防衛SOCにおけるアラートの過負荷を軽減する方法
AIを活用したトリアージ、迅速な洞察、アナリストに必要な余裕

アナリスト は、大部分が誤検知であることが判明する通知の絶え間ない洪水に直面しています。調査によると、セキュリティオペレーションセンター(SOC)の担当者の71%1 が燃え尽きを経験し、アラートの量に圧倒されていると報告しています。アナリストの最大の不満の1つは、誤検知の処理や手作業に多くの時間を費やしていることです。
最も懸念されるのは、2024年の調査2によると、驚くべきことに62%のアラートが完全に無視されており、長時間のシフト勤務後には精度が40%低下するということです。これは効率の問題であるだけでなく、非常に人間的な根源を持つセキュリティの脆弱性でもあり、洗練された脅威が悪用するまさにそのギャップを生み出しています。
幸いなことに、よりスマートな検出戦略と高度な自動化、AI主導のセキュリティツールを組み合わせることで、ノイズとリスクの両方が削減されています。多くの組織ではすでに大きな改善が見られます。顧客からのフィードバックを分析した最近のレポートによると、Elastic Securityを使用している組織は、毎日のアラート量を1,000件以上からわずか8件に減らし、誤検知を平均75%削減しています。これは単なるノイズリダクションではなく、アナリストの焦点とSOC効率を変える変革です。この変化の背後にある重要な推進力の1つは、ElasticのAttack DiscoveryなどのAIを活用したツールです。個々の異常ではなく、実際の攻撃を特定することで、誤ったアラートをカットできます。
セキュリティチームに必要なのはこれ以上のアラートではなく、運営方法に対する戦略的な変更です。有意義で実用的なインテリジェンスを得るには、ツールやトレーニング、シフトを増やすだけでは不十分です。これでは当然、コストもかさみます。むしろ、警戒の過負荷やリスクにさらされるリスクを軽減し、セキュリティ運用を強化するために、防衛チームがすでに実施している戦略的変更を理解することです。
アラートの優先順位付けとノイズの低減
アラートの過負荷から抜け出すには、アナリストが最も重要な脅威に集中できるように、アラートの検出、処理、フィルタリング、優先順位付けの方法を再考することから始めます。
生成AIを使用することで、ElasticのAttack Discoveryは複雑な攻撃パターンの検出と理解を強化し、アラートの洪水を攻撃の進行状況の明確なビューに変換します。ホストとユーザーのリスクスコア、資産の重要度、アラートの重大度など、防御運用に重要な要素を考慮することで、アナリストは最も重要な脅威を優先順位付けし、何千ものアラートをわずか数個の重要なアラートに減らすことができます。Attack Discoveryによって表面化されたインテリジェンスを使用して、アナリストはElastic AI AssistantとそのRetrieval-Augmented Generation(RAG )機能を使用できます。AI Assistantは、内部の知識に接続することで、独自のランブックや手順からコンテキストに応じたガイダンスを提供し、平均応答時間(MTTR)を大幅に短縮するのに役立ちます。
コンテキストと相関関係を用いて意味を構築
脅威を効率的に調査するためには、アナリストは環境全体で異なるイベントがどのように関連しているかを包括的に把握する必要があります。しかし、エンドポイント、ファイアウォール、IDシステム間でデータが断片化されているため、統一されたビューを実現することは依然として課題となっています。
ElasticのAttack Discoveryは、アラート間の関係性を能動的に特定し、膨大なデータに埋もれてしまう可能性のある攻撃パターンを明らかにします。その基盤となっているのは、高度な検索機能と、一般的なセキュリティの前提ではなく、実際のセキュリティデータを扱う大規模な言語モデルです。これにより、相関ルールを通じて既知の脅威を自動検知するとともに、関連イベントをリンクすることで、より豊富なコンテキストの獲得と迅速かつ正確な調査が可能になります。各検知過程では、関連するアラートを関連付けることで潜在的な攻撃を浮き彫りにし、関与するユーザーとホスト、アクティビティがMITRE ATT&CK®フレームワークにどのようにマッピングされているか、そして潜在的な脅威アクターを示します。Elastic Attack Discoveryは、一見無関係に見えるアラートを、明確で一貫性のある攻撃チェーンへと結び付けます。異常なネットワークトラフィック、疑わしいプロセス、認証情報の使用に関する個別の警告に対処するのではなく、アナリストは攻撃のコンテキスト全体を即座に把握できます。
ナレッジベースは、過去のインシデント、攻撃パターン、環境全体にわたる相関関係からのコンテキストでアラートを充実させ、アナリストが全体像を把握し、脅威に明確かつ正確に対応できるようにします。
また、フォレンジックデータの長期保存にも対応しているため、防衛産業のセキュリティとコンプライアンスを維持するために重要な、イベントの経時的な相関が可能になります。
セキュリティ調査と運用を強化
セキュリティ調査をより迅速かつ直感的に行うために、防衛SOCのアナリストは、状況に応じた豊富な要約と、自然言語を使用してアラート、攻撃、ケースデータを操作できる能力を必要としています。複雑なクエリを記述したり、ログを手動で精査したりする代わりに、アナリストには、「この攻撃に関連するすべてのアラートを表示してください」、「攻撃のタイムラインを要約してください」、「このインシデントにはどのようなプロセスが関係していましたか」などの質問ができる環境が必要です。ここでの重要な運用上の変化は、これらのリクエストを実行可能なクエリに変換し、環境全体から関連データを即座に取得して相関させることができる適切なAIソリューションを導入することです。
Elastic AI Assistantを使用すると、アナリストは「この脅威をどのように修復できますか?」などのフォローアップの質問をしたり、特定のアクションを分離するためにES|QLクエリを要求できるようになります。さらに、アナリストは自然言語プロンプトからES|QLクエリを直接生成できるため、セキュリティデータの検索、分析、および対応がより迅速かつ容易になります。
Elastic AI Assistantは、最小限の手作業で効率的に脅威に対応できるよう支援します。例えば、ある組織では、Elastic AI Assistantを導入した結果、専門家レベルのアラートサマリー、コンテキストに基づくクエリ、事前作成された対処ステップのおかげで、調査時間が34%短縮されました。
自然言語インターフェースにより、攻撃や関連するアラートについてより多くの洞察を得られるようになり、行動までの時間を短縮できます。また、技術に詳しくないユーザーでも詳細な調査を行うことができるため、どのアナリストでも高度なタスクを実行できるようになります。
防衛環境ではスピードだけはなく、精度も重要です。また、限られた時間と人材を、日常的なフィルタリングではなく、真の脅威に確実に割り当てることも重要です。
アラートの過負荷を実用的なインテリジェンスに変換
大量のアラートはチームを疲弊させます。アラートの管理方法に戦略的な変更を加えることで、チームは反応的な対応からより思慮深く、先見的な行動に移行できます。すべてのテレメトリのスパイクに手動で対応する必要がなくなることで、チームはより賢明に考え、高度な検知戦略を開発したり、以前は手の届かなかった脅威ハンティングプロジェクトを追求したりする余地が生まれます。
AIを活用した自動化により、防衛セキュリティチームが効率を高め、疲労を軽減し、運用を効率化する方法を学びましょう。ウェビナー「セキュリティをよりスマートに:AIが脅威検出とアナリストのワークフローを変革する方法」にご参加ください。AIが防衛SOC運用をどのように変革しているかを実践的に検証する4部構成のウェビナーシリーズの第1部です。
セキュリティに関するその他のリソース
ウェビナーシリーズを見る:防衛リーダーとの戦略的対話
出典:
Tines, “Report: Voice of the SOC Analyst,” 2022年
- MSSP Alert and CyberRisk Alliance, “MSSP Market News: Survey Shows 62% of SOC Alerts are Ignored,” 2024年
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