ダークネットを観測し、悪意あるパケットをつかまえろ!
ダークネットを観測する
外出先から自宅にいるペットの様子を確認できるなど、便利なIoTデバイスが普及する一方で、悪意を持った「攻撃パケット」が増加しています。
攻撃者はネットワークの脆弱性などを調べるため、広範囲にパケットを送ることがあります。そのため、現在使われていないはずのIPアドレスにまで送られてくるパケットは、ランダムに送られてきた攻撃パケットである疑いが濃厚です。そこで、どのネットワークにも割り当てられていない未使用のIPアドレス群(ダークネット)を観測し、攻撃パケットを捕捉する研究が進められています。捕捉したパケットを分析し、どのような攻撃が行われているか一般に公開して注意を喚起します。
悪意あるパケットの解析
捕捉される悪意あるパケットの数は何千何万にも上りますが、その9割がたは既存のプログラムを少し改変した程度の同じような攻撃です。したがって、悪意あるパケットのデータをすべて調べなくても、サンプリングして解析すれば現在行われている攻撃がほぼわかります。しかし、サンプリングだけでは、珍しい攻撃や新しい攻撃を見逃してしまう可能性があります。そこで「位相的データ解析」も合わせて行います。位相的データ解析では、それぞれのパケットを送信元や送信時間、標的とするサービスなどの情報を組み合わせて図形化し、視覚的に怪しいものをチェックして解析する方法です。
安全なインターネットをめざして
現在、世界中の研究機関と連携してダークネットを観測し、攻撃パケットを捕捉していますが、攻撃パケットの膨大なデータの中から新しい攻撃を見つけるのは困難です。そこで、攻撃パケットをビッグデータ化し、AIを使って攻撃者の意図を読み取ろうという取り組みがなされています。パケットの分析には、何年も経験を積んで得られるような独特のスキルが必要であり、それをまずAIが学習できるよう研究が進められています。
参考資料
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先生情報 / 大学情報
岩手県立大学 ソフトウェア情報学部 ソフトウェア情報学科 コンピュータ工学コース 准教授 成田 匡輝 先生
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