AI SOC エージェント 誇大宣伝サイクルを経ています。 Gartner の言うことに従う場合 セキュリティ運用のハイプ サイクル、2025 年、このテクノロジーはまだ「イノベーションのトリガー」ですが、「膨らんだ期待の頂点」にあります。
どのベンダーも、自社のソリューションがセキュリティ運用に革命をもたらすと主張しています。すべてのカンファレンスでは、自律的防御を約束する別の基調講演が行われます。そして、すべての CISO は、AI がセキュリティ チームに取って代わるかどうかを問われています。
リディスでは、 SOC への AI の実装 より慎重な旅になりました。このモデルはハイブリッド SOC に近いため、内部リソースだけでなく外部サービス プロバイダーも組み合わせられます。この場合、 預言者のセキュリティ は現在、より伝統的な MDR プロバイダーと並んでその実力を証明しています。
しかし、一歩下がってみましょう。
SOC における AI 導入の転換点
Redis の SOC 向けの AI ソリューションの検討は、結局 3 つの推進要因の合流点に落ち着きました。
個人レベルでは、AI ツールとプラットフォームからより多くの価値が得られました。これは、ChatGPT からの応答が著しく役に立たなかったときとは対照的です。今では幻覚よりもはるかに有益なコンテンツがあります。
チームレベルでは、特定のセキュリティ問題へのこのテクノロジーの適用に関する説得力のあるストーリーを持ってこの分野に参入するベンダーが増えてきました。私たちが現在 AI で経験していることを個人レベルで拡大することには、実際の可能性があるように思えました。
エンタープライズ レベルでは、Redis が AI テクノロジー スタックの重要な部分として浮上し、AI 環境の高速化を推進し続けています。これは、AI をより速く、より安く、より優れたものにするために、当社が提供する製品やサービスで信じられないほどの取り組みが行われた結果です。組織のより多くの領域に AI を導入することは、当社に特有の取り組みではありませんが、TDR と SecOps の分野では、マシンの速度で動作し、意思決定と対応を実際に加速する能力は、脅威アクターを環境から遠ざけるときに利益をもたらします。
これら 3 つを組み合わせると、この分野のベンダー、SOC の AI にどのようにアプローチしているのか、そして私たちがどのような価値を得ることができるのかをより真剣に検討する転換点が生じました。
ベンダーの約束に対する当社の問題点
SecOps の多くは 課題 Redis の顔は私たちに固有のものではありません。セキュリティ チーム全体で繰り返される質問には次のようなものがあります。
- アラートに応答するまでにどれくらい時間がかかりますか?
- 調査と対応はどの程度進んでいますか?
- 誤検知にどう対処すればよいでしょうか?
- 偽陰性を回避するにはどうすればよいでしょうか?
これらの古典的なセキュリティの質問以外にも、私たちのチームが心に留めておかなければならない戦略的なことがいくつかありました。
まず、多くの SecOps チームは、同じかそれ以下でより多くのことを行うことが求められています。 Redis にとって、それはチーム自体のスケーリングを大幅に上回る方法でチームの能力をスケーリングすることを意味します。私たちは、自らの立場を超えて全力を尽くし、組織にセキュリティにプラスの効果をもたらすことに取り組んでいます。
第二に、透明性は交渉の余地のないものです。私たちが盲目的に信頼しなければならない答えを吐き出す「魔法の」AI ブラックボックスを誰も望んでいませんでした。そのために、最初から説明可能性に積極的に取り組むプラットフォームが目立っていました。私たちは、出力自体だけでなく、人間のアナリストから得られるものと同様の推論、論理、意思決定を理解したいと考えていました。
段階的な実装
Prophet Security を環境に導入することは、信頼を構築するための訓練でした。 (AI を擬人化することは想定されていませんが、少しだけ擬人化するつもりです。これは、非常に有能で決して疲れないアナリストがいるのに、環境に関する固有の知識がないのと似ています。)
まず、それを接続すると、調査と出力の生成が始まりました。私たちはそれらの出力を確認し、環境に合わせて AI を微調整するためにいくつかのフィードバックを提供しました。これを既存のワークフローに統合するために、広範な検出および対応ワークフローへの入力として使用し始めました。私たちは、人間のアナリストが意思決定を行うための別のデータ ポイントとして、Prophet AI の性質を使用し始めました。そして、その構成であっても、これらのアラートへの最初の対応に必要な時間が大幅に短縮されます。
現在、特にキューの最後に残る可能性がある低レベルのアラートについては、通常、AI にエンドツーエンドで処理させ、問題のあるものや決定的でないものをすべてバブルさせます。これにより、チームは必要な事柄に最大限の注意を払うことができます。
目標は、AI の決定を主要な意思決定を行うデータ ポイントとして、または独立した決定として使用するのに十分な信頼が得られる点に到達することです。
結果: 有形と無形
Redis の従来の SOC メトリクスは正しい方向に進みました。
たとえば、AI SOC ソリューションを使用すると、調査にかかる平均時間が大幅に短縮され、最長でも 10 分程度にまで下がりました。人間のアナリストが、たとえしっかりした戦略を持っているアナリストであっても、同じレベルの調査を行うには何時間もかかります。数時間から数分になると、私たちがどれだけ速く行動できるかが根本的に変わります。
カバレッジと一貫性も向上しました。これまで表面化することのなかった重大度の低いアラートは、現在、重大なアラートと同じレベルで調査されています。
あまり目に見えないメリットはありますか？ Redis チームは戦略的な作業に集中し続けることができます。アラートのトリアージに戻るコンテキストの切り替えが少なくなり、アナリストがキューを焼き尽くすのに半日を費やすことがなくなり、プログラムの成熟と機能の構築に集中できます。
今後の方向性: 他の開業医に伝えたいこと
私たちはまだ取り組みの初期段階にありますが、 預言者のセキュリティ、調査の速度、一貫性、集中力の向上は十分に意味があり、環境内で AI を評価している SOC リーダーには、構築しているものを真剣に検討することをお勧めします。
ベンダーに相談する前に、まず実際の問題と譲れないものを定義してください。 AI SOC ソリューションで解決しようとしている問題と密接に関係している成功指標を特定します。 AI SOC プロバイダーが現在のワークフローと機能をどの程度改善できるかを評価します。 （そして、市場調査をするときは、 どうやって ベンダーは透明性や説明可能性などについて話します。)
小規模から始めて、早期に効果を測定します。新しいチームメンバーを新人として迎え入れるのと同じように実装を扱います。 AI に学習する時間を与えます。その働きを見直してください。フィードバックを提供します。自律性を与える前に、徐々に信頼を築いてください。
最も重要なことは、これを置き換えではなく拡張とみなすことです。 Prophet Security のようなプラットフォームは、チームが人間の判断とマシンの速度を組み合わせられるようにすることを目的として構築されています。それは約です アナリストに力を与える それらを排除するのではなく、より多くのことに対処すること。 AI は反復的で時間のかかる調査作業を処理します。人間は、複雑な分析、脅威ハンティング、防御能力の構築に重点を置いています。
そうすることで、誇大広告を超えて実際にセキュリティ運用を改善することができます。
著者略歴: Justin Lachesky は、顧客と社内チームに測定可能な影響をもたらした実績を持つ、結果重視のセキュリティ リーダーです。彼は、情報セキュリティ、ネットワーク侵入分析、多様な環境にわたるインシデント対応に重点を置き、サイバーセキュリティの運用および戦略機能の両方にわたって深い経験を持っています。ジャスティンは、組織の防御体制を強化し、活動だけでなく有意義な成果を継続的に推進できるよう支援することに情熱を注いでいます。
Justin Lachesky — サイバーレジリエンス担当ディレクター レディス
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