総務省　サーバー攻撃対策に生成AIを導入

2025年2月12日、総務省はサイバー攻撃解析に生成AIを活用する実証事業を2025年度に開始することを発表した。DDoS（ディードス）攻撃を対象に、指令元の迅速な検知を目指す取り組みであり、AI技術の進化による防御能力の向上が期待されている。

総務省、生成AIでDDoS攻撃への対応力を強化 

2025年2月12日、総務省はサイバー攻撃への対策として、生成AIを活用した新たな取り組みを発表した。

このプロジェクトは、DDoS（分散型サービス拒否）攻撃の指令元を迅速に特定することを目的としており、2025年度から実証事業が開始される。DDoS攻撃は、特定のサーバーやネットワークに大量のトラフィックを送りつけ、サービスを停止させる手法であり、近年その脅威が増している。

実証事業では、生成AIを用いて大量のデータを解析し、異常なトラフィックパターンを検出する。AIは過去の攻撃データを学習し、リアルタイムで攻撃の兆候を捉える能力を持つ。

これにより、攻撃者の行動を迅速に把握し、適切な対策を講じることが可能となる。

特に、AIのパターン認識能力が、攻撃の指令元を特定する上での鍵となる。

今回の実証事業は、総務省が主導し、情報通信研究機構（NICT）や国内通信事業者との連携が予定されている。NICTは既に米国MITREなど海外機関との共同研究を進めており、国際的な知見も取り入れながら技術開発が進められる見通しだ。

生成AI活用の可能性と今後の課題 

総務省は、民間事業者と連携し、攻撃の解析を進める予定だ。
生成AIの活用は、攻撃者の行動パターンを分析し、将来的な攻撃の可能性を予測することも可能であるため、サイバー攻撃の防御だけでなく、攻撃の予測や防止にも寄与するだろう。事前に対策を講じやすくなり、被害を未然に防ぐことができると考えられる。

一方で、この技術導入には課題も存在する。

生成AI自体がサイバー攻撃に悪用されるリスクや、大量データ処理に伴うプライバシー保護への懸念などがあげられる。また、AIモデルの信頼性や透明性も重視すべき点だろう。

日本国内で生成AI技術を効果的に運用するためには、高度な専門知識を持つ人材の育成も必要不可欠となる。
総務省はこれら課題への対応策として、人材育成プログラムや国際連携強化なども並行して進める予定だという。

また、AIモデルのトレーニングには大量のデータが必要であり、そのデータの質が結果に大きく影響する。
AIの判断が必ずしも正確であるとは限らず、誤検知や誤ったアラートが発生する可能性もある。これにより、セキュリティチームが過剰なアラートに悩まされる「アラート疲れ」が生じることも懸念されている。

実証事業が成功すれば、日本国内外で頻発するサイバー攻撃への防御力向上だけでなく、日本独自のAI技術開発にも寄与できる可能性がある。特に、重要インフラ分野におけるセキュリティ対策強化や、防御オペレーション業務の効率化など、多岐にわたる応用が期待されている。

総務省は2025年度から始まるこの事業で得られた成果を基に、新たなセキュリティガイドラインや運用体制構築にも取り組む方針だ。

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