AIが変えるサイバーセキュリティの未来：データ保護とウイルス対策の最前線

AI（人工知能）を活用したシステムの未来は、ますます明るいものになっていくでしょう。AIは私たちの意思決定を支援し、スマートカーやスマートシティの実現を支える存在になります。しかし残念ながら、その一方で、デバイスにウイルスやマルウェアをもたらすリスクも同時に高まっているのです。

これはサイバーセキュリティとの戦いにとって決して好ましい状況ではありません。とはいえ、防御技術の進歩は緩やかに見えても、ここ数年で確実に大きな改善が見られています。多くのデータセキュリティ企業が、オンライン・オフライン両方の脅威に対応できるよう、セキュリティ機能の改良と強化を続けているのです。

もしデータ保護があなたにとって重要な関心事であるなら、まず正確な情報を収集することから始めましょう。

現在、多くのアンチウイルス企業が開発プロセスにAIの仕組みを取り入れ始めています。だからこそ、データ保護という概念を正しく理解することが極めて重要なのです。

データ保護とは何か？

データ保護とは、重要な情報を漏洩・破損・喪失から守るための一連のプロセスを指します。作成され保存されるデータ量が加速度的に増大し続ける現代において、データ保護の重要性もまた増し続けています。

したがって、データ保護戦略の中核となるのは、データが悪意ある第三者の手に渡らないようにすることです。さらに、データを漏洩から守り、万が一破損や紛失が発生した場合でも迅速に復元できる仕組みを整えることも、データ保護における重要な要素です。

なぜデータ保護が重要なのか？

企業は従業員記録、ポイントプログラム情報、顧客詳細情報、取引履歴など、極めて重要な情報を日常的に保管しています。こうした情報は、詐欺やフィッシング詐欺に利用されてしまう可能性がある第三者の手に渡るリスクを常に抱えています。だからこそ、これらの情報が悪用されないよう、適切な保護措置が必要になるのです。

マルウェアはどのような被害をもたらすのか？

電子機器を使うほとんどすべての人はマルウェアについて知っていますが、その背後に潜むその他の脅威には気づいていない人が多いのが現状です。ここで、マルウェアがどのようにデバイスを侵害するのかを見てみましょう。

• ファイルの破損・削除
• パソコンの動作低下
• ハードディスクの再フォーマット
• データ消失
• 頻繁なシステムクラッシュ
• 機密情報の窃取

さらに深刻なことに、マルウェアはパソコン上でのあらゆる操作を妨げたり、インターネットへのアクセスさえ遮断したりする場合があります。

AIが担う「悪役」――AI駆動型マルウェアの脅威

「AI駆動型マルウェア」という言葉を聞くと、映画『ターミネーター』のような暴走したAIを想像しがちです。しかし現実には、悪意あるAI制御プログラムはロボットを過去へ送り込むような派手なものではなく、はるかに陰湿な形で攻撃を行います。

人工知能によってマルウェアは改造され、その効果を飛躍的に高めることが可能になりました。これにより、AI駆動型マルウェアは自らの「知性」を活かし、従来よりも速く、効率的にコンピュータへ攻撃を仕掛けられます。従来型のマルウェアはあらかじめ設定されたコードに従うだけの「愚直な」プログラムでしたが、AI駆動型マルウェアはある種の自律的な判断ができるのです。

DeepLockerの事例

AI駆動型マルウェアの最も恐ろしい例の一つが、IBMが概念実証として開発した「DeepLocker」です。DeepLockerはテレビ会議ソフトに擬態しており、ランサムウェアの一種であるWannaCryの特殊亜種を密かに持ち込むことができます。ペイロード（攻撃コード）は即座に起動せず、テレビ会議アプリとして正常に動作しながら、画面越しに人物の顔をスキャンし続けます。

技術的な詳細に触れるなら、DeepLockerが採用している手法と、それがシステムやコードにどのような影響を与えて身代金を要求するのかを考察する価値があります。第一に、AIアルゴリズムによりDeepLockerのリバースエンジニアリングは困難になっています。どのようにしてか？　DeepLockerは「トリガー条件」という概念を利用してペイロードを見つけるまで、本体がロックされたままになる仕組みです。プログラムは複数のカテゴリー内を移動しながら、条件式で指定された対象を見つけるまで待機します。

ここで不可欠なのがディープニューラルネットワーク（DNN）です。DNNが特定の経路を認識し、「条件」の概念に基づいてペイロードを定義することで、ウイルス全体の意図するメッセージが実行されます。この手法の本質的な特徴が大きな役割を果たします。特に、ニューラルネットワークの「ブラックボックス」原理によって設計全体が隠蔽されます。つまり、攻撃における「誰が標的か」「何（どのファイル）が標的か」「どうやって標的に到達するか」という3つの要素がすべて覆い隠されるのです。

この点で、単なる「if-else」条件であっても、マルウェアの「ブラックボックス」特性の下では十分に柔軟な振る舞いを可能にします。加えて、この仕組みはDeepLockerのAIシステムに一貫性を持たせません。変化の可能性があるため、マルウェアはカテゴリーの数に関係なく、目的のカテゴリーやファイルを見つけ出せるのです。

そもそも「トリガー条件」の原理自体が、隠蔽された構造とアルゴリズムによって堅牢に守られています。必要な「管理者データ」を検出すると、アルゴリズムはついに「メッセージ」を起動します。「お使いのファイルはロックされました。身代金をお支払いください。」――この瞬間、ユーザーも開発者も、すべてのファイルがブロックされた状態に陥り、ホワイトリストやブラックリスト方式のセキュリティ対策を導入しておけばよかったと悔やむことになるでしょう。

DeepLockerは特定の個人のコンピュータに感染させるよう設計されており、標的の顔を識別した時点でペイロードを展開・実行し、WannaCryによってその人のコンピュータをロックします。

AI駆動型マルウェアへの防御策

開発者からの独立性

アンチマルウェア分野におけるAIの理論的な活用法の一つが、脅威の検知と対処において自立的に動作するアンチウイルスの実現です。これが有効である理由はいくつかあります。マルウェア開発者は、アンチウイルスに検知されるたびに「記憶」できるようマルウェアを設計できます。そうすると、どのような挙動がアンチウイルスに見つかるのかを学習し、その挙動を止めることで別の感染経路を探ることができてしまうのです。

これは非常に危険です。現代のアンチウイルスの多くは予測可能なコードで動作しています。ワームが警報を作動させない回避策を見つけてしまえば、アンチウイルスソフトは無力化されます。さらに、他のマルウェアに防御の弱点を伝達すれば、より簡単にあなたのデバイスへ感染できるようになってしまいます。

したがって、効果的なAI駆動型マルウェア対策ソフトは、一定の自立性を備え、予測可能なコードパターンに依存しないものでなければなりません。開発者が新しい指示を配信しなくても、脅威に遭遇するたびに自ら考え、異なる判断を下せる能力が求められるのです。

アンチマルウェアはどうすれば自立できるのか？

自発的かつ予測不能なアンチマルウェアソフトを実現できるのは、機械学習とAIだけです。機械学習を活用すれば、開発者はすべてのシナリオをコーディングする必要がありません。AI搭載のアンチマルウェアが障害に直面した際、以前使った手法とは異なる方法を試して乗り越えることができるのです。

アンチウイルス保護の選び方

AI対応のマルウェアは検知がはるかに困難です。だからこそ今、適切なアンチウイルスソフトを選ぶことがかつてなく重要になっています。こうしたマルウェアは、より標的を絞った攻撃を実行し、より説得力のある偽ニュースやクリックベイトを生み出します。最良のアンチウイルス保護の選び方を知れば、自分の脆弱な部分を把握し、補強することができます。優れたアンチウイルスの特徴を理解することで、最適な保護ツールを選び、セキュリティを強化できるのです。

まずは、優れたアンチウイルスソフトがデバイスを守るべき脅威の種類を見てみましょう。今日のユーザーは膨大な数のリスクに留意する必要があります。認識しておくべき主な脅威は以下の通りです。

• ウイルス： 自己複製を行い、ユーザーの他のツールやデバイスへ影響を及ぼすことを目的とした有害なソフトウェアです。
• アドウェア・スパイウェア： ゲームやスクリーンセーバーなどの無料ソフトに潜んでいることが多く、ユーザーの行動を追跡し広告を表示するタイプのマルウェアです。
• フィッシング： 一見正規のリンクに見えて、実際には攻撃者が個人情報を収集する悪意あるサイトへ誘導する手口です。メール、広告、ウェブサイトなどに潜んでいます。
• ファーミング： フィッシングによく似た攻撃で、正規サイトから悪意のあるサイトへとリダイレクトします。
• ランサムウェア： 誘拐に例えられる脅威です。攻撃者は、所定の金額を支払うまでプログラムやファイルへのアクセスを遮断するソフトウェアをダウンロードさせるよう仕向けます。

これらの脅威は依然として存在しており、AIと機械学習によってさらに強力になっている可能性があります。だからこそ、少なくとも何らかのAI技術を製品に組み込んでいるアンチウイルスベンダーを選ぶべきです。

優れたアンチウイルスソフトの特徴

従来のマルウェア検知は「良いか悪いか」の二値判定でしたが、注目すべきは異常検知（アノマリー検知）を行うアンチウイルスです。異常検知は、設定ミス、内部犯による脅威、疑わしいハードウェア障害、ネットワーク障害など、さまざまな脅威を同時に検出できます。必ずしも悪意のあるものではないものの、異常な振る舞いも捉えることが可能です。

AIベースの異常検知の課題の一つは、感度調整の難しさです。感度が低すぎると何も検出できず、高すぎるとすべてを捕捉しようとして大量の誤検知（フォールスポジティブ）を生み出します。したがって、優れたアンチウイルスソフトはこの壁を克服し、中間のバランスポイントで運用できる必要があります。長期間にわたりAIベースのアンチマルウェアを開発してきたベンダーを選びましょう。そのソフトウェアは学習期間が長いため、誤検知が少なくなります。

優れたアンチウイルスソフトには、さらに以下の機能が求められます。

ファイルベースの保護

セキュリティソリューションは、システム内のファイルに潜むマルウェアを根絶し、ワーム、ウイルス、トロイの木馬、スパイウェア、アドウェア、ボット、ルートキットから守れる必要があります。これは航空業界の「飛行禁止リスト（NO FLY LIST）」に例えることができます。数百万件規模の脅威調査に基づき、ファイル名とシステム侵害の挙動シグネチャが既知となっているのです。これはデバイスのセキュリティにおいて不可欠な要素となります。

レピュテーションベースの保護

アンチウイルスは、ファイル、ユーザー、ウェブサイト間の数百億に及ぶ関連性を相関分析し、急速に変異する脅威を特定できる必要があります。主要なファイル属性をチェックすることで、ソフトウェアはファイルの善し悪しを正確に判定し、レピュテーションスコアを割り当てます。これにより、将来の攻撃への効果的な防御と、スキャンの負荷軽減が実現します。

振る舞いベースの保護

優れたアンチウイルスソフトは、少なくとも人工知能を活用してゼロデイ攻撃への保護を提供すべきです。これは振る舞いベースのセキュリティ層であり、リアルタイムで実行されるファイルの挙動をスキャンしてリスクを評価することで、新種かつ未知の脅威の出現を確実に阻止します。

ネットワーク脅威分析

今日の企業は、複雑化したネットワークトポロジーを採用しており、すべてのトランザクション、通信、接続、アプリケーションを管理するためにネットワークセキュリティリソースを必要としています。AIはすべてのネットワークトラフィックを監視し、不審なアクティビティを検出して、脅威の種類を分類できます。

まとめ

ITインフラの継続的な発展と技術の高度化・複雑化に伴い、数千台規模のデバイスから膨大なデータが生成される現在、データ保護はかつてないほど重要になっています。成長中のビジネスのほぼすべてが、業務効率向上のための新しいツールを導入し始めています。こうした新しいツールすべてに保護が必要であり、アンチウイルスソフトをはじめとするセキュリティツールは、データセキュリティへの脅威を大幅に軽減する助けとなるのです。