Microsoft、ソフトウェアのセキュリティテストに機械学習を適用するニューラルファジング研究を推進Microsoft、ソフトウェアのセキュリティテストに機械学習を適用するニューラルファジング研究を推進：システムが過去の経験から学習し、脆弱性発見を支援 Microsoftの研究者は、機械学習とディープニューラルネットワークをソフトウェアのセキュリティ脆弱性発見に利用する「ニューラルファジング」という研究プロジェクトを進めている。初期の実験では有望な結果を示している。 Microsoftの研究者は2017年11月13日（米国時間）、機械学習とディープニューラルネットワークを活用して、ソフトウェアのセキュリティ脆弱（ぜいじゃく）性を発見する新しい方法を開発した、とブログで明らかにした。この新しい方法は、システムが過去の経験から学習し、バグをより効果的に除去できるように支援する。「ニューラルファジング」と呼ばれるこの新しい研究プロジェクトは、従来のファジング技術の強化を目的とし、初期の実験では
