GAN（敵対的生成ネットワーク）を用いたサイバー攻撃耐性シミュレーション

GAN（敵対的生成ネットワーク）を用いたサイバー攻撃耐性シミュレーションとは

GAN（敵対的生成ネットワーク）を用いたサイバー攻撃耐性シミュレーションとは、AIの一種である敵対的生成ネットワーク（GAN）を応用し、サイバーセキュリティ分野でシステムの防御能力を評価・強化するための技術です。GANは、生成器（Generator）と識別器（Discriminator）という2つのネットワークが互いに競い合うことで学習を進めます。この技術をサイバーセキュリティに応用することで、生成器が現実のマルウェアやフィッシングメール、さらには未知の攻撃パターンに近い偽の攻撃データを生成し、識別器（防御システムを模倣）がそれを検知・防御する能力を学習します。これにより、AIが攻撃を巧妙化させる現代において、防御側は実戦に近い環境でシステムを訓練し、その耐性を評価・向上させることが可能となります。これは、親トピックである「サイバー攻撃の巧妙化」に対する、AIを活用した防御策の一つとして位置づけられます。

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