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CrowdStrike Charlotte AIとは？
CrowdStrike Charlotte AIは、CrowdStrike Falconプラットフォームを使用するサイバーセキュリティチーム向けの生成的AIアシスタントです。AIモデルとFalconプラットフォームのテレメトリを活用することで、Charlotte AIはセキュリティオペレーションを簡素化し、調査時間を短縮することを目指しています。
Charlotte AIにより、ユーザーはワークフローを指示し、検出をトリアージし、複雑なクエリに対する回答を平易な言葉で受け取ることができる。このツールは、脅威インテリジェンスと匿名化された使用データおよび追加コンテキストを統合します。
CrowdStrike Charlotte AIの主な機能
CrowdStrike Charlotte AIは、以下の主要機能を提供します：
- AIを活用した生成ワークフロー：脅威インテリジェンスと統合されたマルチモデルAIアーキテクチャを使用して、セキュリティチームがインシデントのトリアージ、敵の活動の分析、対応の自動化を行うためのインサイトを提供します。
- ユーザー・インタラクションの簡素化：自然言語処理により、アナリストは複雑なスクリプト言語を習得したり、ドキュメントを読み漁ったりすることなく、スクリプトを生成し、コマンド・ラインを説明し、テレメトリを抽出することができます。
- 調査と対応の迅速化：新たな脅威や敵の存在を示す指標をより深く掘り下げることができるため、調査時間を短縮できます。エンドポイント、サーバー、クラウドのワークロードにまたがる IT 環境をリアルタイムで照会できます。アナリストは、プロンプトブックを作成して共有し、チームのワークフローを簡素化することもできます。
- アナリストの生産性向上：インシデントの作成、分析、レポート作成などのルーチン作業を自動化し、セキュリティチームの時間短縮を支援します。
- 安全で透明性の高いAIの導入：追跡可能で監査可能なインサイトなど、安全対策を施した上で運用。役割ベースのアクセス制御と組み込みの保護機能により、AIの幻覚などのリスクを最小限に抑えながら、チーム全体で安全に使用できます。
- 専門知識の民主化：スキルギャップをなくし、オンボーディング・サイクルを短縮することで、さまざまな経験レベルのチームが活動できるようにする。
CrowdStrike CharlotteのAIの仕組みを理解する
CrowdStrike Charlotte AIは、セキュリティワークフロー全体のスピードと安全性を重視したアーキテクチャで運用されています。このアプローチは、タスクに特化したAIエージェント、CrowdStrikeのテレメトリ、生成AIテクノロジーを統合したマルチAIシステムを活用しています。CharlotteのAIがどのように機能するかの内訳は以下の通りです：
マルチAIアーキテクチャ
Charlotte AIはマルチAIアーキテクチャを採用しており、ワークフローは個別のサブタスクに分割され、特化したAIエージェントが各タスクを処理する。これらのエージェントは、データの取得、スクリプトの生成、脅威インテリジェンスの分析など、特定の役割に合わせて調整されています。
このアーキテクチャにより、システムは各サブタスクに最適な基礎モデルを選択することができ、セキュリティを損なったり、アナリストに複雑な負担をかけたりすることなく、精度を確保することができる。
多様なAIモデルを活用し、その利用を分離することで、シャーロットAIは単一のモデルに依存する場合に特有のトレードオフを最小限に抑える。
タスク指向AIエージェント
Charlotte AIは、さまざまなタスク用に微調整された12以上のAIエージェントを使用している。これらのエージェントは、ユーザーのプロンプトを処理し、関連するデータを取得し、出力を検証し、完全な回答を構成するために連携します。プロセスには以下のステップが含まれます：
- 質問の理解：AIエージェントは、まずユーザーの入力を解釈し、脅威要因、脆弱性、侵害の指標などの主要なエンティティを抽出します。
- ルーターエージェントは、どの専門AIエージェントがリクエストの各側面を処理すべきかを決定する。
- データ検索またはタスク実行: APIコールを必要とするリクエスト（例えば、指標のスキャン）については、専用のエージェントが必要なデータを検索します。CrowdStrikeクエリ言語(CQL) スクリプトの生成など、その他のタスクについては、他のエージェントが実行を処理します。
- バリデーション：バリデーション・エージェントは、出力の完全性と正確性を確認し、矛盾や情報の欠落にフラグを立てる。
- レスポンス生成：最終エージェントが、人間が読める形式でレスポンスを構造化する。
幻覚に対する安全策
生成的AIの幻覚（不正確な、あるいは裏付けのない出力）のリスクを軽減するため、Charlotte AIは複数のセーフガードを備えている。これには、ファルコン・プラットフォームのデータと照らし合わせて出力を検証する検証エージェントや、タスク固有のパフォーマンス監視が含まれる。複数のAIエージェントとモデルにわたってタスクを分離することで、Charlotte AIは、任意の単一のモデルの障害の影響を低減し、一貫性のある安全なユーザーエクスペリエンスを確保することができます。
ジェネレーティブAIによるワークフローの高速化
Charlotte AIは、ユーザーが自然言語を通じてFalconプラットフォームと対話できるようにすることで、調査と対応を加速させます。アナリストは、IT環境全体を照会したり、検知ルールを生成したり、脅威インテリジェンスをリアルタイムで分析したりすることができます。例えば、Charlotte AIは、CQLクエリの作成と実行、ゼロデイ脆弱性の調査、または侵害の指標の分析を支援することができます。
この設計により、あらゆるスキルレベルのチームが効率的に作業できます。初心者のアナリストは、大規模なデータセットのクエリや緩和スクリプトの生成などの高度なタスクを実行でき、経験豊富なユーザーは大幅な時間短縮の恩恵を受けることができます。
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CrowdStrike Charlotte AI の制限事項
シャーロットAIはセキュリティ・オペレーションに大きな利点をもたらすが、チームが考慮すべき限界もある：
- ファルコンプラットフォームへの依存: Charlotte AIはCrowdStrike Falconプラットフォームと深く統合されています。これにより、Falconのユーザーにとってはシームレスな機能が保証されますが、他のセキュリティツールを使用している組織では、相互運用性が制限される可能性があります。
- 精度の制約とAIの幻覚:すべての生成AIモデルと同様に、CharlotteのAIは時に不正確な、あるいは誤解を招くような回答をすることがある。CrowdStrikeは、検証エージェントやロールベースのアクセス制御などのセーフガードを実装していますが、それでもユーザーは、その出力に基づいて行動する前に、出力を確認する必要があります。
- 非標準的なユースケースに対する限定的なカスタマイズ：CharlotteのAIは、一般的なセキュリティ・ワークフロー向けに最適化されているが、高度にカスタマイズされたユースケースや従来とは異なるユースケースを扱う能力には限界がある。独自の運用ニーズを持つセキュリティチームは、AI主導の洞察を手作業による分析で補う必要があるかもしれない。
- 完全な最適化のためのリソース要件：Charlotte AIの能力を最大限に活用しようとする組織は、システムを効果的に使用するためのアナリストのトレーニングに時間を投資する必要があるかもしれない。このツールはオンボーディングにかかる時間を短縮してくれるが、Falconのモジュールに不慣れなチームは、それでも多少の立ち上げが必要になるかもしれない。
エクサビームクラウドストライク・シャーロットに代わる究極のAI
エージェント型AIは、受動的な検知からプロアクティブな防御へとシフトすることで、AI駆動型システムが脅威を調査し、データを相関させ、自律的に対応アクションを実行することを可能にし、セキュリティ運用を再定義しています。サイバー脅威が進化し続ける中、セキュリティチームは、静的なAIアシスタントを超えて、リアルタイムで適応性のあるインテリジェンスを提供するソリューションを必要としています。
Exabeam Novaは、このような要求に対応するために開発され、SOCの戦力として機能します。調査を自動化し、アラートによる疲労を軽減し、応答時間を短縮することで、アナリストはより効率的かつ効果的に業務を遂行することができます。Exabeam Novaは、New-Scale Platformにシームレスに統合されているため、別のツールを使用する必要がなく、AI主導の洞察を既存のセキュリティ・ワークフローに直接組み込むことができます。
従来のAIアシスタントとは異なり、Exabeam Novaは、各脅威の深刻度とコンテキストに基づいて調査アプローチを動的に調整します。最前線のアナリストとセキュリティ・リーダーの双方に合わせた的確で実用的な洞察を提供し、すべての関係者が十分な情報に基づいた意思決定を行うために必要なインテリジェンスを確保します。Exabeam Nova は、Threat Center内に、主要な脅威インジケータ、関連する検出結果、推奨されるアクションをまとめた豊富なケースサマリーノートを作成し、アナリストが断片的なデータをつなぎ合わせるのに費やす時間を短縮します。
Exabeam 独自の脅威分類フレームワークに基づいて構築され、従来の10倍の学習データを活用することで、より深い調査知識とより正確な脅威の優先順位付けを実現します。
セキュリティとコンプライアンスは、Exabeam Novaの中核であり続ける。外部のクラウドトレーニングに依存する他のAIソリューションとは異なり、Exabeam Novaは顧客データのプライベート性と安全性を確保している。モデル・トレーニングに調査の詳細が使用されることはなく、すべてのデータはExabeam信頼された環境内で処理され、業界規制へのコンプライアンスを維持し、機密情報を保護します。
調査だけでなく、Exabeam Novaは、Outcomes Navigatorを通じてセキュリティ態勢の評価を強化し、チームがユースケースの適用範囲を評価し、ギャップを特定し、防御を強化するための的を絞った推奨事項を提供するのを支援する。ログソース、行動モデル、ルールの利用状況を分析することで、企業はセキュリティ戦略を継続的に改善し、最適化することができます。
AIによるサイバー脅威が高度化する中、企業はもはや時代遅れのセキュリティモデルに頼る余裕はありません。Exabeam Novaは、AIを活用したプロアクティブなセキュリティ戦略を提供することで、チームは脅威を迅速に検知し、自信を持って対応し、セキュリティ体制を継続的に強化することができます。セキュリティ運用の未来はここにあり、Exabeam Novaがそれを実現します。詳細はExabeam.comをご覧ください。
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