AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手から「AIでコードを書き換えてウイルスを回避できるらしい」と聞きまして。正直、何が起きているのか全く見当がつきません。要するに何が問題なのでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大切なのは二つです。ひとつは大型言語モデル（Large Language Models、LLM）がコードの意味と構造を理解して変換を助ける点、もうひとつはその結果として既存の検出技術が効かなくなる可能性です。大丈夫、一緒に整理していきますよ。
LLMというとChatGPTみたいな会話AIのことですか？うちの現場にそもそも関係あるのでしょうか。投資対効果の観点で怯えさせられたくないのです。
いい質問です。LLMは会話だけでなくコードの文章も作れる能力があります。要点を3つで言うと、1) 既存のコードを理解して変更できる、2) 変更は手作業より速いが完全自動ではなく人の監督が必要、3) 検出回避の可能性があり防御側の対策が追いつかないことがある、ということです。
これって要するに、AIにコードの“言い換え”や“見た目変更”をさせることで検知されにくくするということですか？
そのとおりです。要するに“意味を保ちながら見た目を変える”作業をLLMに手伝わせるのです。ただし重要なのは、完全自動化できるわけではなく、人がチェックして機能が壊れていないか確かめる必要があります。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
検出回避が現実に可能だとすると、うちの製造ラインや受発注システムに影響が出るかもしれない。対策として何を優先すれば良いですか。コストがかさむのは避けたいのです。
まずは可視化です。現状の検出基準とログの取り方を確認し、どの程度「静的署名（signature）中心」か「機械学習（machine learning、ML）中心」かを把握します。次にリスクの高いシステムから段階的にハードニングを行い、最後にML検知モデルの更新や多層防御を検討します。ポイントは段階的で費用対効果の高い順に進めることです。
ありがとうございます。要点が掴めてきました。では最後に私の理解を整理します。要するに、LLMは“コードの言い換え屋”で、人が監督することで悪用されると検知をすり抜ける可能性がある。対策は可視化→重点防御→検知モデル更新の順で進める、ということで合っていますか。
素晴らしいまとめです、その通りですよ。では次回は現場で使えるチェックリストを一緒に作りましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
