要点
- AIは、セキュリティチームによる大量データの分析、不審な挙動の特定、アラートノイズの削減、従来のアプローチよりも迅速な脅威検知を支援することで、サイバーセキュリティを変革しています。
- サイバーセキュリティにおけるAIの主なユースケースには、予測型脅威分析、自動化された脅威検知、エンドポイントセキュリティ、異常検知、フィッシング防止、インシデント対応、不正およびID保護、脆弱性管理、クラウド/SaaS監視が含まれます。
- AIを活用した振る舞い分析は、通常とは異なるログイン、データ転送、権限昇格、ラテラルムーブメント、その他の異常を特定でき、ゼロデイ攻撃や内部脅威を示す可能性があります。
- この記事では、現在サイバーセキュリティでAIが活用されている最も効果的な9つの方法を、主要企業の事例を交えて解説します。サイバーセキュリティにおけるAIの仕組みをさらに詳しく知りたい場合は、完全ガイドをご覧ください。
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2025年にAIがサイバーセキュリティをどう変えているか
サイバーセキュリティの脅威は、もはや予測可能なパターンに従いません。脅威は適応し、自動化され、そして多くの場合AIによって強化されています。
攻撃者はすでに生成モデルを使って非常に説得力のあるフィッシングメールを作成し、ネットワーク全体に対して自動化された脆弱性スキャンを実行し、さらにはディープフェイクの音声や動画を生成して従業員を操作し、アクセス権を付与させています。AIの攻撃的利用により、攻撃はより高速で検知が難しくなっていますが、数年前にセキュリティチームが直面していたものよりもはるかに大規模に展開可能になっています。
防御側にも同様に大きなプレッシャーがかかっています。セキュリティオペレーションセンターにはアラートがあふれていますが、熟練人材の不足により、それらを精査できる人員は限られています。さらに悪いことに、従来のセキュリティツールは、今日の脅威の量や速度に対応できないため、しばしば追いつけません。
これが、AI主導のセキュリティが実用上の必須要件となっている理由です。機械学習モデルは誤検知を減らし、自然言語処理（NLP）は高度なフィッシングの試みを検知し、自動応答システムは修復時間を数時間から数分へと短縮しています。
サイバーセキュリティにおける最も影響力の大きいAIユースケース
AIはすでに、従来のツールでは不十分な特定領域で成果を上げています。以下のユースケースは、セキュリティチームに対してAIが最も大きな効果を発揮している領域を示しています。
- 攻撃発生前に予測するための予測分析。
- マシンスピードで異常を特定する自動化された脅威検知。
- ランサムウェアやマルウェアに対してリアルタイムに適応するエンドポイント保護。
- ゼロデイ脅威や内部リスクを明らかにする異常検知。
- 悪意のあるメールやリンクをブロックする、NLPを活用したフィッシング防止。
- 数分で脅威を封じ込めて修復する自動化されたインシデント対応。
- 認証情報の悪用やアカウント乗っ取りを防ぐ不正およびID保護。
- 悪用可能な欠陥を優先順位付けして迅速なパッチ適用を可能にする脆弱性管理。
- 設定ミスやシャドーITを検知するクラウドおよびSaaS監視。
実際の事例やケーススタディに裏付けられたこれらのユースケースは、それぞれ侵害成功件数の減少、検知時間の短縮、セキュリティコストの削減といった測定可能な成果をもたらします。
サイバーセキュリティにおける主要なAIユースケース
主要領域を概観したところで、各アプリケーションがどのようにセキュリティチームの脅威先行対応を支援するのかを詳しく見ていきましょう。
脅威防止のための予測分析
AIモデルは、過去の攻撃データ、脅威インテリジェンスフィード、リアルタイムのネットワークアクティビティを分析することで、今後の攻撃を警告するパターンを見つけることができます。これにより、セキュリティチームは被害発生後に対応するのではなく、次に何が起こるかを予測できるようになります。
予測AIが振る舞い分析と連携すると、組織は侵害の兆候をはるかに早い段階で捉えられます。たとえば、通常とは異なるログイン時間、奇妙なデータ転送、ネットワーク内での不審な移動は、それ単体では危険に見えないかもしれませんが、組み合わせることで進行中の攻撃を明らかにできます。AIシステムはこれらのシグナルを関連付け、攻撃者が標的に到達する前に警告を発します。
その利点は明確で測定可能です。予測分析を利用している組織では、攻撃成功件数の減少と高リスク活動の特定迅速化が報告されています。脅威が深刻化する前に阻止することで、セキュリティチームはインシデント対応にかかる時間とコストを削減しつつ、全体的な防御力を強化できます。
自動化された脅威検知
従来のセキュリティツールは量への対応に苦労することが多く、何千ものアラートを生成してSOCアナリストをノイズに埋もれさせます。
AIは、マシンスピードで異常を検知し、誤検知を除外できるため、時間を節約し人的リソースを有効活用するのに役立ちます。つまり、チームは終わりのないアラートを確認し続ける必要がなくなります。その代わりに、不審な挙動を直接示す優先度付きのインサイトを得られます。
AIを活用した脅威検知は、エンドポイント、サーバー、ネットワークトラフィックを継続的に監視することで機能します。振る舞いモデルを用いることで、攻撃者が正当なプロセスを装ったり、通常のユーザー行動に紛れ込もうとしたりしても、悪意のある活動をリアルタイムで検知できます。
自動化された検知により、アクティブな脅威の封じ込めが迅速化し、平均検知時間（MTTD）が大幅に短縮され、見逃される攻撃全体の件数も減少します。アラートノイズが減ることで、SOCチームは最も重要なインシデントに集中できます。
エンドポイントセキュリティの強化
エンドポイントは依然として、攻撃者にとって最も一般的な侵入口の1つです。しかし、従来のアンチウイルスツールはシグネチャベースの検知に依存しており、新しいマルウェア亜種やゼロデイエクスプロイトへの対応に苦戦します。
AI主導のエンドポイント保護は、リアルタイムで振る舞いを監視することで異なるアプローチを取ります。既知のシグネチャを待つのではなく、不審な活動の進行に合わせて適応し、レガシーツールが見逃しがちなギャップを埋めます。
調査結果もこのアプローチの価値を裏付けています。実運用における調査では、生成AIによってインシデント解決時間が約30.13%短縮されたことが示されました。これは、AIが修復を迅速化しつつ、攻撃成功の全体的なリスクを低減できることを示しています。
AI主導のエンドポイントセキュリティを利用している組織では、修復の迅速化、攻撃成功件数の減少、高度な脅威に対する保護強化が報告されています。これらのツールにより、セキュリティチームはより優先度の高い調査や戦略的防御に集中する余力を得られます。
異常検知のための機械学習
攻撃者は、自らの活動を通常のユーザーまたはシステムの挙動に見せかけて紛れ込もうとします。
機械学習は、ネットワーク、エンドポイント、アプリケーション全体で「通常」がどのようなものかのベースラインを設定することで、こうした隠れた脅威の検知を支援します。そのベースラインが確立されると、システムは進行中の攻撃を示す可能性のある逸脱をフラグできます。
AI脅威検知が見つけられる異常の例には、次のようなものがあります。
- 外部の場所への予期しないデータ転送。
- 通常とは異なる地域から、または不自然な時間帯に行われるログイン試行。
- サーバーまたはエンドポイントにおけるリソース使用量の急増。
- 権限昇格を示唆するラテラルムーブメントのパターン。
振る舞いAIと異常検知を組み合わせることで、防御側は脅威が正当なプロセスを模倣している場合でも、悪意のある活動をリアルタイムで特定できます。このため、ゼロデイエクスプロイトや内部リスクに対して特に効果的です。
機械学習により、チームは新たな脅威に対する可視性を高め、誤警報に費やす時間を減らせます。これにより、実際のリスクへの対応が迅速になり、リソースをより賢く活用できます。
フィッシング脅威の低減
AIを活用したNLPは、誰かがクリックする前に、不審なメール、リンク、ドメイン、添付ファイル、送信者パターンを特定するのに役立ちます。通信パターンやコンテンツ構造を分析することで、AIは従来のメールフィルターが見逃しがちな悪意のあるコンテンツを除外できます。
Forrester TEIの調査によると、AI主導のメールセキュリティは悪意のあるメールの99%以上をブロックでき、調査時間を大幅に削減できます。
AIのおかげで、組織ではフィッシング詐欺の成功件数の減少、アカウント侵害の削減、調査負荷の軽減が報告されています。これにより、依然として攻撃者の最も一般的な侵入口の1つであるソーシャルエンジニアリング戦術に対するレジリエンスが強化されます。
AIベースのインシデント対応
AIは、インシデント対応に速度とスケールをもたらし、封じ込め、調査、修復手順、文書化プロセスを自動化することで、本来なら何時間もの手作業を要する作業を効率化します。
アナリストがアラートを精査するのを待つ代わりに、AIシステムは影響を受けたエンドポイントを隔離し、フォレンジック証拠を収集し、さらにはほぼリアルタイムで復旧ワークフローを開始することもできます。
実運用調査では、生成AIの導入により平均解決時間が約30%短縮されたことが示されており、自動化がより迅速な復旧に直結することを示しています。
封じ込めと復旧を加速することで、AIは組織が事業中断と財務的影響を抑えるのに役立ちます。また、アナリストの負担を軽減し、反復的なトリアージ作業から、長期的な防御強化につながるより価値の高い調査へと注意を移せるようにします。
不正およびID保護
AIは、ログイン試行、取引、IDデータ、ユーザー行動パターンを継続的に監視して異常な活動を検知することで、認証情報の窃取やアカウント乗っ取りの防止を支援します。
攻撃者がすぐに回避できる静的ルールとは異なり、AIモデルは変化するパターンに適応し、高リスクな挙動をリアルタイムでフラグします。
現在、ますます多くの金融機関やSaaSプロバイダーが、不正率を下げて顧客アカウントを保護するために、AIベースのID検証に依存しています。たとえば、SentinelOneのIDセキュリティソリューションは、認証情報の不正使用や異常なアクセス試行をマシンスピードで検知します。
この仕組みによる結果として、認証情報の悪用に対する保護強化、アカウント乗っ取り成功件数の減少、不正関連インシデントによる評判毀損リスクの低減、顧客信頼の向上が挙げられます。
脆弱性管理とパッチ優先順位付け
AIを使うことで、チームは何千ものCommon Vulnerabilities and Exposures (CVEs)のノイズを整理し、資産の露出状況、悪用可能性、ビジネスコンテキストを分析して、どのパッチが最も重要かを順位付けできます。
たとえば、ある脆弱性がアクティブな悪用キャンペーンに関連しており、インターネットに公開されたサーバー上に存在する場合、AI主導の優先順位付けはそれを緊急としてフラグします。一方で、重要度の低いシステムの奥深くに埋もれた欠陥は、はるかに低い順位になる可能性があります。
ForresterのUnified Vulnerability Management Waveでは、リスクベースの優先順位付けが現代のセキュリティプログラムにおいて不可欠な要素になっていると指摘しています。脅威インテリジェンスと悪用可能性を組み合わせることで、チームは攻撃者に悪用される前に最も危険なギャップへ対処できます。
クラウドおよびSaaSセキュリティ監視
AIは、従来の境界ベースのセキュリティ制御がもはや通用しないクラウドおよびSaaS環境を防御するうえで必須になりつつあります。ユーザーアクティビティ、ワークロードの挙動、アクセスパターンを追跡し、設定ミス、未承認アプリ、または見過ごされがちなリスクの高いアカウント利用を検知します。
リアルタイム検知を振る舞い分析およびblast radius mappingと組み合わせることで、チームはクラウドワークロードやSaaSアプリケーションがどのように利用されているかについて、より深い可視性を得られます。設定ミスや不審なアクセスを早期に捉えることで、組織はデータ露出の可能性を低減し、セキュリティおよび規制要件への準拠を維持できます。
SentinelOneによるAIサイバーセキュリティ
SentinelOneは、組織がより迅速に、より少ない手作業で脅威を検知、防止、対応できるよう、Singularity platform全体にAIを組み込んでいます。AIを追加機能として扱うのではなく、当社のプラットフォームは機械学習と振る舞い分析をあらゆるセキュリティ機能の中核コンポーネントとして活用しています。
以下は、SentinelOneがサイバーセキュリティの取り組みを支援するためにAIを適用している主な方法です。
- 自動化された脅威検知とリアルタイムの振る舞い / ML異常検知: このプラットフォームは、ネットワークトラフィック、エンドポイントの挙動、システムログを監視し、ベースラインのアクティビティパターンからの逸脱を検知します。その振る舞いモデルは、攻撃者が悪意のある活動を正当なプロセスに見せかけようとしても、脅威を早期にフラグします。
- エンドポイント、ID、クラウド保護: 従来のシグネチャベース検知を超えて、SentinelOneは振る舞いベースおよび静的解析を用いて、ランサムウェア、マルウェア、ゼロデイエクスプロイトを阻止します。そのCloud-Native Application Protection Platform (CNAPP)は、Cloud Security Posture Management (CSPM)、Cloud Workload Protection Platform (CWPP)、Kubernetes Security Posture Management (KSPM)、シークレットスキャン、ラテラルムーブメント対策などの機能により、これらの防御をハイブリッド環境へ拡張します。
- Purple AIによる支援型AIレイヤー: Purple AIは、AIサイバーセキュリティアナリストのように機能します。調査をガイドし、アラートを要約し、脅威ハンティングを支援します。SentinelOne独自のStorylineテクノロジーと組み合わせることで、クラウド環境や攻撃者の活動全体にわたるフォレンジック分析も実行でき、チームが根本原因を迅速に追跡するのに役立ちます。
- ハイパーオートメーションとAI主導の対応: このプラットフォームは、侵害されたエンドポイントを自動的に隔離し、脅威を封じ込め、悪意のある活動をロールバックし、修復ワークフローを実行します。手動トリアージへの依存を減らすことで、組織は復旧時間を短縮し、運用上の混乱を最小限に抑えられます。
- リスクベースの優先順位付けと可視性: SentinelOne Singularity Data Lakeは、ファーストパーティおよびサードパーティのソースからデータを取り込み、高度な分析と脅威インテリジェンスを適用して、最も重要なリスクを浮き彫りにします。脆弱性と設定ミスは、悪用可能性と影響度に基づいて順位付けされるため、チームが優先度の低いアラートに埋もれるのを防ぎます。
- プロンプトセキュリティとAIコンプライアンス: SentinelOneは、Google、OpenAI、Anthropicなど主要なLLMプロバイダーに対して、モデルに依存しないセキュリティカバレッジを提供します。高リスクなプロンプトをブロックし、インラインコーチングを活用して、ユーザーが安全なAI利用の実践について学べるよう支援できます。プロンプトインジェクションやジェイルブレイクの試み、悪意のある出力操作、プロンプト漏えいを防止できます。SentinelOneはまた、組織のAIコンプライアンスを向上させ、ポリシー違反を防止します。すべてのAIモデルはユーザーデータで学習されることはなく、最高水準の安全性を確保するために最も厳格なガードレールを適用しています。
結論
AIサイバーセキュリティは注目を集めており、ここまででそのさまざまなユースケースをご理解いただけたはずです。攻撃者がAIを使って攻撃を仕掛けられるのと同様に、防御のためにAIセキュリティワークフローを活用することもできます。 自社に必要なもの、どの程度の速さでスケールアップするかを慎重に見極め、新たな脅威に備えるために適切なツールとテクノロジーを活用してください。サイバーセキュリティにおけるAIは、ワークフローやデータセットの分析、LLMモデルの脆弱性やエクスプロイトの防止、さらに最適なAIサイバーセキュリティの実践の実装支援にも役立ちます。
よくある質問
AIはすでに防御の複数のレイヤーに組み込まれています。最も広く採用されているユースケースには、次のようなものがあります。
- 予測型脅威防止: 攻撃が発生する前に、その兆候となるパターンを検出します。
- 異常検知: ネットワーク、エンドポイント、またはユーザー活動における通常とは異なる挙動を特定します。
- フィッシングの低減: AIが生成したフィッシングメールや悪意のあるドメインをフィルタリングします。
- エンドポイントセキュリティ: デバイス上のマルウェアをリアルタイムで検出し、封じ込めます。
- 自動化されたインシデント対応: 人による入力を待たずに、アラートの優先順位付けと事前定義されたアクションの実行を行います。
AIは、人間のチームでは大規模に管理できないことを実行することで、防御を強化します。膨大な量のデータをリアルタイムで処理し、異なる環境全体のシグナルを関連付け、脅威の進化に応じて適応します。主な利点は次のとおりです。
- 数十億件のイベント全体にわたる迅速なパターン認識。
- アナリストの時間を浪費する誤検知の削減。
- 攻撃をより迅速に封じ込めるための自動対応。
- 新しいデータと脅威インテリジェンスからの継続的な学習。
最終的な結果として、死角を減らしながら、より強力なカバレッジを実現します。
価値の高い情報や機密情報を扱うあらゆる組織が恩恵を受けられますが、特に一部の業界ではより大きな効果が見られます。
- 金融: 銀行や決済プロバイダーは、数百万のアカウントにまたがって不正を検知し、不審な取引をリアルタイムで阻止する必要があります。
- 医療: 病院や医療システムは、電子健康記録を保護し、接続された医療機器が改ざんされないよう安全を維持する必要があります。
- SaaSプロバイダー: SaaSベンダーは、大規模なクラウド環境を監視するためにAIに依存しており、1つの脆弱な箇所が一度に数千の顧客の情報漏えいにつながる可能性があります。
- 政府: AIは政府機関が重要インフラを防御し、ますます高度化する攻撃から機密データを保護するのに役立ちます
これらの分野は、犯罪グループと国家支援型の攻撃者の両方から絶え間ない圧力にさらされており、AI主導の防御が不可欠となっています。
いいえ、AIは人間の判断や専門知識に取って代わるものではありません。AIが行うのは、現代の攻撃の規模と速度に対応することで、セキュリティチームを強化することです。マシンは、データの解析、パターンの認識、ルールに基づく実行に優れています。人間は依然として次のために必要です。
- どの脅威がビジネスにとって重要かを判断する。
- 複数のシステムにまたがる複雑な攻撃を調査する。
- 予算、優先順位、ポリシーに関する戦略的な意思決定を行う。
AIは反復的なタスクを担い、専門家がより価値の高い業務に集中できるようにします。
他のあらゆるツールと同様に、AIには固有のリスクがあります。一般的な課題には次のものがあります。
- モデルが適切に調整されていない場合、アナリストを圧倒する誤検知。
- トレーニングデータが不完全または偏っている場合のモデルバイアス。
- AIをレガシーシステムに追加する際の統合コスト。
- より説得力のあるフィッシングの生成や侵入の自動化のために攻撃者がAIを利用する攻撃目的でのAIの使用。
これらのリスクを管理するには、継続的な監督とテストに加え、ベンダーと社内チームの連携が必要です。
メリットは、導入方法、テレメトリの品質、ワークフロー、モデルのチューニングによって異なります。この記事で引用しているライブオペレーション調査では、生成AIによって平均解決時間が約30%短縮されたことが示されており、AI支援ワークフローが適切な環境で測定可能な改善をもたらし得ることを実証しています。
NLPベースのAIは、悪意のある意図を特定するために、メールの内容、送信者の行動、URL、ドメイン、添付ファイル、およびコンテキストシグナルを分析します。
ユーザーがやり取りする前に不審なメッセージをブロックまたは隔離し、アナリストが連携したフィッシングキャンペーンを調査するのにも役立ちます。
AI導入の次の波は、検知を超えて、より広範な自動化と信頼モデルへと進むでしょう。注目すべきトレンドは次のとおりです。
- 防御と攻撃の両方に生成AIツールが使用されること。
- セキュリティオペレーションセンター（SOC）が、トリアージと対応において自動化への依存をさらに強めること。
- すべてのユーザー、デバイス、トランザクションを継続的に検証するために、Zero Trustアーキテクチャとの統合がさらに深まること。
これらの進展によりAIの役割は拡大しますが、人間の専門家に取って代わるのではなく、引き続き人間の専門家と連携して機能します。
