画像提供:マイナビニュース

写真拡大

デロイト トーマツ リスクサービスは12月4日、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」を共同で開始したと発表した。期間は、2018年3月31日まで。

この研究は、ダークウェブから収集した情報を、インシデント予防に役立てることを目的としており、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ったという。

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、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。

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る。

研究アプローチは、自動化する範囲の明確化、ダークウェブから情報のうち有用な情報を教師データとして選定、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。

両者は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くという。