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パロアルトネットワークス株式会社

その機械学習は本物? エンドポイントセキュリティを評価する3つのポイント

高度化する脅威に、既存のツールや人による分析では対応が追い付かない。注目されているのが機械学習の活用だが、機械学習が本当に効果を発揮するかを判断するには「3つの評価ポイント」で慎重に検討する必要がある。

要約

 アンチウイルスソフトは、長い間エンドポイントを保護する重要な防御手段だった。しかし、マルウェアは複雑化し、スパイウェア、キーロガー、バックドア、コマンド&コントロールサーバ、外部への送信など、さまざまな形態で提供されている。フィッシング攻撃はよく見られる侵入の端緒だが、さまざまな既知の脆弱性が引き続き突かれていることもあり、従来のツールや人による分析ではもはや対応が追い付かない。

 そうした現状で注目が集まるのが「機械学習」を活用したエンドポイントセキュリティである。機械学習をエンドポイントセキュリティに組み込むことで、過去に学習したことに基づいて迅速な意志決定ができるとともに、未知のマルウェアの亜種が現れたときにも学習し、改善し続けていくことができる。

 しかし、全ての機械学習ソリューションが同じもの、同じレベルではないため注意が必要だ。 機械学習を活用したエンドポイントセキュリティソリューションを評価する際は、本コンテンツで解説する「3つの評価ポイント」にある質問を各ベンダーに投げかけ、どのソリューションが本当に効果的かを見極めてほしい。

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コンテンツ情報

公開日2017/08/07
フォーマットPDF
種類技術文書
ページ数/視聴時間5ページ
ファイルサイズ1.00 MB
対象業種全業種向け
対象企業規模全企業規模向け