トレフォエース・センター | SOC automation: How to build an autonomous SOC in the era of AI

SOCの未来は人工知能によって拡張される

セキュリティチームは溺れています。攻撃対象領域は拡大の一途をたどり、スタッフは限られており、警告の量が膨大であるため、従来の SOC モデルは崩壊しつつあります。研究結果によると 61% のチームがデータフィードが多すぎると考えており、60% のチームがアナリストが不足していると回答しています。

これがSOC自動化の出番です。このガイドでは、AI の時代に自律型 SOC を構築する方法を探ります。 AI SOC プラットフォーム、自動化されたワークフロー、高度な検出モデルにより、人間のチームの負担が大幅に軽減されます。CISO、セキュリティリーダー、実務者のいずれであっても、AI で業務を変革するには何が必要かを学ぶことができます。

SOC オートメーションとは何ですか?

SOC 自動化とは、AI、機械学習、オーケストレーションを利用して、セキュリティオペレーションセンター内の反復的で時間のかかるタスクを処理することです。

人間のアナリストだけに頼るのではなく、次のことを行えます。

エンジニアルール
解析ログ
アラートを関連づけ
異常を調査
回答の調整

自動化はこれらのタスクを大規模に処理するため、セキュリティチームは戦略と影響の大きいインシデントに集中できます。

最も成熟度が高くなると、自動化は自律的なSOCへと進化し、最小限の人的介入で脅威を継続的に検出、優先順位付け、調査、対応します。

自律型SOCへの進化

ザの自律への道飛躍ではなく一連の段階です

手動 SOC: アナリストはすべてを自分で処理しますが、たいていは事後対応型であり、SIEM ダッシュボードに大きく依存しています。
自動SOC: スクリプト、SOAR プレイブック、ルールベースのワークフローは手作業を減らしますが、反復作業の多くを自動化することはできません。
AI SOC：機械学習と自然言語AIは、異常を検出し、次のステップを提案し、トリアージを合理化することで、アナリストを強化します。
自律型SOC: AI SOCアナリストは、検知、トリアージ、調査、対応のライフサイクルの大部分を実行し、人間は監視と調整を行います。

この進化は、自動化と監視が業務の標準となっている他の業界（自動運転車、自動取引システム）の変革を反映しています。

AI がゲームチェンジャーである理由

AI は手作業によるプロセスを加速し、SOC 業務の性質を完全に変えます。AI SOC アプローチにより、AI エージェントは次のことが可能になります。

SaaS アプリケーションの検出範囲が改善されました。
コンテキストに応じたアラートの相関関係により、誤検知を減らします。
ID、エンドポイント、クラウドリソースにわたる脅威を自動的に調査することで、MTTR（平均応答時間）を短縮します。
人員を増やすことなく拡張できるため、小規模なチームでもエンタープライズ規模の検出を管理できます。
過去の調査から継続的に学び、精度を向上させ、自動化を改善します。

SOC自動化は、初めて、人間のように考え、推論し、行動するAI SOCアナリストに関するものになりました。

自律型SOCにつながるAI SOCのビルディングブロック

自律型SOCはまだ実現可能ではありませんが、AIを使ってSOCを自動化するには、セキュリティチームは複数の柱に焦点を当てる必要があります。

1。大規模なデータ取り込み

SOCは、クラウド、SaaS、ID、エンドポイント全体でデータを収集して正規化できなければなりません。SIEM のみに依存するとコストがかかり、可視性が制限されます。

クラウド監査ログ (AWS、GCP、Azure)
SaaS セキュリティログ (マイクロソフト 365、Okta、Google ワークスペース)
エンドポイントテレメトリ (EDR/XDR)
開発者ログとコードログ (GitHub、Bitbucket)

2。人工知能/SOC アナリスト

AIを活用したSOC自動化プラットフォームは、人間のワークフローを再現するタスク固有のエージェントであるAIエージェント（AI SOCエージェントとも呼ばれる）を導入します。

検知:他のツールが見逃す脅威を見つけます。
トリアージ:ノイズを減らし、アラートを検証します。
調査:システム全体でコンテキストを取得します。
対応:緩和策を推奨または自動化します。

3。ビジネスコンテキスト

コンテキストのない自動化はリスクを生み出します。出張者ポリシーや CEO ログインの例外などのビジネスルールは、AI が実際の脅威と予想される行動を区別するのに役立ちます。

4。ヒューマン・イン・ザ・ループの監視

ほとんど自律的なSOCであっても、人間の専門家が役割を果たします。アナリストは AI のアクションを監督し、自動化を改良し、新たな脅威に介入します。

SOC 自動化のメリット

SOCの自動化が適切に行われれば、次のことが可能になります。

誤検出の減少
より迅速なトリアージと調査
SIEMとストレージのコストを削減
アナリストの定着率の向上
先を見越した防衛姿勢

CISOとSOCのリーダーにとって、ROIは明らかです。迅速な対応、より低いコスト、より強力なセキュリティ体制です。

自律型SOCに向けた構築を始める方法

旅を始める準備ができたら、実践的なロードマップをご紹介します。

現在の状態を評価
- 手動ワークフローと自動ワークフローを比較します。
- アナリストの疲労の最大の原因 (誤検知、ログトリアージ、データ収集) を特定します。
パイロット AI 主導のトリアージ
- ノイズリダクションとアラート相関のためのAI SOCアナリストを提供できるプロバイダーと提携しましょう。
- 偽陽性率の改善を測定します。
調査と対応に拡大
- ID、エンドポイント、クラウドサービス全体でコンテキストを引き出すエージェントを活用します。
- 一般的な対応アクション (Slack の検証、アカウントの無効化) を自動化します。
ビジネスコンテキストの埋め込み
- 経営幹部の方や出張の多い方、高価値資産向けのポリシーを階層化しましょう。
- 不必要なエスカレーションを減らします。
完全自治への移行
- プレイブックを自律的なSOCワークフローに徐々に移行します。
- 影響の大きいインシデントについては、人間による監視を維持してください。

実際の AI SOC の実際の例

侵害された EC2 インスタンス: Splunk、Okta、AWSに手動でピボットする代わりに、AI SOCアナリストはセッショングラフをつなぎ合わせ、異常なアクティビティを強調表示し、数分で抑制を提案します。
フィッシング詐欺のトリアージ：AIは、報告されたフィッシングの試みを真偽陽性と再分類し、分類を検証するのに十分な詳細情報を提示します。
内部脅威: 行動モデルは、異常なデータ流出パターンにフラグを立て、人事コンテキストと照合し、検証された場合にのみエスカレーションを行います。

これらは今日の企業ですでに起こっているシナリオです。