AI SOC Analysts：人間の持つ専門知識と AI が実現する効率性のコラボレーション

AI SOC Analysts: Propelling SecOps into the future

2025/01/28 TheHackerNews — アラートに対する優先順位付けと調査は、セキュリティ運用の要である。増え続けるアラートの量と複雑さに対応しようと、SOC チームが努力している一方で、AI による SOC 自動化戦略が重要なソリューションとして浮上している。このブログでは、AI SOC アナリストがアラート管理を変革し、主要な SOC の課題に対処しながら、より迅速な調査と対応を可能にする方法について説明していく。

増え続けるツールから絶え間なく届く、セキュリティ・アラートの管理というプレッシャーに、セキュリティ運用チームは悩まされ続けている。すべてのアラートに対して、無視すると深刻な結果を招くリスクを伴うものとして取り組むが、その大半は誤検知である。この大量かつ不毛なアラートにより、チームは退屈で反復的なタスクのサイクルに陥り、貴重な時間とリソースを消費していく。その結果として、大きな負荷を背負わされたチームは、過敏なリアクティブ・アラートに対する “モグラ叩き” 追跡と、プロアクティブな脅威ハンティングなどのバランスに苦慮し、戦略的なセキュリティ・イニシアチブを達成できずにいる。

主な課題

アラートの量が多い：セキュリティ運用チームは、１日あたり数百から数千のアラートを受信するため、アナリストによる対応に支障をきたしている。数多くの SOC において、この過負荷による応答時間の遅れが生じ、どのアラートを優先するかについて、チームは厳しい判断を迫られる。

手動の反復タスク：従来からの反復的な手動タスクが、SOC ワークフローに負担をかけている。アナリストたち、はログを精査し、ツールを切り替え、データを手動で相関させている。これらの非効率性により、アラートの調査とインシデント対応が遅れるだけではなく、アナリストの燃え尽き症候群を悪化させ、離職率を高めていく。

採用とトレーニングの課題：サイバー・セキュリティの人材が、世界的に不足しているため、SOC における熟練した専門家の採用と維持も困難になっている。燃え尽き症候群や、過酷な作業負荷によるアナリストの離職率の高さが、さらに問題を悪化させている。

制限されるプロアクティブな脅威ハンティング：多くの SOC はリアクティブに行動するため、脅威ハンティングなどのプロアクティブな取り組みは、多くのケースで後回しにされる。アラートの管理とインシデントへの対応に、大量の時間が費やされるため、検出されていない脅威に対して、積極的に取り組むだけの余裕のあるチームは、ほとんど皆無である。

検出の漏れ：時間と人材の不足により、Low〜Medium レベルのアラートは、多くの SOC において完全に無視されるため、さらなるリスクが組織にもたらされる。

実現されない SOAR の約束：Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR) ソリューションはタスクの自動化を目指しているが、広範なプレイブックの開発とメンテナンスの必要性により、失敗するケースも多々ある。この複雑なツールの実装／維持に、多くの組織は苦労しており、断片的な自動化と継続的な手作業という形態に留まっている。

MDR／MSSP の課題：MDR／MSSP ベンダーには、カスタム検出に正確に対応するだけの、エンタープライズ・コンテキストがない。さらに、これらのベンダーは、高価なブラックボックスとして機能し、透明性に欠ける調査結果を提供することが多く、その正確性や品質を検証することが困難である。

今こそ行動を起こすべき時である

AI を利用した攻撃の増加

すでに、既存の脅威に追いつくのに苦労している、従来の手動の SOC プロセスは、自動化され AI を利用する攻撃に、はるかに追い抜かれている。攻撃者は AI を使用して標的を絞る高度な攻撃を仕掛け、さらなるプレッシャーを SOC チームにかけている。効果的に防御するためには、ノイズからシグナルを迅速に選別し、リアルタイムで対応する AI ソリューションが必要である。たとえば、AI により生成されたフィッシング・メールは、きわめてリアルなものになっており、ユーザーに関与させる可能性を高めているため、アナリストの仕事というと、侵害後の状況を解明することになってしまう。つまり、多くのケースにおいて、不完全なコンテキストでユーザー・アクションを解読し、露出リスクを測定することになる。

LLM とエージェント・アーキテクチャの進歩

大規模言語モデル (LLM)、生成 AI (GenAI)、エージェント・フレームワークの台頭により、SOC 自動化ツールによる推論と自律性は、新たなレベルへと 引き上げられている。静的なルールベースのプレイブックとは異なり、これらの新しいアプローチは動的な計画／推論を達成し、アナリストのフィードバックから学習し、時間の経過と伴に調査を洗練させ、AI 主導の SOC への道を開く。

AI SOC Analysts のケース

合理化された調査

AI SOC Analysts は、数分以内にすべてのアラートを調査し、エンドポイント／クラウドサービス／ID システム／ソース全体のデータを分析し、誤検知をフィルタリングすることで、優先的に真の脅威を選別する。

リスクの低減

脅威に対する調査と修復が迅速化することで、侵害による潜在的な損害を最小限に抑え、コストと風評のリスクを削減できる。プロアクティブなハンティングにより、隠れた侵害の可能性を、さらに軽減できる。

説明における論理性

AI SOC Analysts は、それぞれの調査について詳細な説明を提供し、結論に至る方法を正確に示すことで透明性を確保し、自動化された決定に対する信頼を構築していく。

シームレスな統合

AI SOC Analysts は、一般的な SIEM／EDR／ID／Mail／Cloud／Case Management／Collaboration Tool などとの統合を迅速に達成できる。それにより、迅速なデプロイメントが可能となり、既存プロセスへの影響を最小限に抑えられる。

SOC メトリクスの改善

AI SOC Analysts を活用することで、セキュリティ運用チームは主要な課題を克服し、重要な SOC メトリクスの改善を測定できるようになる。

• 滞留時間の短縮：自動調査により、脅威が広がる前に、SOC による発見が達成できる。
• MTTR/MTTI の短縮：AI の迅速なトリアージと分析により、アラートの調査と対応に必要な時間が大幅に短縮される。
• アラート・カバレッジの強化：すべてのアラートが調査されるため、脅威が無視されることがなくなる。アラートに対するトリアージと調査を自動化することで、組織は滞留時間／平均調査時間 (MTTI)／平均対応時間 (MTTR) を大幅に削減できる。

チームの強化

AI SOC Analysts は、SOC の戦力を増強させるパワフルな装置である。手動の反復タスクの負担がなくなるため、アナリストたちが集中する対象は、脅威ハンティングや戦略的なセキュリティ・イニシアチブなどの、高い価値を持つ作業となる。それにより、士気が高まるだけではなく、優秀な人材の雇用／維持が達成される。

スケーラビリティ

AI SOC Analysts は 24 時間 365 日稼働し、アラートの量に応じた自動的なスケーリングも行う。１日あたり数百〜数千のアラートを受信する組織の場合でも、スタッフの追加も必要とせずに、AI による負荷の処理が可能となる。

SecOps の未来：人間と AI のコラボレーション

セキュリティ運用の未来は、人間の持つ専門知識と AI が実現する効率性の、シームレスなコラボレーションにある。この相乗効果は、アナリストに取って代わるものではなく、アナリストの能力を強化し、チームによる戦略的な運用を推進するものである。脅威が複雑化し、その量が増えても、このパートナーシップにより、俊敏性／プロアクティブ性／効率性が SOC により維持される。

Prophet Security の詳細

アラートのトリアージと調査は、これまでの長い期間において、時間のかかる手動のプロセスを余儀なくされ、SOC チームに負担をかける一方で、リスクを増大させてきた。それを変えるのが、Prophet Security である。最先端の AI／LLM／エージェント・ベースのアーキテクチャを活用することで、Prophet AI SOC Analysts は、比類のない速度と精度で、すべてのアラートを自動的にトリアージして調査する。

Prophet AI は、不毛な疲労につながる反復的な手作業を排除し、アナリストによる重大な脅威への集中を可能にし、全体的なセキュリティ成果を向上させ。

今すぐ Prophet Security にアクセスして、デモをリクエストし、Prophet AI により、どのようにセキュリティ運用が強化されるのかを確認してほしい。

AI SOC Analysts という製品の紹介記事ではありますが、このような最先端の分野では、ベンダーからの情報が役に立ちます。これまでの、さまざまな議論を整理して、体系化してくれる、とても有り難い記事ですね。よろしければ、カテゴリ SecTools を、ご参照ください。