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富士通研究所、マルウェア侵入の検知を高精度化するAI技術を開発

富士通研究所は9月19日、グラフ構造のデータを学習できる独自のAI技術「Deep Tensor」を拡張し、企業などの組織内ネットワークへのマルウェア侵入の検知を高精度化するAI技術を開発したことを発表した。

今回、時系列ログデータに含まれるさまざまな特徴と、その特徴間の関係を学習する技術を開発。この技術によって、組織内に侵入したマルウェアの複数の行動の種類や数、さらにその間隔や順番などの関係性を学習し、マルウェアの特徴を捉えることに成功した。

この技術について、「MWS2017」(マルウェア対策研究人材育成ワークショップ2017)から提供されているデータを用いて、日常業務のネットワーク通信とマルウェアの攻撃を判別する試験を行なったところ、時間的に変化する複数の痕跡を学習できたことによって93%の精度で検知できることを確認した。

この技術は2017年度中に、人の行動履歴を用いたマーケティングなどサイバーセキュリティ以外の分野に向けて、富士通のAI技術「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」の技術として製品化を目指すとしている。
 

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