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AIとデータにより、検出、トリアージ、調査、対応を迅速化
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お使いのセキュリティスタックを接続し、脅威の検出、トリアージ、調査、対応を実現
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SIEMを置き換えるために設計されたプラットフォーム。セキュリティデータを大規模に取り込み、正規化・変換し、AI駆動のセキュリティインテリジェンスを支援
マルチモデルAI
複数のAIエンジンが連携し、SecOpsに特化したタスクを高い精度と有効性で実行
エクサボット検出
SIEMのノイズと可視性のギャップを低減するAI駆動の検出機能
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誤検知を削減する自動トリアージ
エクサボット調査
SIEMクエリの複雑さに依存せず、より迅速に調査し、より深くハンティングを実行
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アナリストの統制のもとで実行される自動対応
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AI SOCの重要な用語を分かりやすくまとめた簡易リファレンスです。
Cloud SIEM moves log collection and correlation to hosted infrastructure. Here's what that means in practice, and where it still falls short.
SIEM and SOAR are frequently deployed together, but they solve different problems. Understanding the difference matters when you're evaluating your security operations architecture.
XDR and SIEM are both detection technologies, but they work differently and serve different purposes. Here's what each does well and where they fall short.
The SOC is the team. The SIEM is the tool. Understanding how these two things interact (and where that interaction breaks down) explains a lot about why modern security operations are hard.
SIEM is the most widely deployed security technology in enterprise environments. Understanding what it actually does (and doesn't do) is foundational for anyone building or evaluating security operations.
Vendors have been adding AI to SIEM for years. Understanding what that actually changes - and what it leaves intact - matters when you're evaluating modern security operations platforms.
SIEMとAI SOCは別物です。それぞれの機能と限界を理解することが、セキュリティチームのアーキテクチャに対する考え方を変えます。
SIEM市場はかつてないほど選択肢が豊富になり、明確な答えを見つけるのが難しくなっています。本稿では、セキュリティチームが実際に候補を絞り込む際に活用しているフレームワークをご紹介します。
セキュリティチームが手掛けるプロジェクトの中でも、SIEMの移行は最もリスクの高いものの一つです。検出カバレッジを最初から最後まで維持できるよう、その構成方法をご紹介します。
オープンソースSIEMは、セキュリティ運用の導入ハードルを下げます。しかし、無償のソフトウェアにはコストが伴い、多くのチームはいずれその限界に突き当たります。
次世代SIEMは、従来のプラットフォームが抱えるアラート疲れとスケーラビリティの問題を解決すると謳っていました。何が変わり、何が変わらなかったのか、そしてその先にあるものとは。
脅威アクターの仮説から、展開済みの高精度なルールへと移行し、その精度を長期的に維持する方法
脅威を確実に検知する検出ロジックの構築・テスト・保守 実践ガイド
選択するアーキテクチャによって、検出品質、ワークフロー統合、総コストが左右されます
UEBAツールを導入環境に展開する前に、データ取り込み、ベースライン精度、アラート品質をどのように評価すべきか
ルールやシグネチャだけでは埋められない検知ギャップを、行動コンテキストコンテキストがどのように補完するのか
ビヘイビアベースライン、異常スコアリング、エンティティプロファイリングが実際にどのように機能するのかを解説します。
行動分析を通じて、内部脅威、侵害された認証情報、ラテラルムーブメントを検知
環境のクラウド移行によって運用面で何が変化するのか、そしてどう対応すべきか
網羅性、検出品質、運用適合性。プラットフォーム選定で実際に評価すべきポイント。
クラウドSOCが従来型SOCとどのように異なるのか、そして効果的に機能させるために必要な要素を解説します。
クラウド・SaaS環境における検知、調査、対応の実践ガイド
"自動化されたアラートトリアージの仕組み:AIが実際に行っていること、置き換えるべきではない領域、そして導入が機能しているかをどのように評価するかを解説します。 "
Tier 1 SOCアナリストが実際にアラートトリアージで何を行っているのか、どこでプロセスが破綻するのか、そして現代のチームがどのようにそのモデルを変革しているのかを解説します。
AIを活用した検知および対応によって監査要件を満たすために、セキュリティチームが理解すべきポイント
セキュリティ運用チームがアラートを分類し、優先順位を付け、対応する方法、そしてスケールできるプログラムとそうでないプログラムの違いを解説します。
"サーベンス・オクスリー法に対応するセキュリティおよび財務リーダー向け技術ガイド "
"マネージドITDRが自社に適しているかの判断方法と、プロバイダー選定時の評価ポイント "
"Gartnerがアイデンティティ脅威の検知と対応(ITDR)を独立したセキュリティカテゴリとして定義した理由、市場の対象範囲、およびアナリストフレームワークを用いたソリューション評価方法を解説します。 "
ベンダーが語る内容、実際に検証すべきポイント、そして優れたITDRプラットフォームとそうでないものを分ける評価観点
ディレクトリ、認証情報の悪用、ラテラルムーブメントを標的とする最新の攻撃から、組織がアイデンティティインフラを保護する方法
アラートのバックログに追われるチームと、高い成果を上げるセキュリティチームを分ける運用の違い
ルールベースの検知からAgenticなレスポンスまで、その運用面の差は一般的に語られるよりもはるかに大きい
レガシーSOARからAgentic AIへの移行における、セキュリティチーム向け実践的評価フレームワーク
2026年にSIEMをリプレースすることは、単にプラットフォームを入れ替えるだけではありません。インテリジェントなアーキテクチャ、統合されたワークフロー、そしてより高度なデータ処理によって、実現可能なことそのものが変わります。
従来のSIEMは、現在の脅威環境に求められるスピード、データ量、複雑性に対応するようには設計されていません。ここでは、AIネイティブSOCの実像を解説します。
従来のSOCはアラートに埋もれています。AIネイティブなセキュリティ運用が正しく機能すると、どのような姿になるのかを紹介します。
AI脅威インテリジェンスは、リアクティブなデータフィードから、予測型かつAgenticな防御へと進化しています。
侵害されたアカウント、エンドポイント、または設定ミスが、どのようにして大規模な侵害へと連鎖するのか、そしてそれを封じ込めるために何ができるのか。
セキュリティ運用チームは、膨大なアラートに追われています。エージェント型SOCは、自動応答の枠を超え、アラートを推論によって処理します。
脅威ハンティングとは何か、脅威ハントとアラートトリアージの違い、滞留時間とリスクを低減する反復可能なハントを構築する方法を解説します。
IdP、SSO、クラウド、ワークロード全体にわたってヒューマンアイデンティティとマシンアイデンティティを保護する方法と、SOCチームが今すぐ活用できる検知アイデアを解説します。
リスクを軽減し価値を証明するSecOpsの実用的なユースケース
誤検知率の低減が、SOCの効率性、アナリストからの信頼、そして迅速な脅威対応に不可欠である理由
SOCaaSとAI SOCテクノロジーが、現代のセキュリティチームにおけるスキルギャップとアラート疲労をどのように解消するかを解説します。
高度な検出・対応・継続的な可視性により、クラウド環境を保護するための実用的かつスケーラブルな指針です。
セキュリティリーダーは、TDIRを運用化することで、SOC全体でより迅速かつ的確な意思決定を実現できます。
AI主導のマネージド・ディテクション&レスポンスにより、より多くの企業が高品質な24時間365日のセキュリティを実現する方法
AIで拡張されたSOC運用により、迅速な検知、より的確なトリアージ、コスト削減を実現したいリーダー向けの実践的なフィールドガイドです。
今日のSOCが直面する主要な課題と、AI主導のソリューションが検出と対応をどのように変革できるかを詳しく解説します。
セキュリティオペレーションセンターの仕組み、その重要性、そして現代のSOCが自動化とAIによってどのように進化しているのかを解説します。
AIを活用した次世代のアラート処理が、セキュリティチームの検知と対応をどのように改善するかを解説します。
次世代インテリジェンスが、脅威の迅速な検出とより高度な対応をどのように実現するのかを解説します。
インテリジェントな自動化とAgenticシステムが、現代のSOCにおける検知、トリアージ、対応をどのように変革しているのかを解説します。
AIを活用したインシデント対応の自動化により、自動トリアージ、脅威検出、マシンスピードでの対応を通じて、SOC運用がどのように変革されるのかをご覧ください。
SecOpsを自動化することで、誤検知を削減し、調査を迅速化し、チームが最も重要な業務に集中できるようにします。
SOCでAgentic AIを活用し、誤検知を削減しながら、脅威対応を迅速化します。
AI SOCまたは自律型SOCの構築に向けて、セキュリティリーダーが測定すべき重要なSOCメトリクスとKPI
AIによる自動化でSOCを変革し、誤検知を削減しながら、検知、トリアージ、対応を加速します。
AI SOCは、自律型エージェントを活用し、脅威の検知、トリアージ、調査、対応を実行します。アナリストがすべての工程に関与する必要はありません。本リファレンスでは、AI SOCの仕組み、導入コスト、ベンダーを評価する方法について解説します。