AIを用いたダークウェブからのインテリジェンス抽出についてDTRSと情報セキュリティ大学院大学が共同研究

有用な情報を抽出する人工知能の活用を通し、サイバーインテリジェンスにおける情報収集・分析の効率化を目指す

デロイト トーマツ リスクサービス株式会社は、情報セキュリティ大学院大学と、「人工知能を用いたダークウェブからのインテリジェンス抽出手法の研究」を共同で開始しました。


デロイト トーマツ リスクサービス株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：丸山 満彦、以下DTRS）は、情報セキュリティ大学院大学（神奈川県横浜市、学長：後藤 厚宏、以下IISEC）と、「人工知能を用いたダークウェブからのインテリジェンス抽出手法の研究」を共同で開始しました。研究期間は2018年3月31日までの予定です。

本研究は、ダークウェブから収集した情報を、サイバーインテリジェンスとして、インシデント予防に役立てることを目的としています。ダークウェブから得られる情報は、膨大かつ信頼性が低いものも多く、現状ではインテリジェンスに関するリサーチャーが手作業で有用な情報を判別しているため、コストが高い上に、精度や処理速度がばらつく課題がありました。そこで本共同研究では、人工知能を用いてダークウェブから網羅的かつ効果的に有用な情報を抽出するために、はじめに対象範囲を明確にした上で、ダークウェブから情報を実験データとして収集し、そのうち有用な情報を教師データ（※）として選定します。その後、収集した実験データと選定した教師データを使用し、人工知能を用いた分析の自動化を通じて、インテリジェンス業務における情報分析の効率化を図ります。

※　教師データ　入力されたデータに対して適切な回答を出力できるよう、人工知能を訓練するための特徴点を含むデータ

共同研究の概要
研究題目：人工知能を用いたダークウェブからのインテリジェンス抽出手法の研究
共同研究期間： 2018年3月31日まで
研究目的：人工知能を用いたデータ分析の自動化を通じて、インテリジェンス業務における情報分析の効率化を図る

研究のアプローチ
１.　自動化する範囲を明確化
２.　ダークウェブから情報を実験データとして収集し、そのうち有用な情報を教師データとして選定
３.　収集した実験データと選定した教師データを使用し、人工知能を用いた分析の自動化の実験

DTRS とIISECの強み
DTRSはサイバーセキュリティの専門家を擁し、世界20カ国以上に拠点を構えるサイバー インテリジェンス センター（CIC）を活用したサイバーインテリジェンスに関する実績と知見を有しています。IISECは、情報セキュリティに特化した独立大学院として人工知能分野を含む幅広い研究活動に取り組み、その成果を教育カリキュラムにも取り入れています。本研究では、両者の強みを活かすことで、人工知能を使ったインテリジェンスの収集と分析の効率化を図ります。DTRSとIISECは本研究を通じ、情報セキュリティの専門家の経験とノウハウを半自動化し、同領域の専門家が不足しているという課題の解決に寄与していきます。



デロイト トーマツ リスクサービス株式会社（DTRS）
DTRSは、デロイト トーマツ サイバーセキュリティ先端研究所（DT-ARLCS）で培った経験や知見に加え、グローバルに展開するプロフェッショナルファームとして、国内外にサイバーセキュリティ対策サービスを提供する専門家を多数有しています。また、クライアントのインフラストラクチャをサイバー攻撃の脅威から守る拠点として、サイバー インテリジェンス センター（CIC）を運営しており、デロイトの世界20カ国以上のCICとシームレスに連携し、高度で一貫したソリューション（サイバー インテリジェンス サービス）を、24時間365日にわたり日本語で提供しています。DTRSはデロイト グローバルの専門家との継続した連携により、最先端のサイバーセキュリティソリューションを取り込み、実効性のある組織体制の構築やサイバーセキュリティ人材の育成を推進し続けます。

情報セキュリティ大学院大学（IISEC）
IISECは、暗号、ネットワーク、システム技術、組織のマネジメント、さらに情報セキュリティに関わる法制や倫理までを包含する、総合的な情報セキュリティの学術体系を有する情報セキュリティ専門の独立大学院です。2004年の開学以来、さまざまな企業・研究機関等と連携し、実践的な教育・研究を推進しています。また、在籍学生の約8割を社会人学生が占め、修了後は、企業・官公庁等それぞれの所属組織において情報セキュリティに関する中核的業務を担い活躍しています。

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情報提供元：PRTIMES
本リリースの掲載元：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000107.000000202.html