それはどのように機能しますか?
生成 AI と高度な大規模言語モデル (LLM) の成長が示すように、AI は近年急速に進化しています。 これらのツールはさまざまなデータにアクセスでき、アナリストは自然言語を使用してこのデータを操作およびクエリできます。
SOCの自動化は、特定のタスクを引き継ぐことでSOCプロセスを合理化できます。 たとえば、AI は、複数のソースからセキュリティ データを収集し、それに高度なデータ分析を適用し、異常や既知の脅威に基づいて潜在的な問題を特定するのに適しています。 そうすることで、AI はアラートの過負荷に対処し、アナリストが実際の問題に注意を集中できるようにします。
SOCの自動化は、問題が特定された後の修復にも役立ちます。 アナリストは、特定のタスクまたは修復アクションのプレイブックと Runbook を作成でき、これらを自動的に実行して、タスクを大規模かつ迅速に実行できます。
SOC自動化の利点
SOCの自動化には、特定のタスクを人間から自動化されたシステムにオフロードすることで、SOCの運用を合理化する機能があります。 SOC の自動化がもたらす利点には、次のようなものがあります。
- 脅威検出の向上: SOC 自動化では、AI とデータ分析を使用して大量のアラート データを処理し、誤検知を排除します。 アラートの量を減らし、誤検知ではなく真の脅威にアナリストの注意を引くことで、真の脅威の特定と調査を迅速化します。
- インシデント修復の迅速化: SOCの自動化は、脅威検出機能の自動化に加えて、インシデント対応を迅速化することもできます。 事前定義されたプレイブックを使用すると、特定の脅威を自動的に処理し、平均修復時間 (MTTR) を短縮できます。
- SOCの生産性の向上: SOCの自動化により、セキュリティ担当者の手作業による反復作業が不要になります。 これにより、アナリストの時間と労力を最も必要な場所に使用することで、SOCの生産性が向上します。
- 一貫性のあるセキュリティ対応: 自動化されたプレイブックとランブックは、速度を向上させるだけでなく、一貫した応答を保証します。 これにより、手動の反復タスクの実行中に発生したエラーによって引き起こされるセキュリティインシデントを減らすことができます。
- SOC のスケーラビリティの向上: SOC の自動化により、特定のタスクが人間のアナリストから自動システムに移されるため、SOC のスケーラビリティが向上します。 自動化されたプレイブックは、手動プロセスよりもはるかにスケーラブルです。
- 運用コストの削減: SOCの自動化により、SOCで手動の反復タスクの実行に費やす時間が短縮されます。 その結果、組織は同じレベルのセキュリティを実現するための費用が少なくて済みます。
- 仕事の満足度の向上: 燃え尽き症候群は、セキュリティ分野では一般的です。 手作業とSOCの作業負荷を減らすことで、セキュリティ担当者の仕事の満足度を高めることができます。
SOCで自動化するユースケース
AI は近年さらに洗練され、その潜在的な応用範囲が大幅に拡大しています。 SOC が自動化を活用できる方法には、次のようなものがあります。
- アラートトリアージ: AI はアラートを処理し、誤検知を除去し、関連イベントを集約し、さらなる分析のために真の脅威に優先順位を付けることができます。
- インシデント対応: 自動化されたプレイブックを使用して特定の脅威を修復し、通常の操作が復元されるまでの時間を短縮できます。
- 脅威ハンティング: AI はセキュリティ データを関連付けて分析し、セキュリティ アナリストが脅威ハンティングに利用できる充実した記録を作成します。
- マルウェア分析:自動サンドボックスを使用して、疑わしいマルウェアを爆発させ、脅威を検出し、その機能を判断できます。
- フィッシング検出: フィッシングメールは、自然言語処理 (NLP) を使用して不審な文言を識別し、サンドボックスを使用して悪意のある添付ファイルを検出することで識別およびブロックできます。
チームはSOC自動化をどのように活用すべきか?
自動化は、次のようないくつかの異なる方法で SOC で使用できます。
- 手作業による反復作業を自動化します。
- セキュリティアラートの分析と優先順位付けを合理化します。
- 事前定義されたプレイブックによるインシデント修復の迅速化。
- マルウェア、フィッシング、その他の脅威を検出します。
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