RAGとAgentic AIは、サイバーセキュリティに自動化、コンテキスト認識インテリジェンス、プロアクティブな調査機能をもたらし、精度、効率、対応力を大幅に向上させます。
効果的な脅威の検知には、スピード、精度、正確なコンテキスト化が求められます。残念ながら、セキュリティイベントを MITRE ATT&CK のようなフレームワークにマッピングする従来の手作業による方法は、面倒で、エラーが発生しやすく、今日の迅速なサイバーセキュリティ運用には不十分です。幸いなことに、RAG（Retrieval-Augmented Generation）と Agentic AI は、セキュリティチームが脅威を特定し、理解し、対応する方法を飛躍的に向上させる、画期的なソリューションとして登場しました。
RAGとAgentic AIは、サイバーセキュリティに自動化、コンテキストを認識したインテリジェンス、プロアクティブな調査機能をもたらし、精度、効率、対応力を大幅に向上させます。これらの強力なテクニックをさらに掘り下げてみましょう。
拡張検索生成（RAG）の理解
大規模言語モデル(LLM)は、非常に高度である一方で、信頼できるソースから詳細で正確な、あるいは最新の情報を提供するタスクを課された場合、しばしば課題に遭遇する。この制限は、まさに検索拡張生成（RAG）がLLMの能力を大幅に向上させるために介入するところです。
RAGは、MITRE ATT&CKフレームワーク、ドキュメント、ウェブサイト、レポート、ログ、または構造化または非構造化データリポジトリなどの権威ある知識ベースから関連情報を動的に取得することによって動作します。これにより、応答がコンテキストに即して正確であり、最新の有効なデータに基づいていることが保証されます。
RAG 実行の概略
ステップ 1：ナレッジベースの準備
- 信頼性の高いサイバーセキュリティ文書やリソースを収集する。
- これらのリソースを、管理可能な小さなテキストセグメントまたはチャンクに分割する。
- 文章変換機能を使用して、各テキストチャンクの埋め込み（デジタル形式）を生成する。
- これらの埋め込み情報をベクトルデータベース内に効率的に格納する。
ステップ2：文脈情報検索
- サイバーセキュリティ関連のクエリやプロンプトを受け付ける。
- 入力されたプロンプトを埋め込みに変換する。
- 類似度メトリクスを使用してベクトルデータベースに問い合わせ、最も関連性の高いコンテキストセグメントを特定して検索する。
ステップ3：文脈に沿った正確なレポートの作成
- 取得した文脈を元のプロンプトやイベントの詳細と組み合わせる。
- LLMを使用して、コンテキストに関連した包括的なレポートを合成し、生成します。
- 最終的なアウトプットは、検出されたイベントや異常と、敵の戦術、技術、手順（TTP）を明確に関連付け、信頼できる証拠を裏付けます。
プロセスの可視化 セキュリティ・モニタリング・システムが、エンドポイントのログから異常な活動を発見した例を考えてみましょう。次の場合、RAG プロセスが直ちに起動します：
- 関連する MITRE ATT&CK ドキュメントセグメントがベクターデータベースから取得されます。
- これらのセグメントは、インシデント固有の詳細とシームレスに組み合わされます。
- 明確で詳細な要約が生成され、敵対的な行動を正確に特定し、実行可能な緩和戦略を提案します。
RAGを使用することで、セキュリティ・アナリストは疑わしいイベントを既知の脅威活動と迅速かつ正確に関連付けることができ、セキュリティ・オペレーションのレスポンスタイムと質の両方を大幅に向上させることができます。しかし、RAGは、セキュリティ業務に適用している唯一の革新的技術ではありません。
Agentic AI: 自律的なサイバーセキュリティ調査
RAGがレスポンスの充実を得意とする一方で、Agentic AIは外部データソースと自律的に対話し、セキュリティアラートや疑わしい兆候をプロアクティブに調査することで、これらの機能を拡張します。
Agentic AIの特徴は？Agentic AIとは、LLMと自動化されたワークフローを搭載したインテリジェントな A Iエージェントを指します。指示を待つ従来の受動的なAIシステムとは異なり、Agentic AIは、外部データベース、API、脅威インテリジェンス・サービスに独自に積極的に関与し、関連するデータを収集し、プロアクティブにインサイトを生成します。
＜実用的なシナリオ Agentic AI の活用＞
組織のセキュリティ・システムが、不審なネットワーク・アクティビティや異常なファイル実行を検知したとします。従来は、アナリストが手作業で脅威インテリジェンス・データベースを照会していましたが、このアプローチは時間がかかるだけでなく、人為的な見落としが発生しがちです。
Agentic AIを使用すると、疑わしい兆候（IPアドレスやファイルハッシュなど）にフラグが立てられた時点で、AIエージェントが脅威インテリジェンスデータベース（BrightCloudなど）に対するクエリを自律的に開始します。エージェントは、マルウェアの分類、過去の脅威データ、コミュニティからのフィードバックなど、重要なインサイトを即座に取得します。
検索後、Agentic AIはデータの重要度と関連性を評価し、簡潔で実用的なレポートを自動的に生成します。これらのレポートは、特定された脅威、潜在的な影響、緩和のための実用的な推奨事項を明確に示し、対応スピードと運用精度を大幅に向上させます。
＜なぜサイバーセキュリティにAgentic AIを導入するのか？＞
- 対応の迅速化： 自動化により脅威分析サイクルを劇的に短縮。
- 精度の向上： 包括的な脅威インテリジェンスを体系的に取得することで、ヒューマンエラーを排除します。
- アナリストのエンパワーメント： アナリストを反復作業から解放し、複雑で戦略的な分析により集中できるようにします。
- 継続的な脅威情報の更新： 外部の脅威ソースからのリアルタイムの最新情報を社内のセキュリティプロセスに統合します。
＜Agentic AIの未来の可能性＞
Agentic AIの進化は、プロアクティブな脅威ハンティング、リアルタイムのマルチソースインテリジェンスの統合、脅威の自動修復など、さらなる機能強化を約束する。将来のサイバーセキュリティの展望は、複数のプラットフォームにまたがるシームレスなAIエージェント・コラボレーションを特徴とし、包括的で自動化されたエンドツーエンドのセキュリティ・ワークフローを生み出す可能性があります。
結論 RAGとAgentic AIを組み合わせた効果
Retrieval-Augmented Generation（RAG）とAgentic AIを組み合わせることで、サイバーセキュリティチームは、脅威を迅速に特定し、コンテキストを深く理解し、効果的に対応するための比類ない能力を実現します。RAGは、インシデント報告のための正確で権威のあるコンテキストを確保し、Agentic AIは、プロアクティブなインテリジェンス検索を通じて調査を自律的に充実させます。
これらの高度なAI手法を組み合わせることで、サイバーセキュリティの運用が一変し、組織のセキュリティ体制、運用効率、脅威への耐性が大幅に強化されます。RAGとAgentic AIをサイバーセキュリティ・ツールキットに組み込むことで、脅威に対応するだけでなく、プロアクティブに敵対者の先を行くことができます。
