組織内部で隠密活動するマルウェアを検知するAI技術 - 富士通研
富士通研究所は、同社のAI技術「Deep Tensor」をもとに、組織内ネットワークに侵入したマルウェアの特徴を捉えて検知する技術を開発した。
同技術は、ネットワーク内部へ侵入後、業務で用いるネットワーク通信やコマンド操作を悪用するマルウェアに対し、検知精度を向上させることを目指して開発したもの。
人やモノのつながりを表現できるグラフ構造のデータを学習して分類する機械学習技術「Deep Tensor」を利用。時系列のログデータに含まれる特徴と、その特徴間の関係を学習する技術を開発した。
組織内に侵入したマルウェアの行動の種類や数、その間隔や順番などの関係性を学習することで、マルウェアの特徴を捉えることが可能だとしている。
2017年度中にサイバーセキュリティ以外の分野へ応用するほか、同技術を応用したマルウェア侵入検知技術については、2018年度に社内での実証を進める計画。
(Security NEXT - 2017/09/21 )
ツイート
関連リンク
PR
関連記事
問題の難易度のみに依存しない「kCAPTCHA」を開発 - KDDI
組織内の「SaaS」や「生成AI」リスクを可視化するソリューション
遷移条件の設定にも対応、クラウド型のウェブ脆弱性診断サービス
より柔軟なサービスが可能となるMSSP向けプログラムを開始 - Vectra AI
詐欺対策に特化したスマホアプリを提供 - トレンドマイクロ
新シリーズ「FortiGate 200G」を発表 - フォーティネット
保険料算出に「AWS Security Hub」の評価を活用 - 東京海上日動
ラック、生成AIシステム特有のセキュリティ問題を診断するサービス
生成AIに擬似攻撃、リスクを評価するサービス - NRIセキュア
「EmoCheck v2.4.0」がリリース - 進化した「Emotet」に対応