網屋、東京工業大学と「データ解析に関する共同研究」を開始

網屋は23日、東京工業大学と、「データ解析に関する共同研究」を開始すると発表した。

同社の「ALogシリーズ」は、様々な情報システムのログを収集し見やすく分かりやすい形で出力し、障害対応や内部不正対策、サイバー攻撃対策など、多様なシーンへログを戦略的に活用できる製品で、国内外問わず多くのユーザーが導入。

近年では、「AIリスクスコアリング機能」を新たに実装し、これまで気付けなかった不正アクセスの兆候を、膨大なログデータの中から自動検知出来るようになった。

今回の東工大との共同研究では、コンピュータネットワークの「アクセスログデータの中に不正アクセスに起因する特徴的なスパース性が顕れる」ことに着目し、これを活用した異常検出法を開発する。

例えば、社内システムのログ全体で、不正アクセスに起因するログは「わずか」で、不正アクセスに起因するログの特徴的なスパース性を抽出できれば、少ないログから計算コストを抑えて異常を検出できる。

さらには、同技術を「AIリスクスコアリング機能」に搭載し、低リソース化と精度向上を目指す。

「スパース性」とは、「まばら・わずか」という意味で、物事やデータの本質的な特徴を決定づける要素はわずかであるという性質を意味する。なお共同研究は、同社開発部と東工大工学院山田研究室で行う。

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共同研究の詳細

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