AIBR プレミアム
拓海先生、最近「WAFBOOSTER」って論文の話を聞きました。うちの現場でもWAF（Web Application Firewall 以下WAF）を使っているんですが、どれほど現実的に役に立つものなんでしょうか。投資対効果が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！WAFBOOSTERは、既存のWAFが見落とす「変異した悪性ペイロード」を自動で見つけ出し、WAFのルールを補強する仕組みです。経営層が気にする投資対効果に直結する要点をまず三つに整理しますよ。効率、誤検知の回避、運用負荷の低減です。
なるほど。具体的にはどうやって“見つける”んですか。うちのIT担当は機械学習だと言っていましたが、ブラックボックスで現場が怖がりそうで。
良い質問ですね。WAFBOOSTERは一種の“影（shadow）モデル”を作ります。これは本番のWAFの挙動をまねる簡易なモデルで、そこを相手に攻撃ペイロードを変異させて試します。要は『模擬敵（もしくはテスト相手）で弱点を炙り出す』考え方です。難しい専門用語を避けると、実際のWAFを壊さずに安全に検査できるというメリットがありますよ。
これって要するに、実際のルールを使わずに“模擬WAF”を作ってそこに対して攻撃を試し、引っかからなかったものを本物のWAFに戻して守りを強くするということ？
その通りですよ！要点を三つにまとめると、①安全な環境でWAFの挙動を模倣する、②そこに変異したペイロードを生成してテストする、③見つかった攻撃パターンをシグネチャ化して本番WAFのルールに反映する、という流れです。人手で全てを探すよりずっと効率的に“抜け”を見つけられるんです。
誤検知（false positive）とか偽受理（false acceptance）の問題はどうなんでしょうか。現場で大量に誤検知が出ると業務が止まります。
ここが肝ですね。論文では、生成したペイロードを形式的に検証し、無効なものは除外したうえでクラスタリングと正規表現（regular expression）でシグネチャを作成する手順を入れています。結果として誤検知を増やさずに、見逃しを減らせたという評価が出ています。運用では最終的に人が確認するステップを残すのが現実的です。
実際の効果はどれくらいなのかを教えてください。定量的な成果がないと経営判断しづらいのです。
良い視点です。論文の評価では、変異した悪性ペイロードに対する真の拒否率（true rejection rate）を既存21%から96%へ改善したと報告しています。偽受理率（false acceptance rate）は、比較手法に対して約3倍低かったとしています。ただし評価は8種類の実WAFを対象としたベンチマークでの結果であり、導入時には御社の現場データでの再評価が必要です。
ありがとうございます。要するに、模擬WAFで変異攻撃を探し、シグネチャ化して本番に戻すことで見逃しを大幅に減らせると。まずは限定実証（POC）で試してみればよさそうですね。自分の言葉で整理すると、WAFBOOSTERは「安全な模擬環境で攻撃の変化を発見し、ルールを自動提案してWAFの抜けを埋める仕組み」ということですね。これなら現場に説明できます。
