AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「逐次的に特徴を選ぶ強化学習でマルウェア検出が速くなる」と言ってきて困っています。要するに、今の防御を置き換えるほど効果がある技術なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけば必ずできますよ。今回は結論から言うと、既存の静的な特徴固定方式より運用コストを大幅に下げつつ、高い検出率を維持できる可能性があるんですよ。
それはいい話ですけれど、実務的には「本当に特徴を全部取らなくて大丈夫なのか」「導入にどれだけ投資がいるのか」が気になります。
いい質問です。まず本研究の骨子を短く三点でまとめます。1) サンプルごとに見るべき特徴を順番に選ぶことで、不要な計算を避けられること。2) その選択を強化学習（Reinforcement Learning、RL）で自動習得すること。3) 学習済みの方針で高精度を保ちながら、使用する特徴数を劇的に削減できることです。
これって要するに「必要なところだけ調べて判断する」ということですか？要するに無駄を省く、という話に聞こえますが。
その通りです。よく掴んでいますよ。補足すると、ここで言う「特徴」はファイル解析や振る舞い解析で取る指標のことで、従来は全てを一律で取ってから判定していたのを、状況に応じて順番に取る作戦に変えるわけです。
現場での導入観点では、モデルが「見逃し」を増やさないかが心配です。経営判断としては検出精度を落とさずにコストを下げられるなら評価できます。
心配はもっともです。論文ではDueling Double Deep Q-Network（D3QN、デュエリング・ダブル・ディープQネットワーク）を用いて、学習時に誤検出と計算コストのトレードオフを報酬で明示的に与え、結果的に高精度を維持しつつ平均使用特徴数を大幅に削減しています。運用ではしきい値調整や二段構成を使えばリスクを制御できますよ。
実際の数値はどうだったのですか。具体的な効率改善が分かれば現場に説明しやすいのですが。
論文の実験ではMicrosoft Big2015とBODMASというデータセットで検証し、それぞれ99.22%と98.83%の精度を達成しつつ、使用した特徴は全体の約3.4%と2.4%に留まっています。報告では既存のアンサンブル法と比べて約30倍の計算効率向上を示しています。これならコスト削減の説明がしやすいです。
なるほど。これなら投資対効果が見えますね。自分の言葉で言うと、「まず軽い検査をして大丈夫ならそこで止め、怪しい場合だけ追加で詳しく見る」という仕組みですね。よし、会議で説明してみます。
