ExabeamのAIイノベーション
高度なAIにより、脅威の検知、調査、および対応が強化されます。当社のプラットフォーム全体に導入されたAI共同調査員は、行動分析の適用範囲をAIエージェントにまで拡大し、お客様のチームが「エージェント型エンタープライズ」のセキュリティを確保できるよう支援します。
デモのリクエストAIを活用したセキュリティ運用
AIリーダーシップの10年
機械学習、生成AI、エージェント型AIは、脅威の検出、調査、およびデータの取り込みを加速させます。Exabeam Common Information Model（CIM）は、数百もの情報源からのデータを標準化し、New-Scale Fusionおよび高精度な分析を実現します。
- 正確な検知のための行動分析
- 生成AIがアナリストの生産性を向上させる
- エージェント型AIが、ティア1にティア3レベルの洞察をもたらす
- セキュリティを中核とするCIMが、AIと分析機能を支える
エージェント型企業のセキュリティを確保する
エージェント行動分析
エージェント行動分析（ABA）は、UEBAの適用範囲をAIエージェントや自律的な活動にまで拡大するものです。Claude Enterprise、ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot、およびカスタムエージェントにおける行動を分析し、不正利用、逸脱、および新たなリスクを検知します。
- AIエージェントのベースライン行動
- エージェントの異常な動作を検出する
- ツール、アクション、およびアクセスの監視
- リスクを、その背景を十分に踏まえて調査する
エージェントAI
セキュリティ運用チームの体制を強化する
Exabeam Novaは、プラットフォーム全体をカバーするAI共同調査ツールであり、コンソール上でアナリストの作業を常時サポートします。背景情報の収集、二次調査、優先順位付けを自動化するため、チームはより迅速に問題を検知し、調査を行い、対応することができます。
- 調査時間を50％以上短縮
- 生産性を最大80％向上させる
- トリアージにかかる時間を1シフトあたり3時間短縮
リアルワールドAI
測定可能な結果に焦点を当てたAI
AIを活用した分析により、生産性の向上とリスクの正確な検知を実現します。10年にわたるUEBAの専門知識に基づき、高精度な結果を提供するとともに、AIプラットフォームやエージェントに起因するリスクを管理するお手伝いをいたします。
- Advisor Agentでカバー範囲を拡大
- ベンチマークを活用して進捗状況を把握する
- 自動化されたワークフローで応答時間を短縮
- 事業リスクについて明確に報告する
- AI分析には厳選されたデータを活用する
より正確な検出
他のツールが見逃した脅威を検出
機械学習により行動パターンを基準として分析し、ビジネス上の文脈を反映させることでリスクを浮き彫りにします。New-Scale Fusionは、他のツールが見逃しがちなアクティビティを検知し、チームが脅威を検知して対応できるよう支援します。
- 内部脅威やAIの悪用を検知する
- 分析を活用して誤検知を減らす
- 実際のリスクに基づいてアラートの優先順位を付ける
- Exabeam Novaはアラートにリスクを割り当てます
安全とセキュリティ
AIのセキュリティとリスクの管理
行動分析により、AIの活動やエージェントの行動における不正利用を特定します。Outcomes Navigatorは、技術的な詳細をビジネスリスクやコンプライアンスに関する知見に変換する、あらかじめ用意されたダッシュボードを用いて、AIセキュリティのユースケースを評価します。
- ABAでAIのリスクに対処する
- AIプラットフォームの状況を把握する
- 事業レベルのリスクを伝達する
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自動化されたInvestigation Timelines
行動分析は、ユーザーやデバイスの行動の基準値を把握します。動的なリスクスコアリングにより脅威の優先順位付けが行われ、自動化されたタイムラインによって活動の展開状況が可視化されます。ABAは、このアプローチをAIエージェントを含む非人間的なアイデンティティにも拡張しています。
- Investigation Agent を使ってタイムラインを作成する
- Search Agent を使用したタイムラインの検索
- 自然言語からグラフを作成する
エージェント主導の洞察
アナリストの作業速度と正確性を向上させる
エージェント型AIは、タスクの自動化、問い合わせの簡素化、脅威の分類、そして的確な推奨事項の提供を行います。これにより、チームは業務を迅速に進めるとともに、脅威の検知、調査、および対応の精度を向上させることができます。
- 自然言語で検索する
- リスクの相関分析と分類
- アドバイザー・エージェントからアドバイスを受ける
- グループに関連するリスクとアラート
異常なユーザー活動の検出
行動分析のための動的なユーザーグループ化
特許取得済みの検出グループ化機能は、機械学習を活用して関連するリスクを単一のケースに統合します。このアプローチにより、孤立したアラートが相互に関連付けられた行動コンテキストに置き換えられるため、チームは脅威の全容を調査できるようになります。
- グループ化されたユーザーおよびエンティティ全体のリスクを確認する
- 不必要な調査を削減する
サードパーティアラートの優先順位付け
機械学習の活用アラートトリアージ
機械学習により、希少性、頻度、リスクを評価し、サードパーティおよび社内のアラートを優先順位付けします。動的なリスクスコアリングにより、チームは最も価値の高い業務に集中できるようになり、トリアージが迅速化されます。
- コンテキスト情報を得るために、サードパーティのアラートを取り込む
- 複数のベンダーからのアラートを一か所で確認する
- トリアージに必要なアラートの数を減らす
Exabeamのデモを見る
デモをリクエストして、Exabeamがセキュリティ・オペレーション・チームのエージェント型エンタープライズ・セキュリティ確保にどのように役立つかをご覧ください。
以下の事を学びます：
- 人間とエージェントの行動を監視・分析し、リスクを洗い出す
- 機械が構築したタイムラインで脅威を調査
- マルチエージェントAIを使用して、検知、調査、対応ワークフローを改善する。
- プレイブックを適用して意思決定を導く
- コンプライアンス要件のサポート
受賞歴のあるセキュリティのリーダー
