拓海先生、最近うちの現場で「Webshell」という言葉が出てきましてね。部下はAIで検出できるって言うんですが、正直ピンと来ないんです。これって要するにどんな問題なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！Webshellはサーバーに忍び込む「こっそり鍵穴」のようなものですよ。一緒に、まず何が課題で、AIがどう役立つかを整理しましょうか。
なるほど。「こっそり鍵穴」ですか。うちのシステム、古いサーバーもあるし、検出に手間がかかるんじゃないかと心配です。検出は人手では無理という認識で合っていますか。
大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。要点は三つです。第一にWebshellは形が多様で見つけにくい点、第二に既存のルールだけでは見落とす点、第三にAIはパターン学習で見つけやすくなる点です。導入は段階的にできますよ。
段階的というのは現場に負担をかけない形ですか。投資対効果をきちんと見たいので、パイロットで効果が出る保証はありますか。
安心してください。まずは検出精度と誤検知率を小さなログ範囲で評価します。ポイントは三つ、データ準備、モデル選定、運用基準の三つを短期で回すことです。成功基準を先に決めれば投資判断がしやすくなりますよ。
データ準備というとログを整理するということですか。それは現場の負担が大きくならないでしょうか。
いい質問ですね。初期は代表的なログだけを抽出して良いのです。要はサンプルを作る工程で工数を限定することが重要です。工数を抑えた上で有効性が確認できれば、次に自動化へ進めますよ。
これって要するに、まずは小さく試して効果が出れば段階的に拡大するということですね。現場の不安を段階的に解消する方針という理解で合っていますか。
まさにその通りですよ。要点は三つ、初期は小規模で評価すること、誤検知の評価を重視すること、運用ルールを先に決めることです。これで経営側も現場も納得しやすくなります。
なるほど、それなら現場にも納得してもらえそうです。最後に、今回の論文が何を変えると言えるんでしょうか。要点を私の言葉で整理したいです。
素晴らしい締めですね！論文の核は三点です。まず、Webshell検出における研究の発展段階を整理した点、次にAI手法を時期別に分類して長所短所を明示した点、最後に今後の課題と技術ロードマップを提案した点です。経営判断で必要な要点が揃っていますよ。
では私の言葉でまとめます。まず小さく試し、検出精度と誤検知を評価し、効果が出れば段階的に拡大する。AIは万能ではないが、パターンを学ばせれば見落としを減らせる、ということですね。
