編集部
2025年に向けて、AI駆動型セキュリティオペレーションセンター（SOC）の導入が急速に進んでいます。従来のSOCでは、アラート疲れや誤検知、対応遅延が大きな課題でしたが、AIの活用によりこれらの問題が劇的に改善されました。例えば、KPMGやiLink Digitalは、AI技術を駆使して、リアルタイムで脅威を検出・対応するソリューションを提供しています。
本記事では、AIがどのようにSOCを変革し、企業のセキュリティ戦略を強化しているかを解説します。
AI駆動型SOCとは何か？—従来のSOCとの違い
セキュリティオペレーションセンター（SOC）は、企業のサイバーセキュリティを監視し、脅威に対処するための中核機能を担います。しかし、従来型のSOCには多くの課題がありました。具体的には、膨大なアラートが発生し、セキュリティ担当者がそのすべてに対応することは非常に困難でした。結果として、アラート疲れや、重要な脅威を見落とすリスクが増大しました。
一方で、AI駆動型SOCは、これらの課題を大幅に解決します。人工知能（AI）や機械学習（ML）を活用することで、膨大なデータをリアルタイムで分析し、異常検知を迅速に行うことが可能です。例えば、KPMGが提供するAIソリューションでは、過去のデータを基にした予測分析により、潜在的なサイバー攻撃を未然に防ぐことができます。これにより、従来型SOCでは困難だった脅威の優先順位付けが自動化され、より重要な問題に集中することが可能になります。
また、AIは、誤検知の削減にも寄与しています。従来のSOCでは、セキュリティアラートの大半が「偽陽性」であることが多く、貴重なリソースを無駄にしていました。しかし、iLink Digitalが開発したAIシステムは、脅威インテリジェンスやユーザー行動分析（UEBA）といった高度な技術を組み合わせ、正確性を向上させています。この技術により、AIがアラートの信頼度を評価し、セキュリティ担当者が本当に対処すべき問題を迅速に特定することができます。
2025年には、AI駆動型SOCが従来型SOCに取って代わることが予測されており、企業がサイバー攻撃に対してより迅速かつ効率的に対応するための鍵となるでしょう。例えば、Palo Alto Networksが指摘するように、AIを活用したSOCは、脅威が発生する前に攻撃を予測し、適切な対策を講じることができるため、サイバーセキュリティの分野で大きな進化を遂げています。
KPMGとiLink Digitalが推進するAIセキュリティソリューションの実例
KPMGとiLink Digitalは、AI技術を活用した先進的なセキュリティソリューションを提供しており、その実例は数多く存在します。KPMGが開発したAI駆動型SOCは、リアルタイムで脅威を検知し、自動で対応を行うことが可能です。特に注目すべきは、KPMGが提供する「AIセキュリティフレームワーク」です。このフレームワークは、AIを活用してサイバー攻撃のリスクを評価し、攻撃が発生する前に防御策を講じるというものです。
一方、iLink Digitalは、脅威インテリジェンスとユーザー行動分析（UEBA）を組み合わせたソリューションを提供しています。この技術により、SOCの担当者は脅威の発生を予測し、対応の優先順位を自動的に決定することができます。また、同社のAI駆動型プラットフォームは、複数のデータソースを統合し、サイバー攻撃の兆候をリアルタイムで検出する能力を持っています。これにより、企業は迅速な対応を行い、サイバー攻撃の被害を最小限に抑えることができます。
さらに、KPMGは、AIによる自動化がもたらすコスト削減効果も強調しています。SOCの自動化により、手作業で対応する時間が大幅に削減され、限られたリソースを効率的に活用できるようになります。これにより、企業はセキュリティ運用の効率化とコスト削減を同時に実現できます。
iLink DigitalのCEOであるThangaraj Petchiappan氏によれば、同社のAIソリューションは「膨大なデータを分析し、脅威を予測し、迅速かつ正確な対応を可能にする」と評価されています。このような高度なAI技術を活用することで、企業はサイバー攻撃からの防御を強化し、ビジネスの継続性を確保することができます。
KPMGとiLink Digitalのソリューションは、すでに多くの企業で導入されており、今後さらに多くの企業がこれらの技術を活用することが予測されています。
AIが解決するSOCの3大課題：アラート疲れ、誤検知、対応遅延
従来のセキュリティオペレーションセンター（SOC）は、膨大な数のアラートを処理する必要があり、担当者が「アラート疲れ」に陥るケースが多々ありました。SOC担当者は、一日に数千件ものアラートを手動で確認し、実際の脅威かどうかを判断する必要があり、その負担は大きいものでした。この過負荷は、誤検知の増加と重要な脅威の見逃しを招き、重大なセキュリティインシデントを引き起こすリスクが高まります。
AI駆動型SOCは、この課題を劇的に改善します。KPMGやiLink Digitalのソリューションでは、AIがリアルタイムで膨大なアラートデータを自動的に分析し、重要度に基づいて脅威を優先順位付けします。これにより、担当者は重要な脅威に集中でき、アラート疲れを防ぐことが可能になります。特に、KPMGの「AIセキュリティフレームワーク」では、AIがセキュリティイベントの重要性を自動的に評価し、無視すべきアラートと対処すべきアラートを迅速に判断します。
誤検知の削減もAIの強みです。従来型のSOCでは、アラートの多くが「偽陽性」として判定され、実際の脅威ではないにも関わらず対応が必要とされるケースが多く見られました。しかし、iLink DigitalのAIプラットフォームは、機械学習アルゴリズムを用いてアラートの正確性を向上させ、誤検知を大幅に削減しています。このシステムは、脅威インテリジェンスや過去のデータを活用し、真に対応が必要なアラートを即座に見極める能力を備えています。
対応の迅速化もAI駆動型SOCの利点の一つです。従来のSOCでは、手作業での分析や対応が必要で、その過程で時間がかかり、脅威が拡大するリスクがありました。AIは、脅威をリアルタイムで検出し、即座に自動化された対応を行うことで、この遅延を解消します。これにより、迅速かつ効率的なセキュリティ運用が実現され、企業のリスクを最小限に抑えることが可能になります。
具体的な技術：機械学習、予測分析、ユーザー行動分析（UEBA）
AI駆動型SOCの中核を成す技術は、主に機械学習（ML）、予測分析、そしてユーザー行動分析（UEBA）です。これらの技術は、従来のSOCでは不可能だった精度とスピードで脅威を検知し、迅速に対策を講じることを可能にします。
機械学習は、SOCにおいて膨大なデータを分析し、パターンや異常を検出する役割を担っています。例えば、Palo Alto NetworksのCortex XDRは、過去のセキュリティデータを基にして、新たな脅威を予測する能力を持ちます。これにより、企業は攻撃が発生する前に防御策を講じることが可能となり、被害を未然に防ぐことができます。また、KPMGが推奨するAIフレームワークでは、機械学習がSOCの全体的な運用効率を高め、手動での対応を大幅に削減します。
予測分析も重要な役割を果たします。この技術は、過去の脅威や攻撃パターンを基にして、将来発生する可能性のある攻撃を予測します。例えば、iLink DigitalのAIソリューションは、過去のデータから攻撃の傾向を分析し、脅威の予測精度を高めています。この技術は、従来のSOCでは実現できなかったレベルでの先制的なセキュリティ対策を可能にし、脅威が顕在化する前に対応を開始することができます。
さらに、ユーザー行動分析（UEBA）は、AI駆動型SOCの中で特に注目されています。UEBAは、通常のユーザー行動から逸脱する異常な動きを検出し、内部からの脅威や標的型攻撃を迅速に発見します。例えば、異常な時間に大量のデータ転送が発生した場合、UEBAはそれを即座に検知し、アラートを発します。この技術は、企業内部での不正行為や外部からの侵入を素早く検出し、セキュリティインシデントの発生を抑制するための有力な手段となっています。
Palo Alto Networksが指摘するAI攻撃のリスクと防衛策
Palo Alto Networksは、AIを活用したサイバー攻撃が今後大きなリスクとなることを指摘しています。特に、AI技術を悪用することで、従来の防御システムを回避する高度な攻撃が出現する可能性が高まっています。具体的には、AIを使った「自動化されたフィッシング攻撃」や、AIによる「ランサムウェア攻撃」の高度化が懸念されています。例えば、AIは膨大なデータを分析し、フィッシングメールの内容をターゲットに合わせて精緻化することで、従来の攻撃よりも成功率を高めています。
Palo Alto Networksの研究によると、AI駆動型攻撃は従来の脅威インテリジェンスシステムを容易に突破し得るとされています。これに対抗するため、同社は次世代型ファイアウォールやエンドポイント保護ソリューションを強化しています。特に、Palo Alto Networksの「Cortex XDR」は、AIを駆使して異常なネットワークトラフィックや振る舞いをリアルタイムで検出し、事前に脅威を遮断する機能を提供しています。この技術により、未知の脅威に対しても迅速に対応することが可能です。
また、Palo Alto Networksは、AI駆動型攻撃に対抗するために、セキュリティオペレーションセンター（SOC）内での自動化された防御戦略を推進しています。AIを用いた「動的防御」では、攻撃者が使用するパターンを学習し、リアルタイムで防御策を更新することが可能です。
これにより、AIを利用したサイバー攻撃の進化に追従し、企業のセキュリティを強化します。同社の報告によれば、AIが活用されるサイバー攻撃は2025年にはさらに高度化する一方で、それに対応するための防衛策も急速に進化していくことが予想されています。
AIと人間の協働—次世代のセキュリティ専門家の役割とは
AI駆動型のセキュリティオペレーションセンター（SOC）が普及する中で、次世代のセキュリティ専門家に求められるスキルセットは大きく変化しています。AIが脅威の検出や初動対応を自動化する一方で、人間の専門家はより戦略的な役割を担うようになっています。従来の「手動での脅威監視」から、「AIを使ったデータ分析」や「高度な脅威インテリジェンスの評価」へと職務がシフトしており、これに対応するスキルが求められています。
KPMGの報告によると、次世代のセキュリティ専門家はAIや機械学習、データサイエンスに関する知識が不可欠です。これに加え、AIモデルがどのように脅威を検出し、その判断がどのようなリスクを軽減するかを理解する能力が重要視されています。特に、AIが生成する膨大なデータを適切に解釈し、必要な対策を講じるための判断力が求められています。AIは24時間体制で監視を行うことが可能ですが、複雑な攻撃シナリオにおいては、人間の介入が不可欠です。
さらに、iLink DigitalのCTOであるThangaraj Petchiappan氏によれば、AIと人間の協働がセキュリティ運用の未来を形成すると言われています。AIはパターン認識や予測分析に優れていますが、攻撃の背景やその影響を理解し、戦略的な対応策を決定するのは依然として人間の役割です。また、AIは過去のデータに基づいて学習するため、新しい攻撃手法には不十分な対応をする場合もあります。こうしたAIの限界を補完するため、セキュリティ専門家はAIの予測を適切に評価し、戦略的な判断を下す能力が求められています。
これにより、次世代のセキュリティ専門家は、AIと協働する新たな役割を担い、企業のセキュリティインフラを強化していくことになります。
AI導入で得られるコスト削減とスケーラビリティの利点
AI駆動型セキュリティオペレーションセンター（SOC）の導入は、コスト削減とスケーラビリティにおいて大きな利点をもたらします。従来のSOCでは、サイバー攻撃の増加に対応するために多くの人員と時間を要し、コストが急増する傾向がありました。しかし、AIの導入により、SOCの自動化が進み、手動での作業が大幅に削減されます。これにより、運用コストの低減が実現します。
KPMGの報告によると、AIを活用することで、SOCの運用コストを最大30%削減できる可能性があります。具体的には、AIがリアルタイムでデータを分析し、脅威を自動的に検出・対応するため、人的リソースを大幅に削減できます。例えば、Palo Alto Networksの「Cortex XDR」は、脅威の検出と対応を自動化し、従来の手作業での対応に比べ、コスト効率を大幅に向上させています。
また、スケーラビリティの観点からも、AI駆動型SOCは従来のSOCよりも優れています。AIシステムは、大量のデータや増加する脅威に対しても柔軟に対応でき、セキュリティ体制を強化しながら拡張することが可能です。これにより、企業は業務の成長に応じて、セキュリティインフラを迅速に拡張し、運用に支障をきたすことなく対応することができます。
さらに、iLink DigitalのAIソリューションは、異なるセキュリティツールやシステムを統合し、より効率的に運用できるスケーラブルなインフラを提供しています。この統合により、個別にツールを運用する場合と比較して、運用コストや管理負荷が大幅に軽減されます。このように、AI駆動型SOCの導入は、企業のセキュリティ運用においてコスト削減とスケーラビリティの両方を実現する有力な手段となっています。
量子コンピューティングとブロックチェーン：未来のセキュリティを支える新技術
2025年以降、セキュリティの世界で注目されている技術として、量子コンピューティングとブロックチェーンが挙げられます。これらの技術は、AI駆動型SOCの運用と連携し、サイバーセキュリティをさらに強化する役割を果たすと期待されています。量子コンピューティングは、現在のコンピュータでは解決が困難な問題を短時間で処理する能力を持ち、特に暗号解読やデータの保護において革新をもたらすとされています。
量子コンピューティングの最大の強みは、従来のコンピュータが何年もかけて解くような暗号を数秒で解読できる点にあります。これにより、サイバー攻撃に対する防御が飛躍的に強化される可能性があります。IBMやGoogleはすでに量子コンピュータの研究を進めており、企業向けに商用化を目指しています。また、量子コンピューティングは、AIと組み合わせることで、セキュリティ脅威を予測し、即座に対応する高度なシステムを構築することが期待されています。
一方、ブロックチェーン技術は、データの改ざん防止や認証の強化において重要な役割を果たします。ブロックチェーンは分散型の台帳技術であり、データの透明性と信頼性を確保します。特に、金融機関やヘルスケア業界では、機密情報の管理や共有にブロックチェーン技術が活用されており、セキュリティの強化に寄与しています。Palo Alto Networksも、この技術を利用したセキュリティソリューションの開発を進めており、信頼性の高いセキュリティ基盤を提供しています。
これらの新技術は、AI駆動型SOCと共に、未来のサイバーセキュリティにおける重要な柱となるでしょう。企業がこれらの技術をいち早く導入することで、未知の脅威に対する防御力を飛躍的に向上させ、デジタル社会におけるセキュリティの最前線に立つことが可能となります。