AIが脅威検出に利用される方法

サイバー脅威が規模と洗練の度合いを増し続ける中で、人工知能（AI）は現代のサイバーセキュリティにおいて重要な力として台頭しています。AIシステムは、大規模なデータセットを自動的に分析し、異常を特定し、新しい戦術にリアルタイムで適応することで、潜在的な攻撃のより迅速かつ正確な特定を可能にします。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 レポートは、生成的AI（GenAI）の影響が高まっていることを強調し、組織がより柔軟でスケーラブルな防御戦略を採用するための新しい機会を指摘しています。AIを脅威検出のワークフローに統合することで、企業は拡大する脅威の中でより良い防御を行うことができます。

によると、 ガートナーの2024年のセキュリティオペレーションのハイプサイクル、組織はサイバーセキュリティAIアシスタントを、サポートや問い合わせのための洗練されたインタラクティブなツールとしてますます採用すると予測されています。これらのアシスタントは、インシデント対応、リスク評価、露出分析、コードレビューなどのタスクに適しており、運用効率を高め、応答時間を短縮する可能性を提供します。これは、セキュリティ成熟度が限られた組織と、成熟した構造化チームやプロセスを持つ組織の両方に利益をもたらします。

AIによる脅威検出は、サイバー脅威を上回る規模を持ち、リアルタイムで悪意ある活動を検出することで攻撃の規模と速度に合わせて設計されています。従来の防御を機械学習（ML）、高度なパターン認識、行動分析で強化することにより、AIは組織がサイバーセキュリティの姿勢をリスク最適化することを可能にします。さらに、AI駆動の脅威インテリジェンスは、グローバルな脅威データを分析することで、より深いコンテキストと迅速なインサイトを提供し、新たなリスクに対して迅速かつ情報に基づいた対応を可能にします。

なぜAIが現代の脅威検出に重要なのか

多くの従来のセキュリティシステムは、多形性マルウェア、内部攻撃、 ゼロデイ の脆弱性のような洗練された脅威に直面したときに不足しています。AIは、敵対的な技術と並行して進化する、予測的でスケーラブルな自動脅威検出機能を提供することで、この方程式を変化させます。

しかし、GenAIがサイバーセキュリティ運用を強化するための大きな利点を提供する一方で、敵対者がこれらの技術を攻撃に利用することで新たなリスクを導入します。脅威アクターは、これらのAI駆動のツールを利用して攻撃を加速し、拡大し、洗練させています。ガートナーによると、攻撃者は産業全体でGenAIが提供する同じ利益、つまり効率性と拡張された能力を得る可能性が高いです。

AIモデルは、行動パターンを分析し、通常のベースラインからの逸脱を認識し、潜在的な侵入を予測することに優れており、セキュリティチームに決定的な優位性を与えます。AIは誤検知を減らし、最も関連性の高いアラートのみを浮かび上がらせることで、際立つインシデント対応を可能にし、マルチクラウドインフラストラクチャやIoTエコシステムのような複雑なハイブリッド環境において特に効果を発揮します。

脅威検出の進化

過去数十年にわたって、脅威検出は静的で手動によるアプローチから、知的で適応的な戦略へと大きな変化を遂げました。この変化は、サイバー脅威の複雑さが増加し、敵が洗練されてきたことに直接的に対応しています。以下は、脅威検出がどのように進化してきたかの構造化された見方です。

ルールベースシステム（1970年代）

初期のサイバーセキュリティは、悪意のある行動を特定するために事前定義されたロジックを使用するルールベースのシステムに依存していました。これらのシステムは、既知の脅威を検出するのに有用でしたが、動的環境での適応性に欠けていました。

主要コンポーネント：

• データ収集： ネットワークトラフィック、システムログ、およびユーザー活動を監視する
• ルール定義： 潜在的な脅威を示す条件を設定する
• ルール評価： 定義されたルールに対して受信データを評価する
• アラート生成： 潜在的な脅威をセキュリティチームに通知する
• 対応メカニズム： IPアドレスのブロックやシステムの隔離などの自動アクション

限界：

• 未知の脅威を特定できないこと
• 誤検知の高発生率

シグネチャベースの検出（1980年代）

1980年代には、既知の脅威のシグネチャとデータを比較して脅威を特定するシグネチャベースの検出が導入されました。

主要コンポーネント：

• シグネチャ作成： セキュリティ専門家は既知の脅威のためのユニークな識別子を開発する
• データベースメンテナンス： 新しい脅威のシグネチャを含めるための定期的な更新
• スキャンプロセス： 既知のシグネチャと一致するファイルやデータパケットを分析する
• リアルタイムモニタリング： 潜在的な脅威に対する即時フィードバック

限界：

• ゼロデイ脅威を検出できない
• タイムリーな更新への依存
• 多形性マルウェアのような回避技術に対して脆弱

ヒューリスティックベースの検出（1980年代後半から1990年代初頭）

ヒューリスティック検出は、既知のシグネチャと一致しなくても潜在的な脅威を特定するために、悪意のあるプログラムの動作や特性を分析します。

主要コンポーネント：

• 行動分析： システムファイルの変更などの不審な行動を監視する
• ルールベースシステム： 事前定義されたヒューリスティックを使用して不審な動作を定義する
• 動的分析： プログラムを制御された環境（サンドボックス）で実行し、動作を観察する
• 統計的手法： プログラムの動作を通常の活動のベースラインと比較する

限界：

• 誤検知の高発生率
• マルウェア作成者が回避技術を開発している
• 効果的なルールの定義の複雑さ
• リソースを多く消費するプロセス

異常検出システム（1990年代後半から2000年代初頭）

異常検出システムは、確立された基準からの逸脱を特定し、潜在的な脅威を検出します。

主要コンポーネント：

• データ収集： ネットワークトラフィック、ユーザー行動、およびシステムログからデータを取得する
• データ前処理： ベースラインを確立するためにデータをクリーン化し正規化する
• 逸脱検出： 統計的手法と機械学習を使用して異常を特定する
• 評価： 精度と再現率のような指標を使用してモデル精度を評価する

限界：

• 高い誤検知率
• 大規模データセットでのスケーラビリティの問題
• 動的環境での課題
• 高品質の履歴データへの依存

AI駆動の脅威検出（2000年代後半から現在）

AIは、システムがリアルタイムで学習し、新しい脅威に適応できるようにすることで、脅威検出を一変させました。

機能：

• リアルタイム分析： AIアルゴリズムがデータストリームを分析し、迅速に脅威を特定する
• 高度な行動分析： 現在の行動パターンを確立されたベースラインと比較して悪意ある活動を検出する
• スケーラビリティと効率： 膨大なデータを高速かつ正確に処理する
• 新しい脅威への適応性： 検出アルゴリズムを継続的に学習して適応させる

利点：

• 迅速な検出と応答時間
• 誤検知の削減
• ゼロデイ脅威の検出能力を強化

限界

英国政府のレポート「2025年までの生成的人工知能の安全性とセキュリティリスク」に基づき、AI駆動の脅威検出にはさまざまなリスクと制限があります。

• データポイズニングリスク： トレーニングフェーズ中に、AIモデルが悪意のあるデータを導入することにより妨害され、偏ったまたは有害な出力が生成される可能性があります。
• モデルインバージョンと抽出攻撃： 攻撃者はAIモデルをリバースエンジニアリングして機密情報を抽出したり、モデルを複製してデータの機密性や知的財産を危険にさらす可能性があります。
• 敵対的入力操作： AIシステムは、慎重に作成された入力によって誤った判断をさせられる可能性があり、重大なセキュリティリスクを引き起こします。
• 説明可能性の欠如： 多くのAIモデルは「ブラックボックス」として機能し、その意思決定プロセスを理解するのが難しいため、信頼性と効果的な監視が妨げられます。
• 迅速な進化がセキュリティ対策を上回っている： AI技術の迅速な進化と採用は、対応するセキュリティプロトコルの開発を上回ることが多く、システムが脆弱になります。
• 従来のセキュリティ慣行の不十分さ： 従来のサイバーセキュリティ対策は、AIシステムが引き起こす特定の課題に対処するのに十分ではなく、特化したセキュリティ戦略が必要です。

脅威検出におけるAIの概念

AI駆動の脅威検出には以下の主要な概念が含まれます：

• 異常検出。 AIモデルは、ネットワークやシステム内で「通常」の行動とは何かを学び、脅威の兆候となる逸脱をフラグします。これは、未知の脅威やゼロデイ攻撃の検出に不可欠です。
• 行動分析。 AIはユーザー、デバイス、システムの行動を長期間にわたって監視し、パターンを特定します。機密データに異常な時間にアクセスするような突然のまたは異常な行動は、潜在的な侵害の警告を引き起こします。
• (ML) モデル。 MLアルゴリズムは、膨大なデータセットでトレーニングされ、イベントを分類し、脅威を検出し、新しい攻撃手法に適応します。MLベースの脅威インテリジェンスは、新鮮なデータ、攻撃行動、応答結果を絶えず分析することで、セキュリティシステムが適応して改善できるようにします。内部および外部のデータソースからの洞察を融合させることで、機械学習の脅威インテリジェンスは進化する脅威に対するリアルタイムの可視性を提供し、将来の攻撃ベクトルを予測するのに役立ちます。これにより、組織はより迅速で賢明なセキュリティの意思決定を下せます。
• 脅威インテリジェンスの統合。 AIシステムは、内部および外部の脅威フィードを取り込み、侵害の兆候（IOCs）、攻撃戦術、および脆弱性との関連性を検出します。このコンテキスト認識は、検出精度を向上させます。
• 自然言語処理（NLP）。 NLPは、脅威レポート、ログ、およびダークウェブのチャットなどの非構造化データソースから関連情報を抽出し、状況認識を向上させます。
• 自動応答とオーケストレーション。 脅威が検出されると、AIはデバイスを隔離したりIPアドレスをブロックしたりするなど、事前定義されたアクションをトリガーし、人的介入を待たずに迅速な封じ込めを可能にします。
• 継続的な学習と適応。 AIモデルは、検出結果とインシデント応答からのフィードバックを使って継続的に再トレーニングを行います。これにより、敵対的な技術や進化する攻撃ベクトルに対してより弾力的になります。

要するに、AIは単にサイバーセキュリティを強化するだけでなく、組織に知性と敏捷性を提供し、今日のダイナミックな脅威の状況に対応する能力を再定義します。

脅威検出の実装戦略

強力な脅威検出フレームワークは、単なるツール以上のものであり、インテリジェンス、自動化、および積極的な防御をセキュリティスタックのすべての層に統合することに関するものです。以下は、効果的な脅威検出プログラムを実施するための主要な戦略です。

• システム全体に脅威インテリジェンスを統合する。 リアルタイムの脅威インテリジェンスをSIEM、EDR、ファイアウォールに供給し、侵害の兆候（IoCs）や新たな脅威を積極的に特定します。外部のインテリジェンスを内部のテレメトリと整合させて、より豊富なコンテキストと迅速な意思決定を可能にします。
• AIを運用化して行動検出を行う。AIと機械学習を活用して、シグネチャベースのシステムが見逃す行動の異常を検出します。これらのツールは、APt（Advanced Persistent Threat）攻撃を検出するのに不可欠な、ユーザーアクティビティ、アクセスパターン、またはネットワークトラフィックの微妙な逸脱を特定するのに優れています。
• ゼロトラストアーキテクチャの採用。 を実装することは、 ゼロトラストセキュリティ は、各アクセスリクエストを検証することで攻撃の影響範囲を減少させるのに役立ちます。厳密なアクセスコントロールと継続的な認証を強制することで、脅威アクターが侵入した場合でも、横移動が制限されます。
• 高度なエンドポイントモニタリングの導入。 現代のエンドポイント検出および応答（EDR）ソリューションは、デバイスレベルでの継続的な監視、検出、および自動応答を可能にします。これらのシステムを中央のインシデント応答プラットフォームと統合して、トリアージの速度を上げます。
• 可視性のためSIEMでデータを集中化する。 ログデータの統合、アラートの相関、IT環境全体の全体的な可視性を得るためにSIEMソリューションを採用します。文脈分析に基づく自動化された脅威ハンティングを可能にし、検出ルールを微調整します。
• 日々の運用に脅威ハンティングを組み込む。 内部能力を開発し、継続的な脅威ハンティングを行います。テレメトリ、脅威インテリジェンス、および行動分析を使用して、自動化ツールが見落とす可能性のある妥協の兆候を積極的に検索します。
• ユーザーのトレーニングと警戒を優先する。 人的ミスは依然として侵害の主要な原因です。定期的なトレーニング、フィッシングシミュレーション、および不審な活動の報告プロトコルを提供することで、セキュリティ意識のある文化を構築します。
• インシデント応答ワークフローの自動化。 脅威を封じ込める際は速度が重要です。SOARプラットフォームを実装して、事前定義されたプレイブックを使用して検出から応答までのパイプラインを自動化し、MTTD/MTTRを削減します。

これらの検出対策を戦略的に導入することで、組織は反応的な防御から積極的なサイバーレジリエンスにシフトでき、セキュリティチームは攻撃者を上回り、重要なインフラストラクチャを保護することができます。

脅威検出におけるAIの具体的な応用

AI脅威検出は、現代のサイバーセキュリティ戦略の要石となっています。多くの業界がAI駆動のツールを利用して視認性を高め、応答時間を加速し、リスクを軽減しています。以下は、AIが脅威検出の未来を形作る上で重要な役割を果たしている3つの重要な領域です。サイバー脅威の複雑化に伴い、これらのAI応用は、組織がリスクを特定し、重大な事件にエスカレートする前に最小限に抑える手助けをする上でますます重要な役割を果たしています。

脅威インテリジェンスの充実

AIは、内部ログや外部ソースからのアクショナブルな脅威インテリジェンスを使用して、生のセキュリティデータを充実させることで脅威検出を強化し、トレンド、IOC、およびTTPを特定します。この充実化は、孤立したアラートを超えて、より広範な攻撃パターンを特定し、より迅速で情報に基づいた応答決定をサポートします。AI脅威インテリジェンスは、セキュリティチームがリスクを優先し、新たな脅威に基づいてリアルタイムで防御を適応させるのに役立ちます。

SOC Primeの Uncoder AI は、クラウド、SIEM、EDR、およびMDRプラットフォームを超えて、脅威インテリジェンスとインシデント応答を強化しながら検知エンジニアリングタスクを自動化するのを支援します。このツールは、目的別に構築されたMLモデルを使用してSigmaルールをMITRE ATT&CK技法およびサブ技法で充実させます。Uncoder AIは、検知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を使用しており、SOC Prime SOC 2 Type IIプライベートクラウドにホスティングされており、最大限のセキュリティ、プライバシー、および知的財産の保護を確保しています。

SIEMアラートトリアージとノイズ軽減

AIモデルは、アラートを優先順位付けしクラスタリングすることでSIEMの効率を向上させ、セキュリティチームが高リスクのインシデントを迅速に特定し、誤検知をフィルタリングします。このターゲットを絞ったアプローチはアラート疲れを減らし、アナリストが真の脅威に集中し、重大なセキュリティイベントに対してより効果的に対応できるようにします。

SOC Primeの Attack Detective は、SIEMの姿勢監査の推奨事項と包括的な脅威スキャン結果に基づき、慎重に選択された検知ルールを使用して、低ノイズで高価値のアラートを提供します。これにより、セキュリティチームは誤検知（および誤通報）の発生率を削減でき、Attack Detectiveエンジンは、同じアルゴリズムに対してアラートが2回生成されないようにするために、各ルールヒットから学習します。

AI補助の脅威ハンティング

AIは大規模なセキュリティデータを分析して、従来のツールが見逃す可能性のある隠れたパターン、異常、および潜在的な脅威を発見することで、積極的な脅威ハンティングを支援します。エンドポイント、ログ、テレメトリ全体で信号を相関させることによって、AIは脅威発見を加速し、仮説生成を導き、ハンターが疑わしい行動をより迅速かつ精妙に確認できるようにします。

を活用することで、 Attack Detective組織はリアルタイムで研究され、パッケージ化された脅威ハンティング能力を備えることで、攻撃者よりも迅速に行動することができます。このソリューションは、 emerging ransomwareおよびAPTグループによって使用されるTTPに対応する手作りの行動ルールを用いた自動ハンティングを実行し、組織の脅威プロファイルと一致させることができます。

ネットワークセキュリティモニタリング

ネットワークセキュリティの領域では、AIは悪意のある活動の兆候を探してトラフィックを継続的にスキャンするために使用されます。機械学習アルゴリズムは、異常を検出するための行動パターンを分析します。これには、異常なデータフロー、アクセス試行、または侵入やマルウェア感染を示す可能性のあるトラフィックスパイクなどがあります。リアルタイムのアラートにより、セキュリティチームは脅威に迅速に対応できます。

エンドポイント脅威検出

AIはエンドポイント保護を強化し、ラップトップ、サーバー、または携帯電話などのデバイス上で直接脅威を検出し、拡散する前に対処します。ユーザーの行動、システム活動、ファイルの整合性を監視することで、AIはランサムウェア、ルートキット、または権限昇格の兆候を特定できます。これらのシステムは、多くの場合、シグネチャベースのツールを回避するゼロデイ攻撃を阻止するための行動ベースの検出を組み込んでいます。

詐欺と異常検出

金融や電子商取引などの業界は、詐欺的な取引や身元の悪用を検出するためにAIに大きく依存しています。AIモデルは巨大なデータセットでトレーニングされ、詐欺を示唆する微細なパターン、たとえば不規則な購買、急速な資金移動、またはアカウント乗っ取りを発見します。小売業では、AIはカード不使用詐欺を防ぎ、チャージバックを減らし、収益と顧客の信頼を保護します。

倫理的AIで課題を克服

その利点にもかかわらず、AIによる脅威検出は課題を抱えています。トレーニングデータの質、アルゴリズムの透明性、およびバイアスの軽減が依然として重要な懸念事項です。倫理的AIの実践では、システムが公正であり、説明可能であり、データ保護規制、たとえばGDPRに準拠していることを保証する必要があります。

リスクを最小限に抑えるため、組織は継続的にAIモデルを検証し、プライバシー・バイ・デザイン原則を実装し、重要な意思決定において人間の監視を維持する必要があります。

SOC Primeでは、サイバーセキュリティがこれまで以上に重要であり、ディフェンダーにはより多くのコントロール、透明性、予測可能性、プライバシーが必要であると考えています。 SOC Primeプラットフォーム は、プライバシーを重視しながら、SIEM、EDR、およびデータレイクシステムを強化するAI駆動の脅威検出を提供します。ユーザーはデータを制御し、追加のコストなしでセキュリティを確保します。人間の専門知識とAIを組み合わせることで、検出の正確性と速度を向上させ、出現する脅威に先んじます。オンプレミスのトレーニングを通じて、プライバシーとセキュリティを保ち、 NIST-AI-600-1 NIST AIリスク管理フレームワーク（AI RMF 1.0）に依存しています。また、倫理的かつ環境に優しいAI慣行をサポートするために、コンピュート効率の最適化に取り組み、CPU負荷および環境への影響を削減しています。

AIモデルのトレーニングの世界において、プライベートで高品質なデータセットは、競争上の優位性を提供する唯一の技術的優位です。SOC Primeユーザーは、METAのLLama、OpenAIのGPTなど、さまざまなタスクのために異なるモデルを使用することで、AIとのやり取りで常にコントロールを維持します。SOC Primeユーザーは、何を送信するか、いつ送信するか、AI機能を有効にするかどうかを決定するのは、いつもユーザーです。

要するに、脅威の状況がより複雑になるにつれて、従来の検出方法だけではもはや十分ではありません。AI脅威検出は、組織が脅威をより迅速に検出し、より効果的に応答し、進化する攻撃者戦術に適応するための重要なアップグレードを提供します。AIは人間の専門知識を置き換えるものではなく、それを強化します。日常の検出エンジニアリングタスクを自動化することにより、AIはディフェンダーが戦略的な応答と軽減に集中するための時間を解放します。大量で高速な攻撃が特徴の時代において、AI脅威検出は単なる強化ではなく、レジリエントで未来に備えたサイバー防御を構築しようとする組織にとっての運用上の必要性です。