生成AIで脅威インテリジェンスとインシデント対応を改善する方法

要旨

この記事では、脅威インテリジェンスとインシデント対応における生成AIの変革の可能性を探りながら、そのメリット、課題、将来への影響、そしてZscalerが高度なAIを統合して保護を強化する方法を取り上げます。

• 生成AIの概要と用途：生成AIは学習したデータ パターンから新しいコンテンツを生成します。その用途は、サイバーセキュリティにとどまらず、クリエイティブ デザインや創薬などの分野にまで拡大しています。また、セキュリティ アナリストに予測的な洞察を提供し、脅威の予測を可能にします。
• サイバーセキュリティ上の主な課題への対処：組織は急速に進化する攻撃ベクトル、断片化されたインテリジェンス、非効率的な対策、不十分な連携に直面しています。生成AIは高度なパターン認識、自動化されたインシデント対応、予防的な脅威モデリングを通じてこれらの課題に対処します。
• メリットと潜在的な障壁：生成AIは適応型のツール、ヒューマン エラーの削減、包括的な対応を提供しますが、過度の依存、データ品質の問題、複雑な展開、倫理的懸念には注意が必要です。
• 今後の展望とZscalerの役割：新たな生成AIの機能では、自律型防御やリアルタイムの分析の実現が期待されます。ZscalerのZero Trust Exchange™プラットフォームはAIを活用することで、検出の高速化、セキュリティの自動化、リスク軽減を通じて予防的なサイバーセキュリティを推進します。

生成AIとは

生成AIは、既存のデータを基に学習し、新しいテキストや画像、さらには音楽などのコンテンツを生成することを目的に設計されたAIおよび機械学習(ML)の技術です。従来のAIモデルがデータ内のパターン認識に特化しているのに対し、生成AIはそれらのパターンに基づいて新しいコンテンツを創り出します。自然言語応答を生成し、研究を要約し、プログラミング コードを作成することもできます。これらのモデルは大規模なデータセットを活用することで、複雑な関係を理解し、言語や画像を驚くほど正確に再現します。

生成AIはサイバーセキュリティの分野だけでなく、クリエイティブ デザイン、創薬、バーチャル アシスタントなどにも革新をもたらしています。アーティストは生成AIを活用して斬新なアートを生み出し、科学者は個別化医療のためにAIを活用した分子生成の実験を行っています。また、オープン ソース コミュニティーでは生成AIモデルの構築と共有が活発に行われ、協働的なイノベーションが加速しています。このテクノロジーはまだ発展途上であるものの、さまざまな分野で非常に高い汎用性を発揮しています。

現代の組織が直面している主なサイバーセキュリティ上の課題

セキュリティが大幅に進歩しているにもかかわらず、組織は引き続き重大な課題に直面しています。主な課題の一部を以下に示します。

• 急速に変化する攻撃ベクトル：高度な脅威アクターは、脆弱性や信頼されたクラウド サービス、サプライ チェーンの弱点に狙いを定め、絶えず手法を変えています。そのため、次の攻撃を予測するのが非常に難しい状況です。
• 断片化された脅威インテリジェンス：脅威インテリジェンスは数多くのソースから収集されますが、AIを活用したコンテキストと相関分析がなければ、シグナルとノイズを分離し、優先度の高い脅威をタイムリーに特定することは困難です。
• 非効率なセキュリティ対策：従来のセキュリティ ソリューションは最新のサイバー攻撃や高度なエクスプロイトに対応できず、攻撃者に悪用される死角を生む原因となっています。
• 連携されていない役割や責任：インシデント対応には複数の部門やツールが関与しますが、連携が不十分では重要な意思決定が遅れる可能性があります。

生成AIで脅威インテリジェンスとインシデント対応を強化する仕組み

多くの組織がAIを悪用したサイバー脅威に対抗するため、生成AIをセキュリティ エコシステムに取り入れています。生成AIが提供する3つの重要な支援方法を紹介します。

高度なパターン認識

生成AIは大規模なデータセットの精査に優れているため、悪意のあるアクティビティーや攻撃の発生源の可能性を示すパターンや異常を検出できます。これにより、セキュリティ アナリストはリスクのある領域を迅速に特定し、潜在的な脅威に事前に対応できます。

インシデント対応の効率化と自動化

インシデント対応の自動化に生成AIツールを導入することで、ログ、アラート、行動の異常をリアルタイムに分析し、トリアージを迅速化できます。担当部門は大量のアラート処理に追われることなく迅速かつ効果的な対応を行い、フィッシング攻撃やその他の悪意のある侵入が拡大して被害をもたらす前に脅威を無効化できます。

予防的な脅威モデリング

生成AIは、脅威アクターがどのように脆弱性を悪用する可能性があるかのシミュレーションを行い、予防的な洞察を提供します。データに基づいた現実的なセキュリティ侵害のシナリオを提供することで、セキュリティ対策を改善し、より堅牢な準備戦略を導きます。

サイバーセキュリティにおける生成AIのメリット

生成AIは、脅威インテリジェンスやインシデント対応を強化する役割にとどまらず、進化するサイバー攻撃から組織を保護するためのさまざまな追加のメリットをもたらします。

• 適応型のセキュリティ ツール：学習済みモデルはナレッジ ベースを継続的に更新し、新たな脅威インテリジェンスでトレーニングすることで、セキュリティ ソリューションのゼロデイ脅威への対応能力を長期的に向上させます。
• ヒューマン エラーの削減：AIを活用したプロセスは、アラート疲れや手動の監視に伴うヒューマン エラーによって発生する侵害の痕跡の見逃しや脆弱性対応の遅れによるリスクを軽減します。
• 包括的な対応：生成AIは即時の対応からインシデント後のレビューまであらゆる基盤を網羅することで、ギャップを効果的に埋める能力を強化します。

サイバーセキュリティにおける生成AIの潜在的な課題

このように生成AIには明確なメリットがある一方で、セキュリティ運用への統合には慎重な対応が求められます。考えられる課題を以下に示します。

• 自動化への過度の依存：AIが生成した出力を過信すると、人間の専門知識による判断が必要な細かな侵害の痕跡を見落とす可能性があります。
• データ品質に関する懸念：データセットに欠陥や偏りがあると、AIがリスク レベルや攻撃の発生源について不正確な結論を導き出す可能性があります。
• 複雑な展開：高度なモデルを既存のインフラに展開するには、追加の専門知識、リソース、時間が必要となる場合があります。
• 倫理とコンプライアンス上の課題：組織はAIを責任ある形で活用し、イノベーションと明確な倫理基準のバランスを取ることで、悪用を回避する必要があります。

脅威インテリジェンスとインシデント対応における生成AIの未来

生成AIは、サイバーセキュリティ環境を大きく変革すると予測されています。高度な脅威アクターは日々進化していますが、自己改善する性質を持つ生成AIは、特にインシデント対応の自動化が進むなかで組織が機敏性を維持するための強力なツールとなります。新たなエージェント型AIの機能は自動化をさらに進化させ、自律的な調査や封じ込めなどを可能にします。また、セキュリティ部門が脆弱性に対処し、脅威に優先順位を付ける最善の方法について瞬時に提案を得られる、直感的で使いやすいコンソールの普及も期待されています。生成AIは、サイバー攻撃を阻止するうえで新たな精度基準を確立する役割を果たすと考えられます。

将来的に、生成AIはマシンによる高速の分析とシームレスに統合し、アクティブなインシデントの発生中にリアルタイムの状況認識を提供し、知識のギャップを効果的に埋めることが期待されます。その結果、脅威インテリジェンス、インシデント対応、イベント管理ソリューションを1つの適応型のフレームワークに統合し、さまざまな業界でより一貫した防御戦略が実現するかもしれません。この次の発展段階において、生成AIは指針として機能し、回復力を維持するだけでなく、今後のデジタル脅威に対して先を見越した対応ができる存在となるでしょう。

ZscalerがAIを活用して組織を保護する方法

Zscalerは、Zero Trust Exchange™プラットフォームを通じて生成AIを含む高度なAIを活用し、AIを悪用した脅威に対する包括的な保護を提供するとともに、パブリックとプライベートのAIツールの安全な導入を可能にします。

Zscalerは、1日あたり500兆を超えるシグナルを処理する高度なAIモデルを統合することで、リアルタイムのパターン認識と予測モデリングを通じて脅威インテリジェンスを強化します。また、急速に変化する攻撃ベクトルや最新のインシデント対応における限られたデータ分析などの課題に直接対処します。ZscalerのAIを活用したアプローチは、価値の高いコンテキストでセキュリティ アラートを強化し、SOARワークフローと統合することで、侵害が深刻化する前に予測して軽減できるようにします。そして、以下のようなメリットをもたらします。

• 脅威検出の迅速化：ZscalerのAIは膨大なデータセットを分析し、サイバー脅威に潜むパターンを明らかにすることで、脆弱性や悪意のあるアクティビティーをより迅速に特定できるようにします。
• 効率的なセキュリティ自動化：AIガードレールを備えたインライン ゼロトラスト アーキテクチャーは、ポリシーの施行を自動化し、データ流出やプロンプト インジェクションをリアルタイムで阻止します。
• 予防的なリスク軽減：AIによるシミュレーションと完全なTLSインスペクションを活用することで、不正侵入やラテラル ムーブメントを防止し、ゼロデイ脅威に対する適応型のセキュリティ ツールと連携します。
• インシデント対応の強化：包括的な可視性と監査証跡により、徹底的な調査に対応し、監視を軽減するとともに、回復力に優れたデータに基づく防御を確保します。

デモを依頼して、脅威インテリジェンスとインシデント対応を変革するZscalerの仕組みをご確認ください。