コンテンツ情報
公開日 |
2018/08/21 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
製品資料 |
ページ数・視聴時間 |
7ページ |
ファイルサイズ |
251KB
|
要約
マルウェアの進化は非常に早く、従来のシグネチャベースのセキュリティ製品では対応できないケースも多い。導入済みのセキュリティシステムをすり抜けるよう、変種のマルウェアが使われたり、暗号化されて検知されないようにすることで、多くのセキュリティシステムが頼る、マルウェアデータベースである既知のシグネチャとは一致しなくなりつつある。
このように高度化する脅威に対抗するには、リスクを検知する自動化された仕組みが必要だ。その実現のため、最新のセキュリティ製品では、機械学習アルゴリズムと複数のマルウェア対策技術と組み合わせて、未知の脅威を防御するアプローチを採用している。
もちろん、機械学習の技術はそれだけで特効薬となるわけではない。その導入とあわせて、マルウェア検知やリスク判断の精度を高めなければ、進化の速い昨今のマルウェアには対抗できない。そこで本資料では、近年のサイバーセキュリティの動向を踏まえつつ、機械学習を用いた脅威対策のメカニズムと導入効果を解説する。