AIBR プレミアム
拓海さん、最近部署から「マルウェア対策にAIを使った分散型の仕組みを入れたい」と言われて困っているのですが、論文で話題になっている『分散型ファイアウォール』って要するに何なんでしょうか。私、正直クラウドもブロックチェーンも苦手なんです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡潔に行きますよ。今回の論文は「各社や各端末が互いに助け合ってマルウェアを判定する」仕組みを示しています。ポイントは三つです。まず、検出処理を中央に頼らず現場のすべてのマシンで分散して行うこと、次に検出に深層学習であるDeep Belief Network（DBN、深層確信ネットワーク）を使うこと、最後に合意形成にblockchain（ブロックチェーン）技術を使うことです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
うーん、分散してやるとなると管理が不安です。投資対効果の面でも、結局うちの現場で動くのかどうかを知りたいのです。これって要するに「一台でも壊れたら全滅する中央サーバー方式の代わりに、みんなで判定してミスを減らす」ってことですか？
その理解は本質をついていますよ。要点を三つに整理しますね。1つ目、可用性向上―中央が落ちてもネットワーク全体で判断できる。2つ目、未知の攻撃への適応―一つの機械学習モデルだけでなく複数のノードの判断を組み合わせることで見落としを減らせる。3つ目、改ざん耐性―ブロックチェーンに記録することで判定経路の証跡が残り、後から誰がどう判定したか追えるのです。投資対効果は導入規模や既存設備との親和性で変わりますが、情報漏洩やダウンタイムの回避で得られる利益を考えれば説明可能です。
なるほど。技術的には深層学習を使うとのことですが、具体的にどんなデータで学習し、どんな判断基準で悪性とするのですか。現場の端末で重い処理が回るなら現場は反対しますよ。
良い質問です。論文ではPortable Executable（PE、ポータブル実行ファイル）をバイナリのまま読み、各バイト値を濃淡に見立ててgrayscale image（グレースケール画像）化し、画像分類問題としてDBNで学習します。ビジネスの比喩で言えば、ファイルを“写真にしてから見る”わけです。重い処理は初期に学習済みモデルを各ノードに配布しておき、実運用ではそのモデルを使って推論だけを行うので現場負荷は設計次第で抑えられますよ。
それなら現場で回せる可能性はありそうですね。で、ブロックチェーンはどこに効いてくるのですか。改ざん防止だけでなく、合意形成にも使うとおっしゃいましたが、その意味合いを教えてください。
説明しますね。ここでのblockchain（ブロックチェーン）は、各ノードの判定やダウンロード履歴、 neural net（ニューラルネット）の実行結果、信頼度の更新といったイベントをハッシュ化して分散台帳に記録します。そうすると、誰がいつどの判定をしたかが改ざんできない形で残るため、後で問題が起きた際に説明責任を果たしやすくなります。合意形成はスマートコントラクト（smart contract、プログラム化された契約）で「複数ノードの判定を集約して最終決定を出す」ロジックを動かすイメージです。
それで、実績としてどれくらいの正確さが出たのですか。あと、導入する時の現場の信頼はどう担保するのが良いでしょうか。
論文ではテストネットで10ノードのローカルP2P環境を使い、各ノードが同じファイルを評価して確率を出し合い、合意に至る動作確認を示しています。具体的な検出率はデータセットや学習設定に依存しますが、PEを画像化して扱う手法は既存のシグネチャ依存手法より未知サンプルに強いという示唆があります。現場信頼については二段階が重要です。まずテスト運用で誤検知率と見逃し率を経営層に示すこと、次にスマートコントラクトで判定履歴を可視化して現場が検査できるようにしておくことです。
わかりました。要するに、ファイルを画像化してAIで判定し、判定のプロセスと結果をブロックチェーンに記録して複数ノードで合意を取ることで信頼性と耐障害性を高めるということですね。これなら投資しても説得できそうです。まずは小規模で試して評価してみます。
素晴らしい結びですね！その通りです。大丈夫、一緒にPoC（Proof of Concept、概念実証）計画を作り、現場負荷、誤検知基準、費用対効果を三点で示しましょう。失敗を学びに変えて改善できますよ。
