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株式会社カスペルスキー

製品資料

株式会社カスペルスキー

フィッシング攻撃に効果大、2つの機械学習アルゴリズムを用いた異常検知手法

フィッシング攻撃による被害が後を絶たないのは、日々進化する攻撃を抜本的に防ぐ対策が確立していないことが原因だ。シグネチャのみによるアプローチではなく、未知の攻撃をもブロックする異常検知手法はないものだろうか。

コンテンツ情報
公開日 2022/05/16 フォーマット PDF 種類

製品資料

ページ数・視聴時間 4ページ ファイルサイズ 2.65MB
要約
 知名度の高いブランドを装い、クレジットカード番号などの個人情報を盗み出そうとするフィッシング攻撃。古くから存在する手法であるにもかかわらず被害が相次いでいるのは、攻撃そのものが日々進化し続けているため、対策がイタチごっこになってしまっていることが原因だ。

 セキュアなプロトコルすら偽装するフィッシング攻撃に対抗するには、従来のような既知のシグネチャを蓄積していくアプローチでは不十分となり、未知の攻撃にも対抗できる事前対応型ソリューションが求められる。絶えず変化し続ける複雑なパターンを抽出し、微細な異常を識別できるテクノロジーがなければ、攻撃を完全に防ぐことは難しいだろう。

 本コンテンツでは、こうした要件を満たすセキュリティソリューションを紹介する。2つの機械学習アルゴリズムを使い、メールヘッダからのラットウェア検知と本文からのフィッシング用語検知を同時に行うことで、高精度な異常検知を実現する仕組みを分かりやすく解説している。フィッシング攻撃への対策に悩む企業は、ぜひ一読してほしい。