セキュリティ運用チームは圧倒的な現実に直面しています。攻撃者はマシンスピードで行動しますが、防御側は依然として手動プロセスに大きく依存しています。平均的な SOC アナリストは、時間のほとんどを反復的なトリアージタスクに費やしており、重大なインシデントは未処理分が増える中で対処できないままになっています。クラウドのワークロードが拡大し、攻撃対象領域が増えるにつれて、アラート量とアナリストのキャパシティとのギャップは拡大し続けています。解決策は、単にアナリストを増やすことだけではなく、インテリジェントな自動化によってインシデント対応を根本的に見直すことです。
現代のSOCにおけるインシデント対応のボトルネック
従来のインシデント対応ワークフローは、異なる時代向けに設計されていました。Splunk などの SIEM、AWS GuardDuty などのクラウドネイティブサービス、エンドポイント検出ツールのいずれからアラートが発生しても、アナリストは手動でコンテキストを収集し、複数のシステムにわたるイベントを相互に関連付け、重大度を判断し、適切な対応アクションを決定する必要があります。このプロセスは毎月数百回、何千回も繰り返され、いくつかの重大な問題を引き起こします。
アラート疲労とバーンアウト: 毎月数十億件のイベントを処理するエンタープライズSOCは、調査を必要とする数百から数千の脅威結果を生成します。十分な人員を持つチームでさえ、24 時間 365 日の対応を維持するのに苦労しています。一方、アナリストのセキュリティチームが少ない小規模な組織では、不可能な作業負荷に直面しています。
一貫性のない分析品質: 手動トリアージの品質は、アナリストの経験、現在の作業負荷、アラートの複雑さによって大きく異なります。Tier 1 のアナリストは、クラウド、SaaS、ID ベースの脅威を適切に調査するために必要な詳細な背景情報を欠いていることがよくあります。
応答時間が遅い: アナリストが調査を完了して適切な対応措置を決定するまでに、攻撃者は攻撃チェーンの複数の段階をすでに進めていることがよくあります。平均調査時間 (MTTI) を時間単位または日単位で測定すると、攻撃者はラテラルムーブメントやデータ漏洩の可能性を十分に得ることができます。
インシデント対応自動化の進化
初期の自動化の試みは、スクリプト化されたプレイブックと決定論的なワークフローに重点を置いていました。反復的なタスクには役立ちますが、新しい脅威に直面した場合は柔軟性に欠けていました。AI、特に大規模言語モデル (LLM) の出現により、セキュリティ自動化に革命がもたらされる見込みがありました。しかし、LLM のみのアプローチでは、リアルタイムセキュリティ運用の根本的な限界がすぐに明らかになりました。
従来の自動化では不十分な理由
ルールベースのSOAR（セキュリティオーケストレーション、オートメーション、レスポンス）プラットフォームでは、環境が変化すると機能しなくなるプレイブックを常にメンテナンスする必要があります。事前定義された対応アクションの実行には優れていますが、脅威のトリアージと調査に必要な推論には苦労しています。
純粋な LLM アプローチは自然言語タスクには強力ですが、大量のデータストリームに対する一貫性のない推論、ハイステークスの意思決定のための確定的な出力を保証できない、何十億ものセキュリティイベントをリアルタイムで分析する際の遅延の問題など、セキュリティコンテキストにおける重大な課題に直面しています。
マルチモデル AI: インテリジェントオートメーションの基盤
効果的なインシデントレスポンスの自動化には、セキュリティ業務に特化した複数のAI技術の長所を組み合わせた、根本的に異なるアプローチが必要です。
ライフサイクル全体のインシデント対応自動化
最新のSOC自動化は、個別のタスクだけでなく、初期検出から最終的な修復まで、インシデントのライフサイクル全体に対応する必要があります。
自動脅威検出
AI主導の脅威検出は、重要なクラウドサービス（AWS、GCP、Azure）、SaaSアプリケーション（GitHub、Google Workspace、Atlassian、OpenAI）、およびIDシステム（Okta、Azure Entra ID）にわたるゼロデイ攻撃と内部脅威を特定することで、従来のルールベースのSIEMアラートを超えています。本番環境への導入では、この機能が大規模に実証されており、顧客は150,000以上のクラウドリソースと11,000以上のIDで毎月15億から50億のイベントを処理しています。
インテリジェントなアラートトリアージ
単純な階層1の分析にとどまらない自動トリアージは、SOCの運用における根本的な変化を表しています。AIエージェント (Exaforceの実装ではExabots) は、リアルタイムのアラートを履歴ログ、構成データ、識別情報、コードリポジトリ、脅威情報と関連付けることで、包括的な調査を行います。
インテリジェント・トリアージ・システムは、アラートを個別に分析するのではなく、複数の検出ソースにわたる脅威を相互に関連付けることで、完全な攻撃ストーリーを作成します。関連するアラートを数日間にわたる攻撃チェーンとデータソースに自動的にグループ化し、人間のアナリストには切り離されたインシデントのように見えるような組織的な攻撃を特定します。
調査を行うたびに、アイデンティティコンテキスト、行動パターン、場所、アクセス履歴、ビジネスコンテキストなど、複数の側面にわたって詳細な理論的根拠が説明され、明確な判定（誤検知または調査が必要）が生成されます。組織は、このアプローチにより、人間による確認を必要とするアラートが 60% 以上減少したと報告しています。
調査と脅威ハンティング
効果的なSOCは、アラートに対応するだけでなく、隠れた脅威や侵害の兆候を積極的に探す必要があります。自動化された調査システムは、テレメトリ、ログ、設定変更を継続的に分析して、従来の検出を迂回する微妙な攻撃パターンを明らかにします。
AIエージェントは、異常なAPIコール、権限昇格、リポジトリの変更などのさまざまなイベントを統一された脅威仮説に結び付けることで、調査を強化します。人間による詳細なレビューが必要な異常を明らかにし、アナリストが自然言語で実行できる事前構築済みの探索的クエリを提供することで、脅威ハンティングプロセスを手動のログ検索からインタラクティブなガイド付き調査へと変えることができます。
事後対応型のアラート追跡からプロアクティブな脅威検出に移行することで、組織は高度な脅威を早期に可視化し、攻撃者の滞留時間を短縮し、アナリストが仮説主導型の大規模なハンティングに集中できるようになります。
自動応答ワークフロー
レスポンスの自動化は、インシデント対応の最後の重要な要素です。疑わしい行動が検出されると、AI エージェントは次のような対応ワークフローを自動的に実行できます。
- ユーザーとマネージャーへの尋問: Slack、Teams、またはメールで異常としてフラグが付けられた特定のアクションを自動的に検証し、応答を分析して正当性を判断します
- アカウントコンテインメント: アカウントの乗っ取りが疑われる場合のアカウントの無効化、セッションの取り消し、MFA デバイスのリセット
- リソース分離: 影響を受けたエンティティを隔離して横方向の動きを防ぐ
- 歴史的背景分析: 過去の類似インシデントとその解決策を調査し、現在の対応決定に役立てる
これらの自動化されたワークフローは、必要に応じて人間による確認が行われ、セキュリティチームはアラートの種類、ユーザーグループ、リスクレベルに基づいて自動化ルールを設定できます。
現実世界への影響:本番環境への導入
インシデント対応自動化の有効性は、実稼働環境で明らかになります。クリーンエネルギー、デジタルインフラストラクチャ、ロボティック・プロセス・オートメーションの各セクターの組織が、次のような測定可能な結果を示しています。
スタッフ効率の大幅な向上: 毎月5万件以上のクラウドリソースと15億件のイベントを管理しているフォーチュン2000企業は、従来20人以上のアナリストを必要としていた7人のSOCアナリストだけで運営しています。150,000以上のリソースと1,800以上のSaaSアプリケーションにわたって毎月50億件以上のイベントを処理している後期段階の新興企業が、セキュリティ運用を担当しているのは 2 人のアナリストだけです。
調査速度の向上：組織は、自動トリアージにより高度なレベルの調査を数時間ではなく数分で完了できるため、同等のインシデントの平均調査時間（MTTI）を60％以上削減できます。
アナリストの生産性の向上: 自動化によってエンリッチメント、関連づけ、ユーザー確認のタスクが繰り返し不要になったため、アナリスト 1 人あたりの処理アラートが 2 倍以上増加したとチームが報告しています。
コスト最適化: インテリジェントなデータ処理、重複排除、動的ダウンサンプリングにより、SIEM ストレージのコストを年間100,000ドル以上削減した組織は、人員数の効率化以外にも報告しています。
競争環境:自動化へのさまざまなアプローチ
SecOps自動化市場には多様なアプローチがあり、それぞれに異なる強みと限界があります。
従来の SOAR プラットフォーム: Splunk SOAR（旧Phantom）、パロアルトネットワークスのCortex XSOAR（旧Demisto）、Swimlaneなどの定評のあるプレーヤーは、決定論的なプレイブックの自動化に重点を置いています。これらのプラットフォームはワークフローのオーケストレーションと幅広い統合に優れていますが、プレイブックの構築と維持には多大なエンジニアリング努力が必要であり、複雑なトリアージに必要な推論にも苦労します。
LLM ネイティブアプローチ: 新規参入企業はLLMを活用して自動アラートトリアージを行い、APIを介して外部SIEMやセキュリティツールにクエリを実行します。このアプローチには柔軟性がありますが、API ベースのアーキテクチャには詳細なデータ相関機能がないため、複雑な階層1～3の調査、履歴データを使った高度な脅威ハンティング、自動対応ワークフローには限界があります。
包括的なエージェントプラットフォーム: Exaforceのようなソリューションは、リアルタイムのデータウェアハウス、マルチモデルAIエンジン、エージェントワークフロー機能を組み合わせて、インシデント対応ライフサイクル全体に対応します。このアーキテクチャにより、侵害防止からAI/MLベースの脅威検出、高度なアラートトリアージ、履歴データにわたる脅威ハンティング、自動対応ワークフロー、内部リスク管理に至るまで、さまざまなユースケースが可能になります。
によると GigaOM の SecOps オートメーションの評価、市場では、決定論的優先オートメーション（従来のSOAR）、非決定論的LLMベースのアプローチ、および両方の方法論を組み合わせたハイブリッドマルチモデルアーキテクチャの区別がますます高まっています。
インシデント対応自動化の実装:主な考慮事項
自動化ソリューションを評価する組織は、いくつかの重要な要素を評価する必要があります。
検出機能: プラットフォームは、環境（クラウド、SaaS、ID）のネイティブ脅威検出機能を提供しますか、それともサードパーティツールからのトリアージアラートのみを提供しますか？ネイティブ検出は、現代の攻撃対象領域における盲点を排除します。
トリアージの深さ: オートメーションは実行できますか 高度な多層分析、それとも基本的なティア1エンリッチメントだけ？高度なトリアージでは、表面的なイベント分析だけでなく、ログ、構成、ID、コード、脅威インテリジェンスのデータを相互に関連付ける必要があります。
データアーキテクチャ: ソリューションは外部SIEMへのクエリを必要としますか、それとも独自の統合データレイヤーを維持していますか？データウェアハウスが統合されたプラットフォームでは、API ベースのアプローチよりも迅速で包括的な調査が可能になります。
レスポンスオートメーション: 標準ではどのようなレスポンスアクションがサポートされていますか？複雑なスクリプトを書かなくてもカスタムワークフローを構築できますか？絶え間ないメンテナンスを必要とする堅固なプレイブックよりも、コーディング不要で適応性のあるワークフローを探してください。
導入の柔軟性: 組織は、ソリューションがセルフサービスプラットフォームアクセスなのか、フルマネージドMDRサービス、あるいはその両方を提供するのかを評価し、チームが自分の成熟度とリソースに合った運用モデルを選択できるようにする必要があります。
進むべき道:人間と人工知能のコラボレーション
インシデントレスポンスの自動化の目標は、セキュリティアナリストに取って代わることではなく、セキュリティアナリストの能力を高めることです。反復的なトリアージ、関連づけ、初期対応タスクを自動化することで、アナリストは人間の専門知識と創造性を必要とする複雑な調査、脅威ハンティング、戦略的なセキュリティイニシアチブに集中できます。
実稼働環境への導入は、この人間とAIのコラボレーションモデルが大規模に機能することを実証しています。10 倍の生産性向上を達成したセキュリティチームは、アナリストを排除するわけではありません。アナリストの時間を価値の高い活動に振り向け、AI が自動攻撃に対するマシンスピードの防御を行います。
攻撃者が偵察、エクスプロイト開発、自動攻撃にAIを活用することが増えているため、防御側も同等のマシンスピードの機能で対応する必要があります。インシデント対応の自動化はもはや生産性の向上ではなく、効果的なセキュリティ運用の基本要件となっています。
結論
SOCでインシデント対応を自動化することは、手作業による事後対応型のセキュリティ運用から、インテリジェントなマシンスピードの防御へのパラダイムシフトを表しています。検知、トリアージ、調査、対応を包括的に自動化した組織は、スピード、規模、費用対効果を劇的に向上させることができます。
このテクノロジーは、単なるプレイブックの自動化にとどまらず、高度な推論、リアルタイムの脅威検出、適応型ワークフローが可能なマルチモデルAIエンジンにまで発展しました。無駄のないアナリストチームで毎月何十億ものイベントを処理する本番環境へのデプロイは、この変革が理論上のものではなく、現在でも運用されていることを示しています。
自社のSOC戦略を評価するセキュリティリーダーにとって、問題はもはやインシデント対応を自動化するかどうかではなく、現代の脅威からチームがマシンスピードで防御できるようにする自動化をどれだけ迅速に実装できるかということです。
インシデント対応能力を変革する準備はできていますか？ ExaforceのフルライフサイクルAI SOCプラットフォームをご覧ください そして、エージェント型AIが、人員を増やすことなくチームがマシンスピードの防御を実現するのにどのように役立つかをご覧ください。
