GMOペパボとココンは、セキュリティ・ログ分析／解析・AI（機械学習）の技術領域における共同研究の成果に関する論文およびオープンソースソフトウェアを発表した。
2018年10月より取り組みを開始した本共同研究は、GMOペパボの研究開発組織「ペパボ研究所」と、ココンの研究開発組織「ココン技術研究室」が、『「なめらかなセキュリティ」を実現するための新技術を創造する』という共通のミッションのもと、取り組んでいるものである。研究開始から約半年の2019年3月11日現在で、主に以下の成果を挙げている。
- ウェブアプリケーションのデータベースに発行される不正クエリの検知手法
- サーバーを横断したログの高速な検索技術
- 予測的反応的資源スケジューリングのための状態変化の早いシステム基盤技術
なお、本共同研究の取り組みや成果を研究員が報告するイベント「ペパコンナイト」を、2019年5月に開催予定。各ワーキンググループの研究概要は下記のとおり。
セキュリティWG
- 研究対象：電子証明書の利活用、TLS1.3対応、TLS/SSLの安全性と機会損失、ウェブセキュリティ、高機能暗号応用
- 研究内容：ウェブアプリケーションのデータベースに発行される不正クエリを検知することを目的として、「Webアプリケーション開発における自動テストを用いたSQLクエリのホワイトリスト自動作成手法」と「作成したホワイトリストを用いた不正クエリの検知手法」。
ログ分析/解析WG
- 研究対象：超高速なログ処理基盤、高速な制御フィードバック、テレメトリによる次世代監視、ログ分析による異常検知対応
- 研究内容：エッジデバイスとしてサーバーを捉えた場合、ログを一箇所へ収集せず処理した方がリアルタイム性の実現とセキュリティの担保が可能となる。それに加え、ログデータの取得やストリーミング処理が実現でき、かつ横断的なログ検索が可能となる基盤を実現する研究をしている。
AI（機械学習）WG
- 研究対象：機械学習技術、予測的資源スケジューリング、不正利用検出・利用者行動予測、自然言語処理・画像解析、推薦システムへの高度化
- 研究内容：サービスの異常検知では、システムの状態変化や利用者行動の特徴を精緻に捉え、即時に対処する仕組みが求められる。そこでこれらへの応用を目的として「予測的・反応的な資源スケジューリングに関する手法」ならびにこれを実現するシステム基盤を研究開発している。
