サイバーセキュリティにおけるAIの未来予測とは？

ガートナーによると、2029年までに自律的な人工知能（AI）が80%のルーチン顧客サービスの問い合わせを自動的に処理し、運用コストを30%削減するでしょう。

以前のAIモデルが応答生成や会話の要約に焦点を当てていたのとは異なり、自律的AIはタスクを独立して実行できるシステムへのシフトを示しています。このシフトはサービスインタラクションを再定義し、顧客や企業が自動化されたエンゲージメントにAIエージェントとボットをますます依存するようになります。このトレンドが加速する中で、サイバーセキュリティにおけるAIの未来も同様に進化し、これらの高度なシステムを保護するために同じく自律的で適応性のある防御メカニズムが求められるでしょう。

なぜサイバーセキュリティにおいてAIが重要なのか？

AIは現代のサイバーセキュリティの礎となり、進化する脅威からデジタルインフラを保護する上で重要な役割を果たしています。セキュリティにおけるAIのコンセプトは新しいものではありません。最初のAI搭載侵入検知システムは1980年代に遡りますが、データの指数関数的な増加とサイバー攻撃の複雑化により、従来のルールベースのシステムは不十分になっています。AIは膨大なデータセットをリアルタイムで処理・分析し、微妙なパターンを識別し、迅速な意思決定を行うことで、見過ごされがちな高度な脅威に対するプロアクティブな防御を可能にし、サイバーセキュリティにおける予測分析の未来を開き、攻撃を事前に予測して防ぐ道を切り開いています。

ガートナーの 2025年のサイバーセキュリティトレンド レポートは、 生成AI（GenAI）の影響が増加していることを強調し、組織がセキュリティ戦略を強化し、より柔軟でスケーラブルな防御アプローチを採用するための新たな機会を指摘しています。

しかし、コインの裏面も存在します。AIは新しいサイバー脅威の時代を切り開いています、これは チェックポイントリサーチ のAIセキュリティレポート2025. で明らかになっています。レポートは、悪意のある行為者がどのようにAIを活用して攻撃方法を強化し、かつ前例のないレベルでそれらを拡大しているかを暴露しています。主な懸念事項には、自律的なディープフェイクとなりすまし、脱獄されたLLMおよび出現する「ダークAI」モデル、自動化されたマルウェア生成とデータ収集、生成AI駆動の偽情報を広げる欺瞞的AIプラットフォーム、そして規制のない企業のAI使用からのデータ漏洩のリスクの増加が含まれています。

攻撃者がますます高度な戦術を開発し続ける中で、インテリジェントで適応型かつ自動化されたセキュリティソリューションの必要性はこれまで以上に切迫しています。AIは、人為的な誤りを減らし、脅威の検出をスピードアップさせ、迅速な応答措置を可能にすることで、この要求に応え、組織がリスクをより効果的に軽減するのを支援します。

2024年のガートナー調査では、回答者の42％が生成AIに関してデータプライバシーが最大の懸念と見なしています。しかし、多くの組織は依然として、特に従業員が一般用途のために公の大規模言語モデル（LLM）に頼るようになる中で、プライバシーリスクを管理する明確な戦略を欠いています。このギャップに対処することは、サイバーセキュリティにおけるAIの未来にとって不可欠です。

SOCプライムでは、私たちは 独自のプライバシーに重点を置いたアーキテクチャのAI SOCエコシステム を構築し、組織にデータを完全にコントロールさせています。当社のサイバーセキュリティおよびAIソリューションは、どの情報を共有するか、あるいは全く共有しないかを組織が決定できるようにします。METAのLLaMAやOpenAIのGPTのような目的に合ったモデルを利用することで、AIのインタラクションが安全かつ透明であることを保証します。

さらに、進行中の人材不足は、サイバーセキュリティ専門家の深い専門知識と全体的な成熟度の低さを反映しています。2024年の CISOの声 レポートは、CISOの約74％が人間のエラーを業界最大の脆弱性と見なしていることを強調しています。AI SOCエコシステムは、人間の知識とAIの洞察を組み合わせることでこの課題に対処し、検出速度と精度を向上させ、エンジニアリングチームの効率を向上させ、人為的ミスに伴うリスクを削減します。

ネットワークセキュリティとAI

ファイアウォールや侵入防止システムなどの従来のネットワークセキュリティツールは、現代のサイバー脅威の速度、規模、複雑性に追いつくのに苦労しています。ここにAIがゲームを変える要素として登場します。静的なルールやシグネチャベースの検出にのみ依存するのではなく、AIはリアクティブな防御から予測的で適応的なセキュリティへのシフトを可能にします。AI搭載システムは、リアルタイムおよび過去のネットワークデータを膨大な量分析することで、悪意のある行動のパターンを識別し、ゼロデイのエクスプロイトを検出し、アナリストや従来のツールが見逃してしまうかもしれない異常を浮き彫りにできます。AIはネットワークトラフィックを継続的に監視し、異常を検出し、潜在的脅威をリアルタイムで認識することで、ネットワークセキュリティを向上させます。

多様なデータセットでトレーニングされた機械学習（ML）モデルは、ゼロデイのエクスプロイトや高度持続型脅威（APT）を含む既知および未知の攻撃ベクトルを識別できます。従来のアプローチはしばしば大量の誤警報を生成しますが、AIは継続的な学習とフィードバック、自動生成されたコンテキスト信号に基づく検出アルゴリズムの精緻化を通じて、警報疲れを大幅に削減できます。

ネットワークセキュリティにおけるAIのもう一つの強みは、そのスケーラビリティにあります。組織がクラウドファーストのアーキテクチャを採用し、リモートワーク環境を拡大し、複雑なマルチベンダーエコシステムを管理する中で、攻撃面は増大します。AIは、オンプレミス、ハイブリッド、クラウドネットワーク全体にわたって機械速度で拡張されたフットプリントを継続して監視し、精度を持って対応する能力を提供します。たとえば、AI駆動の脅威検知プラットフォームは、エンドポイント、VPN接続、SaaSの使用状況を横断してトラフィックの異常を相関させ、コマンドおよびコントロール通信、資格情報の濫用、あるいはリアルタイムの横方向の動きなどの洗練された攻撃をフラグし得ます。

さらに、AIはSIEMやXDRシステムに統合することで人間のアナリストを補強します。これらの統合は、セキュリティチームが自動トリアージ、脅威スコアリング、優先的なインシデント調査から恩恵を受けることを可能にします。また、AIは自律的な応答メカニズム、例えば、感染したエンドポイントの隔離や疑わしいトラフィックのスロットリングを実行して、脅威の封じ込めと修復までの時間を短縮します。

AIはまた複雑なネットワーク全体での脅威検知と対応を自動化し、セキュリティSOCの作業負荷を軽減し、反応時間を向上させます。動的で高速移動する攻撃に対して防御し、分散インフラストラクチャ全体の攻撃面を最小化するために、ネットワークセキュリティソリューションへのAI統合は不可欠です。

これらの機能は、AIが動的なデジタル環境全体での脅威の早期検出と予防的緩和を可能にするサイバーセキュリティ予測分析の重要性が増していることを示しています。

サイバーセキュリティにおけるデータ分析

サイバーセキュリティにおけるAIの最も変革的な役割の一つは、データ分析にあります。AIシステムはログ、エンドポイント、ユーザー行動、脅威インテリジェンスフィードからの膨大な量の情報を処理し、それによって通常は見逃される脅威を発見することができます。高度な分析を通じて、AIはセキュリティチームに警戒優先順位をつけ、攻撃パターンを理解し、資源をより効果的に配分することを支援します。

MLアルゴリズムは、歴史的なインシデントから学習し、新しい行動に適応することで、このプロセスを強化します。これにより、進化する脅威に追いつくためのサイバーセキュリティにおけるAIの使用がどのように改善されているかの重要な側面を示しています。この適応能力は今後の攻撃を未然に防ぎ、積極的なセキュリティ姿勢をサポートするために重要です。さらに、分析プロセスを自動化することで、AIは伝統的に必要とされる時間と労力を削減し、全体的な運用効率を向上させます。

At SOCプライムでは、ラマのような市場をリードする大規模言語モデルと、サイバーセキュリティオペレーションを強化するために設計された専用のAI/MLモデルを活用しています。

• RAG LLMモデル: 500K以上のルールが11KのメタデータラベルにマッピングされたSOCプライムのユニークなコレクションを持つRAGデータベースによって駆動され、このLLMモデルは、生のCTIデータからコンテキスト強化された検出ルール生成を可能にします。
• MITRE ATT&CK® タギングモデル: 2018年に導入されたATT&CKタギングを持つシグマルールのイノベーションに基づき、このモデルは正確なATT&CK（サブ）テクニックの自動化タグ付けを行います。世界最大の50,000以上のルール＆クエリのデータセットでトレーニングされており、ネイティブSIEM、EDR、データレイククエリ、シグマルール、および高品質な翻訳を含みます。
• クエリ言語検出MLモデル: 500K以上の多言語検出ルールセットでトレーニングされたSOCプライムのこのモデルは、44のSIEM、EDR、およびデータレイクフォーマット全体の検出ルールの言語を自動的に検出します。

暗号化とAI

AIは、暗号化の分野においても強化と挑戦の両方の可能性を秘めています。一方で、AIは暗号化アルゴリズムを強化し、その欠点を特定し、暗号解読を自動化してより堅牢なデータ保護を実現することができます。その一方で、その同じ力が暗号防御を突破するために悪用される可能性もあります。

新たな研究は、AIが量子耐性の暗号技術の開発に寄与する可能性があることを示唆しており、これは量子コンピューティングがサイバーセキュリティの風景を再構築し始めるにつれて極めて重要になります。このように、AIと暗号化の交差点は、未来のイノベーションに向けた機会と責任の両方をもたらします。

サイバーセキュリティにおけるAIの現状

今日、すでに多くの組織がAIをセキュリティフレームワークに統合しています。サイバリーズンによる最近の調査では、86%の参加者がすでにサイバーセキュリティ戦略にAIツールを取り入れており、人工知能におけるサイバーセキュリティの重要性が増していることを反映しています。

たとえば、 SOCプライムのアンコーダーAI は、セキュリティの実務家がエンドツーエンドで検出エンジニアリングのワークフローを自動化および強化するのに役立つ非対人AIコパイロットとして機能します。AI搭載機能の大部分において、アンコーダーAIは検出エンジニアリングと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を使用します。このモデルは、SOCプライムのSOC 2タイプII準拠のプライベートクラウド内で完全に動作し、データのコントロール、厳しいプライバシー、IP保護を保証します。

アンコーダーを使うと、防御者は自動的なIOCベースのクエリ生成で素早くIOCスイープを行い、シグマルールを48のSIEM、EDR、およびデータレイク言語にシームレスに変換するか、11の言語フォーマット間での瞬時のクロスプラットフォーム翻訳を行うことができます。アンコーダーAIはまた、AI駆動のクエリ生成、自動CTIエンリッチメント、ATT&CKタギング、ルール検証の強力なアシスタントです。

AIの現在の能力には、自動化されたマルウェア分析、フィッシング検出、行動モニタリング、リアルタイム脅威対応が含まれます。これらの進歩にもかかわらず、実装コストの高さ、熟練した人材の必要性、意思決定の自律性に関する倫理的懸念などの課題が残っています。しかし、何もせずにいることでのコストはしばしば大きく、侵害ははるかに大きな財政的および評判的損害を引き起こす可能性があります。

AIの統合と新興技術

サイバーセキュリティにおけるAIの未来は、その他の新興技術との統合に密接に関連しています。たとえば、AIをブロックチェーンと組み合わせることで、セキュリティオペレーションにおけるデータの整合性と透明性を向上させることができます。AI駆動の自動化がSOARプラットフォームでのインシデント対応能力を向上させ、手動介入を削減します。

さらに、AIは人間の監視なしで脅威を識別し、無力化する自律防御システムにおいて重要な役割を果たすと期待されています。61％の組織がAI駆動の自動化を採用することに関心を示していることから、セキュリティの状況がよりインテリジェントで応答性の高いエコシステムに向かっていることが明らかです。

サイバー脅威がますます高度化し普及する中で、AIは防御戦略の最前線に立っています。ネットワークセキュリティの強化、データ分析の向上から、暗号法の進展と次世代技術との統合に至るまで、AIはサイバーセキュリティを根本的に変革しています。AIへの投資と倫理的でスキルのある実装を促進し続けることで、組織はサイバー犯罪者の一歩先を行き、より安全なデジタル未来を構築することができます。

今日の絶え間なく拡大する攻撃面に追いつくために、世界のサイバーセキュリティ業界は依然として深刻な人材不足に直面しています。先を行くためには、SOCチームには、経験を持つ専門家を支援するだけでなく、Tier 1およびTier 2のアナリストの開発を加速するためのより賢くより適応性のあるツールが必要です。日常の業務でAIをどのように活用できるか、 アンコーダーAI、検出エンジニアリングのためのAIコパイロットを使って、 独占的なSOCプライムウェビナーを通じて探ります。実践的なユースケースから学び、ルールロジックの開発と検証から最適化と文書化に至るまで、検出エンジニアリングをエンドツーエンドで自動化し強化する方法を示し、ワークフローを加速させ、カバレッジを改善します。組織がサイバー防御を進化させ続ける中、アンコーダーAIのようなソリューションは、サイバーセキュリティにおけるAIの未来を形作る重要な一歩を表していることを示しています。