サイバーセキュリティにおけるAIとは？
サイバーセキュリティにおけるAIの定義
サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）とは、機械学習、自然言語処理（NLP）、データ分析、Retrieval-Augmented Generation（RAG）、その他のAI技術を用いて、ネットワーク、システム、デバイス、データを攻撃や不正使用から保護することです。
組織のセキュリティ体制を強化し、積極的な防御を可能にするために、サイバーセキュリティにおける AI の使用が増加しています。AIは、カスタムデータソースのオンボーディング、アラートの優先順位付けと抽出、検出ルールの変換、SIEM移行の支援などの日常的なタスクを自動化できます。AIが適応し、進化し、データから学習するにつれて、新たに出現する脅威を特定して対応する能力が向上します。
サイバーセキュリティにおけるAIが重要な理由
サイバーセキュリティにおけるAIは、現在その多くがAI主導型となっているサイバー脅威に対する防御を組織がより積極的、効率的、かつ適応的にするために重要です。
AIが主導するサイバーセキュリティ脅威のスケールに立ち向かうには、従来のサイバーセキュリティ手法では不十分であることが証明されています。脅威アクターは、AIが攻撃と回避の方法に提供する自動化と高度化を享受しています。たとえば、新しい攻撃手法には、ポリモーフィックマルウェア、大規模な言語モデルベースの脆弱性、ディープフェイクで強化されたフィッシングなどがあります。すでに横行しているマルウェア、ソーシャルエンジニアリング、脆弱性の悪用に加えて、AIが燃料とする脅威によって攻撃の状況が拡大しており、防御が難しくなっています。
セキュリティチームは、AI主導のセキュリティ分析を使用してインシデントレスポンスを自動化および加速し、脅威の検出と予測を強化し、真陽性の精度を向上させることで、スケールできます。
AIが手作業のタスクを引き受けることで、セキュリティ担当者は脅威ハンティングや真陽性の調査といったより戦略的な目標に集中できます。従来のアラートのふるい分けにはアナリストの勤務時間のすべてが必要となることがよくあります。AIを使用すれば、数百のアラートを実際に重要なものに絞り込むのに数分しかかかりません。同様に、セキュリティアナリストはAIの助けを借りて1時間以内に脅威を調査できます。AIがなければ、この作業には数日かかる可能性があります。
サイバーセキュリティにおけるAIの仕組み
AIは、機械学習モデル、自然言語処理（NLP）、大規模言語モデル（LLM）、AIアルゴリズムを通じてサイバーセキュリティで機能します。AIツールは膨大な量のデータを分析してパターンや異常を検出し、潜在的な脅威や新たな攻撃を指摘します。
データの収集と処理
AIアルゴリズムは、ネットワークトラフィック、システムログ、ユーザー行動などのAIデータセットからリアルタイムでデータを収集し、処理できます。AIは、セキュリティチームが約10分で新しいデータソースを収集し、正規化するのを支援します。カスタムデータ統合の開発を自動化し、パイプライン、マッピング、テンプレート、統合パッケージを含む完全な統合を作成します。
検出ルールを作成または変換する
AIは、データを分析することで、セキュリティチームがサイバー攻撃を示す異常やパターンを特定するのに役立ちます。コンテキスト認識型生成AI（生成AI）、例えばElastic AI Assistantは、検出ルールによってトリガーされたアラートをわかりやすい言葉で説明することもできます。
アラートのトリアージと監視
AIは、関連するアラートを攻撃レベルの所見に相関させることで、時間のかかるトリアージと監視のプロセスを自動化します。たとえば、Elastic SecurityのAttack Discovery機能は、数百のアラートを少数の実際の脅威にトリアージし、直感的なインターフェースで結果を返します。これにより、セキュリティ運用チームは提示された攻撃を迅速に理解し、重大度と潜在的な影響に基づいて脅威に優先順位を付け、すぐにフォローアップアクションを実行できるようになります。
サイバーセキュリティ脅威の調査
脅威が特定されるたびに、AIはセキュリティアナリストが主要な調査手順を実行するのを支援します。攻撃の詳細な説明を提供し、ホストとユーザーを要約し、関連するMITRE ATT&CK®の敵対者の戦術を表示します。生成AIは、自然言語を好みのプログラム言語クエリに生成または変換することにより、段階的な修復計画を作成し、アドホックな分析と強化を効率化することもできます。
サイバーセキュリティインシデントへの対応
AIは、影響を受けたシステムの隔離、悪意のあるIPアドレスのブロック、脆弱性の修正など、事前に定義されたアクションを自動的に実行することで、インシデントレスポンスを強化します。AIは過去のインシデントから継続的に学習し、将来の脅威を検出して対応する能力を向上させます。生成AIは、セキュリティアナリストにインシデントの修復手順を提案し、インシデントの文書化を支援することもできます。
サイバーセキュリティで使用される主要なAI技術
セキュリティの専門家は、サイバーセキュリティのためにさまざまなAI技術を使用しています。これらには、機械学習、NLP、RAG、LLM、行動分析が含まれます。
サイバーセキュリティにおける機械学習
機械学習モデルはパターンを識別し、潜在的な脅威を示す可能性のある異常に焦点を当てます。たとえば、セキュリティチームは機械学習を使用してネットワークの潜在的な侵害を監視します。
NLP
自然言語処理（NLP）により、AIシステムは人間の言語を理解し、処理できるようになります。これは、脅威レポートの分析、インシデントレスポンス、脆弱性評価などのタスクに不可欠です。脅威インテリジェンスアナリストは、NLPを使用して、SNS、ソーシャルメディア、ニュース記事、ダークウェブからの膨大な情報を分析し、潜在的な脅威を特定し、関連する詳細を抽出します。これにより、セキュリティチームは脅威アクターの動機を理解し、侵害の兆候（IoC）を特定して、脅威インテリジェンスを向上させることができます。
サイバーセキュリティにおけるLLMと生成AI
大規模言語モデル（LLM）は、多くのNLPアプリケーションを支える深層学習モデルの一種で、人間の言語を解釈し生成することを可能にします。サイバーセキュリティでは、脅威データの分析、インシデントへの対応、ケース解決後の文書化の支援など、生成AIがますます注目されています。サイバーセキュリティでは、LLMには、迅速なインジェクション攻撃、データポイズニング、機密データの開示などの課題もあります。
RAG
Retrieval-Augmented Generation（RAG）は、ドキュメント検索と言語生成を組み合わせることで言語モデルの精度を向上させる手法です。RAGは、LLMがパーソナライズされた正確で関連性の高い回答を提供するために必要な適切なコンテキストを確保できるよう支援します。
セキュリティアナリストがRAGシステムに質問を投げかけると、RAGシステムは、内部ログ、脅威インテリジェンスフィード、脆弱性データベース、内部インシデントレポート、その他の内部ナレッジデータベースなど、関連するサイバーセキュリティソースから情報を取得します。取得されたデータは分析者のクエリに対して実行され、LLMにコンテキストと最新の関連情報を提供します。その結果、LLMは拡張プロンプトを使用して、コンテキストを認識した最新の対応を生成します。
ビヘイビア分析
ユーザー行動分析（UBA）は、ユーザー（およびシステム）の行動を分析し、疑わしい活動をリアルタイムで検出するのに役立ちます。UBAはログファイル、ネットワークトラフィック、アプリケーション使用状況などのさまざまなソースからデータを収集し、各ユーザーの通常の行動のベースラインを確立します。機械学習と統計モデリングを使用して、このベースラインからの逸脱を検出します。時間の経過とともに、UBA はユーザープロファイルを継続的に更新し、異常を識別する能力を学習し向上させます。このサイバーセキュリティ技術は、内部脅威、悪意のある活動、その他のセキュリティインシデントが拡大する前に特定するのに役立ちます。
サイバーセキュリティにおけるAIの利点
AIはセキュリティチームの効率と有効性を大幅に向上させます。AIを活用したセキュリティソリューションは、セキュリティチームのプロセスの自動化、進化する脅威への対応、プロアクティブな防御メカニズムやサイバー耐性の向上、コスト削減を支援します。
脅威検知の改善
AI は、人間のセキュリティアナリストが単独では達成できない精度と速度で異常を特定することにより、脅威検出を向上させます。
インシデント対応時間の短縮
AIを使用すると、セキュリティアナリストは対応手順を自動化し、潜在的なインシデントのコンテキストを取得し、最も重要な攻撃を優先順位付けできます。より迅速かつ正確な脅威検出により、セキュリティ侵害を迅速に封じ込め、根本原因を特定し、将来の攻撃を防御できます。
自動化
AIは時間のかかるタスクを自動化できるため、セキュリティチームは戦略的な目標や複雑なサイバーセキュリティインシデントに集中できるようになります。
人為的エラーの削減
AIは、アラートのトリアージや監視などの日常的なタスクを自動化することで、人為的ミスのリスクを軽減し、サイバーセキュリティ運用の効率と精度を向上させます。
スケーラビリティの改善
AIは、時間のかかるタスクを自動化し、膨大なデータを処理し、進化する脅威に適応するために継続的に学習することで、拡張性を大幅に向上させます。
サイバーセキュリティにおけるAIの応用とユースケース
サイバーセキュリティチームは、フィッシング検出、詐欺防止、ネットワークセキュリティなど、さまざまな種類の脅威にAIを使用しています。
マルウェアとフィッシングの検出
AI搭載システムは、特に新しい脅威や進化する脅威（特にAIを活用した脅威）に関しては、従来の方法よりもマルウェアやフィッシングの試みを効果的に検出できます。AIは異常検知、コンテキストおよび行動分析、予測インテリジェンスなどの機能を備えており、攻撃を迅速に特定して軽減し、正当な活動と悪意のある活動を区別することを学習し、セキュリティワークフローを中断させる可能性のある誤検知を最小限に抑えることができます。
Endpoint Security
AIは、特定のデバイスに関連するコンテキスト、環境、動作を学習し、異常や異常な動作を特定することで、エンドポイントのセキュリティ を強化できます。ゼロデイ脆弱性、つまりセキュリティチームにまだ知られていない脆弱性に基づく潜在的な攻撃を検出するのに特に効果的です。
ネットワークとクラウドのセキュリティ
AIには大量のデータが関係しているため、ネットワークとクラウドの両方のセキュリティに最適です。異常や脅威を検知し、アラート疲労を回避するのに役立ちます。AIは膨大な量のデータを分析し、リアルタイムの脅威評価に基づいてセキュリティポリシーとアクセス制御を単一の画面で動的に調整します。
不正防止
AIは、個人情報の盗難、支払い詐欺、アカウントの乗っ取りなどの不正行為を検出するために使用できます。他のサイバーセキュリティアプリケーションと同様に、AIはチームが受け取る誤検知アラートの数を減らし、長時間の手動調査の必要性を減らし、詐欺による損失や評判の失墜を防ぐことでコスト削減に役立ちます。AIはまた、従来のルールベースのシステムでは検出が困難な複雑な不正パターンを特定することができます。
運用セキュリティ
AI技術をセキュリティスタックのほぼすべての側面に幅広く実装することにより、セキュリティチームは脅威を軽減するためにより効率的に作業できるようになります。AIは、セキュリティ担当者に、他の方法では決して得られなかった洞察へのアクセスを提供し、その仕事をより良い方向へと大きく変えています。
セキュリティ管理者、エンジニア、アナリストは、リアルタイム統合脅威インテリジェンス、自動トリアージ、LLM強化ワークフローを通じて、重大インシデントの優先順位付けを容易にし、アラート疲労を軽減し、調査を加速できます。時間のかかる日常的なタスクの多くを自動化することにより、セキュリティチームは本当に重要な優先事項に集中できるようになり、組織全体のセキュリティ体制をさらに強化できます。
セキュリティ運用におけるAIの実装
一見すると、すべてのベンダーが独自のAI製品を提供しているように見えるため、人工的なものとインテリジェントなものを区別するのは難しい場合があります。
最初のステップは、AIオファリングがチームとセキュリティオペレーションセンター（SOC）にどの程度役立つかを理解することです。まず、次の質問に答えることから始めます。
- 既存のセキュリティ環境のどこでAIが最も価値を提供できるでしょうか？
- 特定したAIユースケースに基づいて、どのリスクを監視すべきですか？
- AI導入の具体的な目標は何ですか？
次に、セキュリティチームが新しい作業負荷を維持できるように、目的、目標、セキュリティ環境、現在のAIインフラに合った適切なAIツールを選択してください。最後に、データの品質とプライバシー、規制の遵守、セキュリティを確保します。
一部のベンダーは、レガシーシステムからAI駆動型製品への切り替えを支援しています。ここでも、AIは移行プロセスに役立ち、従来のAI検出ルールの移行やカスタムデータタイプのオンボーディングを数分で支援します。これらは、従来、セキュリティ管理者が数日または数か月かけて達成していたタスクです。Elasticは、Automatic ImportやAutomatic MigrationといったAI機能を活用して、SIEMの切り替えに必要な時間と専門知識を削減します。Elastic AI Assistantは、ガイド付きのワークフロー提案と複雑なクエリ変換を通じて、セキュリティアナリストと管理者の学習曲線を低減します。
Elasticを用いたAIとサイバーセキュリティ
Elastic SecurityのAI主導のセキュリティ分析は、Search AI Platform上に構築され、RAGを含み、業界をリードするAI機能が注目されています。
- Automatic Migrationは、従来のSIEM検出ルールをElasticセキュリティに移行するためのAI主導のワークフローを提供します。
- Attack Discovery は、受信したアラートを総合的に評価して進行中の攻撃を明らかにし、アナリストがそれらを阻止できるように導きます。
- Automatic Importは、あらゆるREST APIからのカスタムデータ統合を数分で構築します。
- Elastic AI Assistantは、アラートのトリアージ、インシデントレスポンス、管理タスクなどに関するコンテキスト認識ガイダンスを提供し、セキュリティチームを強化します。