DDoS攻撃（分散型サービス拒否攻撃）は、複数のコンピュータから標的のサーバーやネットワークへ一斉に大量のアクセスを行い、サービスを過負荷にして停止に追い込むサイバー攻撃です。近年は、AIサービスを支えるAPIへの攻撃や、ボットネットの制御にAIが使われる一方、攻撃検知に機械学習が活用されるなど、AIセキュリティの文脈でも重要な課題となっています。
DDoS攻撃とは
DDoS攻撃とは、無数の乗っ取られた機器（ボット）からなるネットワークを利用して、標的となるサーバーやシステムに大量のアクセスを集中させ、サービスを正常に利用できない状態にするサイバー攻撃です。
詳しく解説
DDoS攻撃は、攻撃者がマルウェアなどで感染させた複数のコンピュータやIoT機器で構築したボットネットを遠隔操作し、標的に向けて一斉に通信リクエストを送信する仕組みです。AIの普及に伴い、AIアシスタントや機械学習モデルを提供するAPIサーバーが新たな標的となるケースが増えています。APIが攻撃を受けると、AIを利用したWebサービス全体が停止する恐れがあります。一方で、攻撃の通信パターンは巧妙化しており、従来のルールベースの防御では防ぎきれないため、ネットワークトラフィックの異常をリアルタイムで検知して自動遮断する仕組みに機械学習が活用されています。これにより、高度なAIセキュリティ対策が構築されています。
具体例・使われ方
具体的な事例として、生成AIサービスの提供企業が運用するAPIサーバーに対して、ボットネットから秒間数百万回ものリクエストが送りつけられ、サービスが一時的に停止するケースが挙げられます。また、AIを活用したセキュリティ製品が通常の通信とDDoS攻撃による不正なトラフィックを判別し、自動でパケットをフィルタリングする防御例もあります。
似た用語との違い
混同されやすい概念としてDoS攻撃があります。DoS攻撃は単一のコンピュータから攻撃を行うのに対し、DDoS攻撃は分散された複数のコンピュータ（ボットネット）から同時に攻撃を行う点が異なります。そのため、攻撃元となるIPアドレスの特定や通信遮断が非常に困難であり、DoS攻撃よりも格段に対策が難しく、被害規模も大きくなります。
注意点
DDoS攻撃の対策において、すべての攻撃を完全に防ぐことは容易ではありません。特に正常なアクセスを模倣したスローレートな攻撃などは、機械学習を用いたシステムでも判別が難しい場合があります。また、防御を強化しすぎると、一般ユーザーの正当なアクセスを誤って遮断してしまうリスク（過検知）が生じるため、検知しきい値の適切なチューニングが必要です。