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フォールスポジティブ(거짓
이것은 IT 및 의료 서비스와 같은 많은 분야에서 사용되는 개념이며 정보 보안 분야에서 보안 도구를 사용하여 일반 파일 및 통신을 사용할 수 있습니다マルウェア」と誤認し、悪意のあるコンテンツとして分類してしまうことを指します。
フォールスポジティブの発生は、以下のような影響をもたらします。

業務効率の低下

誤検知によって、正常な通信や重要なデータが遮断・削除されることがあります。一時的にシステムやファイルにアクセスできなくなるなどの支障が起こり、業務効率が低下します。

本当の脅威を見過ごすリスク

誤ったアラートが頻発すると警戒心が薄れ、重要な警告を見逃してしまう恐れがあります。このような油断や不信感は、重大なセキュリティインシデントを招く原因となります。

リソースの消費

アラートの対応に人員や時間が費やされ、新たなセキュリティ対策に充てるべきリソースが削られます。結果的に企業全体のセキュリティレベルが低下する可能性もあります。

フォールスポジティブが発生する主な要因として、以下の点が挙げられます。

システムの設定が適切でない

セキュリティシステムの検出ルールが厳しすぎると、正常な通信や操作を脅威と誤認する可能性が高くなります。機能の重複や設定に矛盾がある場合も同様です。また、システム環境や業務プロセスの変更が検出ルールに反映されないまま運用していると、誤認知の原因になります。

学習データが不十分

機械学習（※1）を用いたセキュリティシステムでは、学習データの質が検出精度に大きく影響します。不十分なデータでは正常なパターンを判別できず、フォールスポジティブが増える可能性があります。

ソフトウェアのバグや不具合

セキュリティツールのソフトウェアに欠陥がある場合、誤検知が発生する可能性があります。他のソフトウェアやハードウェアと互換性が低い場合も、フォールスポジティブにつながります。

通常と異なる行動パターン

안전한 행동은 새로운 소프트웨어의 도입 또는 비즈니스 컨텐츠의 변경으로 인해 비정상적인 것으로 간주 될 수 있습니다 예를 들어, 여러 사용자가 바쁜 기간 동안 동시에 액세스 할 수 있거나 특이한 IP 주소의 액세스가 무단으로 간주 될 수 있습니다

セキュリティシステムの誤検知には「フォールスポジティブ」と「フォールスネガティブ」の２つがあります。以下に、両者の違いを解説します。

フォールスポジティブが発生する具体的なケースを紹介します。

IDS/IPS의 False Positive

이것은 사기 침입 탐지 시스템 (IDS) 또는 침입 예방 시스템 (IPS)이 정상적인 의사 소통을 "비정상적"으로 거짓으로 감지하는 경우입니다 예를 들어, 많은 양의 데이터가 백업에서 전송되는 경우DDOS 공격と誤認されて遮断される場合があります。

AI 이상 탐지 모델을 기반으로 한 오 분류

이것은 AI를 사용한 이상 탐지 모델이 잘못 분류되는 경우입니다 정상 데이터 또는 작동은 "비정상적인"것으로 간주 될 수 있으며 시스템에 대한 액세스가 제한되어 사용할 수 없을 수 있습니다

ウイルスシグネチャによる誤検知

ウイルスシグネチャ（マルウェアの識別情報）が誤検知するケースです。ウイルス対策ソフトは、ウイルスシグネチャをデータベースに登録し、それと照合することでマルウェアを検出します。しかし、そのシグネチャが古い場合や誤りが含まれている場合、業務に必要なファイルをマルウェアと誤認し、隔離・削除される可能性があります。

フォールスポジティブの発生を完全に防ぐことは困難ですが、以下のような対策を講じることでリスクを軽減することができます。

検出ルールの適切な設定

セキュリティソフトの設定を最適化し、通常の動作を誤検知しないよう調整します。条件を下げすぎると脅威を見逃すリスクが高まりますが、過剰に上げすぎても誤検知が増えるため、業務に合わせて適切に設定することが重要です。

機械学習モデル（※2）の定期的な更新

機械学習モデルは、時間の経過とともに精度が低下するのが一般的とされています。最新データを用いて定期的に正常なパターンを学習させることで、より高精度な検出が可能となり、不必要なアラートを減らすことができます。

フィードバックループの構築と最適化

誤検知に関するフィードバックで得られた情報を活用し、フォールスポジティブの原因を分析・修正する仕組みを構築します。このプロセスを定期的に繰り返すことで、誤検知が起こりやすい傾向を把握でき、検出精度の向上が期待できます。