講演情報
[A-7-01]製造業向け脆弱性影響判断条件抽出技術の提案
〇粕谷 桃伽1、山下 史貴1、裕紀 山崎1、三上 修吾1 (1. 日立製作所)
キーワード：
脆弱性管理、AI
製品がインターネット接続されたことで、サイバー攻撃のリスクが高まっている。製品の安全性を担保するためは、運用中に新たに発見される脆弱性への対処が重要となる。一般的な脆弱性対処として、PC 等のIT 機器では、脆弱性が指摘されたソフトウェアをアップデートすることが知られている。しかし、ソフトウェアアップデートに莫大な費用や開発工数がかかる製品もあり、その場合には、当該脆弱性に対する影響を適切に評価し、真に影響があると判断された製品に対して対処策を講じる。製品に対する脆弱性の影響判断には、製品とセキュリティに関する知識が必要となるが、作業者にセキュリティの知識が十分に備わってないこともあり、脆弱性情報の読み解きに時間がかかるという課題がある。本稿では、影響判断にかかる時間を削減するために、製品に対する脆弱性の影響を判断するための条件を自動的に抽出する技術を提案する。提案手法を複数のモデルで評価した結果、条件の抽出精度という点では、gpt-5を利用した場合が最も精度が良いことがわかった。