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人工知能・AIブログ

2020年8月19日

AI(人工知能)事例集 vol.211 異常検知におけるAIの活用とセキュリティへの影響

異常検知とは現在、統計学、金融、製造、ネットワーク、データマイニングなどの多くの分野で使用され、中でもスパムフィルタ、クレジットカードの不正検知、ネットワークセキュリティなどのセキュリティ面において必要不可欠なシステムとなっています。そんな異常検知において従来よりも速く正確なAIの開発が行われたとのことです。

異常検知の進歩

シンガポール国立大学の研究者による異常検知AIは、速度と精度の面で従来のものを大きく上回ると言われています。

MIDAS(Microcluster-Based Detector of Anomalies in Edge Streams)と呼ばれるこのシステムは、博士候補生のSiddharth Bhatia氏と彼のチームによって開発されました。MIDASは、測定可能な性質を持つ微粒子であるマイクロクラスターの中の不規則なデータを検出することができるなど、既存の最先端モデルの何倍もの速度で、データの不規則性や異常をリアルタイムで検出することができるということです。

MIDASによるSNSセキュリティの向上

Bhatia氏はこう述べています。「MIDASを使用することで、動的な(時間的に変化する)グラフの異常なエッジやノードを見つけることができます。TwitterやFacebookでは、ツイートやメッセージを時間発展グラフと考えることができ、これらのグラフの異常なエッジやノードを見つけることで悪意のあるメッセージや偽のプロフィールを見つけることができます。 」

Bhatia氏はソーシャルネットワークセキュリティと侵入検知タスクにおけるMIDASの可能性を研究するために以下のデータセットを異常検知に使用しました。

・Darpa Intrusion Detection(450万件のIP-IP通信)
・Twitter Security Dataset(2014年のセキュリティイベントに関連する260万件のツイート)
・Twitter World Cup Dataset(2014年のサッカーワールドカップ期間中の170万件のツイート」

結果、MIDASを使用してマイクロクラスターの異常を検出した場合、従来の方法と比較して48%の精度と644倍の速度で検出できることが証明されたそうです。これは非常に良い結果でありMIDASが今後のベースラインアプローチになっていくことが期待されます。

【考察】SNSセキュリティの新常識

MIDASが実際に導入されれば今までのセキュリティは一新されSNSにおける不正が大きく減ることが予測されます。またSNSに限らず幅広く使用されている分野だからこそ、多くの面で将来的に大きな影響を与えるかもしれません。AIの進歩により多くの犯罪が予防され未然に防がれる未来は遠くないのかもしれません。

参照元:Advance in Anomaly Detection – MIDAS – Said to Be Faster, More Accurate

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