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ニュースな英語のホンヤクコンニャク

英語のニュースでお勉強。 知らない単語や表現を、こっそり調べてエラそうに説明してみるブログです。 元の記事から数日遅れることもありますので、ニュースとしては役に立たないこともある。IT系・技術系が主たる対象であります。

次世代アンチウィルスソフトは更新する必要が無いかもしれない

人工知能・機械学習 ソフトウェア スタートアップ アルゴリズム

You might not have to update next-gen antivirus software

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アナライジング・マルウェア ―フリーツールを使った感染事案対処 (Art Of Reversing)
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Antivirus and malware protection programs are great, but they have a fatal flaw: they can only protect your PC from threats they know about. It's not a terrible problem, but it gives attackers a brief window of opportunity to harm your computer every time they tweak their code. If a PC hasn't nabbed the latest update to its protection suite, it's vulnerable -- but it doesn't have to be that way. Researchers are using deep learning algorithms that can spot new malicious code naturally, without database updates.

アンチウィルスやマルウェア(悪意のあるソフトウェア)から保護するプログラムは素晴らしいが、次のような致命的な欠陥を持っている: それらは、単に既知の脅威からPCを保護するだけです。 これは酷い問題ではないが、攻撃者が毎回そのコードを調整して、コンピューターに害を加えるための機会の幅広い方法を与えています。 もしPCが、その保護スイートの最新の更新を入手できない場合は脆弱なのです ― しかし、そのような方法をとるべきではありません。 研究者たちは、ディープラーニング(深層学習)アルゴリズムを使用しています。データベースを更新するのではなく、新しい悪意のあるコードを自分で見つけ出すのです。

  • flaw - 欠陥
  • threats - 脅威
  • opportunity - 機会。チャンスとオポチュニティはどう違うのでしょうか。
  • harm - 害を加える。
  • nabbed - 逮捕
  • vulnerable - 脆弱
  • malicious - 悪意のある
  • naturally - 元来、自ずから

If an artificial neural network can be trained to recognize a face, why can't it be trained to recognize potentially malicious code? Well, according to Israeli startup Deep Instinct, it can. The company is building a deep-learning antivirus suite that can (reportedly) spot new malware with 20% higher accuracy than today's best protection software. The claims are unverified, but the company's approach isn't without support: researchers at both Microsoft and Invincea have published papers demonstrating the potential of deep learning malware detection systems. One experiment found 95% of new malware without updates. That's encouraging.

もし、人工のニューラルネットワークが、顔を認識するように訓練され得るなら、悪意のあるコードの可能性を認識するように訓練するのはできないでしょうか? そう、イスラエルのスタートアップ Deep Instinct によれば、可能だとのこと。 同社は、一番良い従来型の保護ソフトウェアよりも20%高い精度で、新たな悪意のあるマルウェアを検出する、ディープラーニングのアンチウィルススイートを構築していると伝えられています。 これは、検証されていませんが、同社のアプローチは、支援されていないわけではありません。マイクロソフトとInvinceaの研究者達が、ディープラーニングによるマルウェア検出システムの可能性をデモしている論文を発表しました。一回の実験で、更新を行わずに、新しいマルウェアの95%を見つけました。これは心強い。

Like most deep learning initiatives, self-learning malware detection software is still in the early stages -- but if successful, it could be a game changer. Check out TechnologyReview at the source link below for the full story.

多くのディープラーニングの取り組みのように、自己学習するマルウェア検出ソフトウェアは、まだ初期段階です。しかし、もし成功するなら、それはゲームのルールを変える可能性があります。 以下の、TechnologyReview で全内容を読んでください。

SOURCE:
www.technologyreview.com


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元記事は以下からどうぞ。

www.engadget.com