サイバーセキュリティにおけるAIの導入
人工知能（AI）とは、学習、問題解決、意思決定、知覚といった、通常人間の知能を必要とするタスクを実行するように設計されたコンピュータープログラムを指します。AIシステムは、ビッグデータとアルゴリズムを活用して情報を分析し、その挙動を適応させ、絶え間ない人間の監視なしに目標を達成します。
AI能力の急速な向上は、悪意のある攻撃者による高度な攻撃を可能にしています。攻撃者はもはや手動による侵入試行だけに頼るのではなく、自動化、AI駆動型マルウェア、そして正当な活動に紛れ込む「Living off the Land（LOTL）」戦術を駆使しています。組織は、この新たな脅威の状況に対抗するために、同様に高度な技術を採用する必要があります。
現代のセキュリティ運用において、AIは不可欠です。異常検知だけでなく、ログ相関、マルウェア分類、フィッシング検知、脅威インテリジェンスにも適用されます。その主要な利点は、速度と規模にあります。AIは分散環境で数百万のイベントを処理し、数分で疑わしい活動を特定できます。これは人間のアナリストには決して達成できないことです。
従来の検知方法が抱える課題
従来の検知方法は既知の脅威に対しては効果的ですが、規模と適応性においてしばしば課題を抱えています。セキュリティチームは以下の課題に直面しています。
- アラート疲労: セキュリティオペレーションセンター（SOC）は、毎日何千ものアラートに埋もれることがよくあります。そのほとんどは誤検知か優先度の低いものですが、アナリストはそれらすべてを確認しなければなりません。この反復的な作業はアラート疲労を引き起こし、圧倒的なノイズのために真の脅威が見過ごされたり、適切に処理されなかったりします。これはアナリストの燃え尽き症候群に直接寄与し、平均検知時間（MTTD）を増加させます。
- 脆弱性の迅速な悪用: 新しい脆弱性が開示されると、脅威アクターは数日、あるいは数時間以内にそれを武器化できます。概念実証（PoC）エクスプロイトはフォーラムで迅速に共有され、ボットネットやランサムウェアキットに統合されます。手動のパッチサイクルや従来の脆弱性スキャナーに依存する組織は、しばしば数週間にわたって露出したままになります。これは攻撃者に大きなアドバンテージを与えます。
- 正当なプロセスを介した回避: 現代の攻撃者は、ターゲット環境の既存ツールや方法を悪用することで、その活動を隠すことが増えています。これには、信頼されたアプリケーション、システムサービス、さらにはセキュリティツールを悪用して悪意のある挙動を隠蔽する「Living off the Land（LOTL）」技術が含まれます。これらのプロセスは管理者やビジネスアプリケーションによって日常的に使用されるため、通常の操作と悪意のある使用を区別することは非常に困難です。結果として、シグネチャベースの防御はしばしば失敗します。
- 圧倒的なデータ量: 大企業では、エンドポイント、サーバー、アプリケーション、クラウドサービス全体でペタバイト規模のログが生成されることがあります。強力なインデックス作成や検索エンジンがあっても、静的なルールセットでこのデータをリアルタイムに相関させることはほぼ不可能です。このデータ過負荷は、攻撃者が隠れることができる盲点につながります。
- 高度なフィッシングキャンペーン: フィッシングは、マルウェアや認証情報窃盗の最も一般的な初期攻撃ベクトルであり続けています。生成AIを使用することで、攻撃者は文法的な誤りや矛盾のない説得力のあるメールを作成します。人間の目には、これらの攻撃は本物の通信とほとんど区別がつきません。
- 内部脅威とアカウント侵害: 悪意のある内部関係者や侵害されたユーザーアカウントは、多くの場合、通常のアクセス権限の範囲内で活動します。彼らの活動は正当なビジネスプロセスに紛れ込むため、行動の履歴ベースラインを確立しない限り、検知が困難です。
- ゼロデイおよび未知の脅威: シグネチャベースのセキュリティツールは、既知の悪意のある活動パターンに依存します。ゼロデイエクスプロイトやポリモーフィックマルウェアは、コードを常に変更したり、新しい技術を利用したりすることで、これらの防御を回避します。結果として、防御側は常に一歩遅れをとることになります。
人工知能がこれらの課題にどう対処するか
今日のサイバー脅威の規模が明らかになるにつれて、AIがその真価を発揮する場所がより明確になります。AIの利点は抽象的でも未来的でもなく、セキュリティチームが日常的に直面する課題に直接対抗します。アラート疲労の軽減からコンプライアンスの自動化まで、AIは人間のアナリストがしばしば圧倒される領域に速度、精度、スケーラビリティをもたらします。AIはいくつかの方法でこれらの課題に対処します。
- ノイズの削減と優先順位付け: 機械学習アルゴリズムは、反復的なアラートをフィルタリングし、関連するイベントを相関させ、最も重大なリスクをもたらすインシデントを優先順位付けできます。誤検知を減らすことで、AIはアナリストが無限のノイズをふるいにかける代わりに、価値の高いアラートにエネルギーを集中させることができます。
- 脆弱性の優先順位付け: AI駆動型の脆弱性管理プラットフォームは、不足しているパッチの特定を超えて、実世界での悪用可能性、組織環境内での露出、および潜在的なビジネスへの影響を評価します。これにより、ITチームは最も重要な修復作業に集中でき、攻撃者にとっての機会の窓を効果的に縮小します。
- 正当なプロセス活動の行動分析: AIは静的なシグネチャを超えて、特定の環境における正当なツールやプロセスの「正常な状態」を学習します。AIは、これらのプロセスがいつ、どのくらいの頻度で、どのようなコンテキストで実行されるかといった典型的な使用パターンに関するベースラインを確立できます。これらのベースラインからの逸脱を継続的に分析することで、日常的なIT操作として見過ごされがちな疑わしい活動を浮き彫りにします。これにより、日常業務に紛れ込むステルスな活動を明らかにします。
- スケーラブルなデータ処理: 大量のログに苦しむ従来のシステムとは異なり、AIモデルは大量の構造化および非構造化データをリアルタイムで取り込み、分析できます。これにより、防御側はインフラスト全体で実用的な洞察を得ることができ、盲点を排除します。
- 高度な内部脅威検知: AIを搭載したユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）は、従業員やシステムの習慣を継続的に学習します。異常なログイン時間、異例のデータセットへのアクセス、異常な特権昇格などの疑わしい活動は自動的にフラグ付けされ、内部脅威のプロアクティブな検知を可能にします。
- NLPによるフィッシング検知: 自然言語処理（NLP）モデルは、メッセージがプロフェッショナルに見える場合でも、メールコンテンツ内の悪意のある意図を検知できます。ヘッダー分析と送信者評判スコアリングにより、AIツールは従来のフィルターをすり抜ける可能性のあるフィッシング試行を特定します。
- 自動インシデント対応: AI強化型SOAR（Security Orchestration, Automation, and Response）プラットフォームは、侵害されたエンドポイントの隔離や悪意のあるIPアドレスのブロックなどのアクションを推奨または自動的に実行できます。これにより、平均対応時間（MTTR）が数時間から数分に短縮されます。
WazuhによるAIの導入でサイバー防御を強化
Wazuhは、XDRとSIEMの機能を統合した無料のオープンソースセキュリティプラットフォームです。オンプレミス、仮想化、コンテナ化、クラウドベースの環境全体でワークロードを保護します。Wazuhは、検知、調査、状況認識を向上させるために、複数の機能にAI機能を統合しています。以下は、WazuhがAIを使用してサイバーセキュリティ防御をより革新的で応答性の高いものにする方法の一部です。
セキュリティデータからのAI生成型インサイト
セキュリティプラットフォームは大量のデータ、アラート、脆弱性スキャン、エンドポイントログを収集しますが、アナリストはパターンを抽出したりトレンドを要約したりする時間が不足しがちです。貴重なコンテキストはダッシュボード、レポート、生テレメトリに埋もれています。抽出されたインサイトがなければ、意思決定は遅くなり、脅威が見過ごされる可能性があります。
Wazuhは、ブログ記事「Leveraging Claude Haiku in the Wazuh dashboard for LLM-Powered insights」で、AWS Bedrockを介したClaude 3.5 Haikuのダッシュボードへの統合を紹介しました。この統合には、AIアシスタントプラグインの有効化とAWS IAM認証情報の構成が必要です。接続されると、Claudeは生のログスニペットだけでなく、文脈に応じた回答を提供します。これにより、専門知識を監視ワークフローに直接組み込むことで、アラートとアクションの間のギャップを埋めます。この統合により、Wazuhダッシュボードインターフェースにチャットアシスタント機能が追加され、ユーザーは自然言語でシステムにクエリを実行できます。以下は、AIが生のセキュリティデータを実用的なインサイトに変える方法の例です。
- ガイド付き脆弱性対応: プロンプト例：「脆弱性アラートが表示されたらどうすればよいですか？」脆弱性アラートは、明確な修復ガイダンスがない場合、圧倒されることがあります。AI生成型インサイトは、アラートの重大度、潜在的な影響、推奨される対応手順に関するコンテキストを提供し、セキュリティチームが迅速かつ効果的に行動できるようにします。
- 自動構成ガイダンス: プロンプト例：「ブルートフォース攻撃に対するアクティブレスポンスを構成するにはどうすればよいですか？」ドキュメントを掘り下げる代わりに、アナリストはAIに直接構成手順を問い合わせることができます。アシスタントは、IPアドレスのブロックやエンドポイントの隔離などの自動対策を設定するための実用的で実行可能なガイダンスで応答し、アクティブな防御の展開を合理化します。
- サービス脆弱性プロファイリングとコンテキスト監査の実行: ネットワーク監査では、エンドポイント全体で多くの開いているポートとサービスが明らかになることがよくあります。ポートが開いていることを知ることは、全体像の一部にすぎません。セキュリティチームは、どのようなサービスが実行されているか、既知の脆弱性があるか、どのように悪用される可能性があるかを理解する必要があります。このコンテキストがなければ、特に古いソフトウェアが実行されている場合や不必要にインターネットに公開されている場合、開いているサービスは弱点になる可能性があります。ブログ記事「Nmap and ChatGPT security auditing with Wazuh」は、NmapスキャンとChatGPTを統合することで、アナリストが「何が開いているか」以上のものを明らかにできることを示しています。Wazuhは、コマンド監視モジュールを介して定期的なNmapスキャンを実行し、開いているポートと対応するサービスバージョンの出力を収集できます。このデータはChatGPT（API経由）に送信され、各開いているサービスに関する潜在的な脆弱性や修復ガイダンスを含む豊富な情報が返されます。これにより、アナリストはアラートを解釈したり修復を計画したりする際に、ガイド付きの支援を得ることができます。ドキュメントの相互参照に費やす時間を短縮することで、AIアシスタントはセキュリティチームがより迅速かつ自信を持って対応できるようにします。
AI強化型脅威ハンティング
脅威ハンティングは、シグネチャやルールを回避するステルス攻撃を検知するために不可欠です。しかし、数百万のログを手動で実行することはリソースを大量に消費し、専門のアナリストを必要とします。ブログ記事「Leveraging artificial intelligence for threat hunting in Wazuh」は、WazuhがLlama 3（Ollama経由）をベクトル埋め込みとFacebook AI Similarity Search（FAISS）とともに使用して、アーカイブされたログを意味的に検索する方法を示しています。キーワードマッチングに頼るのではなく、アナリストは自然言語でクエリを実行でき、システムは文脈に関連する結果を取得します。以下は、AIがセキュリティチームが隠れた脅威を明らかにするのに役立つ方法の例です。
- 侵入検知: プロンプト例：「先週のSSHブルートフォース攻撃を特定してください。」ブルートフォース攻撃は、認証ログのノイズに紛れ込むことが多く、静的な検索では捕まえにくいです。AI強化型ハンティングを使用すると、アナリストは自然言語でログをクエリし、繰り返し失敗したログイン試行を示すイベントを迅速に取得でき、見過ごされがちな侵入試行を浮き彫りにします。
- データ流出監視: プロンプト例：「データ流出の兆候を確認してください。」不正なデータ転送を検知するには、大量のネットワークログとシステムログを分析する必要があります。AI駆動型ハンティングにより、アナリストは履歴データを意味的に検索でき、異常なファイル転送や疑わしいアウトバウンド接続など、流出を示す可能性のある異常を表面化させます。このアプローチにより、Wazuhは隠れたままになる可能性のある脅威を明らかにするとともに、遡及的な調査を可能にします。会話型AIをハンティングワークフローに組み込むことで、Wazuhはアナリストにデータに対してより深く、より柔軟な質問をする効率的な方法を提供します。
Wazuh AIアナリストサービス
より多くのワークロードとインフラがクラウドに移行するにつれて、セキュリティチームはますます分散した環境、より大きな攻撃対象領域、そして膨大なシステムデータ量に対処しています。従来の監視および対応アプローチでは、この規模と複雑さに追いつくのに苦労する可能性があります。ここでWazuh AIアナリストが特に重要になります。
Wazuh Cloudユーザー向けに設計されたWazuh AIアナリストは、セキュリティチームに会話型の調査パートナーを提供する新興機能です。まだ初期段階ですが、アラートの要約、コンテキストの充実、次のステップのガイダンスを提供することで、セキュリティチームを強化することを目指しています。このサービスは、Wazuh Cloudと高度な機械学習モデルを組み合わせることで、自動化されたAI駆動型セキュリティ分析を提供します。セキュリティデータを大規模に処理し、組織の全体的なセキュリティ体制を強化する実用的なインサイトを生成します。Wazuh CloudにAIを組み込むことで、組織はインフラとともに成長し、脅威に対応する能力を強化するスケーラブルなセキュリティの味方を得ることができます。
結論
サイバーセキュリティの状況は急速に変化しています。攻撃者が自動化、ステルス、AI駆動型戦術を採用して従来の防御を凌駕する中、防御側は静的なままでいる余裕はありません。人工知能は、デジタル化された環境においてもはや選択肢ではなく、現代のサイバー防御の不可欠な層になりつつあります。ノイズを減らし、隠れた脅威を明らかにし、対応を加速することで、AIはセキュリティチームが攻撃者の一歩先を行くことを可能にします。
AIは人間の専門知識を置き換えるものではなく、それを強化するものです。人間のアナリストは、機械が再現できない批判的思考、創造性、コンテキストをもたらします。一方、AIは比類のない速度、スケーラビリティ、一貫性を提供します。これらが一体となって、現代の脅威の洗練度に見合う多層防御を構築します。
Wazuhは、この変化を実践で示しています。AI強化型脅威ハンティング、インテリジェントなインサイト、そしてクラウドユーザー向けのWazuh AIアナリストは、AIがワークフローにどのように統合され、防御側がサイバー攻撃の増大する複雑さに対処できることを保証するかを示しています。Wazuhの詳細については、ドキュメントを探索し、成長するプロフェッショナルコミュニティに参加してください。