米国ミズーリ大学工学部などの研究チームが、データ窃盗(APT)やリソース窃盗(APM)といった標的型攻撃に対抗する新手法を考案した。APTへの対応とAPMへの対応はほぼ正反対になっている。
この記事は会員限定です。会員登録(無料)すると全てご覧いただけます。
米国ミズーリ大学工学部などの研究チームが、標的型サイバー攻撃からデータやリソースを保護する新手法「defense using pretense」を考案した。攻撃者のリソースをシステムの隔離領域に誘導し、防御策を強化する時間を稼いだり、攻撃者にリソースを悪用されにくくしたりするというものだ。
ミズーリ大学工学部の電気工学コンピュータサイエンスの准教授で、サイバー教育研究イニシアチブ(CERI)のディレクターを務めるプラサド・カリヤム氏を中心とした研究チームが新手法を考案した。
データ窃盗のための「APT」(Advanced Persistent Threat)と、リソース窃盗のための「APM」(Advanced Persistent Mining)という2つの主要なタイプの攻撃への対策として、機械学習などの人工知能(AI)技術と心理学の原理を利用した。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.