セキュリティオペレーションセンター (SOC) は長い間、サイバー攻撃に対する防御の最前線でした。しかし、今日の大規模なアラート、クラウドの複雑さ、ID 主導型のリスクにより、従来の SOC は追いつくのに苦労しています。そこで、AI SOC の出番です。
あの エアソックス、または人工知能を活用したセキュリティオペレーションセンターは、機械学習、自動化、自律エージェントを使用して、かつては人間のアナリストでは対応しきれなかったタスクを処理します。チームは、誤検出に悩まされることなく、最も重要な箇所に人間による判断を適用しながら、マシンスピードで検出、トリアージ、調査、対応を行えるようになりました。
この記事では、「AI SOC」とは何か、従来のSOCとの違い、AI SOCアナリストの役割の変化、自律運用がセキュリティの未来になりつつある理由について詳しく説明します。この進化の次のステップについては、以下をご覧ください。 エージェンシーSoC。
AI SOC とはどのようなものですか?
AI SOC（人工知能を活用したセキュリティオペレーションセンター）は、機械学習、自動化、LLMエージェントを活用して、これまでアナリストの時間を費やしていたタスクを実行します。
静的で脆弱なルール（「X が発生すると Y にアラートを出す」など）に依存する従来のセットアップとは異なり、AI SOC は動的な推論を採用しています。ログ、ID、クラウド構成、コードを含むスタック全体のデータを取り込み、コンテキストを理解します。1つのデータポイントだけでなく、アクティビティのタイムライン全体を分析することで、異常が本物の脅威なのか、良性の行動なのかを判断します。
基本的に、検出、トリアージ、初期調査という面倒な作業を処理するので、人間のチームは戦略的な意思決定に集中できます。
従来のSoCでは不十分な理由
従来のSOCは、人間が手動でアラートを関連付けたり、ダッシュボードを切り替えたり、クエリを実行したりすることに依存しています。このアプローチにはボトルネックが生じます。
- アラートオーバーロード: アラートの大半は誤検知。
- 手動調査:アナリストは、回答よりもデータ収集に多くの時間を費やしています。
- ルールベースの検出:検出エンジニアは、新しい攻撃対象領域や急速に進化する攻撃パターンに追いつくことができません。
- 人材ギャップ: 世界中で350万件を超えるセキュリティ関連の求人が未募集中。
- 高コスト:SIEMストレージとライセンス料は、データが増加するにつれて上昇し続けています。
AIを搭載した自律型SOCは、反復作業を減らし、アナリストの能力を拡大することで、これらの問題に直接対処します。
アナリストの役割の向上
AIは人間のアナリストに取って代わることを目的としているという誤解があります。実際には、AI SOC はアナリストにとって新しい、より戦略的な役割を生み出しています。クエリの実行やログの関連付けなどの反復的なタスクをオフロードすることで、焦点はデータ集約から価値の高いセキュリティ作業に移ります。
このシフトにより、アナリストはトリアージから監視に移ります。アナリストは、すべてのアラートを手作業で検証するのではなく、意思決定がビジネスリスクに沿ったものになるように AI エージェントを監督します。さらに、役割は事後対応型から事前対応型へと進化します。以前は誤検出に費やされていた時間が、今では積極的な脅威ハンティングと脆弱性管理に充てられています。最後に、アナリストは、AIにビジネス固有のニュアンス（四半期末の財務チームにとって特定の行動が正常であることを知るなど）を教えることで戦略的背景を説明し、時間をかけてシステムを改良していきます。
人工知能SOCのメリット
AI SOCに移行する組織は、自動トリアージによる誤検出の大幅な削減から始めて、目に見える改善を実現しています。これらのシステムは、ばらばらな「回転椅子」ワークフローを排除することで、大量のSIEMデータ取り込みへの依存を減らすことで、アナリストの生産性を高め、総所有コストを削減します。さらに、AI 主導の調査と自動対応により MTTI と MTTR が短縮され、最終的にはチームが事後対応型の消火活動から先を見越した防御に焦点を移すことができます。
実際のユースケース
- クラウドセキュリティ: 危険な S3 バケットポリシーまたは IAM 権限昇格の試みを検出します。
- アイデンティティーセキュリティ: マッピングセッションハイジャック、OAuth トークンの盗難、またはありえない旅行異常。
- 内部脅威: 異常なファイルダウンロードを SaaS ログインおよび HR シグナルと関連付けます。
- 電子メール: フィッシングキャンペーンを送信している侵害されたアカウントの検出
- SaaS: 異常に大量のリポジトリクローニングを発見しました。
- 終点: デバイス間の横方向の動きを大規模に識別します。
AI SOCは、これらのシグナルを結び付けて統一的な調査を行います。これは、従来のSIEMやUEBAツールだけでは実現できないことです。
AI SOC を構築する際の課題
AI SOCの構築には明確な課題があります。その主な理由は、AIの効果は取り込むデータの質によって決まるためです。データインテグリティだけでなく、組織は自動化されたワークフローの採用による文化的な変化を乗り切り、SOC 2、HIPAA、GDPRなどのコンプライアンスフレームワークと厳密に連携させる必要があります。重要なのは、アナリストが透明性の高い意思決定を通じてシステムを信頼すると同時に、必要に応じてより詳細な手動による脅威ハンティングに軸足を移す能力を維持する必要があるということです。
AI SOC ベンダーの評価方法
いつ プラットフォームの選択、質問:
- 測定可能な指標で誤検知を減らせますか？
- クラウド、アイデンティティ、SaaS、コード全体を自律的に調査できますか?
- 検出をカスタマイズするためのビジネスコンテキストルールは提供されていますか？
- トリアージ、調査、検出、対応のためのAIエージェントはありますか？
- コンプライアンスは組み込まれていますか (SOC 2、ISO、HIPAA)?
これらの質問は、実際のAI SOCプラットフォームを、「AI」マーケティングを行う従来のSIEMと区別するのに役立ちます。
未来は人工知能
AI SOC はセキュリティ運用の自然な進化です。自律型 SOC プラットフォームにより、SOC アナリストは誤検出に費やす時間を減らし、より多くの時間をビジネスの保護に費やすことができます。SOC なしで始める場合でも、既存の SOC の改善を検討している場合でも、変化は起きています。
Exaforceでは、経験豊富なアナリストのようにトリアージ、調査、対応を行うExabotのエージェントとともに、AI SOCを強化するためのプラットフォームをゼロから構築しました。AI SOC がどのようにセキュリティ業務を変革できるか見てみる準備はできていますか?をリクエストしてください 今日のデモ。
