セキュリティチームとSOCアナリストは、アラート量から脅威の見逃しまで、2000年代初頭以来、同じTier-1対応の課題に直面しています。生成 AI は有望なソリューションを提供しますが、単純な LLM 統合を超えた効果的な AI 拡張セキュリティ システムを実装するには、今日の複雑さと手動の意思決定プロセスに対処するための深い知識と微妙な詳細が必要です。
エージェントフレームワークによる検出エンジニアリングの変革
エージェントフレームワークは、セキュリティ運用の機能方法の根本的な変化を表しています。AI エージェントは、静的なプレイブックに依存するのではなく、アラートを分析し、コンテキスト情報を収集し、調査結果に基づいて動作を動的に適応させることができます。これらのシステムは、アラートのトリアージに優れており、脅威インテリジェンスでデータを自動的に強化し、観察されたパターンに基づいて検出ルールを継続的に最適化します。推論機能を統合することで、エージェントはコンテキストを解釈し、最適なエンリッチメントソースを選択し、結論を繰り返し洗練し、厳格なスクリプトというよりもスキルアナリストのように振る舞います。
エンジニアリングの課題と実用的な解決策
ただし、生産グレードのエージェントシステムを構築するには、明確なエンジニアリング上の課題があります。実用的なソリューションには、慎重なエージェントの設計と専門化 (集中した専門家と多才なジェネラリスト)、信頼性の高いエージェント間通信のための堅牢な構造化された入出力スキーマ、インフラストラクチャの統合、コンテキスト データにアクセスするためのセキュリティ ツールの統合が含まれます。自動化された意思決定に対する信頼は、一か八かで損なわれることはできません。
幸いなことに、自己評価のための批評ループや幻覚/プロンプトインジェクション技術に対するガードレールなど、フレームワークがサポートする品質保証メカニズムが利用可能です。エージェントは調査中に多くの API 呼び出しを生成し、多くのトークンを使用する可能性があるため、コスト管理でさえ重要な意思決定ポイントとなり、LLM のパフォーマンスの最適化と効率的なリソース使用が必要になります。
人間と AI のコラボレーション: 今後の道
これらのテクノロジーは、セキュリティアナリストに取って代わるのではなく、強化するものであり、従来のAGIの概念からはまだ程遠いです。日常的なアラート分析を自動化することで、エージェントは人間のアナリストや検出エンジニアを解放し、日常的なタスクに圧倒されることなく、複雑な調査と戦略的なセキュリティ上の決定に集中できます。
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