SIEMにおけるAI革命：検出ルール作成の変革

サイバーセキュリティの常に進化する環境において、SIEM（セキュリティ情報およびイベント管理）ツールのための効果的な検出ルールの作成は重要です。本記事では、人工知能（AI）がこのプロセスをどのように革命的に変えているかを探り、セキュリティオペレーションチームにとってより迅速かつ効率的な方法を提供します。

従来、検出ルールの作成は時間がかかり、複雑な作業でした。セキュリティアナリストは、最小限の誤検知と最大の忠実度を求めて、1つのルールを完璧にするために数日を費やすことがよくありました。この完璧を追求する姿勢は賞賛に値しますが、急速に進化するサイバー脅威に対する防御の進展を妨げる可能性があります。

最近のAIの進展、特に自然言語処理において、新たなルール作成の可能性が開かれました。ChronicleのAI駆動のSIEMのようなツールを使用すると、アナリストは自然言語クエリを用いて迅速に検出ルールを生成できます。このアプローチは、数日から数時間に時間投資を大幅に削減し、新たな脅威に対する迅速な対応を可能にします。

この記事では、AI生成ルールのいくつかの例を示します： 1. 大規模なネットワークデータ転送の検出 2. AWSにおけるビットコインマイニング活動の特定 3. GCP Cloud SQL管理者の使用状況の監視 4. 他国の悪意のあるアクターへのトラフィックの検出 各例は、AIがシンプルな自然言語クエリに基づいて迅速に機能的なルールを生成できる方法を示しており、その後、セキュリティアナリストによって洗練され、最適化されます。

ルール作成におけるAIの使用の主な利点は以下の通りです： 1. 初期ルール作成にかかる時間の大幅な短縮 2. 幅広いユースケースに迅速に対応できる能力 3. 複雑なルール作成のための参入障壁の低下 4. アナリストがルールの洗練や脅威ハンティングに集中するための時間の確保 AI生成ルールは最初は完璧ではないかもしれませんが、反復的に改善できる堅実な出発点を提供します。

AI支援のルール生成は、セキュリティオペレーションにおいて重要な前進を示しています。初期作成プロセスを効率化することで、セキュリティチームは新たな脅威に対してより敏捷で迅速に対応できるようになります。しかし、AIは人間の専門知識を補完するためのツールであり、置き換えるものではないことを忘れないことが重要です。最も効果的なアプローチは、AIの効率性と人間の洞察、継続的な改善を組み合わせて、サイバー脅威に対する堅牢な防御を構築することです。