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今日から始める人工知能 × 機械学習 Meetupでお話しされた、サイバーセキュリティクラウドCTO渡辺氏の発表です。
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1.
Big Data &
Security Signature & Model Hybrid Platform サイバーセキュリティクラウド 渡辺洋司 2016/07/17
2.
ビッグデータ、セキュリティとの関わり 直近(前職)では、並列分散ストリーム処理技術を基盤技術として、 機械学習のモデルを用いたアノマリ検知の研究開発、標的型攻撃検知 の研究開発
2016年4月 サイバーセキュリティクラウド CTO 直近3カ月はプロダクトの把握と開発、インフラ整備、採用 本日は今までの知見と今後の展望についてお話しさせていただきます 自己紹介:渡辺洋司
3.
サイバーセキュリティクラウド 世界中の人々が安心安全に 使えるサイバー空間を創造する クラウド型 WAFサービスの提供 攻撃遮断くん 攻撃見えるくん(無料) ※ WAF
: Web Application Firewall
4.
クラウド型 WAFの概要
5.
本日のテーマ シグネチャベースの検知処理 今後のビッグデータの活用方向は? その時のプラットフォームの姿とは?
6.
攻撃遮断くんのデータ ログの種類とデータ量 HTTPサーバログ、syslog(sshd,
smtpd, popd, など) 約40億件~/月 攻撃検知数 100万件~/月 今後のデータ量の増加 今後顧客数増大を目指しているので数倍~数十倍に
7.
ログと検知データを扱った取組み 月毎の検知レポートの自動生成(先日リリース) サーバの検知状況に応じたレポートを人手での作成から自動化へ
人手でのノウハウをモデル化して適用 ゼロデイの検知(今後) サーバーにおける過去のアクセスと異なるアクセスの発見 全体での共通発生的なアクセスの発見 誤検知精度の向上(今後) ユーザからのフィードバックを自動で受け付けられる仕 組み(CAPTHA認証で教えてもらう)(教師データの精 度向上)
8.
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9.
機械学習における課題(2) 教師あり学習でのアプローチ 教師付データの入手
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10.
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11.
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:検知のルールが明確、軽量(CPU, メモリ) Bad :シグネチャにない未知の攻撃は検知できない モデル型 Good :未知の攻撃の検知が可能に Bad :検知の理由が不明確(モデルと事象の関係) ハイブリッド型でリアルタイムかつスケーラブルに プラットフォームの必要性!!
12.
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13.
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nifi やその他の通信から、Kafka のMQ にいれ、Storm でトポロ ジを構築する。可視化には標準では Kibana。
14.
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15.
ありがとうございました サイバーセキュリティクラウドでは一緒に働いてくれる仲間を募集 しています! 特に今後のビジネスを推進するビッグデータを一緒にいじり倒して くれるエンジニア
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