AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手から「特徴量を減らして侵入検知を速くしよう」と言われまして。どこから手をつければいいのか見当がつきません。要するに、どっちがいいんですか？特徴を選ぶ方法と、新しく作る方法って。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は3つに分けて考えられますよ。まず、特徴選択（Feature Selection）は元データから重要な項目だけを選ぶ方法で、計算は軽く済むんです。次に、特徴抽出（Feature Extraction）は複数の項目を組み合わせて新しい低次元の特徴を作る方法で、少ない次元でも情報を集約できます。最後に、どちらが有利かは目的や削減後の次元数Kによって変わるんですよ。
なるほど。で、実務的にはどちらのほうが検知率が高く、現場に導入しやすいですか。投資対効果を一番気にしています。
いい質問です。結論だけ先に言うと、一般に特徴選択のほうが計算コストが低く、K（削減後の特徴数）が十分に大きい場合は精度も高くなりやすいんです。しかしKがとても小さい、例えばK=4のようなときは、特徴抽出のほうが安定して多様な攻撃を検知できます。つまり、コスト重視なら選択、少ない次元で多様性を保ちたいなら抽出、という整理ができますよ。
これって要するに、コストと検知の幅をどちらを優先するかで選ぶ、ということですか？
その通りですよ。ただし実務ではもう一つの視点、すなわち「Kをいくつに設定できるか」という制約が重要です。例えばエッジ機器でメモリが限られるなら小さなKしか許されないため、特徴抽出が有利になります。一方でクラウド側で学習・推論を回すならKを大きくでき、特徴選択で十分なコスト削減と精度を両立できる可能性が高いです。
現場では分類器も関係するんですか。うちのIT部は決定木（Decision Tree）がいいと言ってますが。
はい、分類器（classifier）の選択も効果に大きく影響します。研究では複数の分類器を比較した結果、Decision Treeが精度向上に有利な場合が多いと報告されています。ただし分類器は、選択か抽出か、そしてKの設定と組み合わせて最適化する必要があるため、テストを通じて最適構成を見つけるプロセスが不可欠です。
実際に導入するなら、まず何を試すべきですか。最小限の投資で効果が出るプランを知りたいのです。
大丈夫、段階的に進めれば投資を抑えられますよ。要点3つで言うと、1) 既存ログから代表的な機能を選ぶパイロットを回す、2) Kを段階的に増やして精度とコストのトレードオフを評価する、3) 必要なら少数Kで特徴抽出を試して堅牢性を確認する、です。これなら初期投資を抑えつつ実運用に移せますよ。
なるほど、要するに段階的にテストして費用対効果を見ながら方針を決める、ということですね。わかりました、まずはログを集めて若手と一緒に試してみます。ありがとうございました。
素晴らしい着眼点ですね！その方針なら必ず前に進めますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。困ったらまた呼んでくださいね。
