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AIとコンテキスト検索は防衛サイバーセキュリティをどのように強化するか

コンテキスト検索が防衛セキュリティチームにもたらす明確さ、迅速さ、および洞察

Crossley McEwen
AIと自動化

今日の防衛環境では、情報は豊富にありますが、洞察は捉えどころのないことも多くあります。すべての接続されたシステム、エッジデバイス、デジタルタッチポイントからデータが流入する中、セキュリティチームは依然として、基本的な質問に答えるために、断片化されたインプットをつなぎ合わせ、参考となる情報を探し、サイロをナビゲートすることに多くの時間を費やしています。

防衛サイバーセキュリティにおいて、分断されたセキュリティログを掘り起こすのに費やす1分1分は、敵対勢力が悪用できる1分となります。相関関係の見落としや対応の遅れは、リーダーシップの信頼を損ない、リスクを増大させ、作戦上の優位性が失われます。

今日のセキュリティ運用チームは、断片化されたシステム全体で指数関数的に増加するデータ量を監視するという任務を負っていますが、多くの場合、情報を行動に移すために必要な時間、コンテキスト、人員が不足しています。脅威はより高度化し、機械的速度で移動するため、従来の検索・分析プロセスでは不利になります。調査には時間がかかり、アラートはトリアージされません。そして、不完全なデータに基づいて意思決定が行われ、任務とチームが危険にさらされます。

手作業のプロセスから即座に得られる洞察へ

防衛分野のセキュリティチームにとって、現状を持続することは不可能です。アラートは何千件も届き、アナリストを支援するために設計されたツールは、しばしば明確さよりも複雑さを生み出します。ネットワーク、デバイス、ドメイン、分類境界を越えてイベントを関連付けることは、依然として時間がかかり、脆弱です。

問題はデータの量だけではなく、データの断片化にあります。ほとんどの調査において、アナリストはシステム間を行き来し、複雑なクエリを記述し、ログ、アラート、テレメトリにわたるタイムラインを手動でつなぎ合わせる必要があります。これは非効率的であり、さらに悪いことに、重要な洞察が得られるのが遅すぎて結果に影響を与えられないことを意味します。

MODとそのパートナーはこの点を理解しています。脅威が機械的速度で進化する中、その必要性はかつてないほど明確です。意思決定者は、検出から行動までの迅速なプロセスを求めています。つまり、どのようなデータを収集するかだけでなく、インテリジェンスにアクセスする方法も再考する必要があります。

ミッションの言語を理解するインテリジェンス

次世代のセキュリティ運用は、ダッシュボードを追加することではなく、コンテキストインテリジェンスに基づいています。これは、単に検索結果を返すのではなく、答えを提供するシステムです。Retrieval-Augmented Generation（RAG）や自然言語検索といった技術がこの変革を推進しています。

アナリストや非技術者にさえ複数のプラットフォームにまたがるシグナルをつなぎ合わせる作業を強いるのではなく、RAGはシステムが信頼できるリポジトリから関連データを直接取得できるようにします。リアルタイムインテリジェンスに基づいて洞察を導き出し、ハルシネーションやブラックボックスロジックは一切ありません。これにより、アラート疲れが軽減され、チームは誤検知ではなく検証済みの脅威に集中できるようになります。

侵害がどこから始まったかを知りたいですか？どのシステムが影響を受けましたか？このアクティビティが異常なのか、それとも日常的なものなのか知りたいですか？システムはログを取得するだけでなく、チームのためにストーリーを組成します。

これらは仮説上の能力ではありません。すでに運用されており、MODの実際のチームを実際の環境でサポートし、より効果的にトリアージを行い、アラート疲労を軽減し、アナリストの役割を調査者から意思決定の支援者へと高めています。

代替ではなく、支援者としてのAI

防衛分野では、AIが任務を成功に導く人間の専門知識にとって代わるのではないかという懸念が一般的です。しかし、セキュリティにおけるAIの真の力は、置き換えではなく、増幅です。

Contextual AIは、人間の判断を覆すものではなく、強化するものです。手動によるトリアージの負担を軽減し、イベント間の隠れた関係を浮き彫りにし、新たな脅威に手動プロセスよりも早くフラグを立てることができます。重要なことは、機械を人間より信頼することではなく、人間に考える時間、対応する時間、そして主体的になる時間を与えることです。

アクセス性の高いインテリジェンスのためのチャットボットと自然言語

自然言語 の機能により、防衛職員は全く新しい方法でセキュリティデータとやり取りできるようになります。平易な言葉とチャットボットを使って脅威を調査できるなら、複雑なクエリ構文を熟知する必要はありません。「過去24時間以内に外部IPから失敗した認証試行をすべて表示」といったリクエストでも、即座に適切な結果が得られます。英国国防省（MOD）はすでにチャットボットの可能性を探っており1、英国防科学技術研究所では、現場の戦術的軍事ユーザー向けに、このようなデジタルアシスタントを開発しています。これにより、兵士はデータシステムとテキストベースの会話を行い、任務の成功に必要な情報や回答を見つけることができます。

AI搭載のチャットボット、たとえばElastic AI Assistant for Securityは、セキュリティに関する質問を適切なクエリに変換し、アラートのコンテキストを提供し、ベストプラクティスに基づいて次のステップを提案することで、アナリストの調査をガイドします。これにより、承認されたすべてのユーザーの効率が向上し、セキュリティに関する意思決定への参加が拡大します。現場の指揮官や非技術スタッフは、高度な専門知識を持つ仲介者を必要とせずに、必要に応じてセキュリティシステムを直接調査できます。これまでセキュリティデータを専門チーム内に隔離していた技術的な障壁が低くなります。Tier 1 SOCアナリストは、ほとんどトレーニングを受けることなく、より迅速に作業できます。

大規模言語モデル（LLM）がコンテキストの理解を提供し、調査を迅速化して応答時間を短縮することで、意思決定を分散させることができます。セキュリティインテリジェンスを必要なあらゆる場所に届けることができます。

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

今回のエピソードでは、AI、自動化、オーケストレーションがどのように手作業の負担を軽減し、アナリストが最も重要な業務に集中できるようにするのかを探ります。
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取締役会での承認にとどまらず、実戦で鍛えられたセキュリティインテリジェンス

Elasticのセキュリティ機能 は、NATOのLocked Shields 演習で厳格なテストを受けました。これは、世界最大級の実戦式サイバーセキュリティシミュレーションの一つです。演習期間中、ブルーチーム（防衛サイバーセキュリティユニット）は、OSイベントログ、PowerShellログ、ファイアウォール/IPS/IDSデータ、脅威インテリジェンスフィード、エンドポイント検出および対応機能など、複数のデータソースを統合した包括的なセキュリティアーキテクチャをデプロイしました。この環境は、実際の防衛オペレーションを反映しており、Elastic Common Schema（ECS）が多様なデータソースを正規化し、検出ワークフローを効率化します。セキュリティチームは、複雑な分析作業を簡素化する事前設定済みのダッシュボードを通じて、デジタル資産全体にわたる統一的な可視性を獲得しました。

保護機能には、マルウェアおよびランサムウェアの防止、悪意のある挙動の分析、メモリ脅威保護、認証情報の強化が含まれていました。MITRE ATT&CKフレームワークにマッピングされたすべての検出ルール,2により、チームは防御範囲を測定しながら、攻撃者の戦術と手法を理解できます。この演習では、防御のレジリエンスもテストしました。高度で持続的な能力を備えた洗練された脅威アクターをシミュレートするレッドチームは、セキュリティツールの無効化を積極的に試みました。エージェントの改ざん防止などの特徴により、直接攻撃を受けても監視の完全性が維持されました。これは、紛争環境では重要な機能です。

検出から意思決定まで：より速く、よりスマートに、同じ場所で

結局のところ、最新の防衛には最新のインテリジェンスが求められます。それは、単に可視性を向上させるだけでなくより良い成果を実現し、単にデータを増やすのではなく、適切なタイミングで適切な答えを提供します。

AI主導の検索は、単なる技術的なアップグレードではなく、姿勢そのものの転換を意味します。アナリストがツールの操作に費やす時間を減らし、戦略的な意思決定により多くの時間を割ける環境を作り出します。指揮官は、目の前にある洞察がタイムリーで適切、かつ信頼できるものであると確信した上で、自信を持って行動できるようになります。

防衛組織は、自らの城壁の内部でセキュリティインテリジェンス機能を利用できるようになりました。AIのパワーとデータ主権のどちらかを選択する必要はもうありません。 コンテキストを認識する言語モデルをセキュリティ境界の内部に取り入れることで、チームは膨大なデータ量を、自社の言語を理解する意思決定の優位性へと変換できます。

さらに詳細をご覧いただけます。コンテキスト検索、AI駆動の脅威発見、そして主権データ管理が、防衛分野のセキュリティリーダーの意思決定をどのように変革しているのかを見てみましょう。ウェビナーシリーズ「ミッション・アドバンテージ：防衛リーダーとの戦略的対話」にぜひご参加ください。防衛部門に関するサイバーセキュリティシリーズの他の投稿もご覧ください。

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出典：
1. UK Defence Journal, “Ministry of Defence using AI to improve productivity,” 2024.
2. TechTarget, “What is the Mitre ATT&CK Framework?,” 2024年\

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