Category: _AI/ML

Microsoft Azure Sentinel の Fusion 機械学習モデルでランサムウェアを検出

Microsoft Azure Sentinel uses Fusion ML to detect ransomware attacks

2021/08/10 SecurityAffairs — Microsoft Azure Sentinel cloud-native SIEM は、Fusion の機械学習モデルを使用して、企業環境全体のデータを分析し、ランサムウェア攻撃などの潜在的な脅威に関連するアクティビティを検出するものだ。Fusion 機械学習モデルによりランサムウェア攻撃の疑いが検出されると、「Multiple alerts possibly related to Ransomware activity detected：ランサムウェアの活動に関連する疑いのある複数のアラートが検出された」というタイトルの、重大度の高いインシデントが Azure Sentinel ワークスペースでトリガーされる。Microsoft のアナウンスメントには、「Microsoft Threat Intelligence Center (MSTIC) との協力により、Fusion によるランサムウェア検出機能の提供開始を発表する。

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ニューラル・ネットワークに埋め込まれたマルウェアは検出を回避する

Hiding Malware inside a model of a neural network

2021/07/26 SecurityAffairs — ３人の研究者、Zhi Wang と Chaoge Liu と Xiang Cui は、ニューラル・ネットワーク・モデルを介してマルウェアを配信し、ネットワークの性能に影響を与えることなく、また、検出を回避するテクノロジーを発表した。178MB の AlexNet モデルに 36.9MB のマルウェアを、１%以内の精度で埋め込むことに成功し、アンチ・ウイルス・エンジンに対して完全な透過性を持つ、脅威が可能になるという。この専門家たちは、人工知能の大規模な導入に伴い、マルウェアの作者はニューラル・ネットワークの悪用に関心を持つようになると考えている。

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AI / ML はサイバー・セキュリティにとって諸刃の刃

7 Ways AI and ML Are Helping and Hurting Cybersecurity

2021/07/19 DarkReading — 人工知能 (AI: Artificial Intelligence) と機械学習 (ML: Machine Learning) は、いまでは日常生活の一部となっており、それにはサイバー・セキュリティへの応用も含まれる。適切な人の手にかかれば、AI/ML により脆弱性を特定し、インシデントへの対応時間を短縮することが可能だ。しかし、サイバー犯罪者の手にかかれば、大きな被害を生み出す可能性もある。ここでは、AI/ML がサイバー・セキュリティに与える、７つのポジティブな影響と、７つのネガティブな影響を紹介していく。

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