AI SIEM：AI/MLを活用したSIEMがSOCにどのような革命をもたらすか

AIベースのSIEMとは？

従来のSIEMシステムは、さまざまなソースからのセキュリティ・データの統合、相関、分析を支援し、サイバーセキュリティ対策の要となってきました。しかし、サイバー脅威が高度化し、セキュリティ・データが膨大になるにつれ、従来のSIEMシステムは対応に苦慮してきました。AIベースのSIEMは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の機能を使用して、従来の課題の多くを解決するセキュリティ情報とイベント管理（SIEM）の高度な形態です。

AIベースのSIEMは、データの集約と正規化という複雑なプロセスを自動化するだけでなく、機械学習と予測分析を通じて、プロアクティブな脅威の検知と対応を可能にする技術である。過去のセキュリティデータやパターンから学習することで、AI SIEMは潜在的な脅威を事前に予測・検知することができる。さらに、インシデント対応プロセスを自動化することで、セキュリティ侵害の影響を最小限に抑えることができます。

要するに、AI SIEMは脅威の検知と対応にインテリジェントで自動化されたプロアクティブなアプローチを提供する。

AI主導型SIEMの構成要素

データ集約正規化、エンリッチメント

サイバーセキュリティの文脈では、データ集約とは、ネットワーク・デバイス、サーバ、データベース、アプリケーションなど、さまざまなソースからセキュリティ・データを収集するプロセスを指します。このデータには、ログ、イベント・データ、脅威インテリジェンス、その他のセキュリティ関連情報が含まれます。

一方、正規化とは、この生のセキュリティ・データを一貫性のある標準化されたフォーマットに変換することです。このプロセスは、AI SIEMシステムがデータのソースに関係なく、データを正確に分析し、相関させるために重要です。

しかし、AI SIEMが際立っているのは、これらのプロセスを自動化できる点だ。AIと機械学習を活用することで、AI SIEMはデータをより迅速に選別し、セキュリティ・データをインテリジェントに集約して正規化することができるため、これらの作業に必要な時間と労力を大幅に削減することができる。

データエンリッチメントとは、SIEMが収集するデータの精度と信頼性を向上させるプロセスである。AIを搭載したSIEMは、脅威インテリジェンスなどの追加情報でデータを強化し、コンテキストを追加してデータの質を向上させ、より良い意思決定に利用できるようにする。

機械学習とパターン認識

機械学習とパターン認識により、SIEMは過去のセキュリティデータとパターンから学習し、ログソース自体からのシグネチャやクリティカリティのみに頼っていた従来のSIEMシステムでは見逃していた異常や潜在的な脅威を検出できるようになる。

例えば、AI SIEMは、機械学習アルゴリズムを使用して過去のセキュリティ・データを分析し、パターンと傾向を特定し、「正常な」動作の基準値を作成することができます。そして、このベースラインに対して現在のセキュリティ・データを継続的に監視し、潜在的な脅威を示す可能性のある逸脱や異常を検出することができます。

さらに、パターン認識により、AI SIEMは既知の脅威や攻撃ベクトルに関連するログ内の相関関係を特定することができる。この機能により、SIEMはほぼリアルタイムで潜在的な脅威を検知して警告することができ、検知と対応までの時間を大幅に短縮することができる。

インシデントレスポンスの自動化

脅威やセキュリティ侵害が検知された場合、迅速かつ効果的な対応は影響を最小限に抑えるために不可欠です。AIベースのSIEMは、自動化オプションを採用してインシデント対応プロセスを合理化し、迅速化します。アラートを自動的にトリガーしたり、事前に定義された対応アクションを実行したり、複雑な対応ワークフローを編成したりすることも可能です。

AIベースのSIEMは、セキュリティチームに脅威に関する詳細で実用的な洞察を提供し、十分な情報に基づいた意思決定と効果的な行動を支援することができる。

予測分析

過去のセキュリティデータとパターンを分析することで、AIベースのSIEMは将来の潜在的な脅威や脆弱性を予測することができる。この機能により、企業は脅威が発生したときに対応するだけでなく、プロアクティブにシステムやデータを保護することができる。

エキスパートからのアドバイス

スティーブ・ムーアは、Exabeamのバイスプレジデント兼チーフ・セキュリティ・ストラテジストで、脅威検知のためのソリューションの推進を支援し、セキュリティ・プログラムの推進や侵害対応について顧客にアドバイスを行っています。The New CISO Podcast」のホストであり、Forbes Tech Councilのメンバー、ExabeamのTEN18の共同創設者でもあります。

私の経験から、AIベースのSIEMシステムをプロアクティブな脅威検知とセキュリティ運用強化のために最適化するための実用的なヒントを紹介する：

AIを使用して、リスク・コンテキストに基づいてアラートの優先順位を付ける
影響を受ける資産の機密性、ユーザーの権限レベル、過去の異常パターンなどの要素を組み込んだリスクスコアリングメカニズムを導入する。これにより、重要な脅威は直ちに注意を払うことができます。

データエンリッチメントパイプラインへの投資
AI ベースの SIEM は、資産の重要度、地理的位置、脅威インテリジェンスなどのコンテキストに基づく詳細情報でデータを集約し、エンリッチします。エンリッチされたデータは、機械学習（ML）モデルの精度とアラートの関連性を向上させます。

教師あり学習にフィードバックループを実装
教師ありモデルを改善するためにSOCフィードバックを使用します。インシデントに真陽性、偽陽性、良性のラベルを付けることで、システムは分類を改良し、時間の経過とともに脅威の検出を強化できます。

モデル学習に合成データを活用
MLモデルをトレーニングするために、合成攻撃シナリオ（ランサムウェアや内部脅威行動のシミュレーションなど）を生成します。これにより、本番環境をリスクにさらすことなく、AIベースのSIEMが新しい攻撃パターンを検出できるようになります。

UEBAを強化するための時間分析の適用
UEBA（User and Entity Behavior Analytics）ベースラインに時間ベースのパターンを含める。休日の異常なログインや時間外のファイル転送など、認証情報の漏洩を示す脅威を検出します。

SIEMのAIとMLがセキュリティオペレーションセンターにどのような革命をもたらすか

AIと機械学習（ML）は、SIEMの機能を強化する上で極めて重要な要素である。これらのテクノロジーにより、SIEMはプロアクティブに脅威を検知し、効率的に対応し、誤検知を減らし、組織のセキュリティ態勢に関するより良い洞察を提供できるようになる。

強化された脅威検知

AIは膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、潜在的な脅威を特定することができます。従来のSIEMソリューションの能力を超え、セキュリティ侵害を示す可能性のある最も微妙な異常も検出します。

さらに、AIは過去のインシデントから学習することができるため、より賢く、より正確に脅威を検知することができる。このような継続的な学習と適応により、AIベースのSIEMシステムは、進化するサイバー脅威に対して堅牢で弾力的なものとなる。

インシデントレスポンスの効率化

従来のSIEMシステムでは、脅威の検知はプロセスの始まりに過ぎない。セキュリティ専門家は、脅威を分析し、適切な対応を決定し、その対応を実行する必要がある。このプロセスは、特に多数の脅威に同時に対処する場合、時間がかかることがある。

SIEMにAIを組み込むことで、このプロセスの多くを自動化することができる。AIは脅威を分析し、過去のデータに基づいて最適な対応を決定し、その対応を実行することもできる。この自動化により、脅威への対応にかかる時間が大幅に短縮され、脅威による大きな被害を未然に防げる可能性がある。

偽陽性の低減

従来の SIEM システムでは、誤検出（疑わしいセキュリティ・イベントとして検出される正当なイベント）は、セキュリティ・チームの注意を実際の脅威から逸らす可能性があるため、重大な問題となる。一例として、ファイアウォールがそれに対するすべての攻撃を報告する場合、その攻撃が採用したテクノロジーに適切であったかどうか、あるいは成功したかどうかにかかわらず、チームは各攻撃を見て評価しなければなりません。

しかし、AIの助けを借りることで、システムは正常な動作、実際の脅威、重要なイベントと期待通りに動作しているシステム（つまり、ノイズの多いトラフィックをブロックしている）を区別することを学習することができる。この機能により、誤検知が減り、セキュリティ・チームは本物の脅威に集中できるようになる。

セキュリティ態勢に対する洞察力の向上

最後に、AIは組織のセキュリティ体制に対する洞察力を向上させる。AIベースのSIEMは、高度な分析を使用して、脆弱性と潜在的な脅威をより深く正確に理解します。また、セキュリティを改善するための実用的な推奨事項も提供できる。

AIベースのSIEMが脅威を検知するアルゴリズムとテクニック

ディープラーニング・アルゴリズム

ディープラーニングは、人間の脳の意思決定プロセスを模倣するために人工ニューラルネットワークを使用する機械学習のサブセットです。AI SIEMの文脈では、ディープラーニング・アルゴリズムは膨大な量のデータを分析し、セキュリティ脅威のシグナルとなり得る複雑なパターンを特定することができる。

これらのアルゴリズムは、文書、バイナリファイル、画像などの非構造化データを処理できるため、潜在的な脅威について幅広いデータソースを分析することが可能です。また、従来のルールベースのシステムでは見逃されがちな微妙なパターンや相関関係も特定できるため、脅威検知のための貴重なツールとなります。

自然言語加工

自然言語処理（NLP）NLPとは、人間の言語を理解し解釈するために計算技術を使用することである。サイバーセキュリティの文脈では、NLPはシステムログ、ネットワークトラフィック、ユーザーコミュニケーションなどのテキストベースのデータを潜在的な脅威について分析するために使用することができます。多くの DLP ベンダーは、IP や従業員への危害、その他の重要な指標に関連するデータや単語群をより正確にスキャンするために、NLP の探求をすでに進めています。

例えば、NLPはシステム・ログを分析してシステムの正常な機能を理解し、セキュリティ上の脅威を示す可能性のある逸脱を特定することができる。同様に、ネットワーク・トラフィックを分析して、データの流出や不正アクセスなどの疑わしい活動を検出することもできます。NLPはまた、潜在的な内部脅威やソーシャル・エンジニアリング攻撃を検出するために、ユーザー・コミュニケーションを分析することもできます。

ユーザーとエンティティの行動分析

ユーザーとエンティティの行動分析（UEBA）は、ユーザーとエンティティ（サーバーやラップトップなどのデバイス、アプリケーション、ネットワークなど）の通常の行動を理解し、脅威を示す可能性のある逸脱を検出するためにMLアルゴリズムを使用します。

例えば、UEBAは、ユーザが通常と異なる時間帯や通常と異なる場所から機密データにアクセスしているかどうかを特定することができ、これは潜在的なセキュリティ侵害を示す可能性があります。同様に、デバイスが不審なIPアドレスと通信している場合、マルウェア感染の可能性を検知することができます。ユーザーやエンティティの通常の行動を理解することで、UEBAは従来のルールベースやシグネチャベースのシステムでは見逃される可能性のある微妙な異常を検出することができます。

予測分析

予測分析には、過去のデータを使って将来のイベントや傾向を予測することが含まれる。AIベースのSIEMは、機械学習アルゴリズムを使用して、過去のデータを分析し、パターンを特定し、潜在的な脅威を予測することができる。

予測分析は、潜在的な脅威を事前に特定する上で特に有効です。これにより、組織はセキュリティ・インシデントを防止するための事前対策を講じることができます。さらに、予測分析は脅威の優先順位付けにも役立つため、組織は最も重要な脅威にリソースを集中させることができます。

Exabeam Fusion:AIを活用したSIEMのリーディングカンパニー

Exabeamは、TDIRワークフロー全体にわたってAIを活用したエクスペリエンスを提供します。1,800以上のパターンマッチングルールとMLベースの行動モデルの組み合わせにより、リスクの高いユーザーとエンティティの行動を特定することで、クレデンシャルベースの攻撃、インサイダー脅威、ランサムウェア活動などの潜在的なセキュリティ脅威を自動的に検出します。業界をリードするユーザーとエンティティの行動分析（UEBA）は、すべてのユーザーとエンティティの通常の行動をベースライン化し、すべての注目すべきイベントを時系列で表示します。

スマートタイムライン各イベントに関連するリスクをハイライトし、アナリストが何百ものクエリを書く手間を省きます。機械学習はアラートのトリアージワークフローを自動化し、UEBAのコンテキストを追加して、最も注意を要するアラートを動的に特定、優先順位付け、エスカレーションします。

Exabeamプラットフォームは、100を超えるサードパーティ製品に対して、半自動化から完全自動化まで、アクションと操作によって繰り返されるワークフローをオーケストレーションし、自動化することができます。また、Exabeam Outcomes Navigatorは、Exabeam製品に入力されるフィードのソースを、最も一般的なセキュリティのユースケースに照らし合わせてマッピングし、カバレッジを改善する方法を提案します。