現代の企業では、セキュリティ運用全般にわたりAIが導入されています。エージェント型SOCを実現するためのあらゆる道筋は、すべて同じ基盤、すなわちAIエージェントや防御担当者が信頼できるシグナルに依存しています。
多くの組織は、依然として「エージェント型SOC」を実現するための道筋を模索しているところです。セキュリティ運用におけるAIの導入を検討されるにあたり、運用成熟度、リソース、自動化への信頼度に基づいて、当社が想定する3つの道筋をご紹介します。唯一のモデルなど存在せず、目標は完全な自律化ではありません。重要なのは、リスクが蓄積する速度よりも速くレジリエンスを構築することです。貴社のAI SOC導入の道のりは、現在どの段階にありますか？
これは、エージェント型SOCへのあらゆる道筋において、構築、追加、運用化のいずれを行う場合でも、その基盤となるものです。
ネットワーク、ID、クラウド、SaaSのアクティビティを1つの攻撃の経緯として統合します。どのシステム間で通信が行われたか、誰が、あるいは何が関与していたか、そしてそのアクティビティが時間の経過とともにどのように展開したかを明らかにします。
エンティティの帰属、行動のベースライン、および権限とアクセスのコンテキストにより、シグナルを適切なホスト、アカウント、またはワークロードに関連付け、そのアクティビティが正常か、あるいは不審なものかを判断します。
攻撃手法やステージのマッピング、リスクや深刻度の背景、そして裏付けとなる証拠が、アクティビティを、AIエージェントや防御担当者が行動に移せるシグナルインテリジェンスへと変換します。
アイデンティティ、AIエージェント、クラウド、SaaS、ネットワーク、エッジ、IoT/OT、およびオンプレミスインフラストラクチャを、相互に連携した単一の攻撃対象領域として継続的に監視します。
シグネチャ、ルール、あるいは攻撃者が容易に回避できる指標ではなく、行動分析型AIを用いて、サイバーキルチェーン全体にわたる攻撃者の行動を特定することで、AIを活用した脅威の検知と対応を推進します。
検知結果を自動的に関連付け、アクティビティを属性付けし、エンティティの優先順位を付け、攻撃の経緯を構築し、アラートのノイズではなく信頼できるシグナルを抽出します。
攻撃者が悪用する前に、リスクの高いID、攻撃経路、設定ミス、過剰な権限、および攻撃の機会を特定します。
検知結果と関連するメタデータを関連付け、明確なインシデントの概要、タイムライン、および推奨される次の対応策を生成します。さらに、攻撃グラフやAIを活用した検索機能を活用して、より詳細な調査を行うことができます。
単一のプラットフォームから、ネットワーク、ID、クラウド、SaaSのテレメトリデータを横断して脅威ハンティングを行いながら、不審な行動や高リスクな対象を特定します。
セキュリティ運用の自動化とガイド付き対応措置を通じて、ID、デバイス、ネットワーク制御にまたがる迅速な封じ込めを実現します。
攻撃者が悪用する前に、攻撃の経路を特定し、排除する。
膨大なアラートの数ではなく、信頼性の高い攻撃シグナルに注目する。
AIが生成した攻撃シナリオと動的な攻撃グラフを通じて、攻撃者の活動を把握する。
統合プラットフォームから、クラウド、ID、SaaS、ネットワーク、デバイスのテレメトリデータを横断的に分析する。
自動化およびガイド付き対応措置を通じて、攻撃を早期に封じ込め、攻撃者の滞在時間を短縮。
手作業による調査や相関分析の負担を軽減し、チームがより価値の高い成果に注力できるようにします。
測定可能な被ばく量の低減、対応の有効性の向上、およびセキュリティ態勢の強化を実証する。
「エージェント型SOC」とは、AIエージェントが人間のアナリストと連携して、脅威の検知、調査、ハンティング、優先順位付け、および対応を支援するセキュリティ運用モデルです。一般的なAIアシスタントやコパイロットとは異なり、エージェント型SOCは、セキュリティデータを分析して推論を行い、関連するアクティビティを結びつけ、次の対応策を提案し、再現性のあるワークフローを支援するように設計されています。その目的は、アナリストに取って代わることではありません。アナリストがより迅速に行動し、より適切な意思決定を行い、最も重要な脅威に集中できるよう支援することにあります。
AIエージェントの有効性は、その推論の根拠となるシグナルの質に左右されます。セキュリティデータが不完全であったり、断片的であったり、文脈が欠けていたりすると、AIエージェントは誤った活動を要約したり、攻撃者の進行状況を見逃したり、誤った次の対策を推奨したりする可能性があります。信頼性の高いシグナルインテリジェンスは、何が起こったのか、誰が、あるいは何が関与していたのか、活動がどのように展開したのか、そしてそのシグナルを裏付ける証拠は何かを理解するために必要な文脈を、AIエージェントに提供します。
従来のSOCでは、アラートの手動による優先順位付け、証拠の関連付け、活動の調査、そして次の対応策の決定といった作業を、アナリストに大きく依存しています。一方、エージェント型SOCでは、AIエージェントを活用して、シグナルの分析、関連する活動の相関付け、調査の支援、次の対応策の提案を行い、反復可能なワークフローを加速させます。その違いは、単に自動化が進んだということだけではありません。アナリストが、相互に関連付けられ、文脈に沿った、証拠に基づいたシグナルに基づいて作業できるよう支援するAIこそが、その違いなのです。
はい。一部の組織では、社内のAIエージェント、データパイプライン、検知エンジニアリング、自動化、セキュリティアーキテクチャを活用して、独自のAgentic SOCを構築しています。こうしたチームには、AIエージェントが推論を行うための信頼できるセキュリティシグナルが必要です。Vectra AIは、REST API、MCP対応のアクセス機能、およびオープンソースのエージェントリソースを通じて、このアプローチをサポートしています。これらにより、Vectra AIの検知結果、エンティティ、メタデータ、コンテキストを、社内のAIエージェント、SOCコパイロット、データプラットフォーム、およびカスタムセキュリティワークフローに連携させることができます。
エージェント型AIは、セキュリティチームに取って代わるのではなく、その能力を強化するように設計されています。Vectra AIは、従来アナリストの時間を費やしていたデータ収集、相関分析、優先順位付け、および調査のワークフローを自動化します。これにより、アナリストはセキュリティ運用に対する管理を維持しつつ、より付加価値の高い意思決定、調査、および対応措置に注力できるようになります。
Vectra AIは、ネットワーク、ID、クラウド、SaaSのアクティビティに基づいた信頼性の高いシグナルインテリジェンスを提供し、これらのアクティビティを相関分析、文脈化、および情報強化することで、人間のアナリストやAIエージェントが、相互に関連付けられ、証拠に裏打ちされたセキュリティシグナルから推論を行えるようにし、エージェント型SOCを支援します。Vectra AIは、エージェント型SOCを実現するための3つのアプローチをサポートしています。「構築」：Vectra AIのAPI、MCP対応のアクセス、およびオープンソースのエージェントリソースを活用して、社内のAI駆動型SOCアーキテクチャを構築します。 「追加（Add）」：AIによるトリアージ、優先順位付け、攻撃グラフ、AI支援型調査、AI支援型ハンティング、AIを活用した対応といったVectra AI Proの機能を活用します。「運用化（Operationalize）」：Vectra AIの専門家と連携し、シグナルを既存のプロセスに統合し、ワークフローを最適化し、対応を支援し、測定可能な進捗を実証します。多くの組織は、どのアプローチが自社に適しているかをまだ検討中ですが、Vectra AIはこれら3つのアプローチすべてをサポートしています。
組織は、攻撃への曝露リスクを低減し、検知精度を向上させ、調査を迅速化し、脅威ハンティングをより効果的に行い、対応を迅速化し、SOCの効率を高め、時間の経過に伴うレジリエンスの向上を検証することができます。
