はじめに
セキュリティ運用の分野で「AI SOC」という言葉を見かけるようになりました。SOCはSecurity Operations Centerの略で、組織のネットワークやシステムを監視し、サイバー攻撃の兆候を検知して対応する専門チームや拠点を指します。このSOCの業務にAIを組み込む取り組みが、AI SOCと呼ばれています。
この記事では、なぜSOCにAIが導入されつつあるのか、AIは具体的に何を担うのか、そして導入を検討する際に押さえておきたい留意点を説明します。
従来のSOCが抱えてきた課題と限界
SOCの現場には、以前から構造的な課題があります。SOCには、ログを集約して分析するSIEMや、端末の挙動を監視するEDRなど、複数の製品から大量のアラートが届きます。しかし、調査してみると、その多くは過検知であることが多く「問題なし」と判断されます。 また、調査作業は1つの製品では完結しないことが多いです。場合によっては、1件のアラートを調べるために、複数のツールを行き来して情報を集める必要があります。
こうしたアラートの判断を適切に行えるアナリストの採用や育成は難しく、24時間体制の維持には特に大きな負担がかかっています。AI SOCは、この「人手が足りず、単純作業が多い」という状況に対するアプローチとして注目されています。
AIが担う業務
現状、AI SOCに厳密な定義があるわけではありませんが、実際にLLMが活用されているのは主に次のような業務です。
アラートのトリアージ
アラートのトリアージとは、上がってきたアラートに対して関連するログや過去の類似事例を突き合わせ、対応の優先度を判断する作業です。従来はアナリストが1件ずつ行っていた確認の一部をAIが下調べし、人が最終判断する形で負荷を下げます。
調査の支援
不審な通信やプロセスについて、複数のデータソースから関連情報を収集して整理する作業をAIが補助します。自然言語で「この端末の直近の挙動をまとめて」といった指示ができるツールも登場しています。
報告書の作成支援
インシデントの経緯や対応内容をまとめる文書作成は、AIが得意とする領域の1つです。
従来の自動化との違い
SOCの自動化には、以前からSOARが使われています。SOARは、あらかじめ定義した手順書に沿って対応を自動実行する仕組みです。SOARが「人間の書いた手順をその通りに実行する」のに対し、AI SOCで期待されているのは、手順化されていない状況でもログの内容を読み取り、文脈に応じた調査や判断の候補を示すことです。両者は置き換えの関係ではなく、 組み合わせて使われるのが一般的です。
導入を検討する際の留意点
- 誤判定の可能性：AIの判断には誤りが含まれ得ます。特に「問題なし」と誤って判断されたアラートは見逃しに直結するため、重要度の高い判断には人の確認を残します
- 判断根拠の確認：AIが参照したログや判断理由を提示し、人が結論の根拠を検証できる状態にします
- AI自体の管理：SOCのAIは機密性の高いログへ広くアクセスするため、そのアクセス権限と入出力を管理します
いきなり対応の自動実行まで任せるのではなく、トリアージや調査の下調べといった「人の判断を助ける」用途から始めるのが、無理のない導入の進め方です。
まとめ
AI SOCとは、アラートのトリアージや調査、報告書作成といったSOC業務にAIを組み込み、アナリストの負荷を下げる運用モデルを指す言葉です。人の判断を置き換えるものではなく、判断の前段を効率化するものと捉えるのが実態に合っています。
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