリング アルゴリズムに任せ、優先度の高いタスクに集中できます。

意思決定支援ツールとしての機械学習

機械学習は強力ですが、その限界を認識することが重要です。機械学習アルゴリズムには大量の高品質データが必要であり、その結果は使用されるデータの品質に依存します。実装を成功させるには、データと問題を理解することが重要です。場合によっては、既製のソリューションで十分であり、複雑な機械学習技術は必要ない場合もあります。

意思決定支援ツールとしてのML

機械学習はサイバーセキュリティの分野で新たな道を開いています。マルウェアやフィッシング攻撃の検出から、大量のデータの処理や異常の特定まで、機械学習はデジタル防御を強化するための多目的なツールセットです。ネットワーク環境が進化し続ける中、新たな脅威に対処し、ネットワーク セキュリティを確保するには、機械学習をサポートすることが重要です。機械学習は魔法の解決策ではありませんが、慎重かつ戦略的に適用すれば貴重な意思決定支援ツールとなり、サイバーセキュリティの専門家がデジタルセキュリティの複雑な世界を自信を持ってナビゲートするのに役立ちます。

機械学習が企業のサイバー脅威対策にどのように役立つか

オリジナルリンク: https://hackernoon.com/how-machine-learning-is-helping-businesses-combat-cyber-threats