SOC（セキュリティ運用センター）の可視性向上と自動化の重要性
現在、多くのセキュリティチームは自社環境を十分に把握できておらず、断片的な情報に基づいて運用しています。この課題に対処するには、エンドツーエンドでセキュリティツールを連携し、全体を通して統合された可視性を確保することが不可欠です。
まず、貴社で使用しているセキュリティツールを確認しましょう。以下のツールのうち、どれを導入されていますか？
ファイアウォール
電子メールセキュリティ
エンドポイントセキュリティプラットフォーム
Webアプリケーションファイアウォール
脅威インテリジェンスプラットフォーム
ネットワークトラフィック分析
仮想プライベートネットワーク
アプリケーション監視
ネットワークトラフィックキャプチャ
モバイルデバイス管理
ネットワークアクセス制御
脆弱性管理ツール
マルウェアサンドボックス
侵入防御/検知システム
IDとアクセス管理ツール
エンドポイント検出/レスポンスツール
SSL復号管理
セキュリティオーケストレーション、自動化、レスポンス（SOAR）ツール
ナレッジ管理ツール
URLフィルタリング
アナリストページングツール
ハニーポット＆詐欺ツール
振る舞い分析
ステップ 3: SOCにおけるワークフローの自動化
セキュリティリーダーは、現在の運用における各ツールの設定や実行が自動化できるかどうか、また、どこに人手の介入が必要かを検討する必要があります。特に、データの解釈やトリアージ（インシデント優先順位付け）といった高度な判断が求められる部分は、人間による監督が必要ですが、反復的で低リスクな作業については可能な限り自動化を進めるべきです。
自動化ソリューションの導入
SOCの効率化には、自動化ソリューション、特にセキュリティオーケストレーション、オートメーション、レスポンス（SOAR）ツールの導入が効果的です。SOARツールを使用することで、製品群全体の作業を調整し、インシデントレスポンス（IR）を迅速かつスケーラブルに実行することができます。これにより、多くの手作業を削減し、SOC全体での一貫した対応を実現できるでしょう。
AIと人間の協力による最適なSOC運用
機械学習や人工知能の進化により、脅威の検出・対応精度が大幅に向上する可能性が期待されています。しかし、SOCの変革には、人間の知見を活かして適切にAIを活用することが重要です。特に、インシデント対応を迅速化するためには、AIが提案する結果を人が効果的に活用し、迅速な意思決定を下せる体制が必要です。
ML活用によるSOCの効率化と担当者支援: データコンサルタントの視点
最新のSOC（セキュリティオペレーションセンター）では、機械学習（ML）主導のインテリジェンスを活用し、セキュリティチームの担当者を補完することが変革の重要な要素となっています。MLとAI技術を活用することで、大量のデータを効率的に処理し、重要なセキュリティインサイトの迅速な発見が可能になります。
MLの導入による自動化とインシデントの早期検出
SOCの自動化には、複数のデータソースから異常なパターンを検出し、コンテキスト付きでアラートを発報するMLモデルの活用が不可欠です。MLはデータ収集、統合、分析、調査を効率化し、手動対応にかかる工数を削減します。これにより、SOCチームはデータから脅威のコンテキストや証拠を見つける作業の負担を減らし、リソースを最適に活用できます。
SOCでのMLモデルの運用と改善
MLモデルの構築は、データ全体を分析してパターンを検出し、その後テストと改良を通じて精度を高めるプロセスです。この継続的なモデルの訓練により、異常な振る舞いの検出能力が向上します。SOCでは、デスクトップやメールサーバ、ファイルサーバなど多岐にわたるデバイスのデジタルマーカーを活用して正常な振る舞いを学習し、異常な行動の発見にMLを応用することで、脅威の検出精度が上がります。
MLの自律的な対応能力とリスク軽減効果
MLは、環境内での行動パターンやデータの相互関係を推論し、自律的にリスクを検知する機能を持っています。データセット内での異常な振る舞いや相互作用にフラグを立て、セキュリティインシデントを迅速に評価し、必要に応じて対応の推奨も行います。