機械学習を用いた暗号化トラフィック内の隠れた脅威の特定手法

機械学習を用いた暗号化トラフィック内の隠れた脅威の特定手法とは

機械学習を用いた暗号化トラフィック内の隠れた脅威の特定手法とは、ネットワーク上を流れる暗号化されたデータ通信（トラフィック）の内容を復号することなく、その通信パターンやメタデータ、振る舞いを機械学習アルゴリズムによって分析し、潜在的なサイバー脅威や異常な活動を識別する技術です。TLS/SSLなどで暗号化された通信は内容が見えないため、従来のシグネチャベースの検出では内部に潜むマルウェアや不正アクセスを見逃すリスクがありました。この手法は、データフローの統計的特徴やシーケンスを学習し、正常な挙動から逸脱するパターンを異常として検知することで、製造業におけるDX推進で増加するOT（Operational Technology）環境とIT環境の連携におけるサイバーセキュリティリスクの低減に大きく貢献します。

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