エージェンシー AI がサイバーセキュリティを変える理由
サイバーセキュリティリーダーは、膨大な量の警告、進化する攻撃ベクトル、慢性的な人員不足という問題に取り組んでいます。従来のSOCモデルは、誤検知、手動調査、サイロ化されたツールの重みで崩壊することがよくあります。そこで、エージェント型AIがサイバーセキュリティで活躍します。
エージェンティックAI、つまり自律的に推論し、行動し、適応するように設計されたAIシステムは、SOCチームの運営方法を変革することが期待されています。エージェント AI を搭載した AI SOC は、アラートを表示するだけではなく、トリアージ、調査、さらには初期対応アクションを実行することもできます。この変化により、組織は自律型SOCに近づき、AI SOCアナリストはより価値の高い調査に集中し、エージェントシステムはノイズを処理します。
サイバーセキュリティにおけるエージェンシーAIとは
エージェントAIとは、パターンマッチングや静的検出を超えたAIシステムを指します。これらのシステムが「エージェント」である理由は、以下のことができるからです。
- 知覚:IaaS、SaaS、アイデンティティ、エンドポイント、コードリポジトリ全体でシグナルを取り込みます。
- 理由:アクティビティの関連付け、アラートの重複排除、ビジネスコンテキストの把握を行います。
- アクション:自律的なトリアージステップまたは改善プレイブックを起動します。
- 適応:アナリストのフィードバックと進化する脅威戦術から学びましょう。
これをSOCに適用すると、非常に効率的なSOCが実現します。つまり、優先順位の高い決定については常に人間に最新情報を提供しながら、継続的に改善を行うセキュリティオペレーションセンターです。
エージェント AI が AI SOC をどのように強化するか
エージェント型AIによって実現されるAI SOCは、従来のSIEMやSOAR主導型のアプローチとは動作が異なります。厳密な相関ルールや静的なプレイブックの代わりに、エージェント AI はマルチモデルインテリジェンスを活用してコンテキスト豊富なインサイトを提供します。
主要コンポーネント
- セマンティック理解
- さまざまなログデータを標準化し、共通の「セキュリティ言語」にマッピングします。
- AI SOC アナリストが重要な点をすばやく特定するのに役立ちます。
- 行動分析
- ID、ワークロード、SaaS の使用状況に関する異常を検出します。
- ユーザーやアプリケーションの通常のパターンを学習して、誤検出を減らします。
- ナレッジモデリング
- 尋ねるべき質問と、アラートを正確に分析するために適切なデータを取得して回答する方法を動的に把握できる。
- 過去の経緯や組織的な背景情報を追加します（例：CEOの出張と悪意のあるログイン試行の区別）。
- AI エージェント
- さまざまな SOC ワークフローを処理するタスク固有のソフトウェアエージェント (検出、トリアージ、調査、対応)。
- 説明可能なアクションを提供し、セキュリティリーダーの信頼性を高めます。
サイバーセキュリティにおけるエージェント AI の実際のユースケース
1。サプライチェーン攻撃検知
エージェンティックAIは、新たなサプライチェーンの侵害を特定するうえで特に強力です。たとえば、攻撃者が次のようなオープンソースソフトウェアを標的にしたとします。 ロッティ・ファイル npm パッケージ、AI主導の相関関係により、ノイズが減少し、影響を受けるリポジトリが特定され、広範囲にわたる被害が発生する前にガイド付き対応が可能になりました。
同様に、 S1nGularityサプライチェーン攻撃、エージェントAIは、疑わしいリポジトリの作成をコンテキスト化し、顧客の環境で簡単なクエリを実行するだけで侵害された環境を検索できました。
2。CI/CD パイプラインの妥協点
CI/CD システムは、攻撃者がバックドアを挿入する主なターゲットです。あるとき GitHubアクションの侵害が表面化、エージェントAIは、侵害されたリポジトリと悪意のあるワークフローに添付された認証情報の場所を簡素化しました。これにより、SOC チームにトリアージされていないアラートが殺到することなく、早期発見が可能になりました。
3。調査時間の節約
と ロッティファイル、エージェンシー AI により調査時間が 50% 以上短縮されました。SOC チームは、セッションタイムラインを自動的につなぎ合わせ、異常なアクティビティを強調表示し、爆発範囲を明らかにすることで、インシデントを迅速に封じ込め、アナリストがより優先度の高いタスクに集中できるようにしました。
4。ID ベースの脅威ハンティング
エージェントAIは、アカウントやシステム全体のすべてのユーザーアクティビティをマッピングします。これにより、AI SOC アナリストは、従来のツールでは見逃していた異常な権限昇格やラテラルムーブメントを特定できます。ログインの異常をすべて追跡する代わりに、システムは 真のアイデンティティリスクを浮き彫りにする、MTTI（平均識別時間）とMTTC（平均封じ込め時間）を短縮します。
人工知能SOCのメリット
エージェント型AIの最終段階は、機械と人間がシームレスに連携するAI SOCです。主な利点には以下が含まれます。
- 誤検出の削減:今日のSOCのアラートのほとんどは誤検知であり、アナリストの時間を浪費しています。エージェンシー AI はこれを劇的に減らします。
- 迅速な対応：自動トリアージと調査により、封じ込め時間を大幅に短縮できます。
- スケーラビリティ：AI SOCは、人員を雇用するだけの場合よりも迅速に拡張できるため、人手不足に対処できます。
- コスト効率:ノイズの多いデータを削減および重複排除することで、SIEMとストレージのコストを削減します。
- アナリスト支援:AI SOC アナリストは、反復的なトリアージではなく、価値の高い調査に集中できるようにしましょう。
課題と考慮事項
有望ではありますが、SOC ワークフローにエージェント AI を採用するには、慎重な計画が必要です。
- 信頼と説明のしやすさ:セキュリティリーダーとの信頼関係を築くには、AI 主導の行動が透明でなければなりません。
- 統合の複雑さ:環境 (IaaS、SaaS、IdPなど) 間でのシームレスな統合は簡単ではありません。優れた AI SOC ツールがあれば、この取り込みが簡単になります。
- ヒューマン・イン・ザ・ループ:アナリストの監視なしに自動化しすぎると、盲点を招くリスクがあります。
- 継続的な適応:脅威は進化し続けるため、AIはSOCチームとのフィードバックループを通じて適応する必要があります。
今後の展望：SOCの中核となるエージェントAI
AI SoCの進化はすでに始まっています。次世代のプロバイダーは、人手作業によるワークフローに依存するアウトソーシングSOCサービスの代わりに、エージェント型AIを活用して、スケーラブルでプロアクティブで費用対効果の高い検出と対応を実現するでしょう。
組織にとって、これは次のことを意味します。
- より効果的かつ効率的なSOC機能。
- 人員を増やすことなく、高度な AI 機能にアクセスできます。
- ますます巧妙化するサプライチェーンやID主導の攻撃に対する将来を見据えたものです。
サイバーセキュリティの未来を築く
サイバーセキュリティにおけるエージェンシーAIは、明日のAI SOCの基盤です。セマンティック、行動、知識モデルを AI エージェントと組み合わせることで、組織はついに事後対応型の消火活動から先を見越した防御へと移行できます。
チームがアラート疲れを解消し、封じ込めるまでの平均時間を短縮し、AI SOC に移行したいと考えているなら、エージェント AI が進むべき道です。エージェント AI が SoC にどのように適用されているかを、以下で調べてください。 パーソナライズドデモ。
