Generative AI(GenAI)は、セキュリティ、コンプライアンス、アイデンティティ、および管理プロセスのアプローチを変革する可能性を秘めています。Microsoft Securityによると、GenAIは日常的な運用ワークフローを自動化し、セキュリティチーム全体での知識の民主化を促進することができます。自然言語処理(NLP)を組み込んだGenAIモデルを使用することで、SOCアナリストは手動で情報を調査する代わりに、質問を投げかけてより自然な形式で回答を得ることができます。
しかし、GenAIが人間の専門知識を置き換えることを意図しているわけではなく、組織のセキュリティデータ、既知の脅威インテリジェンス、および既存のプロセスに基づいたガイド付きの推奨事項やベストプラクティスを提供することで、アナリストが脅威に効率的に対応できるよう支援することを目的としています。Microsoftでは、AI作業をガイドするために倫理原則を定義、公開、実装しており、これらの原則を実践するためのエンジニアリングとガバナンスシステムを常に改善しています。透明性は、Microsoftの責任あるAIフレームワークの基本原則の一つです。
GenAIを環境に展開する際には、セキュリティ、コンプライアンス、アイデンティティ、および管理にわたる繰り返し可能な多段階プロセスが自動化のために準備されています。例えば、インシデントの調査時には、アナリストがエンドポイントで実行された可能性のあるスクリプト、コマンドライン引数、または怪しいファイルを調査する必要がありますが、この情報を手動で調査する代わりに、AIモデルにスクリプトを提供し、特定のセキュリティ関連タスクを達成するためにまとめられたプロンプトのコレクションを使用して分解してもらうことができます。AIをこのように使用することで、スクリプトやファイルの分析の複雑さを理解していないユーザーを自動的にスキルアップさせることができるだけでなく、脅威インテリジェンスへのインジケーターの相関付けや要約レポートの作成など、一般的なフォローアップアクションをモデルが支援することで時間を節約できます。
最終的に、GenAIは企業のセキュリティ、コンプライアンス、アイデンティティ、および管理プロセスにアプローチする方法を完全に革命する可能性があります。運用ロールでGenAIを適用する方法についての考えを広げることで、実務者の時間を節約し、新しいスキルを装備させ、最も重要なことに時間を費やすことができます。
【ニュース解説】
Generative AI(生成型AI)は、セキュリティ、コンプライアンス、アイデンティティ管理、および一般的な管理プロセスの自動化に革命をもたらす可能性があるという話題が注目されています。Microsoft Securityによると、この技術は、特に日常的な運用ワークフローの自動化において、セキュリティチーム全体での知識共有を促進し、作業の効率化を図ることができるとされています。
この技術の核心は、自然言語処理(NLP)を活用した生成型AIモデルにあります。これにより、セキュリティ運用センター(SOC)のアナリストは、複雑な技術的調査を手動で行う代わりに、自然言語で質問を投げかけ、直感的な形式で回答を得ることが可能になります。しかし、この技術が人間の専門知識を置き換えるものではなく、むしろアナリストが脅威に対してより効率的に対応できるよう支援するためのものであることが強調されています。
透明性は、この技術を成功させるための鍵です。AIモデルが提供する情報の出所をアナリストが理解し、その情報を簡単に検証できる必要があります。Microsoftでは、AIの倫理的な使用を確保するために、透明性を含む倫理原則を定義し、これらの原則に基づいたエンジニアリングとガバナンスシステムを構築しています。
実際の適用例としては、インシデントの調査やデバイスの管理・コンプライアンスチェックなど、繰り返し可能な多段階プロセスが自動化の対象となります。AIモデルは、スクリプトの分析やデバイスのコンプライアンス状態の確認など、特定のセキュリティ関連タスクを効率的に実行するための支援を提供します。これにより、技術的な複雑さを理解していないユーザーでも、必要な作業を行うことができるようになり、時間の節約とスキルアップが実現されます。
この技術の導入により、企業はセキュリティ、コンプライアンス、アイデンティティ管理のプロセスを効率化し、より迅速かつ効果的に脅威に対応できるようになることが期待されます。しかし、AIの倫理的な使用や透明性の確保、人間の専門知識との適切なバランスなど、考慮すべき課題も存在します。将来的には、これらの課題に対処しつつ、GenAIの可能性を最大限に活用することが、企業のセキュリティ戦略において重要な要素となるでしょう。
from Automate Routine Operational Workflows With Generative AI.
“生成型AI、セキュリティ業務の未来を刷新 – Microsoftが提案する新時代のアプローチ” への1件のコメント
Generative AI(生成型AI)のセキュリティ、コンプライアンス、アイデンティティ管理、そして一般的な管理プロセスへの応用についての説明は非常に興味深いと感じます。私の立場から見ると、この技術の可能性は、私たちが日々直面しているセキュリティ関連の課題を解決するための新しいアプローチを提供します。
特に、自然言語処理(NLP)を使用した生成型AIモデルがセキュリティ運用センター(SOC)のアナリストによる複雑な技術的調査を助けるアプローチは、私たちがより効率的に脅威に対応できるようにするための大きなステップだと思います。手動での情報調査にかかる時間を削減し、より直感的な方法で回答を得ることができるため、セキュリティ分析のスピードと正確性が向上するでしょう。
しかし、この技術が人間の専門知識を置き換えるものではなく、サポートするためのものであるという点は重要です。AIが提供する情報の正確性や信頼性を確認するためには、人間の専門知識が引き続き必要です。Microsoftが透明性を含む倫理原則を定義していることは、AIを責任を持って使用し、信頼できるものにするための良いステップだと思います。
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