AIを活用したSOC：機能、メリット、ベストプラクティス

AI搭載SOCとは何か？

AIを活用したSOC（セキュリティ・オペレーション・センター）は、人工知能を活用して脅威の検知を強化し、インシデント対応を迅速化し、全体的なセキュリティ態勢を改善します。タスクを自動化し、より深い洞察を提供し、リソース配分を最適化することで、手作業が多い従来のSOCを超えることができます。これにより、修復時間の短縮、より正確な脅威の特定、よりプロアクティブな防御を実現します。

手動プロセスやルールベースのシステムに大きく依存する従来のSOCとは異なり、AIを搭載したSOCは、膨大な量のセキュリティデータの分析をリアルタイムで自動化し、高速化します。アルゴリズムを使用して不審なパターンを特定し、インシデントのトリアージを自動化し、常時人間が介入することなく封じ込め措置を開始します。

AIを搭載したSOCの主要な側面には、以下のようなものがある：

• 自動化：AIはアラートのトリアージやエンリッチメントのような反復作業を自動化し、アナリストをより複雑な作業に解放する。
• 脅威検知の強化：AIアルゴリズムが膨大な量のデータを分析し、人間のアナリストが見逃してしまうような異常や疑わしいパターンを特定します。
• インシデントレスポンスの改善：AIはインシデントレスポンスの手順を自動化し、より迅速で効率的な封じ込めと修復を可能にする。
• コンテキストに基づく洞察：AIは、セキュリティイベントに関するより深いコンテキストを提供し、アナリストが脅威の範囲と影響を理解できるようにします。
• リソースの最適化：タスクを自動化し、プロセスを簡素化することで、AI SOCは組織が既存のリソースでより多くのことを行うことを可能にする。

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。

従来のSOCの課題

従来のセキュリティ・オペレーション・センターは、AIソリューションで対処可能なさまざまな課題に直面していることが多い。

アラート過多

従来のSOCのセキュリティ・アナリストは、さまざまなモニタリング・ツールやセキュリティ・プラットフォームからの圧倒的な量のアラートに直面することがよくあります。1日に何千件もの通知があり、その多くは誤検知、重大性の低い問題、重複などです。このような大量のアラートは常にトリアージを必要とし、アナリストが良性のインシデントとクリティカルなインシデントを迅速に区別することが困難となり、結果としてアラート疲れを引き起こします。

時間の経過とともに、このようなアラートの過多は、脅威の見逃し、調査レスポンスの低下、重大なセキュリティ・インシデントの見落としのリスクの増大につながります。また、ネットワークの複雑化や攻撃の巧妙化に伴い、優先順位付けを手作業に頼らざるを得なくなることも少なくありません。

反復作業

従来のSOCアナリストの時間の多くは、ログのレビュー、定型的な調査、プレイブック主導のレスポンスの実行など、繰り返しの手作業に費やされています。これらの作業は貴重な注意を消費し、アナリストが複雑な脅威や新しい脅威に集中する能力を制限します。定型的なケース管理、アラートの相関関係、証拠収集がボトルネックとなり、効率的なインシデント対応が妨げられることも少なくありません。

反復的な作業は、ヒューマンエラーの可能性を高め、標準的な手順を回避する可能性のある独自のパターンに対するアナリストの感覚を鈍らせます。戦略的分析やプロアクティブな脅威ハンティングに割く時間は最小限に抑えられ、チームの効率は低下する。

アナリストの燃え尽き症候群

常にプレッシャーのかかる環境は、反復的なワークフローやアラートの過負荷と相まって、従来のSOCにおけるアナリストの燃え尽き症候群に大きく影響している。過重労働に従事するスタッフは警戒を怠ることができず、業務効率に影響を及ぼし、頻繁な離職を招きます。業界全体の熟練したサイバーセキュリティ専門家の不足は、これらの課題をさらに増幅させ、残りのチームメンバーは手薄になっています。

バーンアウト（燃え尽き症候群）は、日々の業績だけでなく、長期的な労働力の安定性や組織の知識保持にも影響を及ぼす。経験豊富なアナリストが退職すると、彼らの専門知識や社内システムや脅威の歴史に精通した知識が失われ、組織の記憶が弱まるため、将来の攻撃が検知されなかったり、未然に防げなかったりするリスクが高まる。

AI搭載SOCの主な側面

オートメーション

自動化はAIを活用したSOCの中核であり、従来は手作業が必要だった反復的で時間のかかるタスクを簡素化します。AI主導のセキュリティ・オーケストレーション＆オートメーション（SOAR）プラットフォームは、脅威インテリジェンスを自動的に収集し、アラートを関連付け、調査を開始し、封じ込めアクションを実行します。これによりアナリストは、人間の判断と専門知識が必要な複雑な脅威に集中する時間を確保できます。

自動化により、SOC は大量のアラートに対応し、対応までの時間を数時間から数分に短縮することができます。自動化されたワークフローにより、セキュリティポリシーと手順が組織全体で一貫して適用されるため、見落としのリスクが最小限に抑えられ、新しいテクノロジーや脅威の出現に伴う運用の拡張が容易になります。

強化された脅威検知

AIを搭載したSOCは、アナリティクス、機械学習、行動モデリングを使用して、従来のルールベースのシステムよりも高い精度で脅威を検出します。このような機能により、従来のシグネチャベースの検知をすり抜けるような異常や未知の攻撃手法を特定することができます。過去のデータから学習し、組織固有の環境に適応することで、これらのシステムは時間の経過とともに改善され続けます。

強化された検知機能により、誤検知を減らし、本物の脅威を即座に確認できるようにすることで、アナリストが最も重要な作業に時間を割けるようにします。これにより、高度な攻撃者が使用する急速に進化する戦術、技術、手順にリアルタイムで対応するSOCの能力が向上します。

自動インシデント対応モジュール

AIを活用したSOCは、自動化されたインシデント対応モジュールを実装し、さまざまなセキュリティ・インシデントに即座に対応できるようにします。これらのモジュールは、セキュリティチームが設定したプレイブックやリスクのしきい値に従って、侵害されたエンドポイントの隔離やアカウントのロックなど、封じ込め、駆除、復旧のワークフローを編成することができます。

日常的なイベントへの対応を自動化することで、組織は対応時間を短縮し、潜在的な損害を抑えることができます。また、インシデントレスポンスの自動化により、対応が正確かつ遅延なく実行されるため、一貫性も向上します。この信頼性は、大規模なインシデントやマルチベクトル攻撃では特に重要です。

コンテクスチュアル・インサイト

AIを搭載したSOCは、複数のソースからのデータを集約し、関連する資産、ユーザー行動、脅威インテリジェンスに関する情報でアラートを充実させることで、アナリストにコンテキストに基づく洞察を提供します。この充実したコンテキストにより、セキュリティチームは調査段階で情報に基づいた意思決定を迅速に行い、潜在的なビジネスへの影響とリスクに基づいてインシデントの優先順位を決定することができます。

また、詳細なコンテキスト情報へのアクセスは、より優れた脅威の発見と調査を可能にします。アナリストは攻撃経路を追跡し、インシデントの全容を理解し、関連する脆弱性を明らかにすることで、より効果的な封じ込めと将来の予防戦略を可能にします。

リソースの最適化

手動のプロセスを自動化し、アラートの優先順位付けを改善することで、AIを活用したSOCはセキュリティ・リソースの割り当てを最適化します。熟練したアナリストは、低レベルの調査に費やす時間を削減し、その労力を戦略的イニシアチブ、プロアクティブな防御、新しい検出モデルの開発に振り向けることができます。

リソースの最適化は、テクノロジー投資にも及びます。オーケストレーションされたワークフローとインテリジェントな自動化により、企業は既存のセキュリティ・ツールやデータ・ソースの有用性を最大化し、冗長性を減らしてSOCのコスト効率と拡張性を高め、将来の成長に対応することができます。

アドバイス

AIエージェントは、タスクの自動化や異常の顕在化に加え、SOCのアドバイザーとしての役割を果たすことができます。エージェントは、過去のインシデント、新たな脅威、組織のコンテキストを継続的に分析することで、次の最適な調査ステップを提案したり、MITRE ATT&CK、悪意のあるインサイダーの検出などのユースケースのカバレッジを改善するなど、ビジネスリスクに沿った予防策を推奨したりすることができます。このアドバイザリーの役割は、アナリストが限られた時間とリソースに優先順位を付け、組織に影響を与える可能性が最も高い分野に調査を集中させるのに役立ちます。エージェントは、アナリストの判断に取って代わるのではなく、戦略的ガイドとして機能することで、人間の専門知識をエビデンスに基づいたデータ駆動型の推奨事項で補強します。

AI搭載SOCのメリット

AIを活用したSOCは、運用効率とセキュリティ効果の両面で測定可能な改善を実現します。自動化、分析、継続的な学習を組み合わせることで、従来のSOCの限界に対処すると同時に、より迅速で正確、拡張可能なサイバー防御を実現します。

主な利点は以下の通り：

• 検知と対応の迅速化：AIを活用した分析と自動化により、脅威の特定から封じ込めまでの時間を短縮します。
• 誤検知の削減：機械学習モデルは、時間とともに検知ルールを洗練させ、ノイズを最小限に抑え、アナリストの注意を本物の脅威に集中させます。
• 24時間365日の自律監視：AIシステムが継続的に活動を監視・分析し、24時間体制の保護を提供します。
• 脅威インテリジェンス統合の向上：複数のデータソースからの自動エンリッチメントにより、調査を迅速化するコンテキスト豊富なアラートを提供します。
• スケーラビリティの強化：AIを活用したワークフローは、人員を増やすことなくアラート量の増加に対応します。
• アナリストの作業負担を軽減：反復的なタスクを自動化することで、アナリストは複雑なケースやプロアクティブな脅威ハンティングに集中することができます。
• 適応型防御機能：モデルは新しいデータによって進化し、静的なルールでは見逃してしまうような新たな攻撃手法を検出します。
• リソース活用の最適化：自動化と優先順位付けにより、既存のツール、スタッフ、予算の有効活用が可能になります。

AIと人間アナリスト：コ・チーミングと信頼性キャリブレーション

AIを活用したSOCが最も機能するのは、人工知能と人間のアナリストが連携したチームとして機能するときです。AIが大規模なデータ処理、異常検知、自動化されたプレイブックの実行を行い、人間のアナリストが判断、文脈に基づく推論、創造的な問題解決を行う。この役割分担により、SOCは精度を犠牲にすることなく、より多くの領域をカバーし、脅威に迅速に対応することができる。

このパートナーシップにおいて重要なのは信頼度校正-アナリストがAIの能力、限界、意思決定ロジックを理解していることを確認すること。AIの出力を過度に信頼すると、システムが敵の戦術を検知できなかった場合に、その戦術を見逃す可能性がある。AIを過少に信頼すると、アナリストがリスクの低いケースの再チェックに不必要な時間を費やすことになり、効率性が損なわれる可能性がある。

共同チームはまた、アナリストがAIの推奨をレビューし、インシデントの分類を検証し、修正されたデータをモデルにフィードバックするフィードバックループを含みます。このようなプロセスを繰り返すことで、時間の経過とともに検知精度が向上し、組織固有の脅威の状況に合わせてシステムを調整することができます。定期的なトレーニング・セッションとインシデント・レビューの共有により相互理解が深まり、AIがSOCのワークフローにおける戦力となることが保証される。

AI SOCの成功を測定する

AIを活用したSOCのパフォーマンスを評価するには、従来の検知時間や応答時間を超える指標が必要です。バランスの取れたフレームワークでは、運用効率、セキュリティの有効性、ビジネス成果、AI固有の能力を測定する必要がある：

• 業務効率：主な指標には、平均検出時間（MTTD）、平均応答時間（MTTR）、アナリスト1人当たりのアラート処理能力、アラートや調査が自動的に処理される割合などがある。誤検知の削減を測定することで、AIがS/N比をどれだけ改善しているかを示し、自動化率はアナリストの作業負荷をどれだけ削減しているかを反映する。
• セキュリティの有効性：MITRE ATT&CK フレームワークを網羅することで、検知の幅を評価することができる。組織はまた、侵入成功の減少、脅威を早期に検知することで得られる時間的優位性、および高価値資産のリスク削減の程度を追跡する必要がある。
• ビジネスへの影響：戦略的な観点から、保護対象資産あたりのセキュリティコストを測定することで、コスト効率を判断することができる。インシデントによる財務上および業務上の影響の削減を追跡することで、投資対効果を実証します。アナリストの定着率と満足度は作業負荷のバランスを反映し、俊敏性指標は新たな脅威や運用の変化に適応するSOCの能力を評価します。
• AI特有の測定基準：AI関連の性能は、捜査の精度や新たな脅威を特定する能力など、人間の専門家のベースラインと比較されるべきである。時間経過に伴うモデル学習の改善を追跡することで、適応能力を示すことができる。知識の獲得と分配に関する指標は、AIが組織内の専門知識をどの程度保存・共有できるかを評価するものであり、「戦力の増強」は、AIの統合によってSOCの能力がどの程度向上するかを測定するものである。

AIを活用したSOCの構築と運用のベストプラクティス

ここでは、AI SOCを構築することで、組織がセキュリティ業務を改善する方法をいくつか紹介する。

1.段階的信頼モデルによる段階的AI導入

SOCにAIを導入するには、運用の安定性とアナリストの賛同を確保するために、慎重に順序を決める必要がある。段階的な信頼モデルは、AIツールがアラートを分析しスコアを付けるが、対応を開始しない「監視のみ」の段階から始まる。アナリストは、AIが生成した調査結果を自社の調査と比較し、精度と誤検知率を経時的に追跡します。

精度が許容閾値内で安定したら、SOCリーダーは、既知の悪意のあるIPのブロックや明らかに感染しているファイルの隔離など、低リスクで反復的なタスクの部分的な自動化を許可することができます。システムの信頼性が高まるにつれて、自動化の範囲をより影響の大きい封じ込め作業へと徐々に拡大することができます。プロセス全体を通じて、明確な判断基準、ロールバック計画、およびパフォーマンス・ダッシュボードを使用することで、制御を維持することができます。

2.インテリジェントなトリアージにAIを活用

AIを活用したトリアージシステムは、静的な優先順位ルールを超えて、資産の重要性、既知の脆弱性、地理的な異常、リアルタイムの脅威インテリジェンススコアなど、複数のコンテキスト要因に基づいてアラートに動的に重み付けを行います。アナリストが生のアラートを手作業で選別する代わりに、AIが関連するイベントを統合インシデントにクラスター化し、重複を排除して根本原因の可能性を強調します。

たとえば、AIのトリアージ・エンジンによって、異なるアカウントからの重大度の低い複数のログイン失敗が、実際には特権ユーザーを標的とした協調的なブルートフォース・キャンペーンの一部であることが検出されるかもしれません。このような相関性のあるイベントを優先度の高いインシデントにエスカレーションすることで、AIは平均検出時間（MTTD）を短縮し、アナリストの注意が最大の影響を与える場所に費やされるようにします。

3.包括的なデータ統合と可視性の確保

AIモデルが効果的に機能するためには、テレメトリの広さと深さに依存する。不完全なデータやサイロ化されたデータは、敵が悪用できる盲点を生み出します。SOC リーダーは、エンドポイント検出ログ、ファイアウォールイベント、DNS クエリ、SaaS アプリケーションログ、クラウドワークロード遠隔測定、ダークウェブモニタリングフィードなど、多様なデータタイプを一元化されたデータレイクまたはSIEMプラットフォームに統合する必要があります。

このデータは一貫性のあるフォーマットに正規化され、正確な相関のために時間同期されなければならない。自動化されたエンリッチメント・パイプラインは、生のイベントに脅威インテリジェンスのメタデータ、資産所有者の詳細、脆弱性のコンテキストを追加することができます。データが完全であればあるほど、AIは多段階攻撃、横の動き、APTをより正確に特定することができる。

4.アナリストの信頼のために説明可能なAIを優先する

AIシステムにおける説明可能性は、単なる使い勝手の良さではなく、セキュリティ・コントロールである。SOCアナリストは、自動化された各推奨を、基礎となる指標、行動パターン、相関ロジックまで遡ることができなければなりません。これにより、検証、新しいチーム・メンバーの迅速なオンボーディング、インシデントの事後分析の改善が可能になります。

説明可能なAIツールは、生のログエントリ、リスクスコア、関連する過去のインシデント、推論チェーンを人間が読める形式で示す「エビデンスパネル」を提示することが多い。信頼性のスコアリングは、アナリストが直ちに行動するか、追加の検証を要求するかを決定するのに役立ちます。このような透明性がなければ、AIの判断は「ブラックボックス」のアウトプットとして排除され、導入が遅れ、SOCの運用上の結束が損なわれる危険性がある。

5.継続的改善のためのフィードバックループの確立

AIを搭載したSOCは、現実世界のインシデントから継続的に学習する適応型システムとして動作する必要があります。フィードバック・ループは、まずアナリストがAIの出力にラベル付けを行い、アラートを真陽性、偽陽性、偽陰性としてマークし、再分類の理由を提供することから始まります。これらのアノテーションは、検出しきい値、相関ロジック、およびアノマリー・ベースラインを改良する再トレーニング・プロセスに供給されます。

SOC チームは、MITRE ATT\&CK マトリックスで、AI 予測とさまざまな攻撃手法にわたるインシデントの結果を比較して、正式なモデルのパフォーマンス レビューをスケジュールできます。このプロセスでは、カバレッジのギャップ、古い脅威モデル、または過剰適合の問題を特定します。フィードバック ループと自動化されたモデル再トレーニング パイプラインを組み合わせることで、SOC の AI が進化する脅威や新しい攻撃対象領域に確実に対応できるようになります。

AI搭載SOCの構築Exabeam

Exabeamは、セキュリティ・オペレーションの提供方法を再構築することに注力している。Exabeam、高度な行動分析、自動相関、AI駆動型エージェントを組み合わせることで、あらゆる規模のセキュリティ・オペレーション・センターを強化する。その目標は、検知と対応を改善するだけでなく、アナリストの疲労を軽減し、脅威検知調査と対応（TDIR）プロセスにおけるSOCアナリストの作業負荷を80％削減するセキュリティ・プログラムの全体的な成熟度を高める測定可能な成果を提供することです。

Exabeam

• 透明性と監査可能性：Exabeam Novaのすべてのアクションや推奨事項には、明確なトレーサビリティ、信頼度スコア、根拠となる理由が含まれています。アナリストは、なぜそのような判断が下されたのかを掘り下げることができ、AIに対する信頼を築きながら、インシデント発生後の検証を可能にします。このレベルの透明性は、セキュリティチームが責任と自信を持ってAIを採用するのに役立ちます。
• Exabeam Nova: インテリジェントなエージェントオートメーション：Exabeam Novaは、ルールやスクリプトを超えたインテリジェントな自動化を実現します。アラートの関連付け、リスクのスコアリング、関連するインシデントのグループ化、セキュリティポリシーに沿ったエスカレーションの開始が可能です。これにより、コントロールと一貫性を維持しながら、運用を効率的に拡張することが可能になります。
• AIとUEBAによる行動中心のセキュリティ：Exabeam高度なユーザーとエンティティの行動分析をAI機能と統合。Exabeam Novaは、正常な行動のベースラインを確立し、ユーザー、デバイス、アカウント全体の逸脱をリアルタイムで特定します。これにより、従来のルールベースのシステムでは見逃しがちな内部脅威や微妙な異常の早期発見が強化される。
• 柔軟なデプロイメントとAIオプション: Exabeamはクラウドとオンプレミスの両方の環境をサポートしており、組織はAIのデプロイメントと管理方法を柔軟に選択できる。Exabeam Novaは、コンプライアンスニーズに対応するため、機密データの近くにホストすることができ、データプライバシーリスクをもたらすことなくAI搭載機能を利用できるようにします。