この記事は、2025/1/23に公開された「AI-Driven SOC Transformation with Cloudera: Enhancing Security Operations with Agentic AI」の翻訳です。
セキュリティオペレーションセンター (SOC) は、組織のサイバーセキュリティの基盤であり、脅威の検出、調査、対応をリアルタイムで実行する責任を担っています。しかし、サイバー脅威の複雑さと数が増えるにつれて、大きな課題が生じています。SOC チームは多くの場合、アラート疲れやスキル不足、そして時間のかかるプロセスに悩まされています。
生成 AI とエージェント型 AI を組み合わせて使うことで、革新的なアプローチでこうした問題に対処できます。定型作業を自動化し、脅威を事前に軽減し、実用的な洞察を提供する人工知能 (AI) が、SOC の新たな未来像を築こうとしているのです。このブログでは、Cloudera のエージェント型 AI を使って、SOC の対応能力を高め、安全で効率的な運用を実現する方法について説明します。
セキュリティオペレーションセンター (SOC) の課題
Trend Micro 社の調査によると、SOC アナリストの70% がアラートの多さに圧倒されていると答えています。また、Tines 社の別のレポートでは、64% がストレスや燃え尽き症候群を理由に退職を検討していることが分かりました。さらに、72% の組織が機密データの保護について懸念しており、プライベートな環境でホストされた AI ドリブンなソリューションが、こうした課題への対処に不可欠であることが浮き彫りになっています。
疲弊するアナリスト: SOC アナリストは、さまざまなソースから発せられる何千件ものアラートに日々対処しています。この数の多さがアラート疲れを招き、実際の脅威に対する迅速な優先順位付けや効果的な対応を妨げています
熟練アナリストの不足: サイバーセキュリティの人材不足は、今に始まった問題ではありません。SOC 経験豊富な人材に対する需要が供給をはるかに上回っていることか、組織はチームの規模を拡大して強力な防御態勢を維持することが困難になっています。
時間のかかる文書化: インシデント対応では、レポート、監査報告書、関係者向けの概要レポートなど、詳細な文書を作成する作業が必要です。こうした人手による作業が原因で、アナリストは本来の調査業務に専念することができません。
ネットワーク上の機密データ: ネットワーク上の機密性の高いデータを処理しながら高度な AI テクノロジーを統合するには、万全のセキュリティ対策を通じて、データ侵害を確実に防止し、コンプライアンスを確保することが不可欠です。
AI エージェントとは？
AI エージェントは自律的なソフトウェアシステムで、環境に応じて動作しながら、データを収集し、その情報を活用することで、事前に定義された目標を達成するためのタスクを自律的に行います。AI エージェントは AI 分野の中心的な概念であり、意思決定、問題解決、学習といった人間の知的な活動を模倣しながら、ある程度自律的に動作するように設計されています。目標は人間が設定しますが、その目標の達成に最も効果的なアクションは AI エージェントが自ら判断します。
画像: AI エージェントは、Cloudera AI Inference サービスのプライベートな環境でホストされた LLM を活用します
エージェント型 AI によるセキュリティ運用の強化
生成 AI は、こうした課題に対する有望な解決策を提供します。プライベートな環境でホストし、企業のニーズに合わせて調整した生成 AI の基盤モデルを導入し、さらにエージェント型 AI の機能も取り入れることで、データのセキュリティとコンプライアンスを維持しながら、SOC の対応能力を高めることができます。
SOC の分野において、AI エージェントは自律的で適応性の高いシステムとして、サイバーセキュリティの状況を認識し、脅威の文脈を理解し、リアルタイムでインテリジェントに対応します。
AI エージェントによるプロアクティブで自律的なセキュリティ対策
エージェント型 AI は、生成 AI の機能を土台に、自律性や能動性を積み重ねることで実現します。SOC システムでエージェント型 AI を利用すると、以下が可能になります。
- 脅威を積極的にモニターしてリアルタイムで対応する。
- SOC の日常的なタスクを自動化し、人間の介入を最小限にする。
- 状況に即した意思決定をサポートし、アナリストの認知的負荷を軽減する。
AI エージェントとプライベートな環境でホストされた AI モデル (LLM) の統合
データの機密性を確保するには、生成 AI モデルを安全な環境にデプロイする必要があります。Cloudera AI Inference サービスを利用すれば、オンプレミスまたはクラウドで AI モデルをホストし、AI の力を活用しながらコンプライアンスを維持できます。
これにより、自社独自のデータすべてを組織の VPC 内に残したまま、自社の AI エージェントと Cloudera でホストされている AI モデルがやり取りできるようになります。さらに、企業内のツールや環境と連携して、追加のアクションを実行したりフィードバックを送信したりすることも可能です。
画像: AI エージェントは、Cloudera AI Inference サービスのプライベートな環境でホストされた LLM を活用します
エンタープライズ環境の統合による包括的な文脈の理解
過去のインシデント、ネットワークトポロジー、対応手順など、企業固有のデータを統合することで、AI モデルは非常に関連性の高い洞察を生成できるようになります。こうした文脈を AI モデルが理解することで、その精度と SOC 固有の要件への適用性が向上します。
画像: Cloudera AI Inference と統合された AI エージェントのアーキテクチャにより、SOC の業務で使用するプライベート環境の LLM や企業データとの連携を可能にします
例えば SOC のユースケースでは、脅威の検出と対応を担う AI エージェントが、ネットワークトラフィックの継続的なモニター、セキュリティログの分析、複数のソースデータの相関付けを通じて、潜在的な脅威を特定することが想定されます。AI エージェントは異常を検出すると、深刻度を評価したり、修復作業を提案したりできるほか、影響を受けたシステムの隔離といった対応を自動で行うこともできます。また、微妙な意思決定を必要とする場合や、AI エージェントの対応範囲を超えるような状況では、AI エージェントはそのインシデントを文脈に即した詳細な洞察とともに人間のアナリストにエスカレーションし、より迅速で情報に基づいた対応を可能にします。
エージェント型 AI ソリューションの主な特長とメリット
エージェント型 AI ソリューションを採用している組織は、よくある脅威シナリオの最大40% に自動対応できるため、ひと月あたり数百時間ものアナリストの業務時間を節約できます。その結果、節約した時間をインパクトの大きい業務に充てることができ、組織全体のセキュリティ態勢が強化されます。
インシデントイベントを要約: 生成 AI は大量のイベントデータを処理してまとめ、インシデントの簡潔な要約をアナリストに提供できます。アナリストは、ログやアラートをひとつ1つ精査することなく、イベントの範囲や性質をすばやく把握できるため、迅速な意思決定が可能になります。
脅威を事前に軽減: エージェント型 AI は、予測分析を活用して潜在的な攻撃経路を予測し、脅威が完全に顕在化する前に緩和戦略を提案します。この機能により、組織は攻撃者に先手を打つことができます。
修復作業を提案: AI を活用したアシスタントは、過去のインシデントとベストプラクティスの分析に基づいて、修復手順を提案できます。影響を受けたシステムの隔離や脆弱性へのパッチの適用、セキュリティ設定の更新といった実用的な洞察を提供してアナリストをサポートします。
アナリストのコーディングを支援: 生成 AI はコーディングアシスタントとしても活用でき、アナリストが新しい調査用ノートブックや検出アルゴリズムを開発する際に役立ちます。このように利用すると、カスタムスクリプトやツールの作成が効率化され、SOC チームが独自の脅威により効果的に対処できるようになります。
SOC チームが直面する課題には、革新的でスケーラブルな解決策が必要です。Cloudera プラットフォームを活用した生成 AI とエージェント型 AI は、業務の効率化、ワークロードの削減、脅威対応の改善を通じて、SOC の運用を変革します。
Cloudera なら、自社向けにカスタマイズされた AI ソリューションを導入して、データのセキュリティとコンプライアンスを確保できます。データ管理、高度な分析、機械学習、AI に対する Cloudera の統合的なアプローチを活用することで、SOC を将来に備えて強化し、サイバーセキュリティの課題に先手を打つことが可能になります。
