AIBR プレミアム
拓海さん、最近社内で「マルウェア検出をもっと堅牢に」という話が出てまして、グラフを使う手法が良いと聞きましたけど、何が新しいんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言えば、新しい手法は「グラフの一部を隠して学習させる」ことで、攻撃者が細工しても動じない特徴を学ばせるというものですよ。一緒に順を追って説明しますね。
なるほど、でも「グラフ」って具体的に何を指しているんですか。うちの現場の人間に説明するなら、どう例えればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！ここでの「Function Call Graph (FCG: 関数呼び出しグラフ)」は、工場の設備図のようなものです。機械（関数）がどの機械を呼ぶかを線でつなげた図で、悪意あるプログラムは特定の“動き”をこの図に残すんです。
設備図に例えると分かりやすいです。ただ、攻撃者が図をちょっと隠したり改変したら、検出できなくなるのではないですか。それが問題なんですよね？
その通りです！ここから重要なポイントを3つだけ簡潔にまとめます。1) 攻撃者は検出モデルの弱点を突いて図を改変する、2) 本研究は図の一部をあえて隠して学習させることで「本質的な動き」を学ばせる、3) さらに識別力を保つために対照的に学習するモジュールも入れている、という点です。
これって要するに攻撃者が細工しても動かない“本物の証拠”を学ばせるということですか？
その表現でほぼ合っていますよ！要は表面的に変えても残る挙動パターンを学ぶことで、攻撃のすり抜けを減らせるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
導入コストや現場の負担も気になります。うちのような中小の現場でも運用可能でしょうか。ROIはどう考えればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！現実的に言えば、初期はデータ準備と少しのエンジニアリングが必要です。しかし要点は3つです。1) 既存の動的・静的解析パイプラインに組み込みやすい、2) 攻撃成功率を下げることでフォレンジコストを削減できる、3) 学習済みモデルは継続的に微調整するだけで維持可能、です。
なるほど、検出精度を落とさずに堅牢性を上げるというのは経営判断として魅力的ですね。これで言語化すると、我々は何を優先して準備すればよいですか。
大丈夫、一緒に進めましょう。優先順位は3つに絞ってください。1) 正しく抽出されたFunction Call Graphの整備、2) モデルの学習に使う代表的な悪性・良性サンプルの確保、3) 実運用での監視と微調整手順の導入です。これだけで大きく改善できますよ。
分かりました。要するに、図の肝になる線や節目を見極める準備をして、あとはモデルに学ばせて運用で微調整する、ということですね。私の言葉で言うと、肝は「本質的な挙動を捉える準備を整える」こと、という理解でいいですか。
完璧です！その言い回しで会議でも通じますよ。では次は具体的にどのデータを集めるかを一緒に決めましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
