2026年のAIサイバーセキュリティ企業8社

サイバー犯罪者は機械学習と自動化を駆使して企業の防御を突破し、その手口はますます巧妙になっています。こうした攻撃者に対抗するため、AIを活用するサイバーセキュリティ企業は、脅威の検知、分析、対応にAIを組み込んだ対策を打ち出し、組織を守ります。最近の調査によると、ITセキュリティ専門家の74%が、AIを悪用したサイバー攻撃による深刻な影響を経験しています。では、企業はこうしたサイバーリスクからどう身を守ればよいのでしょうか。

この記事では、AIサイバーセキュリティを定義し、脅威の予防にAIを活用するメリットと中核機能を解説します。高度な検知とインシデント対応の自動化を求める多くの組織が、AIサイバーセキュリティ企業を選ぶ理由を紹介します。さらに、2026年に防御のあり方を変える8社を取り上げ、それぞれの強み、対象とするユースケース、AIを悪用したサイバー攻撃への対抗方法を説明します。

最後に、製品選びのポイントと、セキュリティロードマップの策定に役立つ実践的なFAQを紹介します。

AIサイバーセキュリティとは？

とは、デジタルセキュリティを向上させるためにAIと機械学習を応用することです。AIシステムは、従来のシグネチャベースの検知に代わり、大量のデータを分析します。そして、ユーザーの行動、ネットワークトラフィック、エンドポイントのログから不審な異常を見つけます。これらの技術はパターンや事象から学習し、侵入や悪意のある活動の可能性を予測して、より迅速に対応します。特に、人間のアナリストが追いつけない速さで変化するAIを利用したサイバー攻撃など、次世代の自動化された脅威に直面したときには。

要するに、AI駆動型サイバーセキュリティは、エンドポイントのテレメトリ、ユーザーの行動、ネットワークフローを統合し、機械学習アルゴリズムで分析して「通常」の活動の基準を確立します。活動がこの基準から逸脱すると、システムは詳細な調査が必要だと判断します。たとえば、通常と異なる時間帯のログイン、不審なデータアクセス、予期しない外部向け通信量の急増などです。従来のセキュリティ手法は、既知のシグネチャに一致しないゼロデイ攻撃やステルス攻撃を見逃しがちです。一方、AIを活用したセキュリティは、リアルタイムのパターン分析によって新たな脅威を検出します。

AIサイバーセキュリティ企業が必要な理由とは、デジタルセキュリティを強化するために人工知能と機械学習を応用したものです。従来のシグネチャベースの検知ではなく、AIシステムは大量のデータをスキャンし、ユーザー行動、ネットワークトラフィック、エンドポイントログにおける不審な異常を発見します。これらのソリューションはパターンや事象から学習し、侵入や悪意のある活動の可能性を予測することで、より迅速に対応します。特に、人間のアナリストが追いつけない速度で変化するAIサイバーセキュリティ攻撃のような次世代の自動化された脅威に対峙する場合に有効です。/p>

自動化されたハッキングツール、ディープフェイクを使ったソーシャルエンジニアリング、発見されにくい侵入に、人手中心のセキュリティ運用は対応しきれなくなっています。IT担当者の60％は自社がAIによる脅威への備えを欠いていると懸念し、自社の防御態勢に自信を持つセキュリティ担当者は約半数にとどまります。AIを活用したサイバーセキュリティ企業は、大量のデータを取り込み、高度な分析を適用し、脅威の封じ込めを自動化するプラットフォームで、このギャップを埋め、デジタル資産を幅広く保護します。

現代のサイバー脅威は, 膨大な件数と発生速度を背景にAIを活用したセキュリティを推進する主な要因の一つです. 現在, 企業が1日に受け取るアラートは数百件ではなく, 数千件に上り, その多くは重複するかログデータに埋もれています. AIはこれらのログをリアルタイムで照合し高度な持続的脅威や内部関係者による不正を示唆する関連イベントを特定します. 同様に, AIを利用したサイバー攻撃の増加には, 検知を回避するためにコードを変えるマルウェアなどを含め, 状況に応じて学習する適応型の防御が必要です.

さらに、組織はサイバーセキュリティ人材の不足にも直面しています。AIは、優先度の低いアラートのトリアージなど、単純作業や反復作業を自動化して負担を軽減します。これにより、アナリストは戦略的な課題に集中できます。金融、医療、政府機関など、規制要件に従う必要がある業界では、AIを活用した監査とコンプライアンスチェックによって手作業の負担を減らせます。AIはユーザーのアクセスやデータ転送の異常を自動検出し、監査用の証跡を生成します。

データが複雑なマルチクラウド環境に分散する中、AIを活用するサイバーセキュリティ企業は、滞留時間の短縮、高度な脅威の阻止、継続的なリスク軽減に必要な統合的かつインテリジェントな監視を提供します。

2026年のAIサイバーセキュリティ企業サイバー脅威は、その膨大な量と速度によって特徴づけられるため、AIベースのセキュリティの主要な推進要因の一つです。現在、企業は毎日数百ではなく数千のアラートを受け取っており、その多くは重複していたりログデータに埋もれていたりします。AIはこれらのログをリアルタイムで相互参照し、高度な持続的脅威（APT）や内部者による不正利用を示唆する相関イベントを特定できます。同様に、検出回避のためにコードを変更するマルウェアを含むAIサイバー攻撃の台頭には、即座に学習する適応型防御が求められます。

ここでは、機械学習を活用してクラウドワークロード、エンドポイント、ネットワークなどを保護するAIサイバーセキュリティ企業8社を紹介します。各社の対象領域は、SIEMを活用した分析から拡張検知・対応までさまざまです。

各社独自の強み、機能、導入事例を比較することで、自社の環境、脅威の特性、コンプライアンス要件に合う製品を見極められます。

Singularity™ AI SIEM

SentinelOneのSingularity AI SIEMは、これまで以上に迅速かつ効果的に企業を保護するために構築された、AI駆動のプラットフォームです。このクラウドネイティブの製品は、Singularity Data Lakeを基盤としています。強力なデータレイクにHyperautomationと高度なAIを組み合わせ、従来のSIEMのあり方を刷新します。企業全体をリアルタイムで保護し、可視化します。組織は単一の直感的なコンソールでセキュリティ運用を強化できます。

以下では、機械学習を活用してクラウドワークロード、エンドポイント、ネットワークなどを保護する8社のAIサイバーセキュリティ企業を紹介します。各社はSIEM駆動型分析から拡張型検知対応まで、異なる領域で活動しています。.

プラットフォームの概要

Singularity™ AI SIEM
1. リアルタイムのインサイト： エンドポイント、ネットワーク、アイデンティティ、クラウドインフラなど、企業の重要な環境をリアルタイムで即座に可視化します。使いやすいダッシュボードで、セキュリティチームは発生中のイベントを把握し、実用的なデータに基づいて迅速に判断できます。環境全体を見渡すことで、死角を減らし、状況認識を高めます。リアルタイムのインサイトにより、組織は脅威をリアルタイムで検知し、軽減できます。
2. 拡張性の高いインフラ：膨大なデータセットを扱う企業向けに設計されたSingularity AI SIEMは、エクサバイト規模に対応し、スムーズに動作します。スキーマ不要のクラウドネイティブ設計により、従来のストレージの制約を克服し、制限なく拡張できます。組織はデータ量が増えても、速度や効率を犠牲にせずに対応できます。このインフラは、将来のデータ管理やセキュリティなど、変化するニーズにも対応します。
3. 統合された脅威インテリジェンス：プラットフォームは自社およびサードパーティのソースから取り込むデータを一元化し、セキュリティ戦略に役立つ実用的なインテリジェンスを提供します。複数の環境にわたるデータを相関分析し、脅威や異常の検知に必要なコンテキストを明らかにします。統合されたインテリジェンスは検知精度を高め、先回りした対策につながります。統一されたデータソースにより、組織はセキュリティ態勢を360度から把握し、より的確に判断できます。

機能：Singularity AI SIEMは、従来よりも迅速かつ効果的に企業を保護するために構築された次世代AI駆動型プラットフォームです。このクラウドネイティブソリューションは、ハイパーオートメーションと高度なAIを活用して従来のSIEMシステムを再構築した堅牢なデータレイク「Singularity Data Lake」を基盤としています。企業全体にわたるリアルタイムの保護と可視性を提供し、単一の直感的なコンソールでセキュリティ運用を改善することを可能にします。

1. 自動化されたプレイブック：さまざまな脅威シナリオに対応する、事前定義済みの段階的なワークフローで、インシデント対応を迅速化します。
2. AIで強化された検知：高度なアルゴリズムでパターンや異常を分析し、脅威に先回りして対処します。
3. リアルタイムの可視性：すべてのセキュリティイベントを包括的なダッシュボードに集約し、ひと目で把握できます。
4. 柔軟なデータ保持：あらゆるソースからあらゆる種類のデータを、インデックス作成なしで取り込み・保存し、分析に備えます。

SentinelOneが解決する主な課題。

プラットフォーム概要
1. 対応の遅れ：インシデント対応のワークフローを自動化し、脅威をより迅速に軽減します。
2. 誤検知の多さ：AIを活用した分析でノイズを減らし、検知精度を高めます。
3. リソースの制約： ワークフローを効率化し、セキュリティチームが戦略的な取り組みに集中できるようにします。
4. 従来のSIEMの限界：スキーマへの依存なしに、従来のシステムより100倍高速なパフォーマンスを提供します。

お客様の声

“このプラットフォームは、AIと機械学習を活用してリアルタイムで脅威を検知し、対応します。自動対応と振る舞い分析は、ゼロデイ脅威の阻止に効果的です。小規模な組織から大企業まで、さまざまな規模の組織に適しています。”– データアナリスト（サービス業・非政府機関）

AI搭載セキュリティ: Singularity AI SIEMは高度な機械学習アルゴリズムを活用し、パターン分析、異常検知、潜在的な脅威を問題化する前に特定します。従来のシステムとは異なり、進化する攻撃手法に適応し、その精度と効率性は他に類を見ません。プロアクティブな対応により、検知されない脅威を最小限に抑え、企業全体を保護します。本プラットフォームはAIを活用して脅威検知の推測作業を排除し、組織の安全を確保します。

リアルタイムインサイト： エンドポイント、ネットワーク、ID、クラウドインフラを含む重要な企業環境を、即時かつリアルタイムで可視化します。使いやすいダッシュボードにより、チームはセキュリティイベントの発生状況を把握し、迅速な意思決定のための実用的なデータを提供します。包括的な視点により、死角を減らし、状況認識を向上させます。リアルタイムインサイトにより、組織は脅威をリアルタイムで検知・軽減できます。

スケーラブルなインフラストラクチャ：大規模データセットを管理する企業向けに構築されたSingularity AI SIEMは、エクサバイト規模に対応しシームレスに動作します。スキーマフリーでクラウドネイティブであり、従来のストレージの限界を克服し無制限にスケールするよう設計されています。データ量が増加しても、組織は速度や効率を犠牲にすることなく対応可能です。このインフラは将来を見据えており、将来のデータ管理やセキュリティなど進化するニーズに合わせて変化します。&

統合脅威インテリジェンス: プラットフォームはファーストパーティおよびサードパーティソースからのデータ取り込みを一元化し、セキュリティ戦略立案に役立つ実用的なインテリジェンスを提供します。複数の環境を横断してデータを相関分析し、脅威や異常を検知するための文脈を提供します。統合されたインテリジェンスは脅威検知精度を向上させ、予防的措置を可能にします。統一されたデータソースを持つ組織は、セキュリティ態勢を360度把握し、より賢明な意思決定を行えます。

SentinelOneに関する詳細なユーザーレビューとフィードバックの掲載先: Gartner Peer Insights と PeerSpot.

機能:

統合コンソール: エンタープライズ全体のセキュリティ管理を単一のシンプルで直感的なインターフェースで実現。

自動化されたプレイブック: 様々な脅威シナリオに対応した事前定義の段階的ワークフローにより、インシデント対応を加速します。

AI強化型検知:高度なアルゴリズムによるパターンと異常の分析で脅威をプロアクティブに管理します。

リアルタイム可視化:すべてのセキュリティイベントを包括的なダッシュボードに集約し、一目で概要を把握できます。

柔軟なデータ保持: インデックス作成を必要とせず、あらゆるタイプ・ソースからのデータを収集・保存し、分析に備えます。

Darktrace

Darktraceは、自己学習型アルゴリズムを活用して企業ネットワーク内の脅威を検知します。同社が「Enterprise Immune System」と名付けたプラットフォームは、ユーザーとデバイスの行動パターンをモデル化し、内部不正や高度な外部攻撃を示す異常を特定します。教師なし機械学習により、既知のシグネチャがなくても不審な振る舞いを検出します。

主な機能:

対応時間の遅延:脅威をより迅速に軽減するため、インシデント対応ワークフローを自動化します。

高い誤検知率: AIを活用した分析により、ノイズを低減し検知精度を向上させます。

リソース制約: ワークフローを効率化し、セキュリティチームが戦略的取り組みに注力できる余地を創出します。

旧式SIEMの限界: スキーマ依存性なしでレガシーシステムより100倍高速なパフォーマンスを実現します。

1. 自己学習モデル: 各環境に適応し、誤検知を減らします。
2. メールモジュール: AIによる検知をフィッシング攻撃や不審な添付ファイルにも広げます。
3. Industrial Immune System: オペレーショナルテクノロジー（OT）と産業用制御システム（ICS）の環境に特化したバージョンです。

Darktraceに関するユーザーの声の掲載先: PeerSpot.

CrowdStrike Falcon

CrowdStrike Falconは、AIを活用した脅威ハンティングと エンドポイント保護を提供します。Falconの機械学習エンジンは、複数のイベントにわたるエンドポイントの振る舞いを関連付け、脅威インテリジェンスを生成します。このプラットフォームは、マルウェアへの対処、AIを利用したサイバー攻撃の検知、ワンクリックでの修復による対応の自動化を実現します。

主な機能:

SentinelOneに関する詳細なユーザーレビューやフィードバックは、
1. マネージド脅威ハンティング: リソースが限られた組織に、24/7で専門家による監視を提供します。
および
2. CrowdStrike Store: 脆弱性管理 とIT環境の健全性管理を追加できるモジュールです。
で確認できます。

CrowdStrike Falconに関する実際の評価とインサイトの掲載先: .

Palo Alto NetworksのCortex XDR

Cortex XDRは、ネットワーク、エンドポイント、クラウドの分析を統合するAI駆動型の製品です。ファイアウォール、エンドポイント、ログのデータを自動的に関連付け、攻撃者を明らかにします。複雑な脅威の根本原因を分析し、マルウェアによる攻撃や横方向の移動がどのように起きたかを示します。ネットワーク境界からデータセンターのワークロードまでを対象とする統合的な防御態勢を必要とする企業に適しています。

主な機能:

1. 攻撃経路の可視化: 攻撃イベントの流れを図示し、迅速なトリアージにつなげます。
2. プロアクティブな脅威ハンティング: 機械学習を活用し、隠れたパターンやゼロデイ攻撃の挙動を明らかにします。
3. ネイティブファイアウォールとの連携: Palo AltoのNGFWと連携し、ポリシーをより徹底して適用します。

Palo Alto NetworksのCortex XDRに関するユーザーの声をPeerspotでご覧ください。

Vectra AI

Vectra AIは、NDR（ネットワーク検知・対応）を手がける企業です。機械学習でネットワークトラフィックとユーザーの行動を分析します。DNSの操作、コマンド＆コントロールチャネル、横方向の移動を伴うAIサイバー攻撃を特定します。また、クラウドやオンプレミスのネットワークに配置したセンサーを中央の分析基盤と連携させ、アラートを相関分析する「Cognito」技術も備えています。分散した環境で新たに発生する脅威を統合して把握できます。

主な機能：

1. ネットワークトラフィック分析: 内部ネットワーク間のトラフィックを調査し、不審なパケットや悪意ある活動の痕跡を検出します。
2. Cognito Brain: 複数のセンサーからのシグナルを単一の脅威インテリジェンス基盤に集約します。
3. AI駆動のトリアージ： 重大なアラートを優先し、誤検知を大幅に削減します。
4. クラウド・ハイブリッド環境への対応: Azure、AWS、オンプレミス環境全体で一貫した対応を実現します。
5. メールモジュール: AI検知をフィッシング攻撃や不審な添付ファイルへ拡張します。
6. 産業用免疫システム：運用技術（OT）および産業制御システム（ICS）環境向けの専用バージョン。

Vectra AIに対するユーザーの評価とレビューをPeerspotでご覧ください。

Exabeam FusionPeerSpotでご覧ください。

CrowdStrike FalconSIEM機能を備えたExabeam Fusionは、ユーザー・エンティティ行動分析（UEBA）の製品です。機械学習を使い、ログインやリソースの使用状況などを含むユーザーセッションデータから異常を検出します。アナリストはイベントを「Smart Timelines」で関連付け、不審なユーザー活動の背景を把握できます。これにより、アラート疲れを軽減します。

主な機能：

CrowdStrike Falconは、脅威ハンティングと
1. 行動プロファイリング： 通常のユーザー行動を学習し、異常なファイルアクセスやログイン時間などを検知します。
を実現します。Falconの機械学習エンジンは、イベント横断的なエンドポイント行動を相関分析し、脅威インテリジェンスを生成します。本プラットフォームはマルウェア対策、AIサイバー攻撃の検知、ワンクリック修復による自動対応を実現します。
2. クラウド連携: Office 365、Salesforce、AWSなどからイベントを収集します。

Exabeam Fusionを利用したユーザーの実体験をPeerspotでご覧ください。

Microsoft Defender XDR

Microsoft Defender XDRは、AIモデルを活用してエンドポイント、メール、ID、クラウドのセキュリティを統合します。Microsoft 365のエコシステムの一部として、Azure AD、Office 365、Windowsエンドポイント全体からテレメトリを収集します。複数のサービスにまたがる脅威を検出します。また、Microsoftのエコシステムを利用する企業向けに、コンプライアンス監査も実施します。

主な機能：

マネージド脅威ハンティング: リソースが限られた組織向けに、プロフェッショナルによる24時間365日の監視を提供します。

ファイルレスマルウェア検知: 悪意のあるスクリプトやメモリインジェクションを特定します。

CrowdStrikeストア:脆弱性管理 およびIT衛生管理の拡張モジュールを提供します。

1. 脅威分析: 機械学習を使い、フィッシング、ランサムウェア、横方向の移動を検出します。
2. 自動修復: 侵害されたメールボックスやエンドポイントを迅速に隔離します。
3. 脅威・脆弱性管理: ソフトウェアの欠陥を先回りして特定し、パッチ適用の優先順位付けに役立てます。

Microsoft Defender XDRに関するユーザーの率直な評価をPeerspot.

Fortinet FortiAI

FortinetのFortiAIは、高度な侵入や悪意のある活動を検出します。トラフィック、エンドポイントのイベント、ログを分析して脅威インテリジェンスを構築し、新たなリスクに対応します。FortiGateファイアウォールやFortiSandboxなど、Fortinetの他の製品と連携して脅威を封じ込めます。

主な機能：

Cortex XDRは、ネットワーク、エンドポイント、クラウド分析を統合したAI駆動型ソリューションです。ファイアウォール、エンドポイント、ログからのデータを自動的に相関分析し、攻撃者を特定します。Cortex XDRは複雑な脅威の根本原因分析を提供し、マルウェアや横方向の移動がどのように発生したかを可視化します。境界エッジからデータセンターワークロードまでをカバーする統合防御体制を必要とする企業にとって理想的なソリューションです。
1. インラインでの修復：IPアドレスのブロックや侵害された領域の隔離など、対応を統制します。
2. サンドボックス連携：疑わしいファイルを取り込んで動的に分析し、ゼロデイマルウェアの検出につなげます。
3. ユーザー単位の制御：疑わしい活動があった場合、従業員や契約社員にポリシーに基づく制限を適用します。

Fortinet FortiAIに関する詳しい意見や評価は、Peerspot.

AIサイバーセキュリティ企業を選ぶ際のポイント

適切なAIサイバーセキュリティパートナーを選ぶには、機能だけでなく、既存のインフラとの適合性、許容できるリスク、戦略的なセキュリティ目標を評価する必要があります。連携の難しさや拡張性、プロバイダーのイノベーション実績など、これらの要素は実際の導入成果を大きく左右します。

以下では、ニーズに合うAIサイバーセキュリティ企業を選ぶための7つの検討事項を紹介します。

経路可視化:攻撃イベントのシーケンスをグラフ化し、迅速なトリアージを実現します。

プロアクティブな脅威ハンティング:機械学習を活用し、隠れたパターンやゼロデイ行動を可視化します。

ネイティブファイアウォール連携: パロアルトの次世代ファイアウォール（NGFW）と統合し、より深いポリシー適用を実現します。

1. 既存ツールとの連携：既存の環境との円滑なデータ交換が必要です。ファイアウォール、IDプロバイダー、SIEMツール向けのAPIや構築済みコネクターがあれば、導入を迅速化できます。理想的なAIベースのサイバーセキュリティ企業は、複数のデータストリームを実用的な分析結果に集約し、検出の速度と精度を高めます。
2. 性能と拡張性： グローバルまたはマルチクラウドのインフラ全体で、大量のデータを処理できるか確認します。組織が1日に数百万件のログを記録するなら、高速に取り込めるプラットフォームを選びましょう。負荷のピーク時や疑わしい活動の急増時に、必要なリソースがどう増えるかも検討します。
3. 誤検知と実際の脅威： AIによる検出が優れていても、モデルの調整が不十分だとアラート疲れにつながります。優れたプラットフォームは基準データをすばやく調整し、誤検知を減らして実際のAIを用いたサイバー攻撃を特定します。新たな脅威情報を取り込み、状況の変化に応じて機械学習のパラメーターを簡単に再調整できる製品を選びましょう。
4. インシデント対応の自動化：第一歩はAIを活用した脅威検出です。自動化されたプレイブックは、エンドポイントの隔離、侵害されたアカウントの無効化、悪意のあるIPアドレスのブロックに役立ちます。先進的なAIセキュリティ企業なら、迅速な封じ込めと業務への影響の最小化を両立しながら、自動化の強度を調整できます。
5. 脅威インテリジェンスとグローバルなテレメトリー：  多様なデータがAIモデルの力を引き出します。高度な検出アルゴリズムは、グローバルなセンサーネットワークを持つベンダーが収集した攻撃者の戦術に関するインサイトを活用します。大規模な組織や、執拗な攻撃者に狙われている組織では、充実した脅威インテリジェンスの更新がリアルタイムの防御を大きく左右します。
6. ベンダーの評判とロードマップ： 各プロバイダーのAIとセキュリティに関するイノベーションの実績を確認しましょう。新機能やモデルの更新頻度も重要です。ロードマップが明確なら、新たなAIベースの脅威、高度なゼロデイ攻撃、新しい侵入手法に対抗しながら進化し続けるプラットフォームを選べます。

Palo Alto NetworksのCortex XDRに関する貴重なユーザー視点は、Peerspotで入手可能です。

Vectra AI

まとめNDR（ネットワーク検知と対応）lt;/a>企業であり、機械学習を用いてトラフィックやユーザー行動を分析します。DNS操作、コマンド＆コントロールチャネル、横方向移動を伴うAIサイバー攻撃を特定可能です。Vectraはまた「Cognito」技術を有し、クラウドまたはオンプレミスネットワーク上のセンサーを集中型中枢と連動させ、アラートを相関分析します。分散環境における新たな脅威の統合ビューを提供します。

最後に、AIを活用したツールがサイバーセキュリティをどう変えているかを取り上げました。脅威をより迅速に検知し、対応を自動化し、従来の手法より多くのインサイトを提供します。こうしたAIを活用したサイバーセキュリティ企業は、高度なエンドポイント検知からリアルタイムの異常検知まで、企業が新たな攻撃から身を守るための多様な方法を提供しています。最適な対策は、企業固有のリスクプロファイル、既存のインフラ、自動化の必要度によって異なります。適切なプラットフォームを選べば、企業は防御を強化し、AIを利用した攻撃が日常業務に及ぼす影響を軽減できます。

強固なAIベースのセキュリティ戦略に投資するなら、拡張性、コンプライアンス、連携のしやすさについて同じ目標を持つパートナーを検討しましょう。SentinelOneのSingularity AI-SIEMなら、ネットワーク、エンドポイント、クラウドのイベントを集約して把握でき、攻撃発生時に対応すべき対象を減らせます。SentinelOneがセキュリティ態勢をどう強化するか、AIを活用した防御の実力をご確認ください。

Vectra AIがPeerspotでユーザーからどのように評価・レビューされているかご覧ください。

Exabeam Fusion

SIEM機能を備えたExabeam Fusionは、ユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）ソリューションです。ユーザーセッションデータにおける異常検知に機械学習を活用し、ログインやリソース使用状況などを追跡します。本製品はアナリストがイベントを「スマートタイムライン」に相関させ、アラート疲労を軽減するとともに、不審なユーザー活動に関するコンテキストを提供します。

主な機能:

1. スマートタイムライン: 一見無関係に見えるログ間の関連性を自動生成し、攻撃の連鎖を可視化します。
2. 行動プロファイリング： 通常のユーザー行動を学習し、異常なファイルアクセスやログイン時間などの異常を検知します。
3. インシデント対応ワークフロー: SOCアナリストが標準手順で迅速に問題を解決するのを支援します。
4. クラウド連携: Office 365、Salesforce、AWSなどからのイベントを収集します。&

Exabeam Fusionの実際のユーザー体験は、Peerspotで。

Microsoft Defender XDR

Microsoft Defender XDRは、エンドポイント、メール、ID、クラウドセキュリティを統合するAIモデルによって駆動されます。Defender XDRはMicrosoft 365エコシステムの一部であり、Azure AD、Office 365、Windowsエンドポイント全体でテレメトリを収集できます。複数のサービスにおける脅威を検知します。また、Microsoftのエコシステムを利用する企業向けのコンプライアンス監査も実施可能です。

主な機能:

1. 統合エコシステム: Windows エンドポイント、Azure AD、Office 365 間のシームレスなデータ共有。
2. 脅威分析: ML を使用したフィッシング、ランサムウェア、横方向の移動の検出。
3. 自動修復: 侵害されたメールボックスやエンドポイントを迅速に隔離。
5. 脅威および脆弱性管理：パッチの優先順位付けのために、ソフトウェアの欠陥を事前に特定します。

Microsoft Defender XDR に関する実際のフィードバックは、Peerspotで、Microsoft Defender XDRに関する本物のフィードバックを閲覧できます。

Fortinet FortiAI

FortinetのFortiAIは高度な侵入や悪意のある活動を検知できます。このソリューションはトラフィック、エンドポイントイベント、ログを分析して脅威インテリジェンスを構築し、新たなリスクに対応可能です。FortiAIは、脅威の封じ込めのために、FortiGateファイアウォールやFortiSandboxなどの他のフォーティネット製品と連携できます。

機能：

1. 機械学習を活用した脅威分析
2. インライン修復: IPブロックや侵害されたゾーンの隔離などの対応を調整します。
3. サンドボックス統合: 疑わしいファイルを動的解析に投入し、ゼロデイマルウェアの検出を支援します。
4. ユーザーベース制御: 従業員や契約社員の疑わしい活動に対して、ポリシーに基づく制限を発動します。

Fortinet FortiAIの詳細な意見と評価は Peerspot で Fortinet FortiAI の詳細な意見や評価をご覧ください。

AI サイバーセキュリティ企業を選ぶ際に考慮すべき要素

適切な AI サイバーセキュリティパートナーを選ぶには、機能だけを見るだけでは不十分です。既存インフラとの適合性、リスク許容度、戦略的セキュリティ目標を評価する必要があります。統合課題や拡張性からプロバイダーのイノベーション実績まで、これらの要素は実環境での導入に大きな差をもたらします。

以下のセクションでは、AIサイバーセキュリティ企業と自社のニーズを結びつける際に役立つ7つの検討事項を掘り下げます。

1. カバー範囲: ソリューションがエンドポイント、ネットワーク、クラウドサービス、またはその全てをカバーしているかを確認してください。AIサイバーセキュリティ企業は、ネットワーク検知、高度なEDRやメールセキュリティに優れています。脅威可視化における死角を最小限に抑えつつ、自社の環境における最大の課題点とカバー範囲を確実に整合させてください。
2. 既存ツールとの統合: 現在のエコシステムとのシームレスなデータ交換が必要です。ベンダーがファイアウォール、IDプロバイダー、またはSIEMツール。理想的なAIベースのサイバーセキュリティ企業は、複数のデータストリームを実用的な分析に集約し、検知速度と精度を向上させます。
3. パフォーマンスとスケーラビリティ： グローバルまたはマルチクラウドインフラストラクチャ全体で大規模なデータ量をスケーリングするソリューションの能力を確認してください。組織が1日に数百万のログを記録する場合、高いレートで取り込めるプラットフォームを選択する必要があります。リソース要件がピーク負荷や不審な活動の急増にどのように対応するかを考慮してください。
4. 誤検知と真の脅威の区別: AI検知能力は高いものの、調整不良のモデルはアラート疲労を引き起こします。優れたプラットフォームは、誤検知を除去し真のAIサイバー攻撃を特定するため、迅速にベースラインデータを精緻化します。新しい情報を組み込み、環境の変化に応じて機械学習パラメータを簡単に再調整できるソリューションを探しましょう。
5. インシデント対応の自動化： 最初のステップは、AI による脅威の検知です。自動化されたプレイブックにより、エンドポイントの隔離、侵害されたアカウントの無効化、悪意のあるIPのブロックを支援します。主要なAIセキュリティ企業では、迅速な封じ込めや最小限の運用中断を犠牲にすることなく、自動化の積極性をカスタマイズできます。
6. 脅威インテリジェンスとグローバルテレメトリ:データの多様性こそがAIモデルの真価を発揮する領域です。高度な検知アルゴリズムは、グローバルなセンサーネットワークを持つベンダーから収集された攻撃者の戦術に関する知見によって強化されます。大規模組織や持続的脅威アクターに直面している場合、強力な脅威インテリジェンスの更新がリアルタイム防御に大きな差を生む可能性があります。
7. ベンダーの評判とロードマップ： 各プロバイダーのAIイノベーションとセキュリティの履歴を確認してください。新機能やモデル更新の公開頻度を確認しましょう。透明性のあるロードマップは、進化を続け、新たなAIベースの脅威、高度なゼロデイ攻撃、または新規かつ独創的な侵入手法から保護し続けるプラットフォームへの投資を意味します。

結論

結論として、AIベースのツールが脅威をより迅速に検知し、対応を自動化し、従来の手法では得られない深い洞察を提供することで、サイバーセキュリティを再構築している点を議論しました。これらのAIサイバーセキュリティ企業は、高度なエンドポイント検知からリアルタイムの異常検知まで、新興攻撃から企業を守る様々な手段を提供しています。最適なソリューションの選択は、独自のリスクプロファイル、既存インフラ、自動化の必要性によって異なります。適切なプラットフォームを導入することで、企業は防御体制を強化し、日常業務へのAI攻撃の影響を軽減できます。

強力なAIベースのセキュリティ戦略への投資を検討している組織であれば、拡張性、コンプライアンス、統合の容易性において同じ目標を持つパートナーを探すことが賢明です。SentinelOneのSingularity AI SIEMを利用すれば、ネットワーク、エンドポイント、クラウドのイベントを一元的に可視化できるため、攻撃発生時の対応負担が軽減されます。SentinelOneがセキュリティ態勢を次のレベルへ引き上げる方法と、AI駆動型防御の実践例をご覧ください。

"