拓海先生、うちの情報セキュリティ委員会で「ダークネットやディープネットを監視して脅威を先回りする」って話が出たんですが、正直よく分からなくてして。これって要するに何をするものなんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。簡単に言うと、表のWebサイトでは見えない「犯罪者の話」や「売買情報」を自動で集めて、まだ起きていない攻撃の兆候を見つける仕組みですよ。
それは投資対効果が気になります。莫大なコストで監視しても、実際に防げる攻撃が少なければ意味がないと思うのですが。
いい問いです！投資対効果を考えるときは要点を三つで評価しますよ。1) 収集する情報の質、2) システムが偽情報を振り分ける精度、3) その情報を現場で使える形に変える運用コスト、この三つです。
具体的にどんなデータが集まるんですか？フォーラムの会話や売買のリストという話ですが、ノイズも多そうで。
素晴らしい着眼点ですね！実際にはマーケットの出品情報、フォーラムの投稿、ユーザーの振る舞いログなどが集まります。ここで重要なのは、機械学習（Machine Learning、ML、機械学習）を使って有用な情報をノイズから分離する点です。
機械学習と言われると難しく聞こえます。うちの現場でも運用できるんでしょうか。導入のハードルについて教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！運用は三段階で考えるとわかりやすいですよ。データ収集の自動化、分類モデルの導入、セキュリティ担当が使えるダッシュボード連携。この順で整えれば中小でも対応可能です。
これって要するに、表に出ない犯罪者の商談を先に見つけられるようにして、こちらが先回りして対策を打てるようにするということですか？
その通りですよ！まさに先読みの姿勢です。加えて、未知のゼロデイ攻撃（zero-day exploit、ゼロデイ脆弱性を突く攻撃）に関する兆候を早期に検知できる可能性がある点がポイントです。
運用面で気をつける点はありますか。偽陽性や誤検知で現場が疲弊するのは避けたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！偽陽性対策は継続的な学習データの投入と人手によるラベル付けのサイクルが重要です。つまり、完全自動ではなく人と機械の協調運用で精度を高めるのが現実的です。
導入のロードマップを描くなら、最初の三歩で何をすべきでしょうか。優先順位が知りたいです。
素晴らしい着眼点ですね！優先順位は、1) 現状の脅威マップ作成、2) 最低限のデータ収集基盤構築、3) 小さな運用ループで効果検証、です。この三つを短いサイクルで回すと早く学べますよ。
分かりました。要するに、まず情報の質を担保して小さく始めて、学習で精度を上げるということですね。ありがとうございます、拓海先生。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。一緒に進めれば必ずできますよ。さて、最後に要点を三つにまとめますね。1) ダークネット/ディープネット監視は早期警戒を提供する、2) MLでノイズを分離して有用情報を抽出する、3) 人と機械の協調で運用精度を高める、です。
自分の言葉で言い直します。ダークネット側の情報を自動で集めて、機械で見込みのある脅威だけを拾い上げる仕組みを小さく始め、現場の判断と合わせて精度を上げることで投資に見合う効果が出せるということですね。
