AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場でも「ラベルの付いた攻撃データが無いからAIは使えない」と言われるのですが、本当にそうでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、ラベルが少なくても学べる方法がありますよ。今回は要点を三つにまとめてお伝えしますね。
三つですか、忙しい身には助かります。まず最初に何ができるのか、端的に教えてください。
一つ目は大量のラベルなしセンシングデータから特徴を学べること、二つ目は少量のラベル付きデータで攻撃検知器を素早く作れること、三つ目はデータの偏りに強い学習法を導入した点です。この論文はそれらを実装したフレームワークを提示していますよ。
ラベルなしデータから特徴を学ぶ、というのは要するに現場のログを丸ごと使って機械にクセを覚えさせるという理解で良いですか。
その通りです！もう少し噛み砕くと、人間の教師ラベルなしに、データの中にある規則性や時間的パターンをモデルに学ばせる手法で、日常のログを『読む力』を付けさせるイメージですよ。
その『読む力』を作る具体例は何でしょうか。うちのシステムに置き換えるとイメージが湧きますか。
具体的にはBERTという言語モデルの考え方を電力系のセンサデータに応用したPowerBERTという設計です。BERTは単語の並びのルールを学ぶのが得意で、それを時系列センシングに置き換えると、普段の信号の流れや各地点間の関連性をモデルが把握できるんです。
なるほど、ただうちのデータは地域や拠点で性格が違うのが悩みでして。空間的な違いが学習を邪魔することはありませんか。
その点も本研究は扱っています。空間的効果を評価し、地域差が学習の妨げにならないようにデータの前処理とモデル設計を工夫しており、必要に応じて地域ごとの微調整で性能を保てる設計になっていますよ。
実運用で一番困るのはデータの偏りです。攻撃データは極めて少ないケースが多いと思うのですが、そこをどうやって補っているのですか。
良い質問です。論文はSeparate Mean Error（SME）という損失関数を提案し、頻度の高い正常データと頻度の低い攻撃データの両方に均等に学習力を配分できるようにしています。これにより少数クラスの検出力が上がる設計です。
投資対効果の観点でシンプルに教えてください。導入の負担と効果の見込みはどのように考えれば良いですか。
ポイントは三つです。既存の大量の未ラベルデータを活用できるためラベル作成コストが下がること、少量のラベルで高精度の下流分類器を作れること、既存の信号処理手法よりも攻撃検知性能が高い点です。これらが揃えば総合的な費用対効果は改善できるはずです。
まとめると、要するに既存の大量データで土台を作って、少しだけラベル付けすれば実運用レベルの検知器が作れるということですね。
その通りですよ、田中専務。大丈夫、一緒に段階を踏めば必ずできますよ。まずは未ラベルデータの品質確認から一緒に始めましょう。
分かりました。自分の言葉で整理すると、未ラベルデータで『読む力』を育てて、少量のラベルで攻撃の見分け方を教え、偏りにはSMEで対処するということですね。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で完璧です。では次は実際にステップを設計しましょう、私も全面的にサポートしますよ。
