AIリアルタイム防御に必要なSOC刷新
元記事公開日: 2026年7月27日
出典: https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2607/27/news007.html
AIは、Kafkaなどで受けたテレメトリを加工・取捨選択した後の大規模ストリームデータを、リアルタイムに処理して防御対応を完結する次世代SOCの中核として想定される。AI化には、人手で厳密に定義したデータドリブンな運用プロセスと学習元データが必要であり、未整備なら十分なAI活用は難しい。
背景
セキュリティ分野では、1980年代後半から機械学習を使う侵入検知や異常検知が研究され、2000年ごろから製品にも組み込まれてきた。現在もセキュリティインフラの要所ではAIの適用が進む一方、セキュリティ運用全体を自動化できる製品はない。攻撃側でもAIの活用が進み、攻撃の量と速度が増加している。
要望・目的
防御側には、増大する攻撃の物量と速度に対応できるよう、リアルタイムに大量データを処理する能力が求められる。AIで効率化・自動化するには、対象プロセスの原型、学習元データ、AIの出力を過去実績と照合して判断する基準が必要となる。
実装・実施内容
一般的な運用では、Web・メールゲートウェイ、EDR、DLPなどのセンサー製品が検知、遮断、隔離、アラートを実行し、ログを出力する。SIEMを核とするSOCがテレメトリを集約し、相関分析や統計的分析を行った後、人がアラート処理やインシデント対応を担う。AI化には、人手による運用を厳密に定義し、データドリブンに運用する必要がある。