セキュリティチームは、かつてないほどの脅威の急増に直面しています。攻撃者はより迅速に行動し、自動化によって攻撃範囲が広がり、アラートキューは年々長くなります。毎日のワークフローがノンストップのトリアージやコンテキスト切り替えのように感じられるのは、あなただけではありません。このような環境では エアモードsはセキュリティ運用の仕組みを再定義しています。
AI MDR（人工知能マネージドディテクションアンドレスポンス）は、人間の専門知識と機械学習を組み合わせて、シグナルを相互に関連付け、証拠を充実させ、マシンの速度で対応を推奨または実行します。これにより、SOC チームにとってより合理的で適応的でスケーラブルな運用モデルが生まれ、社内に SOC を持たない組織も含め、より多くの組織が常時稼働のセキュリティにアクセスできるようになります。
このガイドは、リーダーがAI MDRが現実世界の業務をどのように変革するかを理解するのに役立つ実践的な洞察に焦点を当てています。
現代のSOCチームにとってAI MDRが意味するもの
AI MDRは、インテリジェントな分析、充実した調査、組織的な対応を中心に検出と対応を再構築し、ほとんどの作業はAIエージェントが行い、専門家による監視は人間のアナリストが行います。
AIを活用したセキュリティ運用に対するニーズの高まり
攻撃者は現在、偵察、資格テスト、悪用を自動化しています。 アントロピックによると、攻撃者は AI を使用してキャンペーンを加速させたり、アクティビティを隠したり、さらには攻撃キャンペーン全体を実行したりし始めています。
従来のワークフローでは対応できません。SOCには、継続的に学習し、反復作業を減らし、人間の専門知識が本当に必要とされる事象を浮き彫りにするシステムが必要です。
AI MDR がどのように検知と調査を強化するか
AI MDR のレバレッジ エアソックス クラウド、ID、ネットワーク、エンドポイントシステム全体で信号を相互に関連付けることで、検出精度を向上させ、ノイズを減らすプラットフォーム。
断片化された環境間でのよりスマートな関連づけ
最新のインフラストラクチャでは、大量のテレメトリが生成されます。AI MDR は、これらの信号を水平に相関させて、行動パターンを早期に発見します。AI SOC が支援する AI MDR サービスを評価する場合、チームはプラットフォームがデータをどの程度うまく統合し、異常を状況に当てはめるかを検討する必要があります。
機械学習は優れている ルールベースのシステムでは見落とされがちな、異常なログインシーケンス、権限の悪用、またはラテラルムーブメントを特定するのに役立ちます。
より忠実度の高い検出によるノイズの低減
アラート疲労は SOC の効率性を左右する最大の障壁です。AI MDR サービスは、過去の調査から継続的に学習し、通常の行動に適応することで、誤検知を減らします。は ENISA 脅威状況レポート 高度な分析と強力な脅威インテリジェンスを組み合わせると、検出精度が大幅に向上すると述べています。
ガイド付きインサイトによる調査の促進
調査には、多くの場合、コンソール間の切り替え、証拠の収集、タイムラインの構築が含まれます。AI MDR はエージェンシー SOC プラットフォームを活用してエンリッチメントを自動化し、まとまりのある攻撃ストーリーを作成します。このアプローチは、で概説されている手法と一致しています。 マイターアタック&ック より迅速な意思決定を可能にする自動マッピングの価値を強調するナレッジベース。
AI 主導の対応:検知と封じ込めの間のギャップを埋める
脅威が確認されたら、何よりもスピードが重要です。AI MDR は、一貫性があり、調整された、元に戻せる封じ込めアクションを可能にします。
マシンスピードでのオーケストレーションされたアクション
AI MDR サービスは、ID、クラウド、エンドポイント、ネットワークシステムと統合して、すぐに行動を起こします。これには、エンドポイントの分離、危険なトークンの取り消し、ドメインのブロック、認証情報のリセットなどが含まれます。ソリューションを検討する際、チームはしばしば、プラットフォームが自動アクションと人間による監視のバランスをどの程度うまく取っているかを評価します。
横方向の動きとエスカレーションを最小限に抑える
AI MDRサービスは、侵害されたIDまたは資産が環境全体でどのように相互作用するかを評価し、二次リスクを特定します。 NISTガイダンス は、迅速かつ的を絞った封じ込めにより滞留時間が大幅に短縮されることを強調し、AIを活用したワークフローはこれらの原則と密接に一致しています。
スケーリング可能な AI MDR 戦略の構築
実装には、プロセス、人員配置、ツール全体にわたる慎重な計画が必要です。
SOC 目標との運用上の連携
AI MDR サービスを導入する前に、チームはテレメトリ、対応ワークフロー、エスカレーションパスに関する要件を定義する必要があります。多くの組織が SOC 成熟度ガイダンスを参考にして準備状況を評価し、運用上のギャップを特定しています。
成果とパフォーマンスの測定
シンプルな 対象を絞った一連の指標 SOC リーダーが改善点を評価するのに役立ちます。
- 平均検出時間
- 平均調査時間
- 平均応答時間
- 自動化によるアナリストの作業時間の短縮
- 誤検出の削減
これらの指標は、セキュリティ上の向上と運用効率の向上の両方を浮き彫りにしています。
AI MDR がセキュリティチームにもたらすメリット
AI MDRには、SOCをゼロから構築したり、リソースの制約を管理しながらSOCをモダナイズしたりするのに役立ついくつかの有意義な利点があります。
- クラウド、エンドポイント、ID、ネットワーク環境における脅威の可視性の向上
- 自動トリアージ、エンリッチメント、コンテインメントによるインシデント処理の迅速化
- アナリストの作業負荷が軽減され、戦略的イニシアチブにさらに集中できるようになります
- 大規模な人員を増やさずに最新のアーキテクチャに適応できるスケーラブルな保護
AIエージェントと人間のアナリストが協力することで、どちらも単独では達成できなかった結果、つまりマシンスピードでの実行と人間レベルの判断を組み合わせて実現できます。
よりインテリジェントなSOCへの移行
AI MDRは、組織が脅威を検出し、インシデントを調査し、攻撃を封じ込める方法を変革しています。日々の業務の大部分を担う AI エージェントと、監視と判断を行う人間の専門家を組み合わせることで、セキュリティチームは可視性が高まり、応答時間が短縮され、防御体制が強化されます。AIがどのようにSOCを向上させることができるかを検討しているなら、今こそその対策を講じる絶好の機会です。 モダンな MDR を探検しよう。
