セキュリティにおけるAI導入：上位のユースケースと避けるべき誤り

AIは本質的に、パターン認識、膨大なデータからの学習、そしてその学習に基づく予測や意思決定に優れています。機械学習（ML）技術と組み合わせることで、AIは大規模かつ高度なデータ分析を可能にします。

拡大する攻撃対象領域と高度な脅威に対処するセキュリティ専門家にとって、AIは脅威検出を強化し、インシデントレスポンスを自動化および加速し、アラートの精度と忠実度を向上させるために役立ちます。AIがもたらすデータの可視性により、イベントのより強固な相関が可能になり、チームの生産性が向上し、脆弱性管理がより効率的になります。これは、組織のリスク管理戦略およびプロセスの全体的な改善に寄与します。

ハイブリッドおよびマルチクラウド環境は、新たな脆弱性と攻撃対象領域をもたらします。現代の攻撃はかつてない速さで進行し、従来のシステムは膨大な数のアラート（その多くは誤検知）を生成し、業界は世界的な人材不足に直面しています。AIの導入が進んでいることは自然な成り行きと言えるでしょう。実際、AIサイバーセキュリティツールの世界市場は2030年までに27.9%成長すると予測されています。

AIは、セキュリティチームが手動のプロセスよりも効率的に複雑なエコシステムを分析するために役立ちます。AIツールは脅威を検出し、アラートをフィルタリングし、ほぼリアルタイムで対応することで、組織への損害を最小限に抑えます。最終的には、力を増幅する役割を果たし、反復的な作業を引き受けることで、人間が価値の高い調査に集中できるようにします。

AIを活用してサイバーセキュリティ対策を強化している組織にとって、現在注目すべきAIのユースケースが5つあります。AIを活用した脅威検出、SOC自動化、インシデントレスポンス、不正行為検出とリスク分析、そしてデータオンボーディングです。では、詳しく見ていきましょう。

従来のセキュリティツールは、多くの場合、署名や既知のパターンに依存しているため、新しい攻撃や進化する攻撃に対して脆弱です。しかし、AIはネットワークトラフィック、ユーザーの行動、システム活動のパターンをリアルタイムで分析できます。これにより、セキュリティチームは侵害を示している可能性のある異常を特定でき、高度な標的型脅威（APT）に対抗するにあたって同等の強力なツールを持つことができます。

機械学習モデルは、これらの逸脱を見つける上で特に効果的です。たとえば、行動ベースの検出システムは、内部者の行動が通常の行動と異なることを認識し、潜在的な脅威を警告します。

データの量と速度を管理する際、SOCは日々大量のアラート（その多くは誤検知）に直面し、アナリストの疲労と脆弱性の増加を招いています。セキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）向けに構築されたAIツールは、脅威分析を自動化し、重要なアラートを本当に重要なものに絞り込み、アナリストの作業負荷を軽減します。SIEMシステム内でAIを活用することで、セキュリティチームはアナリストに、より焦点を絞った高品質なダッシュボードを提供し、日々の業務を円滑に進めることができます。

インシデントレスポンスにはスピードが求められます。アナリストがデータに追われていると、応答時間が犠牲になります。攻撃者がシステム内に長く留まるほど、より大きな損害を与える可能性が高まります。主要な脅威軽減手順を自動化することで、組織は検知から封じ込めまでの時間を大幅に短縮し、人的介入の必要性を最小限に抑えることができます。

セキュリティオーケストレーション、自動化、対応（SOAR）は、AIを活用することで対応の自動化を加速し、重要な問題を必要な場合にのみ人間のアナリストにエスカレーションできるフレームワークです。

銀行、eコマース、保険などのセクターでは、堅牢な不正検出システムが必要です。脅威がより高度化し、攻撃対象領域が拡大するにつれて、従来のルールベースのシステムは機能不全に陥り、誤検知が多発し、より目立たない不正行為を見逃すケースが増えます。AIを活用した不正検出とリスク分析は、サイバーセキュリティ分野におけるAIの非常に貴重な応用です。

AIと機械学習のアルゴリズムは、トランザクションのパターンをリアルタイムで分析し、逸脱を検出し、通常は見逃される複雑な詐欺の手口を特定することで、セキュリティチームがリスク軽減に積極的に取り組み、詐欺に関連する潜在的な損失を最小限に抑えるのに役立ちます。

Octodetはエンドポイントレベルで脅威を事前対応的に防御し、脅威検出機能を最新の状態に保ちます。

AIを活用したデータオンボーディングは画期的な変化をもたらし、セキュリティ管理者が組織のIT環境全体を捉えた完全で正規化されたデータセットに基づいてSIEMを運用できるようにします。

カスタムデータ統合を自動化することで、セキュリティ専門家は数週間分の作業を節約できます。従来はチームが数日かかっていた作業がAIによって10分足らずで完了するようになり、SOCは環境をより包括的に、より迅速に把握できるようになります。

AI駆動型SIEMが組織にもたらす利点について、詳しくはこちら。

AI駆動型SOCを作成するには、正しい方法と誤った方法があります。多くの組織は、セキュリティ運用にAIを実装する際に重大なミスを犯します。ここでは、よくある導入時の落とし穴を避けるためのポイントをご紹介します。

不十分なガバナンス：適切な監督がなければ、AIツールは誤った判断を下したり、規制やコンプライアンスの枠外で動作したりする可能性があり、社内ユーザーと社外の利害関係者の両方の信頼を損ないます。AI導入を監督するステークホルダーが明確に確立されていない場合、これらのリスクは増大します。

役割、責任、説明責任が明確でなければ、AIシステムを効果的に管理したり、ポリシーを実施したり、問題が発生した場合に対応したりすることが難しくなります。強力なガバナンスのフレームワークは、AIが効果的であるだけでなく、安全でコンプライアンスを遵守し、組織の価値観に沿ったものである状態を確保するために不可欠です。

不十分なアクセス制御：AIシステムは多くの場合、機密データへのアクセスを必要とします。厳密なアクセス制御を行わないと、AIシステム自体が標的になる可能性があります。導入プロセスのあらゆる段階でセキュリティを考慮することが非常に重要です。

機密データに関するトレーニング：保護されていない個人データや規制対象データをAIモデルに投入すると、プライバシー侵害やコンプライアンス上の問題が発生する可能性があります。モデルをトレーニングする際、セキュリティチームはAIデータのリスクを特定し、それに従って進める必要があります。

開発時のセキュリティ軽視：悪意のある改ざんを防ぐには、AI製品の開発と導入ライフサイクルのすべての段階でセキュリティを考慮する必要があります。特に、AIのような不透明な技術を導入する場合は、開発プロセスにおいてセキュリティのシフトレフトを行うことで、脆弱性を早期に発見できるようにします。

自動化への過度の依存： AIは人間の専門知識に取って代わるものではなく、それを強化するものです。特に、AIが解釈を誤ったり、完全に見落としたりする可能性のある、コンテキストの影響を受けやすい脅威に対処する場合は、人間の監視が不可欠です。AIを活用した生産的で効率的なセキュリティチームを構築するためには、リスク評価や予期せぬシステム動作などの分野で人間の判断を優先する必要があります。AIとアナリストの連携により、より良い意思決定が確保され、盲点が減り、業務の整合性が維持されます。

万能のAIソリューションはありません。 SecOpsの近代化は、セキュリティ運用チームの真のニーズをサポートする基盤を構築することから始まります。成功するモダナイゼーションは、人を中心に据えています。テクノロジーが誰に対して役立ち、どのように日々のワークフローに統合されるのかを明確に理解することから始まります。

SecOps戦略におけるAIのパワーを最大限に引き出すために、以下のベストプラクティスを考慮しましょう。

• 明確な戦略から始める：AI導入は、組織の特定のリスクプロファイルとチームのニーズに基づいて推進される必要があります。まずは明確な目標を設定し、AI導入におけるSMART（具体的、測定可能、達成可能、関連性があり、期限が定められた）目標を設定しましょう。これにより、適切な問題を解決し、有意義な成果を追跡できるようになります。

• データ品質への投資： AIの性能は、学習するデータの品質に依存します。セキュリティツールに、IT環境全体から包括的で正確かつタイムリーなデータが提供されるようにしてください。クリーンで正規化され、強化されたデータは、正確な脅威検出と効果的な自動化の鍵です。

• ツール間の統合：AIは、SIEMからSOAR、エンドポイント検出と対応（EDR）、クラウド監視ツールに至るまで、そしてそれらを超える領域まで、既存のセキュリティエコシステム全体でシームレスに機能する必要があります。ツールの無秩序な増加を抑え、統一された可視性を実現することで、この統合が応答時間を改善します。

• チームを訓練する：テクノロジーは方程式の一部に過ぎません。トレーニングとスキルアップにより、SOCアナリストはAIがワークフローにどのように適合するかを理解し、その出力を解釈し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。特にエッジケースをナビゲートしたり、AI主導の推奨事項を解釈したりする際には、人間の専門知識が依然として重要です。

• 継続的な監視と調整：AIは「一度設定して放っておく」ツールではありません。モデルのパフォーマンスを定期的に評価し、最新のデータで再学習してください。継続的な調整により、AIシステムの関連性、精度、信頼性が確保されます。

モダナイゼーションの取り組みをこれらのベストプラクティスに基づいて行うことで、SOCチームを変革の中心に据え、組織は責任を持ってAIをデプロイし、脅威への応答時間を改善し、全体的なセキュリティ体制を強化できるようになります。

ElasticのSearch AI Platformを基盤とするElastic Securityは、SOCワークフローのあらゆるレイヤーに高度なAI機能を統合します。データオンボーディングを加速し、より効率的なアラートトリアージを実現し、生成AIによってセキュリティチームの生産性を向上させます。

Elastic Security を使用すると、ノイズを抑え、重要なことに集中し、迅速に行動して組織を防御し保護することができます。

AIがセキュリティ運用にどのような効果をもたらすのかご覧ください。

サイバーセキュリティにおけるAIリソースから、さらに詳細をご確認ください。

• サイバーセキュリティにおけるAIの総合ガイド

• 新しいお気に入りのチームメンバー、Elastic AI Assistantをお迎えください。

• 動画：AIでSOCを加速するための専門家からのアドバイス

• AIを活用したセキュリティ分析の価値についてさらに詳しく読む

• 生成AIを使用した解決時間の短縮についてさらに詳しく

本記事に記述されているあらゆる機能ないし性能のリリースおよびタイミングは、Elasticの単独裁量に委ねられます。現時点で提供されていないあらゆる機能ないし性能は、すみやかに提供されない可能性、または一切の提供が行われない可能性があります。

このブログ記事では、それぞれのオーナーが所有・運用するサードパーティの生成AIツールを使用したり、参照している可能性があります。Elasticはこれらのサードパーティのツールについていかなる権限も持たず、これらのコンテンツ、運用、使用、またはこれらのツールの使用により生じた損失や損害について、一切の責任も義務も負いません。個人情報または秘密/機密情報についてAIツールを使用する場合は、十分に注意してください。提供したあらゆるデータはAIの訓練やその他の目的に使用される可能性があります。提供した情報の安全や機密性が確保される保証はありません。生成AIツールを使用する前に、プライバシー取り扱い方針や利用条件を十分に理解しておく必要があります。

Elastic、Elasticsearch、および関連するマークは、米国およびその他の国におけるElasticsearch N.V.の商標、ロゴ、または登録商標です。他のすべての会社名および製品名は、各所有者の商標、ロゴ、登録商標です。