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インターネット攻撃には防御にもAIをpart.2

お世話になっております。
熊本市の税理士「尾場瀬税理士事務所」のアシスタント、ハイネです。

 

前回の続きになります。
既にサイバー攻撃には「人工の知能」が広く活用されています。
例えばDDoS攻撃では、大量のbotを一斉に標的のサーバにアクセスさせることでシステムをダウンさせようとします。個々のbotの振る舞いは非常に単純なものですが、自律的に動き、攻撃という目的を実行していることに変わりありません。ちょうど生物が否か曖昧な存在であるウイルスが、単純なメカニズムでありながら、まるで悪意を持っているかのように私たちを病気にさせるのと一緒です。

 

確かにこのような、単純な振る舞いをするプログラムを大量に用意し、意図した結果(コンピュータへの攻撃)をもたらすというのも、セキュリティの文脈上では無視できない問題です。

 

最近はToT機器の増加によって、DDoS攻撃の規模はされに拡大しつつあります。様々な機器に感染した大量のbotが「botネット」を形成し、標的となるサイトやサーバに攻撃を仕掛けるわけです。
そうした巨大なbotネットの管理を、機械学習を応用したAIに任せるという可能性が指摘されています。この「司令官」役を演じるAIは対象のシステムの振る舞いや、トラフィックのパターンなどを学習して、どうすれば異常の検知や防御がしにくくなるかを把握します。その上でbotに指令を出し、攻撃を指揮するのです。

 

攻撃や脆弱性に関するアラートが、セキュリティ対策において逆効果になることもあるようです。
攻撃者は、アラートをリアルタイムに収集・分析することで、新たな攻撃のヒントを得たり、被害者やインターネット全体がサイバー攻撃にたいしてどのように反応しているかを把握したりするというのです。
一度学習させてしまえばより簡単に情報が引き出されるようになる。セキュリティ対策として共有される情報が、逆に攻撃材料に使われるかもしれないわけです。

 

一方で、通常の検索エンジンではアクセスできない以前紹介した「ディープウェブ」で取引される脆弱性に関する情報(ゼロデイ攻撃に利用されるセキュリティホールの情報など)を、AIで自動的に探させる可能性を指摘するセキュリティ専門家もいます。こちらはより直接的に攻撃を目的とした情報になりますが、いずれにせよ「どこに弱点があるか、どう攻撃すれば良いか」もAIに考えさせる時代になりつつあるといえます。

 

今回はこの辺で。

 

それでは失礼いたします。

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