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サイバーセキュリティにおけるAIエージェントとは？
セキュリティAIエージェントは、サイバーセキュリティの脅威を検出、分析、対応するために設計された自律型システムである。これらのエージェントは、AIと機械学習を活用してリスクを特定・軽減し、多くの場合、人間の直接的な監視なしに動作します。タスクを自動化し、脆弱性を予測し、インシデントにリアルタイムで対応することで、セキュリティ運用を簡素化することができます。
AIエージェントの主な特徴と能力は以下の通り：
- 自律的な動作：AIエージェントは独立して動作し、事前に定義されたルールや学習したパターンに基づいて意思決定や行動をとることができる。
- 脅威の検知：さまざまなソースからの膨大なデータを分析し、マルウェア、フィッシング、不正アクセスなどの異常や潜在的な脅威を特定する。
- インシデントレスポンス：AIエージェントは、感染したシステムの隔離や悪意のあるトラフィックのブロックなど、セキュリティインシデントの抑制と緩和のプロセスを自動化することができます。
- 予測分析：AIエージェントの中には、過去のデータを分析し、潜在的な脆弱性や将来の攻撃ベクトルを予測することで、事前予防的なセキュリティ対策を可能にするものもある。
- 適応性と学習: AIエージェントは相互作用から継続的に学習し、時間とともにパフォーマンスを向上させ、新たな脅威や攻撃パターンに適応することができる。
- 他のシステムとの統合：AIエージェントは、既存のセキュリティツールやインフラと統合することができ、全体的な有効性を向上させることができる。
これは、AIサイバーセキュリティに関する一連の記事の一部である。
現代のセキュリティ・オペレーションにおけるAIエージェント活用のメリット
AIエージェントは、最新のIT環境を防御するためのスケーラブルでインテリジェントなアプローチを提供します。脅威が高度化し、インフラが複雑化する中、これらのエージェントは、追加ツールや人員だけに頼ることなく、セキュリティチームが先手を打つのを支援します。主なメリットは以下のとおりです：
- 環境に応じて拡張可能なカバレッジ：AIエージェントは、動的なシステム、API、エンドポイントにわたって監視と対応を自動的に拡大し、環境に応じて拡張できる保護を実現します。
- アラート疲労の軽減：ユーザー、デバイス、行動を横断してシグナルを相関させることで、AIエージェントはノイズをフィルタリングし、意味のある脅威をハイライトすることで、不要なアラートを削減します。
- 静的なルールを超えた検知行動ベースラインを使用することで、AIエージェントは微妙な異常を特定し、ルールベースのシステムでは見逃しがちな高度な攻撃を検知することができます。
- より迅速でスマートな意思決定：AIエージェントが日常のトリアージを自動化し、脅威インテリジェンスや過去のインシデントから得られるコンテキストに富んだ洞察をアナリストに提供することで、対応に関する意思決定を迅速化します。
- MTTDとMTTRの短縮：リアルタイムの脅威認識と自動封じ込めにより、AIエージェントは検知と対応にかかる時間を短縮します。
セキュリティAIエージェントの主な特徴と能力
自律走行
自律的な動作は、セキュリティAIエージェントの特徴である。これらのエージェントは、ネットワーク監視、データ収集、アラートの初期トリアージなどのタスクを実行し、人間の介入を最小限に抑えて機能します。事前に定義されたポリシーと適応型インテリジェンスを組み合わせることで、AIエージェントは状況を独自に評価し、アクションを実行することができます。
Autonomy は、手動プロセス特有の遅延を排除することで、インシデントレスポンス速度を向上させます。セキュリティチームは、感染したエンドポイントを直ちに隔離したり、悪意のあるドメインをブロックしたり、侵害されたアカウントを無効化したりできるエージェントの恩恵を受けることができます。複雑で曖昧な事象に対しては人間の監視が重要であることに変わりはありませんが、自律的なAIエージェントは、アナリストを絶え間ない手動介入から解放します。
脅威検知
AIエージェントは、ネットワークトラフィック、ログファイル、ユーザー行動を継続的にスキャンし、侵害の兆候を検出することで、脅威の検出に優れています。機械学習アルゴリズムを使用して、データの流出、権限の昇格、ネットワーク内部での横移動など、悪意のある活動を示す可能性のある異常を特定します。この絶え間ない警戒は、脅威がより早く、多くの場合、重大な段階に達する前に検知されることを意味します。
静的な検知方法とは異なり、AI駆動型エージェントは、過去のインシデントやライブデータから学習することで、新しい攻撃ベクトルに適応します。これにより、シグネチャベースのツールを回避する新たな脅威、ゼロデイ、高度な攻撃を迅速に特定することができます。複数のデータソースにまたがる相関関係と組み合わせることで、AIエージェントは誤検知を減らします。
インシデント対応
最新のセキュリティAIエージェントにはインシデントレスポンス機能が組み込まれており、脅威が確認されると即座に行動を起こすことができます。これらのアクションには、影響を受けるシステムの隔離、ユーザー・アクセスの取り消し、フォレンジック・データ収集の開始などが含まれます。自動化により、インシデントが拡大する前に食い止め、被害を軽減し、平均対応時間（MTTR）を短縮します。
セキュリティAIエージェントは、インシデント発生時のコミュニケーションも簡素化します。AIエージェントはアラート通知を生成し、コンテキストに富んだ分析を提供し、推奨される次のステップを通じて人間の対応者をガイドします。このオーケストレーションされたアプローチにより、リソースの効率を最大化し、行動の一貫性を確保し、インシデント発生後の調査をサポートする、一貫した対応プロセスが構築されます。
予測分析
予測分析はもう一つの機能で、過去のデータやリアルタイムのデータを活用して、将来の脅威や潜在的な攻撃ベクトルを予測する。統計モデリングと機械学習を適用することで、AIエージェントは傾向を特定し、脆弱性が悪用されそうな場所を予測することができます。この先見性により、セキュリティ・チームは防御策の優先順位を決定し、セキュリティ体制をプロアクティブに強化することができる。
攻撃傾向の予測にとどまらず、予測分析によって、どの資産やシステムの保護強化が必要かを特定し、リソースの割り当てを最適化することができます。AI エージェントは、ターゲットを絞った介入を推奨し、リスクの高い領域を先手を打って強化し、想定されるシナリオに対応したインシデント対応計画を作成します。
適応力と学習
適応性はセキュリティAIエージェントの価値の核心であり、脅威の状況の変化に応じて進化することができます。エージェントは、脅威インテリジェンス・フィード、インシデントの結果、ネットワーク・テレメトリなどの新しいデータを継続的に取り込み、検出および対応モデルを更新します。この継続的な学習プロセスにより、エージェントは以前には遭遇しなかった戦術を認識し、時間の経過とともに意思決定の精度を向上させることができます。
学習は、教師ありおよび教師なしの機械学習のような技術によって実装され、エージェントが検出しきい値を改良し、侵害の新しい指標を関連付け、偽陽性または偽陰性から学習することを可能にします。この適応性により、手作業によるルール更新の必要性を減らし、攻撃者の技術革新に合わせて関連性を確保することができます。
他のシステムとの統合
他のセキュリティおよびITシステムとの効果的な統合により、AIエージェントの範囲と影響力が拡大します。ファイアウォール、SIEM、エンドポイントプロテクション、アイデンティティ管理、クラウドプラットフォームと接続することで、AIエージェントは幅広いデータセットを集約し、テクノロジースタック全体でアクションを調整します。この統合により、統一されたセキュリティ・アプローチが可能になり、組織全体の検知と対応が加速されます。
相互運用性により、AIエージェントはコンテキストを充実させ、オーケストレーションされたワークフローをトリガーし、タスクをエンドツーエンドで自動化することができる。例えば、エージェントはエンドポイントからフォレンジック・データを取得し、その結果をSIEMのネットワーク・アラートと関連付け、人間の介入なしにファイアウォールを介して悪意のあるIPをブロックすることができる。
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セキュリティにおけるAIエージェントの使用例
積極的なセキュリティの推奨
AIエージェントは、インフラストラクチャと脅威のライブ分析に基づいて推奨事項を生成することで、セキュリティチームのアドバイザーとして機能します。AIエージェントは、適用範囲のギャップを特定し、リスクに優先順位を付け、組織のセキュリティ態勢に沿った予防策を提案します。
これらのレコメンデーションは、調査を行うアナリストには詳細な洞察を、全体的なリスクを追跡するエグゼクティブにはハイレベルなサマリーを提供するなど、役割に応じたものとなっています。日常業務にガイダンスを組み込むことで、AIエージェントはチームが反応的にではなく、継続的に防御を強化できるよう支援します。エクサビームのマルチエージェントAIは、このようなシステムの一例です。
セルフ・ヒーリング・ネットワーク
AIエージェントは、人間の入力を待つことなく問題を検出し対処することで、自己修復ネットワークの概念を可能にする。侵入、デバイスの故障、コンフィギュレーション・ギャップなどの問題が発生すると、エージェントは脆弱性のパッチ適用、設定の更新、侵害されたノードの隔離などの是正措置を発動する。これにより、ダウンタイムが短縮され、システムが障害から迅速に回復することが保証される。
このアプローチは免疫システムのように機能し、脅威や障害は即座に認識され、エスカレートする前に無力化される。検知と修復の両方を自動化することで、自己回復型ネットワークは回復力を向上させ、IT チームとセキュリティ・チームの運用負担を最小限に抑えます。
AIによるフィッシング検知と対応
フィッシングは依然として攻撃者の主要なエントリーポイントですが、AIエージェントは静的なフィルタリングを超えて疑わしいメッセージを認識します。AIエージェントは、送信者の行動、文体、コミュニケーションの文脈を評価し、ビジネスメールの侵害やその他の標的型詐欺を示す可能性のある異常を特定します。
フィッシングの試みが検出されると、エージェントは自動的にメッセージを隔離し、ユーザーに警告を発したり、同様の試みをブロックするためにセキュリティ制御を調整したりすることができます。このプロアクティブな対応により、ユーザが欺瞞的なコンテンツにさらされる機会を減らし、企業はますます巧妙化するフィッシング・キャンペーンに先手を打つことができます。
自動マルウェア解析
マルウェア解析は、サンドボックス環境でファイルを検査し、リアルタイムで動作を評価するAIエージェントによって加速されます。これらのエージェントは、ベンダーからのシグネチャの更新を待つ代わりに、プロセスの起動、スクリプトの実行、データの流出などの特徴を分析し、ファイルを悪意のあるものとして分類します。
例えば、あるドキュメントがコマンドラインツールを起動し、外部データをダウンロードしようとした場合、エージェントは、たとえそのマルウェアの亜種が過去に一度も確認されたことがなくても、直ちにそのアクションにフラグを立てたり、ブロックしたりすることができます。この自動評価により、ポリモーフィックおよびゼロデイ脅威に対する防御が強化されます。
セキュリティAIエージェントの実装ベストプラクティス
ここでは、AIエージェントを使用して組織がセキュリティを向上させる方法をいくつか紹介する。
1.AIエージェントの正しい使用例を選ぶ
まず、自動化と機械学習に適したセキュリティ上のペインポイントを特定することから始めましょう。一般的なエントリー・ポイントとしては、アラートのトリアージ、フィッシングの検出、エンドポイントの異常監視などがあり、AI エージェントが手作業の負担を軽減し、スピードを向上させることができる分野である。初期段階では、コンテキストの理解や人間の判断が必要なユースケースは避ける。
明確な判断基準を持つ、反復的で大量のタスクに焦点を当てる。誤検知の減少や応答時間の改善など、測定可能な結果に基づいて各ユースケースを評価する。これにより、AIエージェントのパフォーマンスに対する信頼が高まり、より複雑な領域への拡張が正当化される。
2.既存のセキュリティ・スタックとの統合
AIエージェントが有意義な結果を出すためには、環境全体の包括的なデータにアクセスする必要がある。SIEM、EDR、ファイアウォール、IDプロバイダー、クラウドプラットフォームなどのシステムとの統合を優先する。これにより、エージェントがイベントを相関させ、検出結果を充実させ、連携したアクションをトリガーできるようになります。
APIまたはネイティブコネクタを使用して、AIエージェントとツール間のリアルタイム通信を確立する。可能であれば、統合は双方向であることを確認する。エージェントはデータを受信するだけでなく、ワークフローを実行したり、設定を自動的に調整したりすることで、データに基づいて行動する必要があります。
3.SOCワークフローとの整合
AI エージェントが既存のセキュリティ・オペレーション・センター（SOC）のワークフローに適合するようにする。エージェントが自律的に行動できる場所、アナリストにエスカレーションすべき場所、ケースの引き渡し方法を定義する。この整合性により、効果的なコラボレーションがサポートされ、アラートの重複や混乱が回避されます。
検知、エンリッチメント、レスポンス、レポーティングにおけるAIエージェントの役割を含むワークフローを文書化する。エージェントの出力を解釈し、必要に応じてアクションを上書きする方法について、アナリストにトレーニングを提供する。うまく統合されたエージェントは、並列プロセスではなく、戦力増強剤となる。
4.KPIの設定とエージェントの効果のモニタリング
AIエージェントのパフォーマンスを評価するために、明確な重要業績評価指標（KPI）を定義する。平均検出時間（MTTD）、平均応答時間（MTTR）、誤検出率、アラート削減率などの指標を追跡する。これらの指標を使用して、価値を評価し、ルールを改良し、より広範な展開を正当化します。
エージェントの判断とアクションを定期的に監査し、検出漏れや誤分類を特定する。ヒューマンアナリストがエラーを修正し、今後のパフォーマンスを改善できるように、フィードバックループを設定します。継続的な監視、脅威のランドスケープと組織のニーズの両方に同期してエージェントを進化させます。
5.小さく始めて、戦略的に拡大する
まず、1 つまたは 2 つの適切なユースケースを対象とした限定的な導入から始める。こうすることで、チームは本番環境で AI エージェントがどのように動作するかを観察し、教訓を収集し、セキュリティチームに負担をかけることなくワークフローを改良することができる。
価値が実証され、信頼が確立されたら、より多くのユースケースや環境に拡大する。モジュール式のロールアウト戦略を用いて規模を拡大し、運用管理と可視性を維持しながら、機能、統合、カバレッジを徐々に追加する。
ExabeamセキュリティAIエージェント
Exabeam Novaは、AIエージェントの協調システムを直接New-Scale Platformに組み込むことで、セキュリティオペレーションを変革します。これらのエージェントは、脅威の検出、調査、対応の各段階をより迅速、正確、かつ一貫性のあるものにするよう設計されています。SOCのワークフロー内で動作することで、Exabeam Novaは手動プロセスの摩擦を排除し、チームが測定可能で再現可能な成果を達成できるよう支援します。
SOCに提供される価値
- 生産性の向上：アナリストは、ログの解析、ケースの作成、レポート作成などの繰り返し作業に費やす時間を削減できるため、より価値の高い作業に集中できます。
- 迅速な対応：自動化された証拠収集と調査タイムラインにより、検知から対応までの平均時間が短縮され、脅威が拡大する前に脅威を封じ込めることができます。
- 精度の向上：アダプティブ・リスク・スコアリングにより、影響度の高い脅威がハイライトされ、ノイズが削減されるため、アナリストは自信を持って行動することができます。
- リーダーシップの洞察：日々の姿勢報告により、業務活動をビジネス成果に結びつけ、経営幹部や規制当局に進捗状況を示すことができます。
結果
Exabeam Novaを使用することで、セキュリティ・オペレーション・センターは、調査を最大80％迅速に完了し、インシデント対応を50％迅速化し、無関係なアラートを60％削減することができます。効率性だけでなく、Exabeam Novaは、人員を増やすことなくチームの規模を拡大し、コンプライアンスを強化し、人的脅威とAIによる脅威の両方に対する回復力を向上させます。
つまり、Exabeam Novaは、エージェント型AIを具体的なSOCの価値に変え、サイバーセキュリティに対するよりスマートで効率的、かつ成果主導型のアプローチを組織に提供する。
その他のエージェント型AIの説明
