AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの部下から「ブラウザ拡張（エクステンション）で情報が抜かれる」と聞きまして、正直よく分かりません。これ、どれくらい深刻なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。要点は三つです。第一に、見た目は便利な拡張でも裏で閲覧履歴など重要な情報を送るものがあるんですよ。第二に、それを機械で見抜く手法が研究されており効果が出ているんです。第三に、実際のブラウザ上で早期に検出することも可能なんです。
なるほど、でも具体的にはどうやって見抜くんですか。うちで導入するとしたらコストや現場の負担が心配です。
良い質問ですよ。研究では従来の手作りの指標が効かない場合が多く、代わりにブラウザのAPI呼び出しの列を『時系列データ』として捉え、それを学習する手法が強いことが示されています。具体的にはRecurrent Neural Network (RNN) リカレントニューラルネットワークを使い、挙動の連続性を学ばせるんです。これなら偽陽性や見逃しを減らせるんですよ。
これって要するに、操作の順番や流れを見て「怪しい動き」を見つける、ということですか？
その通りですよ！要するに順番のクセを学ぶんです。たとえばメール画面を開いてトークンを送ったり、閲覧履歴を読み取って外部に送り出すようなAPIの呼び方の連続は、 benign（正当）な拡張とはパターンが違います。RNNはその微妙な時間的な違いを捉えられるんです。
現場で使う場合、どれくらいの操作で検出できるんでしょうか。数時間かかるなら現場から文句が出そうで。
安心してください、実験ではユーザーが10サイトを順に訪問し、サイトごとに平均9のブラウザイベント（マウス移動やクリック、フォーム入力など）を起こす程度で、高い精度で検出できています。つまり通常の利用数時間分の操作ではなく、短時間で十分検出可能なんです。
コスト面はどうでしょう。社内のPCに常駐させると重くなったりしませんか。あと誤検出で業務が止まるのは避けたいのですが。
投資対効果の視点、素晴らしいです。研究段階では軽量モデルでブラウザ内に置くことも想定されており、計算量は十分管理可能です。誤検出については閾値や人間によるセカンドチェックを組み合わせる設計が現実的です。要点を整理すると、1) 早期検出が可能、2) オンデバイス実行も視野に入る、3) 運用では人の判断と組み合わせる、ということですよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、拡張機能の操作の“順番のクセ”をAIに学ばせて、そのパターンが怪しいかどうかを短時間で見分ける仕組み、ですね。社内の導入は段階的にやって、まずは試験運用をしてから本格展開してみます。
