AIBR プレミアム
拓海先生、最近、うちの若手から「マルウェアにAIを使えますか」と言われまして。正直、どこから手を付けていいのか見当がつかないんです。今回の論文は何を変えるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、見えにくいマルウェアを検出する新しい方法と、AIを狙う攻撃（敵対的攻撃）に強いハードウェア的な防御を提案しています。大丈夫、一緒に要点を押さえれば導入の道筋が見えるんですよ。
まず、マルウェアが「見えにくい」とは何ですか。従来の検出方法で漏れるなら、私たちの現場も同じだと思いますが。
良い質問です。従来の静的解析はコードの文字列や構造を調べ、動的解析は実行時の挙動を観察します。しかし巧妙なマルウェアは難読化や環境依存で挙動を隠すため、静的解析や簡単な動的解析では検出を逃すことがあります。この論文は、マルウェアの実行ファイルを『画像化』して機械学習で分類する手法を示していますよ。
これって要するに、実行ファイルを写真にして違いを見分けるということですか？画像なら人にも見せやすいし、説得材料になる気がしますが。
いいまとめですね！簡潔に言えばその通りです。ただ重要なのは三点です。第一に、バイナリをグレースケール画像に変換して特徴を抽出すること。第二に、抽出した特徴に対して複数の機械学習（Machine Learning、ML、機械学習）分類器を試すこと。第三に、AI自体を攻撃される事態に備えてハードウェアレベルの対策、具体的にはRRAM（Resistive Random Access Memory、抵抗変化型不揮発性メモリ）を使ったニューロモルフィック（neuromorphic、神経形態学的）アーキテクチャで頑健性を高めることです。
ハードの話が出ましたが、それは現場でのコストや運用にどう響きますか。投資対効果を知りたいのです。
その懸念も的確です。本文ではまずソフト側での検出精度を示し、次に攻撃を受けた場合にRRAMベースの再構成可能なアーキテクチャがどれだけ耐えられるかを評価しています。初期導入は試作レベルで十分で、まずは画像化＋MLのプロトタイプで効果を確かめ、段階的にハード側の検討を進める流れが現実的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。まずはソフトで手応えを掴んでから、重要な部分にハードを投入するという段取りですね。要点を私の言葉でまとめると、「バイナリを画像化してMLで分類し、攻撃に備えてRRAMで補強する」ということで間違いありませんか。
まさにその通りです！素晴らしい着眼点ですね。最後に会議で使える短いまとめを三点で示します。第一、まずは画像化＋MLでPoC（Proof of Concept、概念実証）を行う。第二、識別精度と誤検知コストを評価する。第三、敵対的攻撃に強いハードの採用は段階的に進める。これで提案の骨子が伝わりますよ。
