ディープラーニングを用いたハッカーの欺瞞

テキサス大学ダラス校のコンピューターサイエンスの研究者グループは、新しいアプローチを開発しました。サイバーセキュリティに対する防御のために、ハッカーをブロックするのではなく、ハッカーを誘導します。

新しく開発された方法は、DEEP-Dig（DEcEPtion DIGging）と呼ばれ、ハッカーをデコイサイトに誘導して、コンピューターがハッカーの戦術を学習できるようにします。コンピューターは、情報を使用して、将来の攻撃を認識して阻止するためにトレーニングされます。

UT Dallasの研究者は、プエルトリコのコンピューターセキュリティアプリケーション会議で「Improving Intrusion Detectors by Crook-Sourcing」と題した論文を発表しました。グループは、ハワイ国際システム科学会議でも「Automating Cyberdeception Evaluation with Deep Learning」を発表しました。

DEEP-Digは、デコイ技術と呼ばれるサイバーセキュリティの分野の一部です。この分野は、ハッカーを罠に落とすことを目的としています。研究者は、防衛組織でこの技術を効果的に使用できることを希望しています。

ケビン・ハムレン博士は、ユージーン・マクダーモット・コンピューターサイエンス教授です。

「常に私たちのネットワークを攻撃しようとする犯罪者がいます。通常、攻撃を阻止することを目的とします。しかし、攻撃者をブロックするのではなく、攻撃者を無料の労働力として見ることができます。攻撃者は、悪意のある攻撃の見た目を示すデータを提供しています。これは、高く評価されるデータの無料のソースです。」

この新しいアプローチは、サイバーセキュリティのために人工知能（AI）を使用する際の主要な問題を解決するために使用されています。問題の1つは、ハッカーを検出するためにコンピューターをトレーニングするために必要なデータが不足しており、プライバシーに関する懸念によって引き起こされるということです。Gbadebo Ayoade MS’14、PhD’19によると、より良いデータは、攻撃を検出する能力を向上させます。Ayoadeは、会議で研究結果を発表し、現在はプロクター・アンド・ギャンブル・カンパニーのデータサイエンティストです。

「ハッカーからのデータを使用して、機械を攻撃を識別するためにトレーニングしています。欺瞞を使用して、より良いデータを取得しています。」

ハムレンによると、ハッカーは通常、シンプルなトリックから始めて、徐々に複雑なものになります。現在使用されているサイバーディフェンスプログラムのほとんどは、侵入者をすぐに妨害しようとしますが、侵入者のテクニックは決して学習されません。DEEP-Digは、ハッカーをデコイサイトに誘導して、テクニックを観察できるようにすることで、この問題を解決しようとします。ラティフ・カーン博士は、UT Dallasのコンピューターサイエンス教授であり、デコイサイトはハッカーにとって本物のように見えると述べています。

「攻撃者は、成功したと感じるでしょう。」

サイバーアタックは、政府機関、企業、非営利組織、個人の大きな懸念事項です。経済諮問会議のホワイトハウスへの報告書によると、サイバーアタックは、2016年に米国経済に570億ドル以上の損失をもたらしました。

DEEP-Digは、ハッキングのテクニックが進化するのと同時に、防御戦略を進化させる上で重要な役割を果たす可能性があります。侵入者は、デコイサイトに侵入したことを認識すると、方法を妨害する可能性がありますが、ハムレンはそれについて心配していません。

「今のところ、これはうまくいっていません。攻撃者が協力しようとすると、防御システムは、ハッカーが足跡を隠す方法を学習します。これは、私たちにとって全てが勝利です。」

この研究に参加している他の研究者には、IBMのトーマス・J・ワトソン・リサーチ・センターの研究科学者であるフレデリコ・アラウジョ博士（PhD’16）；カリード・アル＝ナアミ博士（PhD’17）；UT Dallasのコンピューターサイエンスの大学院生であるヤン・ガオ；および、ヨルダン大学の科学技術大学のアハマド・ムスタファ博士がいます。

この研究は、海軍研究事務局、国家安全保障局、国家科学財団、および空軍科学研究事務局の支援を受けて行われました。