主なAI支援サイバー攻撃と詐欺とは何か
目次：
AI支援の脅威は、新しいジャンルの攻撃ではありません。フィッシング、詐欺、アカウント乗っ取り、マルウェア配信といったお馴染みの戦術が、より速く、大規模に、そしてより個別化された形で実行されます。つまり、AIとサイバーセキュリティは二つの方向で交差しています：防御側はAIを使って大量のテレメトリを分析し、人間だけでは不可能なスピードで異常を発見する一方で、攻撃者はAIを使って自らのアウトリーチ、自動化、“試行錯誤”のスピードを向上させます。サイバー防御の専門家は、セキュリティにおけるAIを速度と精度を向上させながら、攻撃者が悪意のあるワークフローにAIを適用できることも指摘しつつ、パターン駆動の検出と自動化と説明します。
最も一般的なAI支援のサイバー攻撃と詐欺は次の通りです：
- AI強化されたフィッシングとビジネスメール詐欺（BEC） LLMは犯罪者が被害者の言語やトーンで信頼できる良質なメッセージを書く手助けをします。コンテンツを素早く書き直したり、フォローアップ返信を必要に応じて作成したり、役職や現在の出来事に合わせた誘導を行うことができます。
- ディープフェイクを用いたなりすまし。 合成音声（声のクローン）と合成ビデオは、“緊急支払い”詐欺、偽の経営者承認、詐欺的な人事接触、または偽の顧客サポートコールに使用することができます。被害者が急かされている時や、騒がしいチャネルで通信をしている場合、あるいは通常の承認経路から外れている場合、たとえ不完全なディープフェイクでも通用します。
- 自動化された偵察とターゲティング。 攻撃者は求人、プレスリリース、組織図、情報漏えい情報といった公開情報をまとめ、“攻撃概要”として提示します。この概要は、潜在的なターゲット、もっともらしい口実、アクセス経路を示唆します。
- AIにより加速されたマルウェアとスクリプト生成。 生成ツールにより、ドロッパー、マクロ、“生活依存型”スクリプトの作成がスピードアップし、文法やエラーメッセージのトラブルシューティングにも役立ちます。繰り返しの速さが増すことで、防御者が対応する時間は短くなります。
- 大規模な資格情報やセッション盗み。 パスワードスプレーや資格情報詰め込みは、ユーザー選択、タイミング、エラーハンドリングに適応する自動化により、調整が可能です。最近では、スキャマーは単なるパスワードではなく、セッショントークンやOAuthの同意を追い求めます。
- 詐欺コンテンツ生産工場。 AIは、ニセのランディングページ、偽のアプリ、“サポート”チャットボット、そして合成テスティモニアルでローカライズされた詐欺広告を大量生産し、キャンペーンコストを削減しつつリーチを拡大します。
AI支援の攻撃と詐欺への暴露を減らすためには、身元確認を強化し、単一人物による承認を制限し、重要なコミュニケーションとアクセスポイント全体の可視性を高め、支払い、アカウント、および機密データを保護するためのコントロールに焦点を当てます。
また、AIが防御と攻撃の両面でサイバー作戦を再構築し続ける中で、組織は現代技術で人間の専門知識を補強し、レジリエントで未来の準備ができたサイバー防御を構築することに専念しなければなりません。 SOC Prime Platform はこの原則を中心に構築されており、スケールでのセキュリティ運用を強化するために、先進的な機械学習とコミュニティ駆動の知識を組み合わせています。プラットフォームはセキュリティチームが世界最大で継続的に更新される検出インテリジェンスリポジトリにアクセスできるようにし、検出からシミュレーションまでのエンドツーエンドパイプラインを運用化し、自然言語を使用してセキュリティワークフローを調整することにより、進化する脅威に先んじながらSOC全体のスピード、精度、レジリエンスを向上させます。
AIはサイバー攻撃でどのように利用されるか？
AI支援の攻撃を理解するために、エンドツーエンドの“攻撃パイプライン”において考えてください。AIはアクセス、インフラストラクチャ、トレードクラフトを置き換えるわけではなく、AIとサイバー犯罪のあらゆるステップで摩擦を減少させます：
- 偵察とプロファイリング。 攻撃者は散在しているデータを対象プロファイルに変え、公開情報（OSINT）を収集・要約します：請求書を承認する人、使用するベンダー、言及する技術スタック、そして悪用できる緊急性を生み出すビジネスイベント（監査、更新、旅行など）。
- 口実と会話管理。 LLMは信じられるEメール、チャットメッセージ、コールスクリプトを生成し、リアルなスレッド分け（“Re: 先週のチケット”）、丁寧な緊急性、スタイル模倣を含みます。また迅速な繰り返しを容易にし、攻撃者がどのバリエーションがフィルターを通過するかまたは受取人を説得するかを確認するために、数十のバリエーションを作成できます。
- マルウェア、ツール、および“グルーコード”。 AIは特に LOLBins、ダウンロード、および永続ステップをつなぐ反復的な“ステッチング”を 含む、スクリプト（PowerShell, JavaScript）、マクロロジック、およびシンプルなローダーの作成を加速させることができます。 フィッシングメールの生成やマルウェアの構築のような悪意ある使用ケースをSophosは明示的に指摘しています。
- 回避と運用速度。 生成ツールはキーワードベースの防御を回避するためにテキストを書き換え、ドキュメントレイアウトを変更し、おとりコンテンツを生成することができます。実行中に、攻撃者はしばしばブロードフォースで道を切り開きます：もし一つのコマンドが失敗した場合、AI支援のトラブルシューティングが代替案を提案し、防御者が活動を封じ込める時間を縮小します。
- エクスプロイトのスケーリングと優先順位付け。 自動化は露出されたサービスをスキャンし、ターゲットをランク付けし、一旦足場が存在する場合にフォローアップアクションをキューにすることができます。AIはまた、脆弱性の公開を要約し、または被害者のスタックに合わせて公開されたエクスプロイトコードを適用する手助けをし、“既知の問題”をより速く妥協に変えることができます。
- ポストエクスプロイテーションと流出。 AIはファイル共有をトリアージ（価値があるか、センシティブか）、流出スクリプトを作成し、業界の痛点に合わせた恐喝メモを書くのに役立ちます。
AI支援の攻撃に対抗するために、セキュリティチームは複数のポイントでパイプラインを破ることができます。これにはインターネットに面したシステムを迅速にパッチ適用し、無用な公開詳細を制限して偵察価値を低減し、高リスクのリクエストに対するID確認を強化し、実行パス（マクロ、スクリプト、署名のないバイナリ）を制限することが含まれます。 Fortinetは 行動分析/UEBAを、署名とIOCが不十分な場合に異常な活動を検知するアプローチとして推奨します。
有用な考え方は“メッセージが完璧であると仮定する”です。文法やトーンにシグナルがないと仮定すると、機能する制御に投資することになります：認証、認可、実行制限。AIを攻撃者の速度の乗数として捉え、新たなアクセスの形だと考えないでください。
運用上、防御者は通常の管理活動に似た“ハンズオンキーボード”の瞬間が増えることを期待すべきです。アイデンティティ、メール、およびエンドポイントスクリプト環境全体での堅牢なログ記録は、OAuth同意悪用、異常なPowerShell実行、永続化機構、アウトバウンドデータ流出を含む重要な活動を明らかにします。集中関連付けは、攻撃者の行動パターンを見えるようにします。
AI支援の詐欺に引っかからないようにするには？
AI支援の詐欺を避けることは、“AIを検出する”ことよりも、特にメッセージが緊急であったり感情的に訴えるものである場合に、検証習慣を強化することに劣らないことです。保つべきキーワードはAIとサイバー攻撃で、その攻撃者の目的は依然としてターゲットとされた被害者にクリックさせる、支払わせる、資格情報を明かさせる、またはアクセスを承認させることです。以下の手順は、AIベースの詐欺をタイムリーに認識し回避するのに役立ちます：
- 高リスクの行動を遅らせる。 お金、資格情報、MFAコード、給与変更、ギフトカード、または“セキュリティチェック”を含む任意のリクエストはポーズを引き起こすルールを作成します。詐欺師は検証を逃れるために速度に頼っています。
- 管理された2番目のチャネルによる検証。 メールが支払いを要求している場合、既知の電話番号や内部チケットシステムによって確認し、同じスレッドに返信しないでください。音声リクエストの際には、メッセージ内の番号ではなく、ディレクトリ番号を使用して折り返してください。
- “新した指示”を疑わしいと扱う。 新しい銀行口座、新しいポータル、新しいWhatsApp番号、“一時的”なメールアドレス、および最後の瞬間のベンダー変更は、正式な確認ステップと2番目の承認者を必要とします。
- フィッシングに耐性のある多要素認証（MFA）を利用する。 SMSやプッシュのみの承認よりもパスキーやハードウェアキーを優先し、どこでもMFAを有効にします。1回限りのコードは絶対に共有しないでください。本物のサポートチームはそれを必要としません。
- パスワードマネージャーを使用し、ユニークなパスワードを設定する。 資格情報の再利用はAI駆動の攻撃の中核的な助け手であり、パスワードマネージャーはユニークな資格情報を管理しやすくします。
- リンクや添付ファイルに厳格になる。 既知のURLは手動で入力し、予想外のアーカイブ/HTML/マクロドキュメントを避け、必要なファイルは制御された環境（ビューモード、サンドボックス、または権限がないデバイス）で開く。
- 文法ではなくワークフローの不一致を探す。 AIは完璧な文章を作成できます。キーとなる質問は、リクエストが期待されたプロセス、承認、およびツールに従うかどうかです。
- 攻撃者が学べる内容を減らす。 組織図、請求プロセス、個人の連絡先情報、旅行詳細の公開される情報を制限します。
- 現実的なシナリオを練習する。 ディープフェイク音声リクエスト、“ベンダーの銀行変更”メール、偽サポートチャットのドリルを実行します。人々が従う場所を測定し、手続きを調整します。
Sophosは自動化が人為的なエラーを減らすことを指摘していますが、支払いと資格情報開示については最終的な判断を下すのは人間であり、検証プロセスが“直感的な感覚”を上回ることを述べています。 that automation can reduce human error, but humans still make the final call on payments and credential disclosure, so the verification process beats “gut feel.”
企業であるならば、2つの組織的な習慣を追加してください：
- 疑わしいレポートを単一のメールボックスまたはチケットキューにラベル付けし、ルートにする。
- ファイナンス、人事、およびヘルプデスクのための1ページの“検証プレイブック”を公開する。目標は、プレッシャーの下で即興を避けるために曖昧さを取り除くことです。
プライベートの側では、デバイスやブラウザを最新の状態に保ち、公式アプリストアや認証ベンダーポータルを好むようにします。QRコードのスキャンや“セキュリティアップデート”のインストールを促された場合、それを公式なチャネルを通して検証するまで疑わしいものとして扱います。詐欺キットはQRコード、短縮リンク、偽のサポート番号を組み合わせてメールから外に出るよう促し、監査を簡単にします。
フィッシングとソーシャルエンジニアリングにおけるAI
AIは、歴史的に攻撃者が苦労してきた三つの要素を改善することで、フィッシングやソーシャルエンジニアリングをより危険なものにします： フィッシング とソーシャルエンジニアリングは 個別化, l言語品質、および 量の向上です。このため、防御者はサイバーセキュリティAIがどのように改善されているかを問い続けるのです-検出と対応のための同じ高速の利点を求めて。
AI駆動フィッシングで変わること
- 実在のベンダー、プロジェクト、チケット、または方針を参照するより良い口実
- “非ネイティブ”のシグナルが少ない多言語誘惑
- 攻撃者がチャットを続け、異議に答えることができる対話的な操作
- 合成証拠（偽のスクリーンショット、請求書、“セキュリティアラート”）
- 音声サポート詐欺（クローン化された“ヘルプデスク”音声が、ユーザーにツールをインストールさせたりMFAプロンプトを承認させたりする）
どう防御するか（実用的なコントロール）
フィッシングやソーシャルエンジニアリング攻撃から事前に防御するために、次のヒントを守ってください：
- メールとドメイン信頼を強化する。 SPF/DKIM/DMARCを施行し、類似ドメインをフラグ立てし、メールボックスルールと外部転送を監視します。銀行詳細の変更は確認済みのプロセスとして取り扱い、文書化された検証を必要とします。
- 資格情報の再利用価値を低減する。 フィッシング耐性のあるMFAと条件付きアクセスを備えたシングルサインオン（SSO）を使用します。パスワードが拾われても、ログインするのに十分ではないはずです。
- アイデンティティとメールボックスの濫用に対する行動検出を追加する。 Fortinetは大規模なデータセットを解析してフィッシングと異常を検出するためのAIセキュリティについて説明しています。それを不可能な旅行、異常なOAuth許可、異常なトークンの使用、疑わしいメールボックスAPIアクセス、予期しない転送ルールのアラートに変えましょう。 as analyzing large datasets to detect phishing and anomalies. Turn that into alerts for impossible travel, unusual OAuth grants, anomalous token use, suspicious mailbox API access, and unexpected forwarding rules.
- 簡単な初期実行をブロックする。 インターネットからのOfficeマクロを無効にし、スクリプトインタープリタを制限し、一般的なLOLBinsに対するアプリケーション制御を使用します。多くのソーシャルエンジニアリングチェーンは“ワンクリックスクリプト実行”に依存しています。
- 高品質なフィッシングに備えてトレーニングする。 完璧な文法と現実的な文脈を持つ例で意識向上プログラムを更新してください。文章の品質ではなく、ワークフローを検証するようにスタッフに教えましょう。
- ヘルプデスクのパスを確保する。 多くのキャンペーンはパスワードリセットで終了します。強力なID検証を要求し、すべてのリセットをログに記録し、高権限アカウントには追加の承認を要求します。
層状の防御は重要です：ユーザーがクリックしても、強力な認証、最低限必要な権限、異常検出があれば単一のメッセージから完全な妥協に至るのを防ぐはずです。
セキュリティツールを運用するチームにとっては、“不可能なワークフロー”を中心に検出を構築することを検討してください：ユーザーが新しいデバイスから認証を行い、直ちにメールボックスルールを作成する；ヘルプデスクのリセットが大容量のファイルダウンロードと続く；またはファイナンスアカウントが新しいベンダーの支払い先を開始し、異常な地理的位置からログインする。このようなシーケンスは、多くの場合、単一のIOCよりも信頼性が高いです。
フィッシングリスクを軽減するために、潜在的に悪意がある添付ファイルをサンドボックスし、信頼されていない短縮リンクを無効にし、新しいドメインと見慣れない送信者からの活動をフラグ立てしてください。これを外部送信者のバナー、類似ドメインの警告、資格情報リセットや財務変更を要求するメッセージへの摩擦と組み合わせます。
AI支援のサイバー攻撃のターゲットになった場合は？
攻撃されたと疑われる場合、最初の目標は証拠を集めること、そして攻撃者が再びアクセスを得たり、性急な決定を迫るのを防ぐことです。これがAIがサイバーセキュリティにどのように影響を与えるかを示しています：AI駆動の攻撃者がより速く動き、長時間持続するため、防御者は速度、構造、一貫性で対応することを余儀なくされます。
個別ユーザーのためのヒント
- やり取りを止め、詐欺師と交渉しないでください。
- 最初にあなたのメールを確保してください：パスワードをリセットし、MFAを有効にし、未知のセッション/デバイスを取り消します。
- リカバリー設定、転送ルール、最近のログインをチェックしてください。
- 新しい支払い方法や取引を金融アカウントで確認し、すぐに銀行/プロバイダーに連絡してください。
- 証拠を保全する：メール（ヘッダー付き）、チャットログ、電話番号、音声メモ、スクリーンショット、およびファイル/リンク。
組織のためのヒント
- 侵害されたアセットを保護する。 影響を受けたエンドポイントとアカウントを分離し、侵害されたユーザーを無効化またはリセットし、トークンとセッションを取り消します。
- “クリーンアップ”の前にテレメトリーを収集する。 メールのアーティファクトを保存してエクスポートし、EDRプロセスツリーをキャプチャし、プロキシとDNSログを取得し、アイデンティティプロバイダーのログをリトリーブし、メールボックスの監査データをアーカイブします。
- フォローオンアクションを探す。OAuthの同意許可を見直し、メールボックスルールの作成を検査し、新しいMFA登録をチェックし、特権および管理者の変更を監査し、クラウドストレージでのデータステージング活動を検索します。
- ビジネスへの影響を抑制する。 支払い変更とベンダーの更新を凍結し、露出が可能な秘密/ APIキーを交換します。
- 対応を調整する。 インシデント指揮官を任命し、一つのインシデントチャンネルを保持し、証拠を破壊する並行修正を避けます。
- 根絶と回復。 永続性を除去し、必要に応じて再構築し、アクセスが取り除かれたことを確認した後にのみ復元し、教訓を学ぶ。
Fortinetは AI対応のセキュリティが迅速な検出とスケールでの対応をサポートすることを強調しますが、また人間の監視と定期的な更新などのベストプラクティスを強調しています—自動化がスピードを駆動するが、人間が制御を保障します。
最初の封じ込め後は、影響を評価する：
- データがアクセスまたはエクスポートされましたか？
- 特権アカウントが触れられましたか？
- 攻撃者が新しいMFAメソッドを登録したり、永続的なメールボックスルールを作成しましたか？
これらの質問に答えることで、一部のユーザーに対するパスワードリセットが必要か、より広範なトークン取り消しが必要か、または完全なエンドポイント再構築が必要かを導きます。また、外部露出を確認します：事件がサプライヤーの請求書やカスタマーサポートに関与している場合、フォローオンターゲットを監視できるようにその相手方に通知してください。
誘引がマルウェア実行を伴っていた場合、メモリーイメージ（可能な場合）と主なアーティファクト（プリフェッチ、シムキャッシュ/アンキャッシュ、スケジュールされたタスク、自動実行）をキャプチャします。復元する前にバックアップを検証し、影響を受けたホストで使用される資格情報が危殆化していると仮定します。クラウド中心のインシデントの場合は、IDおよび監査ログをエクスポートし、ウィンドウ中に作成された新しいアプリ登録、サービスプリンシパル、またはAPIキーを確認します。
AIとディープフェイクの違いはあるか
AIはパターン認識、予測、コンテンツ生成を含むのに対し、ディープフェイクはターゲットに特化したAI駆動技術を表します。サイバーセキュリティでは、AIはしばしば異常を検出、マルウェアを分類、または分析を自動化する機械学習モデルを意味します。 Fortinetは サイバーセキュリティにおけるAIは、アルゴリズムや機械学習を使用して、人間の能力を超えた速度と規模でデータを分析することにより、検出、防止、対応を強化することを意味します。
「ディープフェイク」は、通常ディープラーニングの特定のAIアプリケーションとして説明され、メディアを生成または変更して本物のように見せかける技術です。主に音声、画像、ビデオが多く、ディープフェイクはログ分析や行動検出ではなく合成メディアに焦点を当てた生成的AIの一部です。 Fortinetもディープフェイクを 偽の音声、画像、ビデオを作成するAIとして位置づけています。
この差が重要である理由：
- テキスト詐欺はワークフローバリデーションに依拠しますが、ディープフェイクは「知覚的」欺瞞を追加します（人を聞いたり、見たりできる）。
- フィッシング対策にはメールゲートウェイとMFAが役立ちます。ディープフェイク詐欺にはコールバックプロトコル、身元確認、及び「音声メモによる承認なし」ポリシーが必要です。
- 人々は顔と声を信頼します; たった1つの説得力のあるクリップがメールの懐疑心を覆すことがあります。
ディープフェイクを利用した詐欺から守る方法
- コンテキストで始めます：要求がプロセスや承認と一貫しているかどうか。
- 既知の番号、ディレクトリまたはチケッティングシステムでアウトオブバンド検証します; センシティブな承認に共通のパスフレーズを使用します。
- 転送されたクリップよりもインタラクティブな検証（ライブコールでのチャレンジレスポンス）の方を好んでください。
- 「チープフェイク」も真剣に対処しましょう。簡単な編集やスプライスされた音声はAIと同じくらい効果的です。
- 信頼できる出所（確認済みの会議招待、署名されたメッセージ）を利用できるときには重視します。
合成メディアが進化しても、検証、職務分離、最小権限を含む良いプロセス設計は爆発半径を制限します。
ユーザー教育の観点から、「見たものを信じることができない」と教え、人手が必要な確認プロセスを組み込むことを促します。高リスクの役割では、標準の「生存確認」（ライブビデオ、コールバック、または対面確認）をルーチンにします。
ディープフェイクには特徴的な技術的アーティファクトもありますが、一貫性はありません：唇の同期のジッター、不自然なまばたき、奇妙な照明、あるいはノイズのないオーディオや突然のトランジションです。これらだけに頼らないでください。承認周りのコントロールを構築し、確認の第二要素を要求し、職務分離を行い、1人が敏感な変更の要求と承認の両方ができないようにしてください。
AI支援によるサイバー攻撃の未来は？
近い未来は「AIスーパーハッカー」ではなく、オートメーションとリアリズムに関するものです。AI支援キャンペーンはよりターゲット化され、より継続的になり、チャンネルにまたがってより統合されます（メール→チャット→音声→ヘルプデスク）。攻撃者はAIを使用して誘いを作成し、会話を管理し、盗まれたデータを要約し、より少ない手動作業でマルチステッププレイブックを調整します。
AIを活用したサイバー攻撃に関連するトレンドと予測
AI駆動の攻撃は脅威の風景を変えており、敵がターゲティングを自動化し、メッセージをパーソナライズし、戦術を迅速に洗練することを可能にしています。サイバー犯罪における最近のトレンドは包括的AI強化キャンペーンへの変化を示しています：
- エージェンティックなワークフローがターゲットをスキャンし、優先順位を付け、被害者が関与した際のフォローアップをトリガーします
- OSINTと違法データからの高速パーソナライズが被害者の言語とトーンで提供されます
- 低コストでのディープフェイク詐欺（瞬時の音声クローン、十分に良い短いビデオ）
- AI生成ポータル、フォーム、サポートチャットボットを用いた適応型フィッシングインフラ
- 制御対策への迅速な反復-攻撃者は変化を試し、何が阻止するかを学び、調整します
逆トレンドとして、防御AIも進化しています。 Sophosは 行動パターン検知、異常検出、アナリストをより高価値の作業に解放する自動化を強調しています。 Fortinetも同様にAI駆動のセキュリティを記述しており、 リアルタイムのスケールでの検出と、質の高いデータ、モデルの定期的な更新、人間の監視の維持などのベストプラクティスを強調しています。
AI支援サイバー攻撃に対する将来対策の方法
Gartnerの2026年の戦略的トレンド は、AI駆動の攻撃の速度と複雑性に対抗するためのプロアクティブなサイバーセキュリティの重要性が高まっていることを示しています。次の防御措置は、セキュリティチームがAIサイバー攻撃から組織を保護するのに役立ちます：
- アイデンティティの核を強化します。 フィッシング耐性のあるMFAを展開し、条件付きアクセスポリシーを施行し、最小限特権アクセスを通じて恒常的な特権を削減します。
- 検証をプロダクトとして扱います。 コールバックを標準化し、共通のパスフレーズを要求し、二重承認を徹底することで、検証を簡単、迅速、義務的にします。
- 信号を集中させ、トリアージを加速します。 アイデンティティ、エンドポイント、メール、ネットワークのテレメトリを集約し、高リスク活動の関連と優先順位付けを自動化します。
- 人間のワークフローをストレステストします。 ベンダーの変更リクエスト、ヘルプデスクのリセット、エグゼクティブ承認、財務プロセスに対して攻撃をシミュレートし、ギャップを曝出させます。
- AIガバナンスを追加します。 AIの出力を検証し、誤検知を測定し、自動化に対する盲信を避けます。
AIは詐欺の基本的な質を向上させますが、多層的な制御ときちんとした検証があれば防御側の優位性を保てます。時間が経てば、AIと汎用ツールの融合が進むでしょう：エクスプロイトチェーンは基本的でも、対策に対するソーシャルエンジニアリングが強化され、持続します。最良の防御姿勢はフィードバックループのようなもので、検出し、, 封じ込め、, 学習し、強化すると、一つ一つの試みが制御を改善し、次回の試みをよりコスト高にします。
コンテンツの出所により強い重点を置きます：署名付きメール、確認済み発送者指標、ミーティングリンクの検証、（該当する場合）トラストされたデバイスからメディアが来たことを証明する暗号的証拠など。並行して、組織は「AI対応」セキュリティオペレーションプレイブックを採用し、より多くのアラートボリュームと攻撃者の早期対応を前提とし、オートメーションを利用して事例を豊富にしながら、アナリストは意思決定と封じ込めに集中します。
サイバーセキュリティにおけるAIガバナンスの必要性も新しいトレンドとして浮上しています。セキュリティチームはAIモデルがどのように訓練され、更新されているかを評価し、その出力に盲信することを避けなければなりません。AI駆動の検知は他の信号と同じように扱われ、検証され、相関付けられ、誤検知が監視されます。これにより自動化が新たなリスクを招くことなくセキュリティを強化します。 SOC PrimeのAIネイティブ検知インテリジェンスプラットフォームは、 セキュリティチームが検知からシミュレーションまでの全パイプラインをカバーし、ラインスピードETL検知を可能にし、AI支援サイバー攻撃を効果的に阻止しながらAIサイバー防御を次のレベルに引き上げます。
