機械学習を用いたセキュリティ診断とは？そのメリットを解説

セキュリティにおける機械学習利用の背景

まずは、セキュリティにおける機械学習が利用されるようになった背景を見ていきましょう。

シグネチャ方式の課題を解決する機械学習への注目

従来ではシグネチャ方式の対策が取られていましたが、機械学習はその欠点をカバーできるため注目されています。

シグネチャ型では既に分かっている脅威をブロックするために有効な方法ですが、未知の脅威に対しては対応できません。また、新しい脅威が現れたらデータを更新する必要もあるでしょう。そのため、シグネチャ方式のセキュリティは非効率といえます。

機械学習を活用したセキュリティは、AIが学習していくため時間の経過とともに精度が高くなるでしょう。また、人が更新する手間も省けます。

理想的なAIセキュリティ診断への進歩

機械学習が登場したことで、AIを使った理想的なセキュリティ診断に向けて進歩しています。実際にはまだAIのみを使った理想的なセキュリティ診断を行うことは難しいですが、今後は活躍が期待できるでしょう。

現状では診断対象をクローリングするといった一部の動作しか行えません。しかし、機械学習・ディープラーニングの分野は成長が著しいため、将来的には有効活用できるでしょう。

ちなみにディープラーニングとは、深層学習とも呼ばれる機械学習の種類の１つ。主に人間が自然に行う仕事を機械に覚えさせることです。画像を認識して内容を判別するのに使われています。

機械学習を用いたセキュリティ診断のメリット

つづいて、機械学習を用いたセキュリティ診断のメリットを見ていきましょう。

負荷が軽く、スムーズに診断できる

機械学習を用いたセキュリティ診断は、サーバの負荷が軽くなりスムーズに診断できるメリットがあります。従来の脆弱性を診断するサービスでは、脆弱性を見つけるための検査パターンをサーバに大量送信していました。

この大量のリクエストに対応しなければならないため、サーバの負担は相当なものです。機械学習の機能を取り込むと、最適なロジックのもと診断できるため送信量は減るでしょう。サーバの負担は軽くなり、スムーズに検査できます。

このようにサーバの負担を減らすことは、結果として診断にかかる時間の短縮につながります。頻繁に行っても業務に支障は出ません。

診断すればするほど精度が上がる

機械が脆弱性リスクのパターンを自動で覚えるため、診断の回数に応じて精度が上がっていきます。そのため、効率良く有効な診断を行えるようになるでしょう。

また、熟練エンジニアがツールに対してフィードバックを行うことで、より効率的に学習できます。このように、機械学習を用いると、低コストで手動診断に近い精度を実現することが可能です。

セキュリティ診断サービスの選び方

最後にセキュリティ診断サービスの選び方を見ていきましょう。

手動診断ができるかどうか

セキュリティ診断サービスを選ぶときには、まず手動診断ができるかどうか確認します。

一般的にセキュリティ診断サービスには、ツールが行う「ツール診断」と技術者が模擬攻撃を行う「手動診断」があります。ツール診断でもある程度脆弱性の確認を行えますが、中には手動診断でないと分からない脆弱性もあるでしょう。

特になりすましなどの高度な脅威はツール診断では対応できません。企業の中で重要度が高い個人情報を扱うシステムや金融・決済システムは手動診断を行いましょう。

サービス会社の診断水準が高いか

セキュリティ診断サービスの水準は、サービスを提供している企業の水準に比例します。そのため、セキュリティ専門会社が行っている診断サービスを使うのが無難です。特に手動診断を行う場合には、サービス事業者の技術者のレベルが重要といえます。

また、同じ企業でも担当者によって技術に差が生まれる可能性があるため、利用する前によく確認しましょう。具体的には、過去の実績や経験年数・診断数・資格などをチェックします。

アフターケアが充実しているか

セキュリティ診断サービスではアフターケアが充実しているかどうかも重要です。実際にセキュリティ診断を行ってもセキュリティの強度が上がるわけではありません。見つかった脆弱性に対して効果的な対策を行わなくてならないでしょう。

機械学習をうまく用いたセキュリティ診断で安全性向上！

機械学習を用いたセキュリティ診断は、今後より活用されることが見込まれています。

診断を全てAI任せにはできませんが、一部分に機械学習を取り入れることは可能です。実際に機械学習を用いたセキュリティ診断は、サーバに負担をかけず短時間で行うことができます。診断の回数に応じて精度も上がるため有能です。

手動診断の有無やアフターケアの充実度で選び、機械学習を用いたセキュリティ診断で安全性を向上させましょう。