あなたのサイトは大丈夫？今すぐできるDDoS攻撃対策

DDoS攻撃の事例

昨年末から

今年初めに

かけて、

日本航空や

金融機関などが

DDoS攻撃と

みられる

大規模な

サイバー攻撃に

見舞われた。

 

また、

インターネット

バンキングの

サービスが

一時的に

停止するなど、

国民生活に

大きな影響が

出た。

 

そもそも

DDoS攻撃は、

大量のデータを

送り込み、

サーバーに

負荷をかけて

ダウンさせる

サイバー攻撃

である。

 

この攻撃が

広がっている

背景には、

攻撃の仕組みが

単純化し、

誰でも

サイバー攻撃を

実行できるように

なった事がある。

 

加えて

DDoS攻撃の

代行ビジネスも

横行しており、

攻撃者は

自身の特定を

避けるために

様々な

国や機器を

経由して

攻撃を実行する。

 

代表例として

家庭用ルーターや

カメラなどの

IoT機器が

「踏み台」

として

悪用される

ケースが目立つ。

 

重く受け止める

べきことは

DDoS攻撃は

仕組み自体は

単純だが、

大企業でも

完全に

防ぎきれない、

という点である。

 

裏を返せば

仕組みが単純で

あるため

若者を中心に

軽い気持ちで

サイバー攻撃に

加担してしまう

事例が増える

はずである。

 

そんな中、

政府は

「能動的

サイバー

防御」

に関する議論を

進めており、

DDoS攻撃

対策も含めて

サイバー攻撃に

対し

先手を打つ事で

未然に被害を防ぐ

という意思表示を

している。

 

DDos攻撃の

現状を認識

したため

Y大学では

ルーターが

利用されて

いないか

診断する

サービスを

提供している。

 

Y大学の事例の

ように

セキュリティ

強化のサービスを

利用するなど、

企業側で

対策を図る

必要がある。

 

 

DDoS攻撃とは？

DDoS攻撃

(Distributed

Denial of

Service attack

分散型サービス

拒否攻撃）

とは、

複数のコンピュータ

や

ネットワーク機器

から、標的となる

サーバーや

ネットワークに

対して大量の

アクセス要求や

データを

送りつける事で、

サービスを正常に

提供できなくする

サイバー攻撃の

一種である。

 

DDoS攻撃の仕組み

DDoS攻撃は、

主に

以下の3つの段階を

経て実行される。

 

➀ボットネットの

構築

 

攻撃者は、

マルウェア

(＝悪意のある

ソフトウェア）

に、感染した多数の

コンピュータを操り、

ボットネットと

呼ばれる

ネットワークを

構築する。

 

これらの

コンピュータは、

攻撃者の

指示によって

標的を攻撃する

「兵士」

として利用される。

 

➁攻撃の実行

 

攻撃者は、

ボットネットに

指令を送り、

標的となる

サーバーや

ネットワークに

対して

大量の

アクセス要求や

データを

送りつける。

 

③サービス停止

 

標的となった

サーバーや

ネットワークは、

大量の

アクセス要求や

データに

耐えきれなくなり、

過負荷状態に

陥る。

 

その結果、

サービスが

停止したり、

著しく

遅延したりする。

 

DDoS攻撃のパターン

➀ウェブサイトの

ダウン

 

ウェブサイトに

大量の

アクセス要求を

送り込み、

サイトを

閲覧できなく

する。

 

➁オンライン

ゲームの切断

 

オンライン

ゲームの

サーバーに

負荷をかけ、

プレイヤーを

ゲームから

切断させる。

 

③金融機関の

サービス停止

 

金融機関の

サーバーに

アクセス集中

させ、

インターネット

バンキング

などの

サービスを

一時的に

停止させる。

 

DDoS攻撃の背景

近年、

DDoS攻撃が

増加している

背景には、

以下の要因が

ある。

 

➀攻撃の容易化

 

DDoS攻撃の

ツールや

代行サービスが

安価で手軽に

入手できるように

なったため、

専門知識が

なくても

攻撃を

実行できる

ようになった。

 

➁IoT機器の脆弱性

 

家庭用ルーターや

カメラなどの

IoT機器は、

セキュリティ

対策が

不十分な場合が

多く、

マルウェアに

感染しやすい。

 

これらの機器が

ボットネットに

組み込まれ、

DDoS攻撃の

「踏み台」

として

悪用される

ケースが

増えている。

 

③攻撃者の

目的の多様化

 

以前は、

特定の

国家や組織

による

政治的な目的の

攻撃が

多かったが、

最近では、

金銭目的や

嫌がらせ目的

など、

個人的な

動機による

攻撃も

増えている。

 

DDoS攻撃対策

DDoS攻撃の

対策としては、

以下のものが

挙げられる。

 

➀セキュリティ

対策の強化

 

サーバーや

ネットワークの

セキュリティ

設定を見直し、

脆弱性を

解消する。

 

➁トラフィック

監視・フィル

タリング

 

ネットワーク

トラフィックを

監視し、

異常なアクセスを

検知・遮断する。

 

➁DDoS対策

 

DDoS攻撃対策に

特化した

サービスを

利用する。

 

③IoT機器の

セキュリティ

対策

 

IoT機器の

パスワードを

定期的に変更し、

ファームウェアを

最新の状態に

保つ。

 

④啓発活動

 

DDoS攻撃の

危険性や

対策方法に

ついて、

広く

啓発活動を

行う。

 

総合

DDoS攻撃は、

個人や企業

だけでなく、

社会全体に

影響を与える

深刻な脅威で

ある。

 

攻撃の背後には

様々な動機や

目的があり、

誰でも加害者に

なりうる可能性が

ある。

 

一人ひとりが

セキュリティ

意識を高め、

適切な対策を

講じることが

重要である。

 

深井ITゼミナール

 

AIエンジニアになるための必須スキルをフルコースで指導

 

変革の波に乗れるか？企業・自治体のAI導入戦略

概要

企業や自治体に

おける

生成AIの

活用状況、

その効果と

課題

そして

社会人の

リスキリング

(＝学び直し）の

必要性について

様々な観点から

説明する。

 

 企業における生成AIの活用事例

＜大和証券＞

 

全社員

約9,000人を

対象に

チャットGPTを

導入し、

海外企業の

決算発表の要約

などに活用する。

 

これにより、

年間

計8万時間の

業務効率化を

実現した。

 

＜パナソニックHD＞

 

生成AIの

基盤技術となる

大規模言語モデル

(＝LLM)を

社内専用に構築し、

ベテラン社員の

技術や

ノウハウの

伝承に活用した。

 

デジタル・

AI技術

センターの

所長は、

キャプチャー

技術や

インタビュー

などを

組み合わせて

ベテランの

技術を

学習させ、

若手が

必要な時に

情報を

引き出せる

ようにしたい

と述べている。

 

＜サイバー

　エージェント＞

 

社内向けの

生成AI研修の

内容を

リスキリングや

コンサルティング

の

サービスとして

外部に提供した。

 

＜ストックマーク＞

 

パナソニックHDと

協業し、

社内専用の

大規模言語

モデル構築を

発表した。

 

自治体における生成AIの活用事例

＜山形市＞

 

通信アプリ

「LINE」

を活用し、

生成AIと

専門スタッフに

よる

「ハイブリッド

形式」

で24時間、

市民の

悩み相談を

受け付ける

「つながり

よりそい

チャット」

の運用を開始した。

 

＜三豊市＞

 

チャットGPTを

利用した

ごみ出し案内の

導入を断念した。

 

理由は

実証実験で

正答率が目標に

届かなかった

ためである。

 

生成AI活用における課題

先ずは、

中小企業の

状況である。

 

大半の

中小企業が

生成AIの

活用に

取り組めて

いない。

 

帝国

データバンクの

調査によると、

生成AIを

活用している

中小企業は

わずか10.3%

である。

 

理由として

資金面の問題が

指摘されている。

 

次に

人材不足で

ある。

 

各企業に

言える事だが

生成AIを

使いこなせる

社員をいかに

増やすかが

課題である。

 

続いて

正確性の

問題点を

あげる。

 

生成AIが

生成する

回答には

不正確な点が

あるため、

二重チェック

などによる

正確性の担保が

必要となる。

 

更に

スキル格差の

問題点をあげる。

 

同じ企業の

社員でも、

生成AIを

活用する

意識やスキルに

差がある。

 

これは、相当

大きな問題点

である。

 

社会人のリスキリングの必要性

パーソル

総合研究所の

調査によると、

所属する企業で

生成AIを

活用するには

リスキリングが

不可欠だと

回答した人は

66.4%。

 

それ故、

A会社では、

社会人向けの

生成AI

リスキリング講座

を提供。

 

また

B社では、

定額制

学習サービス

の中で

生成AI関連の

コンテンツを

提供した。

 

専門家の意見

関西学院大の

教授は、

生成AIは

既存の業務を

補助する形で

使われている

ため、

現状では

効率化には

なっても、

業績に

大きな差を

つけるほどの

ものではない

と指摘する。

 

また、

パーソル

総合研究所の

シニア

コンサルタントは、

企業や自治体に

とって

生成AIを

活用しない

選択肢はなく、

割り切って

使っていく

姿勢も必要だ

と述べている。

 

具体的な例

大和証券の例では、

海外企業の

決算発表の要約に

チャットGPTを

活用することで、

社員は

深夜に起きて

決算情報を

確認する必要が

なくなり、

朝一番で顧客に

情報提供できる

ようになった。

 

これは、

業務効率化

だけでなく、

社員の

ワークライフ

バランスの改善

にもつながる。

 

パナソニック

HDの例では、

ベテラン社員の

技術や

ノウハウを

生成AIに

学習させる事で、

若手社員は

いつでも

必要な情報を

引き出せる

ようになる。

 

これは、

人材育成

だけでなく、

技術伝承の

効率化にも

つながる。

 

山形市の例では、

生成AIを

活用した

悩み相談

サービスを

提供することで、

市民は

24時間

いつでも

相談できる

ようになった。

 

これは、

市民サービスの

向上だけでなく、

行政の効率化にも

つながる。

 

総合

生成AIは、

企業や自治体に

とって、

業務効率化や

人材育成、

市民サービス向上

など、

さまざまな

メリットを

もたらす

可能性を

秘めている。

 

しかし、

その活用には、

人材育成や

正確性の確保など、

さまざまな課題を

克服する必要が

ある。

 

それから、

社会人の

リスキリングは、

生成AIを

活用するために

不可欠である。

 

企業や個人は、

積極的に

リスキリングに

取り組み、

生成AIを

使いこなせる

人材を育成して

いく必要がある。

 

深井ITゼミナール

 

AIエンジニアになるための必須スキルをフルコースで指導

 

米中AI競争の行方と日本の展望

AI分野の「知識蒸留」とは？

米中AI競争の陰で

日本はどう生きる

のか？

 

「知識蒸留」と

「蒸留」の

例え話から

考える。

 

AI分野の

「知識蒸留」

とは、

大規模なAI

(＝教師モデル）

から、

コンパクトな

データを

小型AI

(＝生徒モデル）

が、学習する

仕組みの事で

ある。

 

生徒モデルは

教師モデルの

知識を

効率的に

吸収し、

精度を

維持しながらも

高速な処理を

実現する。

 

この仕組みを

何かに

例えるなら

「家庭教師」

が、妥当な

イメージだと

言える。

 

知識蒸留は、

まるで

家庭教師が

生徒に

マンツーマンで

教える状況に

似ている。

 

生徒は、

先生

(＝教師モデル）

の知識を

効率的に

学び、

短時間で実力を

つけることが

出来るのである。

 

ここで、

「蒸留」という

言葉の由来に

ついて

触れてみる。

 

「蒸留」

という言葉は、

「混合物の液体を

加熱して

特定の成分を

取り出す」

という意味に加え、

「物事の精髄だけを

取り出す」

という意味もある。

 

歴史的には、

150年前、

福澤諭吉は

人材育成に関して

「蒸留」

という言葉を

用いた。

 

彼は、多くの人を

教育しても、

その中で

真に才能を

発揮できるのは

ごく一部である

ということを、

「酒造り」に

例えた。

 

この酒造りと

教育論の内容を

端的に記すと

以下のように

なる。

 

1. 原料選び

＝教育の基礎

 

2. 米を蒸す

＝思考力の養成

 

3. 麹造り

＝専門知識の習得

 

4. 発酵

＝多様性の尊重

 

5. ろ過

＝批判的思考力の

育成

 

6. 火入れ

＝継続的な努力

 

＊福澤諭吉の

教育論に関して、

詳しく学習

されたい方は、

深井進学公務員

ゼミナールの

ホームページに

「福澤諭吉の教育論」

というブログがある

ので、参考にして

貰いたい。

 

福澤諭吉の教育論

 

 

米中AI競争と日本の立ち位置

AI分野では、

米国と中国が

激しい競争を

繰り広げている。

 

大規模な

AI開発には

多大な

資金と人材が

必要であり、

日本は両国に

比べて不利な

状況である。

 

では、

日本の活路は

何処にあるのか？

 

日本が武器に

できる材料として

中小企業がある。

 

日本の中小企業には、

大規模ではないから

こそ、得意な分野が

ある。

 

例えば、

特定の産業に

特化したAIや、

日本語に特化

したAIなど、

ニッチな分野で

独自の技術を

開発することで、

活路を見出す事が

できる。

 

但し、これには

資金が不可欠で

あるため、政府の

助成金などの援助が

必要である。

 

中国のDeepSeekについて

DeepSeekは、

中国発の

AI(人工知能)企業

であり、特に

大規模言語モデル

(＝LLM）の開発で

注目されている。

 

DeepSeekの

主な特徴を

以下に示す。

 

➀ 高い性能

 

DeepSeekが

開発したLLMは、

OpenAIの

ChatGPTに

匹敵する性能を

持つ、

と評価されている。

 

特に、

数学やコーディング

といった分野では、

ChatGPTを上回る

結果を出している。

 

➁低コスト

 

DeepSeekの

LLMは、

他の

大規模言語モデル

と比較して、

学習コストが

大幅に低い事が

特徴である。

 

これにより、

中小企業や

研究機関でも

利用しやすく

なっている。

 

③オープンソース

 

DeepSeekは、

一部のモデルを

オープンソース

として

公開している。

 

これにより、

研究者や開発者は

自由に

DeepSeekの技術

を利用し、

改良することが

できる。

 

また、

DeepSeekのLLMは、

教育分野での活用が

期待されている。

 

例えば、

生徒の質問に

答えたり、

宿題の添削をする

ことが可能である。

 

また、

DeepSeekの技術は、

医療分野での応用も

期待されている。

 

例えば、

患者の症状を

分析し、

適切な治療法を

提案する事が

可能である。

 

以上の事から、

これからの

展望として

DeepSeekは、

今後も

大規模言語

モデルの

開発に注力

していく

と考えられる。

 

また、

その技術を

様々な分野に

応用していく

事が期待される。

 

とはいえ、

DeepSeekは、

中国の企業で

あるため、

中国政府の

影響下にある

可能性が高い。

 

そのため、

利用にあたっては、

その点を考慮する

必要が大いにある。

 

「ディープシーク」事件から学ぶこと

中国の

ベンチャー企業が、

アメリカの

「チャットGPT」

に、匹敵する

AIモデルを、

10分の1の

コストで

作り上げた事が

話題となった。

 

この背景には、

中国側が

アメリカ製品の

知識を不正に

利用した疑いが

ある。

 

とはいえ、

新しい技術が

登場すると、

その影響や変化に

警戒するのは

当然である。

 

しかし、

警戒するだけで

なく、

技術革新の

可能性を理解し、

活用する方法を

考えることも

重要である。

 

総合

AI分野における

日本の課題は

多いが、

中小企業には

独自の技術で

勝負できる

チャンスが

ある。

 

米中間のAI競争を

冷静に見つめながら、

日本の強みを

活かした戦略を

立てることが

重要である。

 

深井ITゼミナール

 

AIエンジニアになるための必須スキルをフルコースで指導

 

 

生成AIの正体➁

はじめに

今回は、AIに関して

どんな歴史があり、

社会や人類と

どう関わり、

今後、

どう関わって

いくのかを

「生成AIの正体➀」

と

「生成AIの正体➁」

という

2パターンで記した。

 

どちらでも構わない

ので、読者には、

自由に選んで

読んで貰いたい。

 

AIブームの変遷と生成AIの登場

AI研究は、

1950年代から

始まり、

何度かの

ブームと

低迷期を

繰り返して

きた。

 

過去のブーム

では、

AIが

特定のタスク

(チェス、

文章理解など）

において、

人間を超える

能力を示す

ことが

注目されたが、

社会全体を

大きく

変えるまでには

至らなかった。

 

しかし、

2010年代

からの

ディープ

ラーニング

の登場により、

AIの性能は

飛躍的に

向上した。

 

特に、

2022年に

OpenAIが

公開した

ChatGPTは、

自然な

文章生成能力で

世界を驚かせ、

生成AIブームを

巻き起こた。

 

生成AIとは何か？

生成AIは、

既存のデータから

学習し、

新たなコンテンツ

(文章、画像、

音楽など）

を生成する

AIである。

 

従来のAIは、

与えられた

データに

基づいて回答を

検索したり、

予測したりする

能力に優れて

いたが、

生成AIは、

創造的な

作業を行う

ことができる。

 

例えば、

ChatGPTは、

まるで、

人間と会話して

いるかのように、

自然な文章で

質問に答えたり、

文章を作成したり

することができる。

 

また、

画像生成AI

(Stable Diffusion

など）は、

テキストによる

指示に基づいて、

様々な画像を

生成することが

できる。

 

生成AIが社会にもたらす変革

生成AIは、

ビジネス、

医療、

教育、

エンターテイ

メントなど、

様々な分野に

大きな影響を

与え始めている。

 

➀ビジネス

 

議事録作成、

メール作成、

翻訳、

データ分析など、

様々な業務を

効率化する事が

できる。

 

➁医療

 

診断支援、

新薬開発、

患者ケアなど、

医療現場の

負担を軽減し、

より質の高い

医療を提供する

ことが

期待されている。

 

③教育

 

個別学習

プランの作成、

質問応答、

採点など、

教育現場の

効率化に

貢献し、

より効果的な

教育を実現する

可能性がある。

 

④エンター

テイメント

 

音楽生成、

ゲーム開発、

映像制作など、

新たな

表現方法を

生み出し、

エンター

テイメント

の可能性を

広げる。

 

生成AIの課題と対策

生成AIは、

多くの可能性を

秘めている

一方で、

いくつかの

課題も抱えて

いる。

 

➀倫理的な問題

 

差別的な

コンテンツや

虚偽情報を

生成する

可能性がある。

 

➁著作権侵害

 

他の著作物を

無断で利用する

可能性がある。

 

③情報漏洩

 

機密情報や

個人情報を

学習してしまう

可能性がある。

 

これらの課題を

解決するために、

技術開発と

ともに、

倫理的な

ガイドラインや

法的な

規制の整備が

急務となって

いる。

 

総合

生成AIは、

社会に大きな

変革を

もたらす

可能性を

秘めた技術

である。

 

その一方で、

倫理的な

問題や

著作権侵害

などの課題も

抱えている。

 

生成AIを

最大限に

活用し、

その恩恵を

社会全体に

もたらす

ためには、

技術開発と

ともに、

課題解決に

向けた

取り組みが

不可欠である。

 

政府、

企業、

研究機関、

そして

一般市民が

協力し、

生成AIと

共存する

社会を築いて

いく必要がある。

 

深井ITゼミナール

 

AIエンジニアになるための必須スキルをフルコースで指導

 

生成AIの正体➀

はじめに

今回は、AIに関して

どんな歴史があり、

社会や人類と

どう関わり、

今後、

どう関わって

いくのかを

「生成AIの正体➀」

と

「生成AIの正体➁」

という

2パターンで記した。

 

どちらでも構わない

ので、読者には、

自由に選んで

読んで貰いたい。

 

AIを巡る主な出来事

AIの歴史は、

1940年代に遡る。

 

➀1946年

 

アメリカで

世界初の

コンピューター

「ENIAC」

が、完成する。

 

これは、

AI研究の基盤

となる

計算能力を

提供した。

 

➁1956年

 

ダートマス会議で

「人工知能(AI)」

という言葉が

正式に提唱される。

 

この会議には、

ジョン・マッカーシー、

マービン・ミンスキー

など、

後のAI研究を

牽引する人物が

集まった。

 

③1972年

 

アメリカで

診断支援AI

「MYCIN」

が、登場する。

 

これは、

医療分野における

AIの応用例として

注目された。

 

④1997年

 

IBMの

コンピューター

「ディープ・ブルー」

が、チェスの世界

チャンピオン、

ガルリ・カスパロフに

勝利した。

 

これは、

AIの能力の高さを

世界に示す出来事

となる。

 

⑤2000年代

 

Googleが

自動運転車の

開発に着手した。

 

AIが現実世界の

問題解決に

役立つことが

期待される

ようになる。

 

⑥2016年

 

Google傘下の

AI囲碁ソフト

「AlphaGo」

が、囲碁の

世界トップ

プロ棋士に

勝利した。

 

これは、

AIの学習能力が

人間を超える

可能性を示唆した。

 

⑦ 2022年

 

OpenAIが生成AI

「Chat GPT」

を、公開した。

 

これは、

自然な

文章生成能力を

持つAIとして、

社会に大きな

インパクトを

与えた。

 

⑧2024年

 

人工ニューラル

ネットワークの

研究者が

ノーベル

物理学賞を、

タンパク質の

立体構造予測

AIの開発者が

ノーベル

化学賞を

受賞した。

 

AI研究が

科学分野にも

貢献している

事が示された。

 

飛躍的な進展を支えた技術

AIの進化は、

様々な技術

によって

支えられて

いる。

 

➀ ニューラル

ネットワーク

 

脳の神経回路を

模倣した

情報処理モデル

である。

 

大量のデータ

から学習し、

複雑な

パターンを

認識する事が

できる。

 

➁ディープ

ラーニング

 

ニューラル

ネットワークを

多層化した技術

である。

 

より高度な学習が

可能になり、

画像認識や

自然言語処理

などの分野で

大きな成果を

上げている。

 

③生成AI

 

テキスト、

画像、

音楽

などの

コンテンツを

生成する

AIである。

 

ChatGPTや

画像生成AI

「Stable Diffusion」

などが

代表例である。

 

生成AIがさらに応用を加速

➀ビジネス

 

商品の需要予測、

議事録作成、

顧客対応など、

様々な業務の

効率化に

貢献している。

 

➁産業

 

製品の品質管理、

設備の故障予測、

自動運転など、

生産性向上に

役立っている。

 

③ 医療・介護

 

画像診断の補助、

介護計画の作成、

患者のモニタリング

など、

医療現場の

負担軽減に

貢献している。

 

④生活

 

AIアシスタント、

掃除ロボット、

スマートホーム

など、

私たちの生活を

より便利で

快適にする

製品やサービスが

登場している。

 

⑤防犯

 

空き巣の監視、

イベント会場の

不審者検知など、

安全な社会の実現に

貢献している。

 

⑥交通

 

自動運転、

最適な経路案内

など、

交通システムの

効率化に

役立っている。

 

生成AIの課題

生成AIは、

多くの可能性を

秘めている一方で、

いくつかの課題も

抱えている。

 

➀ 情報漏洩

 

企業の

機密情報や

個人情報が

漏洩する

リスクがある。

 

➁不適切な回答

 

差別的な内容や

偏見を含む回答を

生成する可能性が

ある。

 

③著作権侵害

 

他の著作物を

無断で利用する

可能性がある。

 

これらの課題を

解決するために、

技術開発とともに、

倫理的な問題や

法的な規制に

ついても議論が

進められている。

 

総合

AIは、

私たちの社会に

大きな影響を

与え始めている。

 

生成AIの登場に

より、

その影響は

ますます

拡大していく

に違いない。

 

AIの進化を

正しく理解し、

その恩恵を

最大限に

活かすためには、

技術開発とともに、

倫理的な問題や

社会的な課題に

ついても真剣に

向き合っていく

必要がある。

 

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