現代のサイバー攻撃はマシンスピードで進行しますが、多くの組織が数十年にわたり依存してきたセキュリティツールは、その現実に対応して設計されていません。
ランサムウェアは数分で展開され、ラテラルムーブメントはネットワーク全体で目立たずに発生し、脅威アクターは自動化を活用して人間のアナリストが対応するよりも速く攻撃を拡大しています。これらのツールは、脅威がより遅く、既知のパターンに分類しやすかった時代のために作られたものです。
サイバーセキュリティにおけるAIの台頭により、セキュリティチームが実現できることは大きく変わりましたが、AI搭載サイバーセキュリティと従来型セキュリティツールの実際の違いを理解するには、それぞれの仕組みを詳細に見る必要があります。
従来型ツールはルールや既知のシグネチャに基づいて動作する一方、AI搭載ツールは学習・適応し、手動プロセスでは実現できないスピードと規模で対応します。
本記事では、従来型セキュリティツールの仕組み、現代の攻撃パターンに対する課題、AI搭載セキュリティがそれらのギャップをどのように解決するか、そして複雑化する環境で脅威を管理するセキュリティ運用チームにとってこの変化が実際に何を意味するのかを解説します。
従来型セキュリティツールの仕組み
従来型セキュリティツールは、脅威の特徴を定義し、それに一致するものをシステムが検知するというシンプルな前提で設計されています。
従来型セキュリティツールの主なカテゴリは以下の通りです：
- ファイアウォール：ネットワーク環境への入出力トラフィックを、事前定義されたルールに基づいて制御します。
- シグネチャベースのアンチウイルス：定期的に更新される脅威データベースに保存された既知のマルウェアシグネチャと一致するパターンをファイルやプロセスから検出します。
- IDS/IPS：ネットワークトラフィックをリアルタイムで監視し、既知の攻撃シグネチャに合致する不審な活動を検知します。IPSはさらに一歩進んで、検知した脅威を積極的にブロックします。
- レガシーSIEM：環境全体からログデータを集約し、イベントを相関させ、事前定義されたルールやしきい値に一致する活動があればアラートを発します。
これらはすべて、ルールベースまたはシグネチャマッチングのロジックで動作し、観測された活動を既知の脅威パターンのデータベースと比較して脅威を検出します。
これらのツールは、特定の領域では依然として実用的な価値を提供します。既知の脅威に対して予測可能かつ一貫した保護を提供し、長年の運用経験を持つセキュリティチームにも理解されています。また、コンプライアンスフレームワークとも密接に連携しており、監査や規制要件の遵守を容易にします。
複雑性が低い、または脅威サーフェスが明確に定義された環境では、初期設定や運用負荷も高度なプラットフォームと比べて比較的管理しやすいです。
従来型セキュリティツールの課題
従来型セキュリティツールは設計された範囲内では十分に機能しますが、現代の攻撃環境はその範囲を大きく超えています。この変化により、セキュリティ体制にギャップが生じ、サイバー攻撃者に悪用されやすくなっています。
従来型セキュリティツールの主な制限は以下の通りです：
- 未知の脅威：シグネチャベースの検知はゼロデイ攻撃や新種マルウェアを見逃します。脅威がカタログ化されていなければ、シグネチャと一致せず、アラートも発生しません。新しい手法を開発したり、既存のマルウェアを改変した攻撃者は、シグネチャベースのツールだけに依存する環境を検知されずに移動できます。
- アラート疲労：ルールベースのシステムは大量のアラートを生成し、その多くが誤検知です。セキュリティチームは無害な活動の調査に多くの時間を費やし、本物の脅威への対応が遅れ、全体的な対応速度も低下します。
- スピードギャップ：手動による調査や対応ワークフローは、現代の攻撃スピードに追いつけません。ランサムウェアは初回実行から数分で重要システムを暗号化し、ラテラルムーブメントは最初のアラートのトリアージが終わる前にネットワーク全体に拡大します。検知から対応までの時間が、最も大きな被害が発生するタイミングです。
- サイロ化された可視性：多くの従来型ツールは独立して動作するため、クラウド、エンドポイント、アイデンティティ、ネットワーク環境全体に死角が生じます。統合されたビューがなければ、セキュリティチームは不完全なデータで対応することになり、複数環境をまたぐ脅威は本来よりも長期間見逃される可能性があります。
AI搭載サイバーセキュリティの仕組み
従来型ツールが既知の脅威シグネチャとの一致を検出するのに対し、AI搭載セキュリティは異なるアプローチを取ります。機械学習、行動分析、自動化を組み合わせ、リアルタイムで不審なパターンを検出し、脅威や被害が拡大する前に自動対応を実行します。
AI搭載ツールは、異常な活動を既知の脅威データベースと比較するのではなく、環境全体の「正常」を学習し、その基準からの逸脱を検知します。これにより、セキュリティ運用は受動的な検知から能動的な防御へとシフトします。
これを可能にする主な機能は以下の通りです：
- 行動分析と異常検知：シグネチャに依存せず、AIモデルが通常の活動のベースラインを確立し、潜在的な脅威を示す逸脱を検出します。これにより、シグネチャベースのツールが見逃す新種マルウェア、内部脅威、ファイルレス攻撃も捕捉できます。
- 継続的な学習：AIモデルは環境から得られるデータを処理することで時間とともに精度が向上します。ルールベースのシステムのように手動で更新する必要がなく、攻撃パターンや通常行動の変化にも自動で適応します。
- 自動トリアージと対応：脅威が検出されると、AI搭載プラットフォームはアナリストの介入を待たずに自動で優先順位付け、調査、対応を開始します。これにより、平均対応時間（MTTR）が大幅に短縮され、マシンスピードの攻撃にも対応可能です。
- クロスソースデータの相関分析：AI搭載セキュリティは、エンドポイント、クラウド環境、アイデンティティシステム、ネットワーク全体のデータを統合的に収集・相関します。これにより、従来型セキュリティアーキテクチャの死角を排除し、脅威の範囲や発生源を把握するための全体的なコンテキストをセキュリティチームに提供します。
AI搭載サイバーセキュリティと従来型セキュリティツールの主な違い
以下の表は、AIと従来型サイバーセキュリティの違い、およびレガシーアプローチの限界が最も顕著になるポイントを示しています：
| 基準 | 従来型セキュリティツール | AI搭載セキュリティツール |
| 脅威検知手法 | 既知の脅威データベースに対するシグネチャおよびルールベースのマッチング | 確立されたベースラインからの逸脱を識別する行動機械学習 |
| 未知の脅威／ゼロデイ検知 | データベースに一致するシグネチャがある脅威に限定 | 過去の露出に関係なく、異常な行動に基づき未確認の脅威にも有効 |
| 対応速度 | 手動による調査・対応ワークフローで数時間かかる場合も | マシンスピードで動作する自動トリアージおよび対応 |
| 誤検知率 | ルールベースシステムによる大量のアラートノイズ | コンテキスト分析によるノイズ低減と本物の脅威の抽出 |
| 適応性／継続的学習 | 手動でルールやシグネチャを更新する静的システム | 環境からの新しいデータ処理による継続的な改善 |
| クロス環境可視性 | ネットワーク、エンドポイント、クラウド間の可視性が限定されたサイロ化ツール | エンドポイント、クラウド、アイデンティティ、ネットワークを単一ビューで統合相関 |
| アナリストの負荷への影響 | 大量のアラートにより手動トリアージ・調査の負担が大きい | 自動優先順位付けによる負担軽減で、アナリストは確定脅威に集中可能 |
SentinelOneのAI搭載セキュリティへのアプローチ
SentinelOneは、既存アーキテクチャの上に追加するのではなく、ネイティブ機能としてAIを提供するAIサイバーセキュリティ企業です。
Singularity Platformは、エンタープライズ全体で脅威を自律的に検知・対応できるよう設計されており、従来型セキュリティツールで発生しがちなスピードや可視性のギャップを解消します。
Purple AIは、プラットフォームに直接組み込まれたインテリジェントアナリストとして機能します。セキュリティスタック全体のネイティブおよびサードパーティデータを分析し、自然言語の質問を脅威ハンティングクエリに変換し、調査時には証拠を自動収集・統合して明確で説明可能なレポートを生成します。
Purple AIを活用するセキュリティチームは、脅威の特定が63%高速化し、対応も55%迅速化され、追加の人員を必要としません。
Singularity Cloud Native Securityは、Offensive Security Engine™とVerified Exploit Paths™によるプロアクティブなアプローチを採用しています。脅威がアラートを発するのを待つのではなく、クラウドインフラに対して無害な攻撃を継続的にシミュレーションし、実際に悪用可能な脆弱性を特定して誤検知を排除します。セキュリティチームは、理論的リスクの検証に時間を費やすことなく、即座に対応可能な証拠ベースの知見を得られます。
Singularity XDRは、エンドポイント、クラウドワークロード、アイデンティティシステムのデータを単一の統合ビューで相関し、アナリストに環境全体のインシデントコンテキストを提供します。これにより、サイロ化されたツール間を切り替える必要がありません。
デモを予約して、SentinelOneのAI搭載プラットフォームがセキュリティ運用をどのように強化できるかをご確認ください。
よくある質問
従来型セキュリティツールは、あらかじめ定義されたルールや既知の脅威シグネチャに基づいて悪意のある活動を検知します。つまり、あらかじめ認識するように設定されたものしか検知できません。
AI活用サイバーセキュリティは、機械学習や行動分析を用いて、通常の活動からの逸脱をもとに脅威を特定します。これには、これまでに確認されていない脅威も含まれます。根本的な違いは、リアクティブな検知と継続的かつ適応的な防御にあります。
はい、可能です。AI活用セキュリティツールは既知のシグネチャとの一致ではなく行動を分析するため、エクスプロイトの事前知識がなくてもゼロデイ攻撃を検知できます。プロセスやユーザーが確立されたベースラインから逸脱した場合、システムがフラグを立てます。
従来のシグネチャベースのツールでは、既知のパターンがなければアラートが発生しません。
完全ではありません。AI搭載ツールは従来のツールが残すギャップを埋めますが、両者は成熟したセキュリティプログラムにおいてそれぞれ異なる役割を果たします。
AI搭載ツールは未知の脅威検出、自動化された対応、大規模なクロス環境の可視化を担います。一方、従来のツールは既知の脅威に対する信頼性の高い防御、コンプライアンス要件のサポート、ネットワーク境界の制御を提供します。
多くの組織は両方を運用し、ルールベースのシステムが対応できない部分をAIで補完しています。
従来のルールベースシステムは大量のアラートを生成し、その多くが誤検知であるため、アナリストはそれぞれを手動でトリアージする必要があります。AIは以下の方法でアラート疲労を軽減します：
- 複数のソースからのデータを相関させ、有意なパターンを抽出
- ノイズや誤検知を除外
- 実際のリスクレベルに基づきアラートを優先順位付け
- トリアージを自動化し、アナリストが仕分けに費やす時間を削減し、対応に集中できるようにする
Behavioral AIは、ユーザー、デバイス、システム全体の通常の活動のベースラインを機械学習モデルによって確立し、そのベースラインからの逸脱を潜在的な脅威として検出します。
既知の悪意あるシグネチャを探すのではなく、Behavioral AIは、ユーザーが通常の範囲外のファイルにアクセスしたり、プロセスが予期しないネットワークコールを行ったりするなど、異常なパターンを検出します。このアプローチは、インサイダー脅威、新種のマルウェア、シグネチャが残らないファイルレス攻撃に対して特に有効です。
