SOCにおけるエージェント型AI：自律的な意思決定の解説

SOCにおけるエージェント型AI：自律的な意思決定の解説

多くのSOCチームは正しい仕事をしているが、その過程で手作業が多すぎる。. 

アナリストには、アラートを確認し、状況を把握し、リスクを検証し、調査結果を文書化し、インシデントを迅速に処理していくことが求められますが、ほとんどのチームはこのペースを長く維持することはできません。. 

そのため、SOCのリーダーたちは、アラート量の増加、アナリストの作業負荷、反復的な調査作業が対応速度と一貫性に圧力をかけ続ける中で、エージェント型AIにますます注目しています。これは、AIが分析を支援するだけでなく、より高度な機能を提供する運用モデルを表しています。. 

アラートのトリアージ、接続されたツールからの証拠の抽出、承認された次のステップの選択、作業の進捗状況に応じたケースの更新など、ワークフロー内で定義されたタスクを実行できます。.  

言い換えれば、応答プロセス内で定義されたタスクを処理することで、作業を前進させるのに役立つ。.

それは、SOC（セキュリティオペレーションセンター）を自律型機械に任せるという意味ではありません。反復的な手作業を減らし、一貫性を向上させ、アナリストが実際に人間の判断を必要とするインシデントにより多くの時間を費やせるようにするという意味です。.

SOCにおけるエージェント型AIとは何ですか？

Swimlaneは、SOCにおけるエージェント型AIを、統制されたセキュリティワークフロー内で動作するAIエージェントとして捉えています。これにより、AIエージェントは分析にとどまらず、定義されたアクションを実行できるようになります。. 

その定義が重要なのは、SOC（セキュリティオペレーションセンター）内のすべてのAIが同じように動作するわけではないからだ。. 

多くのセキュリティチームは既に何らかの形でAIを活用している。アラートのスコアリング、異常の検出、迅速なレビューのためのアクティビティの要約などにAIモデルを使用している可能性がある。これらのユースケースは有用だが、依然として人間のフォローアップに大きく依存している。. 

アナリストは洞察を得た上で、実際の作業を実行しなければならない。. 

エージェント型AIは、その運用モデルを変革します。分析にとどまらず、行動へと移行します。接続されたツールから証拠を収集し、顧客のナレッジベースと確立されたサイバーセキュリティ対策を活用して調査計画を作成・実行し、記録を更新し、必要に応じてエスカレーションを行い、事件を前進させることができます。.  

したがって、人々がAI SOCについて語るとき、本当に問われるべきは、スタックのどこかにAIが存在するかどうかではなく、AIがSOC全体で実際の業務を統制された再現可能な方法で実行できるかどうかである。.

“「警戒疲労は、セキュリティオペレーションセンターにとって依然として大きな課題であり、実際の脅威への対応の見落としや遅延につながることが多い。」” 

ソース： サイバーセキュリティ・インフラストラクチャセキュリティ庁

SOCチームがエージェント型AIに注目する理由

エージェント型AIの魅力は、日々の膨大なアラート量、反復的なトリアージ、手作業による状況把握、そしてインシデント処理に要する時間といった負担から生まれている。.

アナリストは、必要ではあるものの反復的な作業に多くの時間を費やしがちである。 

• 複数のツールからコンテキストを取得する 
• アラートが良性である可能性が高いかどうかを検証する 
• 同じ調査手順を繰り返す 
• 症例記録と要約の作成 
• 手動プロセスによるインシデントのエスカレーション 

こうした状況において、SOCチームの業務を遅らせる原因は、まさに反復的な手作業にある。.   

エージェント型AIは、制御を弱めることなく負荷を軽減する場合に価値を発揮します。SOCは、 AIエージェント ワークフローの反復的な部分を構造化された方法で実行すること。ここから、この概念は単なる流行語から運用モデルへと移行し始める。. 

エージェント型AIとルールベースシステム

もう一つよくある質問は、エージェント型AIがルールベースの自動化に取って代わるかどうかという点です。. 

そうではありません。. 

ルールベースシステムは、構造、予測可能性、費用対効果の高い実行を提供するため、セキュリティ運用において依然として不可欠です。特に、コンプライアンス、確立されたプロセス、およびチームが決定論的な結果を必要とする高信頼性の自動化パスにおいて、ルールベースシステムは大きな価値を発揮します。条件が満たされると、定義されたアクションが実行されます。この信頼性は、特にコンプライアンス、反復可能なワークフロー、および高信頼性の自動化パスにおいて重要です。しかし、ルールベースシステムにも限界があります。. 

信号が曖昧な場合、状況が重要な場合、またはワークフローに柔軟性が必要な場合、これらのシステムは効果が低下します。最も効果的なSOCモデルは、予測可能な自動化とエージェント型AIを組み合わせ、オーケストレーションとガバナンスを用いて両者が連携して動作するように制御します。.

ルールベースの自動化のメリット：

• 決定論的なワークフローの処理 
• 反復可能なプロセス手順の実施 
• 固定しきい値とトリガーの適用 
• 100%による結果の予測可能性  

エージェント型AIの利点：

• 複数の信号にわたるコンテキストの解釈 
• 複数段階の調査タスクの処理 
• 承認されたワークフローパスの中から選択する 
• 状況が純粋な二者択一ではない場合の意思決定を支援する 

最も効果的なSOCモデルは、この両方を組み合わせたものです。ルールが構造を提供し、エージェント型AIがその構造内で制御された柔軟性を追加します。そして、Swimlaneは、オーケストレーションされたワークフロー、ローコードプレイブック、および統制された実行を通じて、この2つを統合します。. 

SOC（セキュリティオペレーションセンター）において、AIエージェントはどのような役割を果たすのか？

「AIエージェント」という用語は、実際のワークフロー作業と結びつくまでは抽象的に聞こえるかもしれない。. 

SOC（セキュリティオペレーションセンター）において、AIエージェントは明確に定義された役割を持つべきである。AIエージェントは、何でも好きなように行う汎用的な存在であってはならない。タスクが割り当てられ、適切なデータソースに接続され、ポリシーとワークフロー設計によって制約を受けるべきである。.

以下にいくつかの具体的な例を挙げます。. 

アラートトリアージエージェント 

トリアージエージェントは、受信したアラートを確認し、顧客の環境に合わせてカスタマイズされたSOCのナレッジベースを活用し、エンドポイント、IDツール、ケース履歴、脅威インテリジェンスソースから関連するコンテキスト情報を収集します。そして、アラートをクローズするか、キューに入れるか、さらに詳細な情報を追加するか、エスカレーションするかを判断します。. 

これは、無制限の自由裁量で意思決定を行うという意味ではありません。SOCのナレッジベースに基づき、ワークフロー内で設定された事前定義された調査手順、意思決定基準、エスカレーションパスに従って処理が行われます。ナレッジベースには、アラートの分析方法、各段階で許可されるアクション、アナリストへのエスカレーションや引き継ぎのタイミングなどが明記されています。. 

捜査支援エージェント 

捜査官は、関連する出来事を収集し、証拠品を関連付け、時系列を作成し、不審な出来事の連続を明らかにすることで、分析官が何が起こったのかをより迅速に理解するのに役立つ。. 

複数のコンソールを開いてツールを一つ一つ手動で検索する代わりに、アナリストはより包括的な事件の全体像をより早く把握できる。. 

ケースドキュメンテーションエージェント 

文書作成担当者は、構造化された要約を作成したり、実施した措置を記録したり、収集した証拠を追跡したり、エスカレーションやレビューのための引き継ぎメモを作成したりすることができます。. 

文書作成は、SOCチームがAIを最初に活用する場所の一つです。なぜなら、文書作成は矛盾やアナリストの疲労の最も一般的な原因の一つだからです。アナリストは、調査作業を整理されたメモ、引き継ぎサマリー、監査対応可能な記録にまとめることに貴重な時間を費やしており、その時間は本来、彼らの判断を必要とする意思決定に費やすべき時間なのです。.

自律的な意思決定とは一体何を意味するのか

“「自律的な意思決定」という言葉は、セキュリティ責任者にとって居心地の悪いものになりがちで、多くの議論において、この用語は本来の意味よりも広義に解釈されているように聞こえる。. 

SOCにおいては、自律性には制限を設けるべきである。.

つまり、AIエージェントは、セキュリティ戦略を策定したり、対応策を考案したりするのではなく、ワークフロー、ガバナンスモデル、および人間の監視によって定義された範囲内でのみ意思決定を行うことができるということである。. 

SOCにおける自律的な意思決定についてより正確に考えると、システムは証拠とワークフロー規則に基づいて、次に許可されるアクションを選択できる、ということになります。. 

例えば： 

• アラートが既知の誤検知パターンに該当し、かつ証拠がアラートの終了を裏付けている場合、エージェントはアラートを終了させることができます。. 
• 当該活動に疑わしい特権使用や横方向の移動を示す兆候が含まれる場合、捜査官はそれをエスカレートさせ、裏付けとなる証拠を添付することができる。. 
• 証拠が不完全な場合、捜査官は追加の証拠の補足を要求したり、証拠を分析官による審査に回したりすることができる。. 

その価値は、スピードと一貫性を向上させることから生まれ、明確に定義された境界線によって制御が維持される。.

“「サイバー脅威の量と複雑さが増すにつれ、組織は検出と対応を管理するための拡張可能なアプローチを採用する必要がある。」” 
ソース： サイバーセキュリティ・インフラストラクチャセキュリティ庁

エージェント型AIが最も価値を発揮する分野

すべてのSOC業務をAIエージェントに任せるべきではありません。最適な出発点は、大量かつ反復可能で、複数のステップからなる作業です。. 

アラートトリアージ 

これは多くの場合、最も分かりやすいユースケースです。トリアージには時間がかかり、その多くは反復可能なロジックに基づいています。エージェント型AIは、リスクの低いノイズと、真に注意を払う必要があるアラートを区別するのに役立ちます。. 

充実 

セキュリティチームは、意思決定を行う前に、多くのシステムからコンテキスト情報を収集するのが一般的です。AIエージェントは、こうした情報収集と相関分析作業の多くを自動化できます。. 

標準的な調査手順 

多くのインシデントは、同じような一連の質問から始まります。どのアカウントが関係していたのか？エンドポイントは他の場所で確認されたのか？関連するアラートは発生していたのか？エージェントはこれらのチェックを迅速かつ一貫して実行できます。. 

症例の最新情報と文書化 

アナリストは時間に追われているため、ケースの記録管理が不十分な場合が多い。AIエージェントは、レビュー、監査、および継続性をサポートする、構造化された読みやすい記録の作成に役立つ。. 

これらの分野におけるメリットは、絶対的な精度向上ではなく、より高い一貫性による業務処理能力の向上です。.

Swimlaneがエージェント型AIをSOCワークフローに導入する方法

Swimlaneは、コンセプト段階から運用段階へと議論を移行させる。. 

エージェント型AIが大規模に活用されるのは、ワークフローの自動化とオーケストレーションに基づいている場合に限られます。そこでSwimlaneが登場するのです。. 

Swimlane Turbineは、個別の自動化や単発のAIアクション以上のものを必要とするMSSPおよびエンタープライズSOCチーム向けに設計されています。 エージェントAI, ローコードのプレイブック、ツール間のオーケストレーション、単一の運用レイヤーでのケース中心のワークフロー実行により、チームはエンドツーエンドのSOC作業を調整し、プロセスを迅速に適応させ、運用規模の拡大に伴ってガバナンスと一貫性を維持できます。.
 
エージェントAIは単独で動作するものではありません。その価値は、 オーケストレーションされたSOCワークフロー ガバナンス、迅速なワークフロー変更、および測定可能な実行をサポートするもの。. 

SOCでエージェント型AIを運用化する

SOCにおけるエージェント型AIは、定型業務の実行効率を高め、アナリストが案件処理に費やす時間を減らし、重要な判断を下す時間を増やすことを可能にするはずです。そのためには、アラートの処理方法、調査の進捗状況、そして環境全体におけるアクションの実行方法を体系化する必要があります。. 

エージェント型AIをSOCにどのように組み込むかを検討する場合は、まずワークフローから始めましょう。手作業によって対応が遅れている箇所、意思決定に一貫性がない箇所、状況把握に時間がかかりすぎる箇所を特定してください。.  

次に、AIを活用して業務を効率化しつつ、統制を維持するなど、これらの領域をより効率的に組織化する方法を検討します。目標は、複雑性が増大し続ける中でも、明確性、一貫性、スピードを備えたSOCを構築することです。. 

Swimlaneが、セキュリティチームがエンタープライズオペレーションに必要な制御性、柔軟性、拡張性を備えながら、エージェント型AIを実際のSOCワークフローに組み込むのをどのように支援するかをご覧ください。.

よくある質問 

SOCにおけるエージェント型AIとは何ですか？

SOCにおけるエージェント型AIとは、承認されたワークフロー内で定義されたセキュリティタスクを実行できるAIエージェントを指します。これらのエージェントは、ガバナンスと監視の下で動作しながら、トリアージ、情報収集、調査、およびケース管理をサポートできます。.

AI SOCにおけるエージェント型AIは、標準的なAIとどのように異なるのでしょうか？

標準的なAIは通常、分析、分類、または推奨事項を提供する。エージェント型AIはさらに一歩進んで、ワークフローの手順を実行し、承認されたアクションを次に実行すべきかどうかについて、限定された範囲で意思決定を行う。.

SOCにおけるAIエージェントは完全に自律的ですか？

いいえ。責任あるSOCモデルでは、自律性はワークフロー、ポリシー、承認管理によって制限されます。エージェントは定義された範囲内で行動し、その範囲外で行動してはなりません。.

エージェント型AIは、ルールベースのセキュリティ自動化に取って代わることができるのか？

いいえ、ルールベースの自動化は、効率的に拡張でき、ルーチン作業のコスト効率を維持できるため、予測可能で反復可能なタスクには依然として不可欠です。エージェント型AIは、コンテキスト、調査計画、複数ステップの意思決定が重要な場合に柔軟性を追加することで、ルールベースのシステムと連携して最大限の効果を発揮します。.