サイバーセキュリティチームは、努力や人員増加だけでは解決できないキャパシティの問題に直面しています。脅威は人間が追跡できる速度を超えて増加し、セキュリティアラートはアナリストが対応しきれないほど大量に発生します。
朗報として、AIが支援しますが、多くの人が期待する形とは異なります。
AIはセキュリティチームの専門知識を置き換えるものではなく、その能力を拡張します。機械がデータ処理などの作業を担うことで、セキュリティチームは戦略的思考やビジネス判断を要する複雑な調査に集中できます。
本記事では、AIがサイバーセキュリティを強化する10の実践的な方法を解説します。AIの役割についてさらに詳しく知りたい方は、SentinelOneの「サイバーセキュリティにおける人工知能ガイド」をご覧ください。
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AIが現在のサイバーセキュリティで活用されている方法
AIは、複数の領域で組織を保護するために活用され、現代のサイバーセキュリティソリューションを支えています。
- エンドポイント検知システムは、機械学習を用いて悪意のある行動パターンを検出します。
- クラウドネイティブアプリケーション保護プラットフォームは、行動分析を適用し、設定の逸脱や不正アクセスの試みを検知します。
- 次世代SIEM代替ソリューションは、ハイブリッドネットワーク全体のイベントをリアルタイムで分析します。
AIはまた、自律型セキュリティオペレーションセンターを支え、脅威の検知と対応を最小限の人手で実現し、チームがより大きな課題に集中できるようにします。
このような文脈で、AIは機械学習、ディープラーニング、行動分析を活用し、脅威をリアルタイムで検知、防御、対応します。
例えば、システムが異常な活動を検知した場合（深夜にユーザーが機密データへアクセスしたり、予期しないネットワークトラフィックが発生した場合など）、AIが即座にフラグを立てて対応します。このスピードと精度により、セキュリティチームは攻撃者より先手を打ち、組織をより効果的に保護できます。
サイバーセキュリティにおけるAIの10の主な利点
AIは、検知の高速化、対応時間の短縮、複雑な環境への対応により、企業の防御方法を変革しています。
2025年に各業界で見られるこれら10の利点は、AIがサイバー脅威対策に実際の効果をもたらしていることを示しています。
1. 脅威検知と対応の高速化
攻撃者がネットワーク内を移動している際は、1分1秒が重要です。
AIはシステムやネットワークを常時スキャンし、異常なログインや不審なファイルアクセスなどの疑わしい活動を数秒で検知します。これは、ログの処理に数時間かかる手動プロセスよりもはるかに高速です。
脅威が確認されると、AIは即座に対応します。被害を最小限に抑えるため、影響を受けたデバイスを隔離し、有害なトラフィックを遮断します。この即時対応により、初期侵害から封じ込めまでの「潜伏期間」を数週間・数日から数分に短縮します。
2. 誤検知の削減
従来のルールベースシステムは、1日に数千件のアラートを生成し、そのうち誤検知率がしばしば40％を超えることもあります。本物の脅威がこのノイズに埋もれ、実際の攻撃が見逃される危険な盲点が生じます。
AIは、厳格なルールに従うだけでなく、ユーザーの習慣、過去の活動、現在の脅威データなど全体像を考慮してこの問題を解決します。
AIが組織の通常パターンを学習することで、実際の危険と誤報をより正確に区別できるようになります。これにより、セキュリティチームはビジネスに影響を与える本当の脅威に集中できます。
3. 異常検知および行動ベースの検出
従来の防御は既知の脅威パターンに依存していますが、攻撃者は新たな手法や盗まれた認証情報を使ってすり抜けます。
AIはユーザーやデバイスの通常の行動をベースラインとして構築し、例えば従業員が午前3時に機密ファイルへアクセスしたり、デバイスが未知のサーバーへデータを送信したり、データ転送量が急増した場合など、異常を検知します。
この行動ベースのアプローチは、被害が発生する前の早期段階で脅威を捉えます。特に、標準ツールでは検知が難しい内部脅威の発見に優れています。
4. ゼロデイ攻撃への防御
ゼロデイ攻撃は未発見の脆弱性を狙うため、既知の脅威シグネチャに依存するツールでは検知できません。
AIは行動監視やヒューリスティック分析によるプロアクティブな防御を提供します。機械学習モデルは、コードの実行時の挙動を分析し、既知の攻撃パターンに一致しなくても不審な活動を検出します。
例えば、プログラムが重要なファイルを変更しようとしたり、不審なネットワーク接続を行った場合、AIはそれを疑わしいと判断します。これにより、公式に特定される前に脅威を阻止でき、企業に重要な優位性をもたらします。
5. リアルタイムの脅威インテリジェンス相関
現代の攻撃は、エンドポイント、クラウドアプリ、ネットワーク、メールシステムなど複数のシステムを標的とし、追跡が困難です。
AIはこれらすべてのソースからデータを統合し、単独では無関係に見えるパターンを特定します。例えば、デバイスでの異常なログインとクラウド上の不審な活動を関連付け、連携した攻撃を明らかにします。
この全体像の把握により、調査が迅速化します。分散したアラートを個別に確認するのではなく、攻撃の全体的なタイムラインを把握し、影響を受けたすべてのシステムを特定し、攻撃者の次の行動を予測できます。
6. 自律型セキュリティオペレーション
サイバーセキュリティの専門家が不足する中、AIは繰り返し作業を担い、負担を軽減します。
AIはアラートを重大度で自動的に分類し、セキュリティチームが軽微な問題に時間を費やさないようにします。脅威が確認されると、AIは証拠収集やデバイス隔離などの事前設定された対応を人間の承認を待たずに実行できます。
このことは人間の専門知識が不要になるわけではありません。
複雑な調査、戦略的計画、ポリシー決定には依然として人間の判断が必要です。しかし、AIが日常的な作業を自動化することで、小規模なチームでも大規模なシステムを管理し、迅速な対応を維持できます。
7. 継続的な脆弱性管理
従来の脆弱性スキャンは月次や四半期ごとに実施されるため、新たな脆弱性が悪用される隙間が生じます。また、この定期的なアプローチでは、どの脆弱性が最も重要かの指針もほとんど得られません。
AIはデバイス、クラウド環境、ネットワーク全体を常時スキャンし、脆弱性が発生した時点で発見します。単にCVSSスコアで脆弱性をリストアップするのではなく、AIは複数のリスク要因を考慮します：
- 脆弱性が実際に悪用されているか？
- 侵害された場合、どのシステムに影響が及ぶか？
- 脆弱なサービスがインターネットに公開されているか？
AIはリスクの高い問題を優先し、チームが最も重要な修正に集中できるようにします。最新の脅威データに基づき、パッチの提案や適用も可能で、スタッフに過度な負担をかけずにシステムを安全に保ちます。
8. 予測的な脅威モデリング
AIのサイバーセキュリティにおける最大の能力の一つは、ネットワーク構成、ユーザー権限、過去の攻撃パターンなどに基づき、特定の環境で攻撃がどのように展開されるかを予測できる点です。例えば、脆弱なサーバーを機密データ窃取の侵入口として特定することがあります。
これらのインサイトにより、チームは攻撃が発生する前に防御を強化できます。例えば、脆弱なアカウントの保護や重要システムのパッチ適用などです。この先を見据えたアプローチにより、組織は最も発生しやすく、被害が大きい攻撃シナリオにリソースを集中でき、脅威の発生箇所を推測する必要がなくなります。
9. 複雑な環境におけるスケーラブルなセキュリティ
現在の企業は、ハイブリッド、マルチクラウド、リモートファースト環境で運用されています。
AIは、AWS、Azure、オンプレミスサーバーなど、あらゆる環境で一貫した保護を提供し、同じロジックで活動を分析します。クラウド上の異常なアクセスやデバイスの異常など、発生場所を問わず脅威を検知します。
企業の成長や変化に合わせて、AIは手動での更新なしに適応します。新たなパターンを学習し、検知精度を高め、保護を維持します。
10. ヒューマンエラーとアラート疲労の軽減
人的要因は、多くの組織が認識している以上にセキュリティ障害の原因となっています：
- アラート疲労により、アナリストが本物の脅威を見逃すことがあります。
- 手動設定プロセスによるミスがセキュリティギャップを生みます。
- 重大インシデント時の認知過負荷により、冷静な判断が必要な場面で誤った決定が下されます。
機械学習システムは、人間の認知が苦手とする領域で優れた能力を発揮します。膨大なデータを集中力を失わずに処理し、長時間にわたり一貫した注意力を維持し、人間の目が見逃しがちな微細なパターンも特定できます。
この人間とAIの協働により、全体的なセキュリティが向上し、スタッフは本当に人間の洞察や創造性が必要な業務に集中できます。
SentinelOneとAI駆動型サイバーセキュリティソリューション
チームの生産性最大化は難しいことではありません。AIモデルやサービスへの攻撃が増加する中、信頼できるGen AIセキュリティアナリストを持つことが重要です。SentinelOneは、世界で最も先進的なAIセキュリティアナリストであるPurple AIにより、常に一歩先を行く支援を提供します。これにより、深い調査を実施し、対応時間を短縮できます。アナリストの効率向上や手作業の繰り返し作業をAIに任せたい場合、SentinelOneのエージェンティックAIワークフローが役立ちます。
SentinelOne MDRサービスの専門知識に支えられ、脅威ハンティングによるAI強化アラートサマリーの迅速な生成も可能です。ガイド付き調査でより深い調査を行い、対応を拡大することもできます。SentinelOneはデータ保護を容易にし、組織のコンプライアンス体制も強化します。SOC 2、NIST、ISO 27001など、最新の規制基準にも準拠できます。
SentinelOneのエージェントレスCNAPPは、攻撃対象領域の最小化やクラウド・サイバーセキュリティ全体への対応をサポートします。グラフベースの資産インベントリ、CI/CDパイプライン統合、Snyk統合、コンテナおよびKubernetesセキュリティポスチャ管理も提供します。クラウド権限の権限設定を強化し、シークレット漏洩も防止できます。
SentinelOneはリアルタイムかつ継続的な脅威監視、タイムリーなアラート生成、750種類以上のシークレット検出も可能です。アラートノイズの削減、誤検知の排除、SentinelOneプラットフォームを活用したランサムウェア、マルウェア、フィッシング、シャドーIT、ソーシャルエンジニアリングなど多様な脅威への対策も実現します。サイロ化した領域にも対応でき、既存の攻撃対象領域の強化にも適しています。
エンドポイントセキュリティには、SentinelOneのSingularity™ Endpoint Protection Platformが最適です。クラウド、ワークロード、アイデンティティ、エンドポイントを標的とする脅威を自律的に検知・対応できます。
エンドポイント保護を拡張したい場合は、SentinelOneのSingularity™ Cloud Workload Security（CWS）やSingularity™ XDR platformを利用することで、より包括的なカバレッジが得られます。SentinelOneは、Google、Open AI、Anthropicなど主要なLLMプロバイダーや、セルフホスト型・オンプレミスAIモデルにもモデル非依存のセキュリティカバレッジを提供します。
よくある質問
AIはセキュリティチームの作業をより迅速かつ効率的、かつ大規模に行えるよう支援します。膨大なデータを数秒で処理し、手動よりもはるかに速く脅威を特定します。パターンや挙動を分析することで、AIは検知精度を向上させ、時間を浪費する誤検知を削減します。また、繰り返し作業を自動化することで、チームは他の課題に集中できます。
AIは基本的な脅威検知を超え、より高度なタスクにも活用範囲を拡大しています。自動化された脅威ハンティングによる隠れた脅威の発見、システムの脆弱性分析によるリスク予測、複数ツール間でのセキュリティ対応の調整などを実現します。新たな活用例としては、個々の学習パターンに適応するAI主導のセキュリティトレーニングも含まれます。
AIはサイバーセキュリティの仕事を置き換えるのではなく、その進め方を変えます。ログのスキャンやアラートの仕分けなどの定型作業を自動化し、アナリストがより高度な業務や戦略的な役割に集中できるようにします。
最も即時的なメリットは、対応時間の大幅な短縮です。従来のプロセスでは脅威の検知や対応に数時間から数日かかることもありますが、AIシステムはリアルタイムで動作し、多くの場合数秒で対応します。
AIの主な役割は、特にゼロデイ攻撃のような未知の脅威を検知・阻止することです。既知の脅威パターンに依存する従来のツールとは異なり、AIは機械学習を用いてコードやユーザーの挙動を分析します。異常な動作を検出し、従来の防御をすり抜ける攻撃も捕捉します。
はい、AIは既知の脅威シグネチャではなく挙動に着目することで、多くのゼロデイ攻撃を阻止できます。イベントを個別に評価するのではなく、機械学習アルゴリズムがユーザーの行動パターン、過去のデータ、環境コンテキストを考慮し、より正確な脅威判定を行います。
