自律型SOC成熟度モデルについて
いつもご覧いただきありがとうございます。
今回の記事は、2024年12月18日の SentinelOne blog に掲載された以下の記事を意訳したもので、意訳後に記事に関する考察を述べています。
Autonomous SOC Is a Journey, Not a Destination | Introducing The Autonomous SOC Maturity Model
「自律型SOCは旅路であり、目的地ではない」 | 自律型SOC成熟度モデルの紹介
自律型SOC（Autonomous SOC）について
自律型SOC（Autonomous Security Operation Center）：マシンスピード、AIを駆使したサイバー防衛の未来に対する根拠のあるビジョンか、それとも夢物語に過ぎないのか。
現代のセキュリティにおいて、「信者」vs「非信者」という明確な陣営に分かれ、それぞれがますます誇張された主張を伴う、これほど両極端なコンセプトは他にありません。
SentinelOneでは、自律型SOCとそれが日々のセキュリティ業務にもたらす根本的な変化について、私たちや顧客の皆様がよく話題にします。本日は、その「自律型SOC」という言葉が意味するものについて明確にお伝えしたいと思います。
サイバーセキュリティのすべてに言えることですが、重要なのは短い定義文ではなく、実際の適用事例です。真実はこうです：セキュリティコミュニティとして、AIや自動化のビジョンに関して、またその旅路のどこにいるかについて、私たちは評論家や表面的な姿勢が示唆するよりも多くの共通点を持っています。
共通の問題の認識
現代のSOCが直面している現実こそ、私たちの共通点の中心です。今日のセキュリティチームは、「高度な攻撃の急増」、「アラート数の増加」、「拡大する攻撃対象領域」、「そして熟練した人材の不足」など、ますます複雑化する課題に直面しています。SOCチームが迅速かつ効果的に脅威のトリアージ、調査、対応を行うのは、かつてないほど困難になっていると言っても過言ではありません。同時に、スケールにおいて最も大きな違いを生むとされる積極的な姿勢管理や脅威ハンティングといった業務は、時間と専門知識を要するため、しばしば後回しにされています。
自律型SOCの定義
自律型SOCとは、機械が人間を排除し、単独で組織を攻撃から守る未来の中枢システムだと主張する人もいます。それは将来的に実現可能でしょうか？おそらくいつかは可能かもしれませんが、その可能性は現時点では極めて遠い未来の話です。より良い問いとしては、「どのような自律性が望ましいのか」「どの程度までそれを実現できるのか」が挙げられます。
SentinelOneでは、自律型SOCを明確な段階を持つ概念的な旅路と定義しています。この旅路では、機械が手作業で負担の大きい作業を自動化することで、人間のSecOpsチームの業務を補完し、脅威の検出と対応を劇的に加速します。この分野は行動分析や生成AIによるセキュリティの革新が進む領域であり、さまざまな自動化の種類とレベルによってSOCアナリストの業務を前進させます。
これらのツールはセキュリティ専門家が戦略的で価値の高い業務や意思決定に集中できるようにすることで、人間の知性をセキュリティ運用に最大限活用します。AIと自動化が人間と連携して動作することで、継続的なフィードバックループを通じて効果と精度が向上します。この共生関係により、両者の強みが相乗的に高まり、SOCはより効率的で俊敏かつ知的なチームへと変革します。
自律型SOCの旅路を支える
自律型SOCのビジョンとコンセプトは、SentinelOneの製品開発の精神に深く根ざしています。私たちは、サイバーセキュリティの未来は、SOCのすべてのワークフローにシームレスに統合されたAIと自動化ツールを活用し、人間の速度と影響力を拡大することにあると信じています。SentinelOneのAI革新は、SOCアナリストを補完するよう意図的に設計されており、セキュリティチームが自律型の能力を自分たちのペースで自信を持って採用できるようにします。その一方で、セキュリティ投資の将来性も確保します。
SentinelOneは、自律型SecOpsの能力を実現するための旅路には重要な段階があると考えています。それぞれの段階は、セキュリティ運用の自然な進化に沿ったものです。ルールベースの自動化、AI強化型の検出、自律的なトリアージと調査などの漸進的な革新と改善を導入することで、組織が高い自律性を持つセキュリティへと段階的に進化できるよう支援しています。この段階的なアプローチにより、顧客は自分たちのペースと方向性で自律型SOCの旅路を進めるためのツールを手に入れることができます。
自律型SOC成熟度モデルのマッピング
SentinelOneでは、自律型SOCを成熟度モデルの観点から捉えています。業界全体で私たちがこの進化的革命のどこにいるのかについて議論を歓迎します。このアプローチは、アナリスト、ベンダー、業界ウォッチャーによるブログや講演で長年続いてきた二項対立の議論よりも、自律型SOCの革新と採用を捉えるための優れた方法だと多くの人が同意してくれることを期待しています。
私たちの5段階モデルは、自動化とAIが進歩を推進する上で果たす重要な役割と、セキュリティチームが自動化できる具体的なタスクを明確に示しています。
レベル0 | 手動運用
自律型SOC成熟度モデルのレベル0では、セキュリティ運用は手動のプロセスと単純な単一ソースの検出ロジックに大きく依存しています。たとえば、Fortinet FortiGateファイアウォールから疑わしいトラフィックを示すアラートが送信され、それが長時間にわたる手動調査を引き起こすという典型的なシナリオが考えられます。アナリストは、ネットワークログやエンドポイントデータなど、さまざまなソースから情報を収集し、イベントを再構築する必要があります。IPアドレスのブロックや侵害されたマシンの隔離といった修復アクションも手動で実行されます。
この成熟度レベルでの脅威ハンティングには高度な専門知識と、ネットワークログを調べて異常なパターンを特定するなど、時間のかかる徹底的な分析が求められます。自動化やAI支援がないため、この労力集約型のアプローチは検出と対応を遅らせ、高度な脅威が検出を回避し、侵害に発展するリスクを高めます。
レベル1 | ルールベースの運用
自律型SOC成熟度モデルのレベル1では、組織がルールベースの検出および対応システムを導入します。SOCは、複数のソースからのデータを関連付ける相関ルールを使用して、脅威検出の精度を向上させます。セキュリティオーケストレーション、自動化、応答（SOAR）プラットフォームが調査や対応プロセスの一部を自動化し、手作業の負担を軽減します。このレベルでは、たとえば、複数のログイン失敗試行が同じIPアドレスからの送信トラフィックの急増と関連付けられるルールを設定することがあります。このルールにより、SOARシステムがIPアドレスが既知の脅威に関連しているかどうかを自動的に調査し、必要に応じてエンドポイントを隔離します。
しかし、これらの改善にもかかわらず、検出ルールの設計や応答プレイブックの管理には人間の専門知識が不可欠です。進化し続ける脅威の状況に対応するためには、SOCチームはこれらのルールを継続的に改良し、レベル1の自動化が有効であり続けるようにする必要があります。
レベル2 | AI支援型セキュリティ運用
自律型SOC成熟度モデルのレベル2では、AIと機械学習（ML）が導入され、SOCの運用を静的ルールを超えて進化させます。検出エンジン用のAIモデルは、教師ありフィードバックや教師なし学習を通じて自己調整が可能となり、精度が向上し、誤検出が減少します。たとえば、SentinelOneのStatic AIエンジンは、50億以上のマルウェアサンプルでトレーニングされており、ファイルやオブジェクトがその特性に基づいてマルウェアであるかどうかを自動的に予測できます。
生成AIを活用するAIアシスタントは、検出エンジニアリング、トリアージ、調査、対応といった重要なタスクをさらに簡素化し、アナリストがより価値の高い活動に集中できるようにします。たとえば、Purple AIのようなAIアシスタントや仮想セキュリティアナリストは、自然言語ベースでの脅威調査やハンティングを実行できます。アナリストは「ネットワーク全体で異常なログイン試行はありましたか？」といった平易な言葉で質問するだけで、AIアシスタントがクエリを解釈し、データソースをスキャンし、パターンを特定して優先順位付けされた結果を提供します。これにより、複雑なクエリを書く必要や、データマッピングやフィールドを理解する必要がなくなります。
これにより調査プロセスが簡素化され、経験が浅いチームメンバーでも脅威ハンティングを実施しやすくなります。AIを導入することで、レベル2では迅速かつ正確な対応が可能になり、過去のイベントから継続的に学習して進化する脅威に適応します。
レベル3 | 部分的自律性
自律型SOC成熟度モデルのレベル3では、セキュリティ運用が部分的な自律性へと移行します。LLM（大規模言語モデル）ベースのシステムが新しい攻撃を予測し、自動的に検出ロジックを生成します。これは業界リーダーにとって次の論理的な進化段階です。また、AIシステムはエージェント的なアプローチを活用して、チケットの作成や再認証の強制といった低リスクの対応を実行します。一方で、人間のアナリストはAI出力の監督や、より深いコンテキスト判断を必要とするタスクに注力します。
たとえば、未知のランサムウェア攻撃が発生した場合、LLMベースのシステムがマルウェアの挙動を分析し、検出ルールを生成し、判定を提案します。また、資産所有者向けにチケットを自動作成し、ユーザーが複雑なクエリを書いたり、データマッピングを理解したりする必要をなくします。一方で、人間のアナリストはAIが生成した所見を確認し、必要に応じて検出ロジックを調整し、全体的な対応戦略を検証します。AIの出力がセキュリティ戦略に合致していることを確保するために、高リスクの意思決定、たとえばインシデントの拡大や広範な封じ込め対策に着手するかどうかの判断は、人間の専門家が管理します。
レベル4 | 高度な自律性
レベル4では、自律型SOC成熟度モデルの潜在的な最終段階として、セキュリティ運用が高度な自律性に到達します。ただし、この段階を達成するタイミングや可能性には依然として議論の余地があり、その実現性はAIモデルが思考推論や完全な人工汎用知能（AGI）に進化するかどうかに依存します。
しかし、将来的にこの仮想的な状態が実現した場合、エージェント的なアプローチが検出、調査、対応、修復に至るすべてのSOCプロセスを最小限の人間の介入で処理します。人間のアナリストは、戦略的な役割を担い、AIを指導して新たな脅威に適応させ、レジリエンスを維持します。
このモデルでは、24時間365日のハンズオフ型セキュリティが可能になり、対応時間が大幅に短縮され、攻撃の影響が最小限に抑えられます。たとえば、高度に自律化されたSOCでは、AIシステムが脅威を独自に検出し、調査を行い、マルウェア感染したシステムのロールバック、侵害された資格情報の無効化、ファイアウォールルールの更新といった修復アクションを自動的に実行します。
自律型SOCへの道のり
手動運用からSecOpsにおける自律性の向上を目指すには、慎重な計画、AIへの投資、そして継続的な改善が必要です。また、共通の理解と合理的な議論の調整も求められます。
私たちは、自律型SOCへの道を進むことがサイバーセキュリティの未来だと信じています。この未来では、AIと自動化が業務負荷を軽減し、検出精度を向上させ、対応時間を短縮します。高度な自律性を達成するには、視点の根本的な転換が必要です。SOCが進化するにつれて、セキュリティアナリストの役割は、単調な作業や労力を要する調査から、システムの監督と最適化へとシフトします。セキュリティ専門家がAIと自律型SOCの革新を、自身の専門知識を拡張するものとして受け入れることで、最終的にはより安全でレジリエントなデジタル環境を実現できます。
この道を歩むためのツールはすでに存在しています。SentinelOneは、Purple AI、AI SIEM、より広範なSingularityプラットフォームなど、AIと自動化への投資による革新を進めている企業の一つです。
最新の革新と人間の専門知識を備え、共通の理解を力に変えて、誇張を乗り越え、SOCを強化して組織、データ、そして人々を守ることに注力しましょう。
この記事は、サイバーセキュリティの未来に関する私たちの最新のアイデアや洞察を提供することを目的としており、現在のSentinelOneの機能の可用性を説明するものではありません。
以上が、SentinalOne の記事の意訳になります。
この記事に関する考察
昨今のセキュリティチームは、「高度な攻撃の急増」、「アラート数の増加」、「拡大する攻撃対象領域」、「そして熟練した人材の不足」などの様々な課題に直面しており、迅速かつ効果的に脅威のトリアージ、調査、対応を行うのは、非常に困難になっています。
その中で、生成AIの進化で、自律型SOC（Autonomous SOC）への期待が大きくなっています。
SentinelOneのブログ記事で、この自律型SOC（Autonomous SOC）の成熟度のモデル（0～4の5段階）の記載があり、非常によくまとまっていたので、取り上げました。
レベル０（手動運用）
人手による完全な手作業。自動化やAIのよる支援がないため、労力集約型アプローチのため、脅威の検出と対応を遅らせ、高度な脅威は検出を回避し、侵害に発展するリスクを高める。レベル１（ルールベースの運用）
セキュリティオーケストレーション、自動化、SOARにより調査や対応プロセスの一部を自動化し、手作業の負担を軽減。検出ルール設計や応答プレイブック作成は人間の専門知識が不可欠で、進化し続ける脅威の状況に対応するためには、ルールを継続的に改善し続ける必要がある。レベル２（AI支援型セキュリティ運用）
AI、機械学習（ML）導入で、SOC運用の静的ルールが進化します。検出エンジン用のAIモデルが自己調整を行い、精度の向上と誤検出の減少が実現します。AIアシスタントが、検出エンジニアリング、トリアージ、調査、対応といったタスクを簡素化し、アナリストがより価値の高い活動に集中できるようになり、場合によっては経験が浅いメンバーでも脅威ハンティングが可能になります。レベル３（部分的自律性）
LLM（大規模言語モデル）ベースのシステムが攻撃を予測し、自動的に検出ロジックを生成され、人間のアナリストはAI出力の監督、より深いコンテキスト判断を必要とするタスクに注力します。チケットも自動作成され、複雑なクエリを書いたり、データマッピングを理解する必要もなくなります。高リスクの意思決定のみを、人間の専門家が管理することになります。レベル４（高度な自律性）
セキュリティ運用が高度な自律性に到達します。ここまで来るとAIモデルが思考推論、人工汎用知能（AGI）に進化することになります。人間のアナリストは、戦略的な役割のみを担い、AIに指示をするだけで、新たな脅威に適応させ、レジリエンスを維持することが可能となります。（ハンズフリー型）
目指すべきは、もちろんレベル４（高度な自律型）ですが、現状殆どの企業ではレベル１（ルールベースの運用）からレベル２（AI支援型セキュリティ運用）への移行中ではないかと思います。
以前、SentinelOneについて記事にしていますが、Purple AI、AI SIEM、Singularityプラットフォームなど、AI・自動化へ多くの投資を行っている企業のひとつです。
SentinelOneだけではなく、殆どのセキュリティベンダーが、AI・自動化への投資を行っています。
今は、AIアシスタント（Purple AI）止まりですが、今後レベル３（部分的自律性）に向けたサービスのリリースに期待します。
以上となります。
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