アンチウイルスソフトウェアは、長い間エンドポイントを保護する重要な防御手段でした。今日、シグネチャに基づいて既 知の脅威を検出するために設計されたAVは、脅威が進化し、シグネチャが急速に時代遅れになるにつれて勝ち目の無い 戦いに挑戦しています。ホワイトリストやサンドボックス、（不審な）挙動検出などの追加の技術も、毎日現れる新しい悪質 なファイルの潮流には効果がありません。エンドポイントセキュリティの武器庫にある最も有望な武器は、マルウェアが 実行されてしまった後に対処するよりも、高速で学習し、即座に意思決定し、迅速な対応により脅威を防止する能力を備 えた機械学習です。機械学習の主な利点の1つは、シグネチャベースのアプローチでは実行できないような方法で実行可 能ファイルのマイナーな偏差（統計的に見た平均との差）を取得できることです。これまでの新しい技術が登場した際のア プローチと同様に、各セキュリティベンダーは、この流行に乗っかり、この機会を逃すまいと、自社製品の機械学習のメリ ットを主張しています。世間で話題の機械学習が、できることや、その活用方法を理解することは、誇大広告に惑わされず、 効果的なマルウェア対策を行う上で大変重要です。
