～生成AIと行動分析による高度な脅威検知～
サイバー攻撃の高度化と巧妙化が進み、従来の防御型セキュリティだけでは対応が難しくなっています。APT（高度持続的脅威）や内部不正など、表面的なアラートだけでは捉えきれない脅威に対し、能動的にリスクを検知・分析・対応する脅威ハンティングの重要性が増しています。
しかし、膨大なログデータの分析や断片的なアラートの関連付けには高度な専門知識と経験が求められることから、セキュリティアナリストの負荷は年々増えており、こうした状況を打破すべく、生成AIや機械学習を活用したインテリジェントな脅威ハンティングが注目されています。
AIがもたらす脅威ハンティングの変革
従来、アナリストはSIEMやEDRなどから出力される数千、数万単位のアラートを手作業で分類・調査し、優先度を判断していました。多くのアラートは誤検知や軽微なイベントであるにもかかわらず、それらすべてに目を通さなければならず、対応の遅れやアラート疲れを引き起こします。
生成AIの導入により、このプロセスは大きく変わります。LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）を活用すれば、アラートの内容を文脈的に補強し、背景や脅威の深刻度を自動的に判断・要約することが可能になります。
たとえば、不審なプロセスが実行されたというアラートに対して、AIはそのハッシュ値を脅威インテリジェンスと照合し、悪意のある可能性を評価します。また、関連するユーザーの過去の行動履歴や、同時に発生したネットワーク通信などを自動的に収集・分析し、アナリストが短時間で全体像を把握できるように要約して提示します。
AIを活用したエンリッチメント（情報補完）でアラート疲労を軽減
それぞれのアラートが送付されるまでには、生イベントを深掘りしてコンテキストを把握し、複数の情報源を手作業で照合してプロセスハッシュやIPアドレスを脅威インテリジェンスと突き合わせる必要があります。しかし、多くは偽陽性であり、アナリストの時間と労力を浪費しています。
AIによるアラートの「エンリッチメント（情報補完）」は、脅威ハンティングを根本的に変える要素です。従来、アラートの解析は「何が起きたのか」を特定することに多くの時間を要していましたが、AIは以下のような形でその負荷を軽減します。
- IPアドレスやドメインの信頼性を自動評価
→ 信頼性スコアや過去の悪用履歴を即時照会し、通信先のリスクを可視化。 - プロセス実行履歴やコマンドラインの解析
→ 異常な引数や、よく知られた攻撃ツールの痕跡を文脈に基づいて指摘。 - 複数アラートの関連性を提示
→ 時系列や関係するユーザー・端末などから、攻撃の兆候をストーリーとして構築。
これらにより、アナリストは単なるアラートの羅列ではなく、意味のある「インシデント像」を短時間で把握できるようになります。
エンティティベースの分析とリスクスコアリング
脅威ハンティングにおけるもう一つの進化は、エンティティ（ユーザー、デバイス、IPなど）を中心とした脅威分析です。User and Entity Behavior Analytics（UEBA）では、個々のエンティティに対して通常時の行動パターンを学習し、異常な振る舞いを検知・スコアリングします。
ここでAIは、複数のアラートを時系列的・論理的に結びつけ、ナラティブ（ストーリー）として提示します。
例えば、深夜帯の不審なログイン、その直後の管理者権限昇格、内部ファイルの大量ダウンロード、外部への異常な通信、といった一連の行動を一つの脅威シナリオとしてまとめ、MITRE ATT&CKで定義されたTTP（戦術・技術・手順）と照合することで、攻撃の種類や目的を特定する手助けをします。
このようなナラティブ化により、アナリストは個別の事象を見るのではなく、全体像を理解したうえで適切な対応を選択できるようになります。
組織全体の脅威可視化とAIによる対応支援
さらに生成AIは、組織全体におけるリスク傾向や脅威の集中箇所を俯瞰的に把握する支援も可能です。エンティティ単位でのリスクスコアを集計し、「どの部門で異常が多発しているか」「どの拠点で特異な通信が見られるか」などを把握できます。
また、AIは過去のインシデントレポートやプレイブックを元に、現在の事象に対する適切な対応策を自動的に提案することも可能です。Retrieval-Augmented Generation（RAG）技術を用いれば、特定の状況に応じて、ナレッジベースから適切な情報を抽出・再構成し、アナリストに対して次に取るべきアクションを提示します。
導入の課題と解決策
AIは脅威ハンティングのワークフローを大幅に強化する一方で、その採用にはセキュリティ、確度、ユーザビリティを確保するために、以下のような技術的・運用的な課題が伴います。
- データセキュリティの確保（セキュリティログの扱いとプライバシー） AIがアクセスするログデータを安全に管理するため、閉域ネットワーク内（オンプレミスまたはVPC）での運用が求められます。
- データ構造の標準化 セキュリティログには企業固有の形式や用語が多く存在します。ログを事前に正規化・構造化し、AIが解釈しやすい形に整備する必要があります。ログの標準化が成功の鍵です。
- AI出力の一貫性とガバナンス 生成AIは自由度が高いため、出力フォーマットの統一やプロンプト設計による制御が不可欠です。JSON形式など定型出力への対応が重要です。
結論：AI×人間による脅威ハンティングの未来
AIは脅威ハンティングを「リアクティブ」から「プロアクティブ」へと進化させ、より迅速で的確なセキュリティ対応を可能にします。最終的には、人間の専門性とAIの処理能力を組み合わせることで、これまで見逃されていた兆候を的確に捉え、迅速かつ効果的なインシデント対応が実現されるでしょう。脅威ハンティングの現場は、今まさに新たな次元へと進化しつつあるのです。
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