サイバーセキュリティにおける9つのAIユースケース

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いてAIがどのように機能するかについて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。

2025年にAIがサイバーセキュリティをどう変えるか

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用して、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を許可させています。AIの攻撃的利用により、攻撃はより高速で検知が困難になる一方、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殺到していますが、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、自動対応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の領域で成果を上げています。以下のユースケースは、AIがセキュリティチームに最大の効果をもたらしている領域を示しています。

• 攻撃が発生する前に予測するための予測分析。
• 機械速度で異常を特定する自動脅威検知。
• ランサムウェアやマルウェアに対してリアルタイムで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。
• 脅威を数分で封じ込めて修復する自動インシデント対応。
• 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、より迅速なパッチ適用を実現する脆弱性管理。
• 設定ミスやシャドーITを検知するクラウドおよびSaaSの監視。

実際の事例やケーススタディに裏付けられたこれらの各ユースケースは、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

主要な領域を概説したところで、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への先手対応に役立つ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活動を分析することで、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が行動分析と連携すると、組織は侵害の兆候をはるかに早い段階で捉えることができます。たとえば、通常とは異なるログイン時間、不審なデータ転送、またはネットワーク内での疑わしい移動は、それ単独では危険に見えないかもしれませんが、組み合わさることで進行中の攻撃を明らかにする可能性があります。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。予測分析を使用している組織では、攻撃の成功件数が減少し、高リスク活動の特定が迅速化したと報告されています。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ながら、全体的な防御をより強固にできます。

自動脅威検知

従来のセキュリティツールは、しばしば大量のアラートを生成し、SOCアナリストをノイズに埋もれさせるため、ボリュームへの対応に苦労します。

AIは機械速度で異常を検知し、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。これにより、チームはもはや終わりのないアラートを確認する必要がなくなります。代わりに、不審な挙動を直接示す優先順位付けされた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。行動モデルを使用することで、攻撃者が正規の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する場合でも、悪意のある活動をリアルタイムで検知できます。

自動検知により、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、全体として見逃される攻撃も減少します。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注意を集中できます。

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攻撃への対応に苦戦します。

AI主導のエンドポイント保護は、リアルタイムで挙動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。

調査は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%短縮されたことがわかりました。これは、AIが修復を迅速化しながら、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使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より強力な保護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ための余力を得られます。

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何が「正常」に見える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に役立ちます。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検知できます。

AI脅威検知が発見できる異常の例には、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。

Behavioral AIと異常検知を組み合わせることで、脅威が正当なプロセスを模倣している場合でも、防御側は悪意のある活動をリアルタイムで特定できます。これにより、ゼロデイ攻撃や内部リスクに対して特に効果的になります。

機械学習により、チームは新たな脅威をより可視化でき、誤検知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、送信者パターンの特定に役立ちます。通信パターンと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では見逃され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、組織では成功したフィッシング詐欺の試行が減少し、アカウント侵害が減り、調査の負荷も軽減されたと報告されています。これにより、依然として攻撃者の最も一般的な侵入経路の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、そうでなければ何時間もの手作業を要する封じ込め、調査、修復手順、文書化プロセスを自動化します。

アナリストがアラートを仕分け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、ほぼリアルタイムで復旧ワークフローを開始することさえできます。

ライブオペレーションの調査では、生成AIの導入により平均解決時間がほぼ30%短縮されたことが判明しており、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上のエクスポージャー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出することで、認証情報の窃取やアカウント乗っ取りの防止に役立ちます。

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、高リスクの行動をリアルタイムでフラグ付けします。

今日では、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ベースの本人確認に依存しています。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出します。

この仕組みの結果、認証情報の悪用に対する保護が強化され、アカウント乗っ取りの成功件数が減少し、不正関連インシデントによる評判毀損リスクが低減し、顧客の信頼が向上します。

脆弱性管理とパッチ優先順位付け

AIにより、チームは資産のエクスポージャー、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することで、何千ものCommon Vulnerabilities and Exposures (CVEs)のノイズを整理できます。

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、インターネットに面し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付けします。一方で、重要ではないシステムの深部に埋もれた欠陥は、はるかに低く順位付けされ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に対処できます。

クラウドおよびSaaSセキュリティ監視

AIは、クラウドおよびSaaS環境を防御するうえで不可欠になりつつあります。そこでは従来の境界ベースのセキュリティ制御がもはや適用されません。AIは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、そうでなければ見過ごされる可能性のある設定ミス、未承認アプリ、またはリスクの高いアカウント利用を検出します。

リアルタイム検出を行動分析およびblast radiusマッピング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をより深く可視化できます。設定ミスや不審なアクセスを早期に検出することで、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、そのSingularity platform全体にAIを組み込み、組織がより少ない手作業で、より迅速に脅威を検出、防止、対応できるよう支援します。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行動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使用しています。

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出とリアルタイムの行動 / ML異常検知: 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て、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出します。その行動モデルは、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付けします。
• 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の検出を超えて、SentinelOneは行動ベース分析と静的分析を使用して、ランサムウェア、マルウェア、ゼロデイ攻撃を阻止します。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、およびラテラルムーブメントに対する保護。
• Purple AIによる支援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の特許取得済みStorylineテクノロジーと組み合わせることで、クラウド環境全体および攻撃者の活動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、運用上の中断を最小限に抑えます。
• 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ランク付けされるため、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 などの主要な 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。高リスクのプロンプトをブロックし、インラインコーチングを使用して、ユーザーが安全な AI 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行、悪意のある出力操作、プロンプト漏えいを阻止できます。SentinelOne は、組織の AI コンプライアンスも向上させ、ポリシー違反を防止します。すべての AI モデルがユーザーデータで学習されることはなく、最高水準の安全基準を確保するために最も厳格なガードレールを適用します。

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結論

AIサイバーセキュリティは注目を集めており、現在ではそのさまざまなユースケースを認識していることでしょう。攻撃者がAIを使用し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。  自社のニーズ、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使用してください。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AIサイバーセキュリティのベストプラクティスの実装支援にも役立ちます。