AI脅威インテリジェンス

急速な進化と広範な普及を遂げている 生成AI（GenAI） は、脅威インテリジェンス分野を再形成しており、リアルタイム分析、予測モデリング、自動化された脅威対応がサイバー防衛戦略の重要な要素になる将来を切り開いています。ガートナーの 2025年のトップサイバーセキュリティトレンドで強調されているように、GenAIは組織がよりスケーラブルで適応性のある防御でサイバーセキュリティ体制を強化するための新たな可能性を開いています。膨大な量の脅威データを受け取る中で、アナリストはしばしば本当の脅威と誤検知を区別するのに苦労しますが、AI搭載のツールはこのプロセスをスピードと正確さ、全体的な効率を向上させることで合理化し、結果として脅威インテリジェンスをより実用的で効果的にしています。

脅威インテリジェンスにおけるAIとは何ですか？

現代のデジタル環境がより複雑になり、脅威アクターが高度化するにつれて、AIは組織がどのようにして戦略的、運用、戦術的レベルで脅威インテリジェンスを生成、解釈、実行するかを変革するために不可欠になっています。

戦略的レベルでは、AIは、トレンドを特定し将来の脅威を予測することで、長期計画を支援します。高度なモデルは、世界的なデータセットから継続的に学び、脅威の風景、地政学的変化、敵対者の行動の微妙な変化を検出します。AI搭載システムは、高レベルのレポートの作成を自動化し、長い勧告を数秒で要約し、経営幹部の意思決定を支える脅威アクタープロファイルを生成できます。これは、AIが潜在的な攻撃ベクトルを具現化する前に予測し、組織が事前に防御を強化できる予測脅威インテリジェンスの基盤です。

運用面において、AIはダークウェブフォーラム、ソーシャルプラットフォーム、脅威アクターインフラなど多様な情報源のモニタリングを自動化することで状況認識を向上させます。それはリアルタイムで異なるデータポイントを関連付け、充実したアラートを提供し、インシデント選別を加速します。セキュリティチームは、AI駆動のツールによってノイズを減らし、コンテキストに基づいてアラートを優先し、検出ロジックを継続的に改善することで、迅速に行動できます。

戦術レベルでは、AIは即時の脅威に対するより迅速で効果的な対応を可能にします。IoC（侵害の指標）を素早く処理し、マルウェアの署名を特定し、複数のシステムにわたる攻撃パターンを関連付けます。機械学習（ML）を使用すると、これらのシステムは微細な行動異常を検出し、誤検知を減らし、ファイアウォールの更新からエンドポイントの隔離まで、対応のワークフローを自動化します―すべてリアルタイムで行われます。

脅威インテリジェンスをよりプロアクティブでスケーラブルかつ実行可能にすることで、AIは組織が反応的なセキュリティから予測防御へと移行する力を与えます。脅威の風景が進化する中で、AIの活用は競争上の優位性だけでなく、現代のサイバーセキュリティ操作における必需品となっています。

脅威インテリジェンスサイクルにおけるAIの働きとは？

AIは、脅威インテリジェンスライフサイクルのすべてのフェーズで重要な役割を果たし、データの収集、分析、運用が戦略的、運用、戦術的レベルでどのように行われるかを変革します。 Mandiantの研究者は 脅威インテリジェンスを脅威インテリジェンスライフサイクルの5つの基本フェーズに構造化しています:

• 収集。 収集フェーズでは、AIが多様な情報源からの脅威データの収集範囲と速度を向上させます。ダークウェブフォーラムやマルウェアサンプルからグローバルなテレメトリーフィードまで、AIはスケールでの入力を集約し正規化することで、脅威指標と攻撃者TTP（戦術、技術、手順）の迅速な取り込みを保証します。高品質の脅威データでトレーニングされたモデルは、今後の検出能力を継続的に向上させるフィードバックループを作り出します。

• 構造化と充実。 収集されたデータは、コンテキストと意味を抽出するために充実される必要があります。ここでは、AIと自然言語処理（NLP）モデルがマルウェアバイナリを分類し、非構造化テキストからエンティティを抽出し、外国語のコンテンツを翻訳し、脅威指標に優先順位を付けます。これらの自動化された充実は人間の分析を加速し、脅威ハンターの手動負担を減らします。

• 分析。 充実したインテリジェンスにより、AIはIoCのスコアリング、TTPの重複の識別、および誤検知の削減によってデータの関連性や優先順位をつけるためにアナリストを支援します。AIは最も関連性のある接続を浮き彫りにすることで人間の判断を補い、防御者が帰属、行動パターン、そして新たなキャンペーンに集中できるようにしながら、AI駆動による脅威検出と全体の状況認識を劇的に改善します。

• 配信と展開。 AI生成されたインサイトは、レポート、機械可読の脅威フィード、および検出署名を通じてアクションに変えられます。カスタマイズ可能なスコアリングモデルとコンテキストに基づいた推奨事項により、セキュリティチームは脅威が存在する状況にアラインした迅速な検出と保護を確保するためにSIEMやSOARプラットフォームにインテリジェンスをリアルタイムで統合します。

• 計画とフィードバック。 フィードバックループは、人間と機械の双方に生成され、AIモデルと収集戦略を精緻化するために不可欠です。AIは進化する敵対者の行動に基づいて適応するだけでなく、アナリストの入力と顧客固有の脅威プロファイルに基づいてインテリジェンスの収集優先順位を調整します。この絶え間ない精緻化サイクルは精度、応答性、および長期的な脅威の可視性を改善します。

AIは脅威インテリジェンスを反応から超えたプロアクティブな監視、リアルタイムの分析、適応対応を可能にします。それはより迅速でより正確な意思決定を支え、進化するサイバーリスクにプロアクティブに対処するためにセキュリティチームを装備します。

AIベースの脅威保護とは何ですか？

AIベースの脅威保護は、ML、NLP、行動分析などの先進的なAI駆動技術を活用して、リアルタイムで重要な脅威を自動的に検出、分析、応答します。静的な署名に依存する従来の規則ベースのセキュリティシステムとは異なり、AIベースのソリューションは多様なデータセットから継続的に学習し、新たな攻撃ベクトルを発見し、新たな戦術に適応し、従来の防御を逃れる脅威を検出します。

それの中心にあるのは、訓練されたアルゴリズムがエンドポイント、ネットワーク、電子メール、クラウドサービス、脅威インテリジェンスフィードをまたいで歴史的およびリアルタイムのデータを分析することです。これらのシステムは、横方向の動き、指揮統制行動、または ゼロデイといったレガシーツールでは通常見逃されがちな微細な異常を特定するのに優れています。検出を加速し応答を自動化することで、AIは脅威の軽減までの時間を短縮し、インシデントが侵害に発展することを防ぎます。

急速に進化する脅威の風景において、このプロアクティブな適応防御モデルは必須です。AIベースの保護は検出精度を向上させるだけでなく、誤検知をフィルタリングして高リスクの脅威を優先することでアラート疲労を軽減します。攻撃面が拡大し脅威の量が増加する中で、AIベースの脅威保護はサイバーセキュリティの課題と共に進化するために作られたスケーラブルでインテリジェントなソリューションを提供します。

AIの脅威インテリジェンスにおけるユースケースには何がありますか？

「AIは人間を置き換えませんが、AIを使用する人間はAIを使用しない人間を置き換えるでしょう」と、ガートナーの最近の ウェビナー, AIが職業の変革、生産性の向上、価値創造に与える影響での主要な所感でした。この声明は、AIがサイバーセキュリティを含む産業全体で役割を再形成する方法を示しています。

AIは、多くのサイバーセキュリティ操作で重要な存在となっており、それは脅威インテリジェンスに関連するものとしても同様です。AIは大規模で複雑なデータセットの収集、処理、分析を自動化し、アナリストをルーチン作業から解放し、戦略的な意思決定に集中できるようにします。AIを活用することで、セキュリティチームは多様なデータソースを迅速に解釈し、新たな脅威を速度と精度で検出、優先し、対応する能力を向上させることができます。

脅威インテリジェンスにおけるAIの主要なユースケースには以下が含まれます。

• 脅威データ集約。 オープンソース、ダークウェブ、外部フィード、内部情報源から情報を収集し、脅威の包括的なビューを提供します。
• 自然言語処理（NLP）。 非構造化テキストデータから重要な詳細を抽出し、脅威インテリジェンスを充実させます。
• パターン認識： 新たな攻撃方法と脆弱性を発見するための異常パターンを特定します。
• IoCの発見： 疑わしいIP、ドメイン、ファイルハッシュなどの指標の検出を自動化します。
• 戦術、技術、手順（TTP）： 攻撃行動を分析し、脅威アクターを特定し、防御を改善します。
• ダークウェブのモニタリング： 漏洩した資格情報や機密情報をスキャンして早期の侵害警告を提供します。
• コンテキストに基づく脅威分析： 業界、場所、組織の優先度に基づいて脅威を評価します。
• 脅威分類： 重大度と関連性に基づいて脅威に自動的に優先順位を付けます。
• 脅威インテリジェンス報告： セキュリティチームと指導者が脅威の風景を理解し、対処するのに役立つ明確な報告を作成します。

AIの脅威インテリジェンスにおける利点とリスクとは？

AIは脅威を素早く察知し、膨大なデータを処理し、攻撃が起こる前に予測するのを助けます。AI駆動の脅威インテリジェンスは、セキュリティ操作に大きな利益をもたらしますが、同時に組織が注意深く管理しなければならない新たな複雑さとリスクももたらします。

主な利点

• 迅速な処理と対応： AIは膨大なデータをリアルタイムで取り込み、分析することに優れており、セキュリティチームが従来の方法よりも迅速に脅威を検出し、対応することを可能にします。
• 継続的監視： 人間とは異なり、AIシステムは疲労することなく継続的に動作し、脅威の出現に対する即時警告を保証します。
• 予測インサイト： 歴史的パターンと機械学習を活用して、AIは攻撃トレンドを予測し、組織が反応的な防御姿勢からプロアクティブな防御姿勢に移行するのを助けます。
• 柔軟なスケーラビリティ： AIは変化するデータ量と進化する脅威の風景にシームレスに適応し、あらゆる環境において効率的かつコスト効果の高い保護を提供します。

新たな課題

• 対抗的操作： 攻撃者はAI検出を混乱させたり回避する技術をますます考案しており、AIモデルの継続的な検証と改良が必要です。
• 人間とAIの協調： 最適なセキュリティは、人間の直感、創造性、倫理的考慮とAI駆動の自動化をバランス良く組み合わせることに依存します。AIに過度に依存することは、見落としや誤判断のリスクを伴います。
• バイアスと公平性： AIシステムはトレーニングデータからバイアスを受け継ぐ可能性があり、脅威評価を偏らせたり重要なコンテキストを見逃す可能性もあります。厳格なモデル監査とデータガバナンスが不可欠です。
• コンプライアンスの複雑さ： 脅威インテリジェンスワークフローにAIを組み込むことは、規制要件と整合しなければならず、操作および法的観点からの検証が複雑化します。ガートナーは、2025年までに生成AIによってサイバーセキュリティのリソースが15%増加し、結果としてアプリケーションとデータセキュリティへの支出が増加すると予測しています。

AIは脅威インテリジェンスの能力を大幅に向上させますが、それ単独では万能策ではありません。成功は、AIの力を人間の判断と監視と組み合わせることでしか得られません。AI技術が進化する中で、適切なツールと熟練した人材への投資は、攻撃者に一歩先んじてクリティカルな資産を効果的に守る鍵となります。

脅威インテリジェンスにおけるAIの未来とは？

脅威インテリジェンスにおけるAIの未来は急速なペースで展開されており、セキュリティチームが脅威を検出し、理解し、対応する方法を再定義しています。サイバー攻撃の量と複雑さが増す中で、AIはもはやサポートツールとしてだけの存在ではなく、脅威インテリジェンスが生成され運用される方法の中心となりつつあります。

以前の世代のGenAIが主に応答を提供したりコンテンツを要約したりすることに貢献していたのに対し、エージェントAIはタスクを完了するために自律的に行動を取ることができるシステムを導入しています。ユーザーに情報を提供するだけでなく、顧客の代わりにサービス問題を積極的に解決するこれらの先進的なモデルは、デジタルエンゲージメントの性質における大きなシフトを示します。

組織とその顧客はますますAIエージェントとボットに依存してサービスワークフローを自動化することが予想されます。この進化は、サービスチームがどのように動作し、エンドユーザーと相互作用するかを基本的に変えます。ガートナーは2029年までにエージェントAIが標準的な顧客サービス問い合わせの80%を独自に処理し、運用コストを最大30%削減すると予測しています。

私たちはAIネイティブの脅威インテリジェンスが支配するモデルに向かっています。これは、AIによって充実されるだけでなく、AIプロセスによって生まれる脅威インテリジェンスを意味し、機械のスピードで収集、分析、コンテキスト化、展開されます。人間がキュレーションしたデータに依存する従来のモデルとは異なり、AI駆動システムは自律的に世界的な脅威信号を関連付け、隠れたパターンを明らかにし、脅威の風景が進化する際に適応するリアルタイムの洞察を生み出します。

今後数年で、予測脅威モデリング、自律的脅威狩り、自己最適化防御アーキテクチャのより広範な採用が見込まれます。AIはSOCを反応的なワークフローから予測的なリアルタイムの脅威緩和への移行を可能にし、人的専門知識を拡大し、インシデント対応時間を劇的に短縮します。

AIネイティブ脅威インテリジェンスとは何ですか？

AIネイティブ脅威インテリジェンスは、サイバーセキュリティにおける基本的な進化を示しており、半自動化されたワークフローから人工知能によって完全にオーケストレーションされるインテリジェンスエコシステムへの移行です。事前定義されたルールや手動入力に依存することなく、これらのシステムは完全に自律的に動作し、最小限の人間の介入で脅威データを継続的に収集、分析、行動します。このアプローチは、従来の強化を越え、完全に自律的で自己更新型の脅威検出および対応モデルを導入します。

その中心にあるのは、AIネイティブ脅威インテリジェンスが多様な情報源、例えばセキュリティログ、テレメトリー、ソーシャルメディア、ディープおよびダークウェブの活動、脅威アクターの通信から膨大な量の構造化および非構造化データを絶え間なく取り込むことです。高度なMLとNLPモデルがこのデータを解析し、関連する洞察を抽出し、悪意のあるパターンを検出し、攻撃者のTTPを特定します。システムは脅威を重大度と関連性に基づいて優先順位をつけ、その後、SIEM、SOAR、XDRシステムのようなセキュリティプラットフォームに行動可能なインテリジェンスを自動統合します。

AIネイティブ脅威インテリジェンスの主な利点はその適応性にあります。脅威の風景に沿って進化しながら、データをコンテキスト化して攻撃経路を予測し自律的に緩和ステップを提案します。これによりMTTD（検出までの平均時間）とMTTR（対応までの平均時間）が劇的に減少し、SOCのアナリストに対するプレッシャーを軽減し、ノイズ、誤検出、および手動作業を最小限に抑えます。それは単なるよりスマートな脅威インテリジェンスではなく、より賢明な防御方法です。

AI脅威インテリジェンスとSOC Prime

最終的に、最も効果的な脅威インテリジェンスプログラムは、AIの速度とスケールを人間のアナリストの経験と組み合わせデータを行動可能な知識に変換しつつ進化するサイバー脅威の風景をナビゲートします。

SOC PrimeのAI SOCエコシステムは コミュニティ駆動の専門知識をその核に持ち、AI採用の現在の主要トレンドであるルーチンタスクの強化とセキュリティチームの共同操縦者としての役割を持っています。これは、Blue、Red、Purple Teamsの結合された専門知識によってバックアップされたサイバーセキュリティにおける継続的改善を促進する画期的な脅威情報駆動の防御アプローチと共鳴しています。

AIの導入が単一目的の分析を凌ぐと予測するガートナーの予測に沿って、SOC PrimeのAIエコシステムは、最先端の機械学習とコミュニティ駆動の知識を組み合わせることによってサイバーセキュリティチームの能力を増幅するように設計されています。このエコシステムの中心には SOC Primeプラットフォームがあり、次の三つのコアプロダクトを提供しています。

• 脅威検出マーケットプレイスは、世界最大のDetection-as-Codeライブラリとして機能し、キュレーションされた検出コンテンツと行動可能な脅威インテリジェンスを提供します
• Uncoder AIは、検出エンジニアリングのためのプライベートIDEとAI共同操縦者です
• Attack Detectiveは、先進的な脅威検出と自動脅威ハンティングのためのエンタープライズ対応SaaSです

Uncoder AI は、SOC Primeの独自MLモデルの組み合わせによって強化されています。これらのモデルは、50万以上の検出ルールとクエリから成る世界最大のデータセットにトレーニングされ、11,000以上のコンテキストラベルで充実しています。大多数のAI駆動機能のために、Uncoder AIは検出エンジニアリングとAI脅威インテリジェンス処理のためにカスタマイズされたLlama 3.3を使用しています。このモデルはSOC PrimeのSOC 2 Type II準拠プライベートクラウド内で完全に動作し、データへの完全な制御、厳格なプライバシー、および知財保護を保証します。追加のLLMのサポートが計画されており、ユーザーにより多くの柔軟性を提供しつつプライバシー優先のアプローチを維持します。

SOC Primeプラットフォームでの旅を開始し、AI駆動機能を探求し、GenAIがSOC操作の効率を向上させるゲームチェンジャーとしてどのように機能するかを体験してください。 to explore the AI-powered features and experience how GenAI acts as a game-changer to boost the efficiency of SOC operations. 

サイバー脅威が規模と高度化を増す中で、AI駆動の脅威インテリジェンスは今日の複雑なデジタル環境を防御するために必要な速度、精度、適応性を提供します。今AIネイティブのソリューションを採用する組織は、攻撃を事前に阻止し、重要な資産を不安定な脅威の風景から守るのにより適しています。