拓海先生、最近部下から「マルウェア解析にAIを使えば効率化できる」と言われて困っております。ですが、どこから手を付ければ費用対効果が出るのか想像がつきません。今回の論文は何を示しているのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、プログラム中のデータの流れを表す「データ依存グラフ（Data Dependency Graph）」という特徴を使い、k最近傍法（k-Nearest Neighbors, kNN）でマルウェアを分類している研究です。要点は分かりやすく、説明可能性（explainability）を高める特徴表現で高精度を達成している点ですよ。
説明可能性という言葉は聞きますが、現場での判断にどう関係しますか。例えば現場が「このプログラムは危ない」と言ったとき、ただ「危険」と出るだけでは困るのです。
大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。簡単に言えば、この手法は「どの命令がどこにデータを動かすか」という構造を特徴として使うため、判断の根拠が命令やデータの移動に紐づきます。つまり現場にとって理解しやすい説明が出せるんです。
なるほど。データの動きに着目するんですね。実務ではラベル付きデータが少ない気がしますが、その点はどう対処しているのですか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文ではKaggle 2015マルウェアデータセットのラベルを使い、訓練データとテストデータに分けて評価しています。kNNは非パラメトリック手法で、ラベルがあるサンプルの近さを基準にするため、ラベル品質がそのまま精度に反映される点を理解しておく必要があるんです。
これって要するに、ちゃんとラベル付けされた過去の事例に似た挙動を見つけて「同じだ」と判断する、ということですか。
その通りですよ。要点を3つにまとめると、1) データ依存グラフはデータの流れと構造を表す、2) kNNは似た事例の多数決で分類する、3) この組合せで説明可能性が高まり、細かな解析が可能になる、ということです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
現場で使うなら、精度や実行時間、説明可能性のバランスを見たいのですが、それらについてはどう判断したら良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！経営視点では三つの判断軸が重要です。1) 起動コストと運用コスト、2) 説明可能性による現場受容、3) 精度と誤検知のバランスです。まずは小さな検証プロジェクトでこれらを評価するのが現実的ですから、大丈夫、一緒に着手できますよ。
ありがとうございます。では最後に、この論文の肝を自分の言葉で整理してもよろしいでしょうか。私の理解で間違っていないか確認したいです。
素晴らしい着眼点ですね！ぜひお願いします。確認すれば確信に変わりますから、一緒に進めましょう。
要するに、この研究は「プログラム内のデータの動きを特徴にして、過去のラベル付き事例に近いものを探すことで、マルウェアの種類を説明可能に分類できる」ということですね。まずは現場で使える小さな検証を回し、効果が出れば段階的に導入する、という流れで進めます。
