マシンラーニングを用いたサイバーセキュリティの強化について
対談者: 桑山和樹, 辛島大智, 松下かなみ
桑
桑山和樹：こんにちは、みなさん。最近のエンターテイメントでは、ハッカーに対する戦いがよく描かれていますが、実際のところ、どのような手法があるのでしょうか？
辛
辛島大智：そうですね。自分たちのシステムに対して弱い点を探して、そこから攻撃してくる手法がよく使われると聞いたことがあります。セキュリティの問題は、常について回るものなので、セキュリティチェックも定期的に行うように心がけるべきですね。
松
松下かなみ：それに共通するパスワードの使用や、過去の攻撃に対して修正しない脆弱性などがあります。最近はマシンラーニングで異常検知をして、攻撃を防ぐ手法が注目されているそうですよ。
桑
桑山和樹：マシンラーニングでの異常検知、とても興味深いですね。どのように検知するのか教えてもらえますか？
辛
辛島大智：私が知っている限りでは、異常検知では正常稼働時の挙動を学習させておき、それとは異なる挙動が見られる場合に異常と判定する方法がありますよ。
松
松下かなみ：正解です。機械学習アルゴリズムは、正常稼働時のデータパターンを学習し、新しいデータが異常であるかどうかを判定することができます。そして、異常と判定された場合にはアラートやブロックなどの適切なアクションを取ることができます。
桑
桑山和樹：なるほど、面白いですね。私たちも大麻事業で機械学習を活用したいと思っています。いつか折を見て、この話をさらに詳しく聞かせてください。
辛
辛島大智：ぜひ、お互いのビジネスに活かせる方法を探していきましょう。
松
松下かなみ：素晴らしいアイデアですね。私たちも、患者の医療データを安全に管理するために、セキュリティ対策に力を入れています。今後ともよろしくお願いします。