방위성,사이버대책에AI검토 바이러스분석 효율화저
방위성은, 사이버 공격에의 대처력을 강화하기 위해(때문에), 동성의 정보 통신 네트워크에 인공지능(AI)을 도입할 방향으로 검토에 들어갔다.악의가 있는 소프트웨어(마르웨아)의 분석을 효율화해, 대응을 신속화하는 것이 목적.
2018년도부터 2연간 들이고, 미국이나 이스라엘등의 AI선진국을 조사해, AI를 활용한 소프트웨어의 시작 연구를 실시, 20년도에도 도입하고 싶은 생각이다.18년도 예산안에는, 조사 연구비 8000만엔을 계상했다.
바이러스의 검지율 향상에 연결하는 것 외에 미지의 바이러스에의 대응이나 장래의 공격 예측 등에도 도움이 되는 것이 기대되고 있다.
사이버 공격은 해마다, 고도화하고 있다.방위성은 24시간 체제로 시스템을 감시하는 「사이버 방위대」 약 110명을 편성, 사이버 공격을 패턴화한 리스트를 작성해, 통신시에 조합하고 있지만, 바이러스 식별의 시간 단축이 과제가 되고 있다.
https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00458715
防衛省、サイバー対策にAI検討 ウイルス分析効率化狙う
防衛省は、サイバー攻撃への対処力を強化するため、同省の情報通信ネットワークに人工知能（AI）を導入する方向で検討に入った。悪意のあるソフトウエア（マルウエア）の分析を効率化し、対応を迅速化するのが狙い。
2018年度から2年間かけて、米国やイスラエルなどのAI先進国を調査し、AIを活用したソフトウエアの試作研究を実施、20年度にも導入したい考えだ。18年度予算案には、調査研究費8000万円を計上した。
具体的には、AI技術の一つ「深層学習（ディープラーニング）」を活用する。年間100万件を超えるサイバー攻撃のデータに基づき、過去に出現したウイルスやウイルス対策ソフトの登録情報の傾向や共通点を分析し、攻撃を受けた際にウイルスを識別する。
ウイルスの検知率向上につなげるほか、未知のウイルスへの対応や将来の攻撃予測などにも役立つことが期待されている。
サイバー攻撃は年々、高度化している。防衛省は24時間体制でシステムを監視する「サイバー防衛隊」約110人を編成、サイバー攻撃をパターン化したリストを作成し、通信時に照合しているが、ウイルス識別の時間短縮が課題となっている。
https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00458715