AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から「NVMeのコマンド列を言語モデルで見るとランサムウェアが検知できるらしい」と聞いたんですが、要するにどういう話なんでしょうか。うちのような現場でも使える話なのか心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、わかりやすく整理しますよ。要点は三つです。第一に、ストレージの命令列を文章のように扱ってパターンを学ぶこと、第二に個々の命令やまとまり（パッチ）ごとに悪性かどうかを予測すること、第三に従来の集計手法より早く・多くの被害を防げる可能性があることです。現場適用の可否も一緒に見ていきましょう。
「ストレージの命令を文章扱い」って、実務でいうとどのくらい細かいデータを見ることになるんですか。現場のPCやサーバーの負荷が増えるとか、運用が難しくなるのではと心配です。
良い視点ですね。ここではNVMe (Non-Volatile Memory Express, NVMe, 非揮発性メモリ・エクスプレス) のコマンド列を、単語の並びのように扱うイメージです。モデルは「この命令列は普段の業務でよく見るか」「急に大量の書き込みが続いているか」を文脈で判断します。処理は現代の推論専用ハードで部分的にオフロードでき、常時フル解析するわけではないので、運用設計次第で負荷は抑えられますよ。
これって要するに、従来の統計でまとめた指標より、時系列の“文脈”を見た方が見逃さないということですか？つまり速攻で食い止められる可能性が高まると。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！論文は二種類のモデルを提示しています。Command-Level Transformer (CLT, コマンドレベル・トランスフォーマー) は単一命令の悪性判定に強く、Patch-Level Transformer (PLT, パッチレベル・トランスフォーマー) は命令のまとまりでどれだけデータが危険にさらされているかを推定します。要は速さと網羅性という二つの価値を分けて追求しているのです。
投資対効果を考えると、誤検知が多くて現場が止まるのは困ります。誤検知や見逃しの数値はどれくらい改善するのですか。
いい質問ですね。論文では従来の表形式（タブラーフィーチャー）手法と比較して、見逃し率を最大で24%改善、データ損失予防が66%改善、さらにどのデータがアクセスされたかの特定で84%の改善を示しています。要は同じコスト帯でより多くの被害を未然に防げる可能性が高いのです。
それは心強いですね。ただ実装となると、どれを先に導入すればよいでしょうか。CLTとPLTのどちらから着手したら投資効率が良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！私はまずCommand-Level Transformerを試すことを勧めます。理由は二つです。第一に単一コマンド判定はリアルタイム性が高く、初動の封じ込めに向くこと。第二にモデルの説明性やルールとの併用が比較的容易で、現場の運用と調整がしやすいことです。PLTはより網羅的で効果は大きいですが、まずは運用に負担をかけない形から始めるのが現実的です。
わかりました。では導入の最初に運用ルールを決めて、段階的に広げていくということですね。最後に整理させてください。私の言葉でまとめると「ストレージの命令列を文脈で読むAIを段階導入することで、見逃しを減らしデータ損失を抑えられる」ということでよろしいですか。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！その概念を基に、まず小さな範囲でCLTを導入し、運用のフィードバックを受けてPLTを補完する。こうすれば投資対効果を見ながら拡張できますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
