脆弱性の悪用検出の精度向上には、いくつかの技術的な課題が存在します。まず、データの質と量が重要です。脅威インテリジェンスフィードから得られるデータは、しばしばノイズが多く、正確なラベル付けが難しい場合があります。これにより、機械学習モデルの訓練において、誤った学習が行われるリスクがあります。次に、リアルタイム性の確保も課題です。脆弱性の悪用は迅速に進行するため、リアルタイムでのデータ処理と分析が求められますが、これには高い計算リソースが必要です。また、異常検知の精度を向上させるためには、正常な挙動のモデル化が難しいという問題もあります。特に、環境やシステムの変化に応じて正常な挙動が変わるため、モデルの再訓練が頻繁に必要です。最後に、多様な脅威の対応も課題です。新たな攻撃手法や脆弱性が常に出現する中で、これらに適応するための柔軟なシステム設計が求められます。これらの課題を克服することで、脆弱性の悪用検出の精度を向上させることが可能になります。