ネットワークセキュリティにおけるAIの活用方法

by NetBrain 2026 年 4 月 2 日

セキュリティリーダーなら誰でも、アラート疲労という深刻な現実を知っています。一日の始まりは、何百、何千もの通知が注意を引こうと競い合うことから始まります。セキュリティチームは非効率性に溺れ、重大な脅威はデジタルな干し草の山の中の針のようになってしまいます。プレッシャーは高まっていますが、それには正当な理由があります。第三者はAIや高度なツールを使って攻撃を加速させています。サイバーセキュリティ・インフラストラクチャセキュリティ庁（CISA）によると、2024年にはビジネスメールの侵害だけでも、 企業に2.7億ドル以上の損失をもたらした特に中小企業は、サイバーセキュリティに十分なリソースを割くことができない可能性があるため、リスクにさらされやすい。

より高度な攻撃ツールへのこうした決定的な変化は、エンジニアがサポートチケットを作成したり、不審な事象を調査したりする頃には、AIを活用した攻撃によって既にネットワークが悪用されている可能性があることを意味します。リスクは高まり、対応できる時間は限られています。AIを活用した脅威に対抗するには、組織はスピード、規模、そして迅速な対応能力を備えた防御策を必要としています。

新たな現実：手動によるセキュリティ運用がもはや通用しない理由

AIを活用した攻撃が爆発的に増加したことで、コマンドラインやスプレッドシートに依存する従来のワークフローは危険なほど時代遅れになっています。パッチ適用期間は短縮されつつあるにもかかわらず、既知の脆弱性と実際の対策との間のギャップは拡大し続けています。セキュリティチームは、時代遅れのツールを使って、AIによって強化された脅威の猛攻から身を守らなければならない状況に陥ることが少なくありません。

このギャップは技術面だけでなく、運用の持続可能性にも及んでいます。攻撃のタイムラインがわずか数分で終わる場合、同じ古いプロセスを再起動しても対応できません。最近の調査結果によると、 IBM 2026年X-Force脅威指数 IDベースの攻撃はますます高速化・高度化しており、攻撃者はAIを活用して横方向への攻撃経路を切り替え、移行監視システムがアラートを検知する前に権限を昇格させています。これが、現代の脅威を人間の努力だけで抑え込むことができない理由です。チームは、AIをセキュリティチームの真のパートナーとして活用し、高度な自動化機能によってスピードと規模を実現する必要があります。

「エージェントAI」がネットワークセキュリティに実際に意味すること

ネットワークセキュリティにおけるAIというと、異常検知や基本的なパターンマッチングを連想しがちです。しかし、エージェント型AIネットワークセキュリティは、AIが受動的な観察者ではなく、オペレーターとなるというパラダイムシフトを表しています。

実際には、アラートが発生すると、エージェント型AIが調査を開始し、複数のソースのデータを関連付け、根本原因を特定し、多くの場合、修復手順を自動的に作成します。従来のAIは、デバイスが異常なログイン動作を示していることをチームに通知するだけですが、エージェント型AIはより詳細な情報を提供します。たとえば、エージェント型AIは、フィッシングキャンペーンに起因する盗まれた認証情報を使用してデバイスにアクセスがあったことをチームに通知し、デバイスを隔離して影響を受けたユーザーの認証情報をリセットするよう促す可能性があります。

こうした機能により、AIベースのネットワークセキュリティはデジタルエンジニアリング支援の領域へと移行し、問題解決、行動計画、および直接的な実行を促進する。

AIを活用したネットワークセキュリティの3つの柱

組織は、基本的な検出にとどまらず、ネットワークセキュリティを向上させるために、包括的なAI駆動型戦略を採用する必要があります。以下の柱は、その方法を示しています。 統合されたAI機能がセキュリティプログラムを変革する 受動的な対応から能動的な対応へと移行し、進化する脅威に対してスピードと回復力を発揮する。

1. 自動調査：アラートを実用的な洞察に変換する

アラート疲労の真のコストは、チームがインシデントに手動で対応するのに費やす時間です。最新のAIとネットワークセキュリティソリューションは、新しいアラートが発生するとすぐに調査を開始し、数秒以内に攻撃経路を特定します。 NetBrainさん 自動診断機能が作動しました は、システムが爆発半径と潜在的な横方向の動きを迅速に特定する典型的な例です。その結果、解決までの平均時間が急激に短縮されます (MTTR貴社のソリューションは、面倒なデータ収集作業を不要にします。エンジニアは、ログの収集や事後的な事象の再現ではなく、価値の高い分析と対応に集中できます。

2. 継続的なコンプライアンス：セキュリティ態勢のリアルタイム検証

チームはもはや定期的な監査に頼ってネットワークのコンプライアンスとセキュリティを達成することはできません。AIベースのネットワークセキュリティは、継続的な姿勢検証を可能にし、ソリューションは24時間7日、理想的なセキュリティ意図に対して構成をチェックします。AIは、実際の ネットワークの状態が目的の意図と一致する逸脱を指摘し、修正する。

3. 事前対策：悪用される前に脆弱性を修正する

最終的に、エージェント型AIネットワークセキュリティの目標は、予防的な修復です。設定ミスは依然として攻撃者にとって主要な侵入経路となっています。AI駆動型システムは、設定のずれを継続的にスキャンし、ベースラインへのロールバックを自動的に推奨または実行することで、他とは一線を画します。このレベルの予防性により、チームは脆弱性が侵害報告書に記載される前に修正することができます。

セキュリティ戦略にAIを導入するためのフレームワーク

AIをネットワークセキュリティ戦略に統合するには、テクノロジーとビジネスニーズを整合させる、体系的かつ実践的なアプローチが必要です。効果を最大化し、持続的な影響を確保するためには、組織は実装を導く中核的な原則に焦点を当てつつ、あらゆる段階で管理と透明性を維持する必要があります。

ステップ1：ネットワークのリアルタイムデジタルツインを構築する

見えないものは保護できません。ネットワークセキュリティにおける効果的なAIへの第一歩は、 リアルタイムデジタルツインこのネットワークのライブマップは、現在のトポロジー、トラフィックフロー、およびポリシーの適用状況を反映している必要があります。ハイブリッドクラウド環境では、これはオンプレミス、クラウド、エッジの各ドメイン全体にわたる可視性を確保することを意味します。このような包括的な視点がなければ、どんなに高度なAIでも、目に見えない問題を検知したり、修復したりすることはできません。

ステップ2：セキュリティ意図の定義と適用

インテントベースネットワーク（IBN）は根本的な変化を表しています。デバイス構成を細かく管理する代わりに、エンジニアは セキュリティ意図を定義する例えば、エンジニアは「給与計算の更新時以外は人事サーバーを隔離しておく」といった意図を定義し、それに基づいて行動を指示することができます。AIはこれらの意図を継続的に監視・適用し、逸脱があれば即座に警告を発したり解決したりします。

ステップ3：レスポンスワークフローを自動化して MTTR

システムに対する信頼は最も重要です。最も効果的なAIの実装では、人間が関与するモデルが採用されています。このモデルでは、AIが修復計画を作成し、エンジニアが承認権限を保持します。このワークフローは信頼を築き、 全体的な反応姿勢を向上させる機械の応答速度が常に専門家の監視下にあることを保証する。

ネットワークセキュリティにおける実世界のAIアプリケーション

AIを活用したセキュリティは、現実世界の様々なシナリオにおいて、目に見える効果をもたらしています。ここでは、ネットワークセキュリティにおけるエージェント型AIの活用例をいくつかご紹介します。

• ランサムウェアへの対応： ランサムウェアの挙動を検知すると、エージェント型AIは侵害されたエンドポイントを即座に隔離し、暗号化が拡散する前に、あらゆる横方向の移動試行を検知します。
• ハイブリッドクラウドのセキュリティ： AIはグループルールとオンプレミスのファイアウォールポリシーを相互参照し、マルチクラウドアーキテクチャで資産を危険にさらす可能性のある不一致を特定して修正します。
• ネットワーク防御： 従来のソフトウェアエージェントが禁止されている可能性のある産業現場の最前線では、エージェント型AIはトポロジーマップとポリシー分析を活用して、運用技術（OT）および産業制御システム（ICS）ネットワーク内の脅威を検出し、無力化します。

AIとネットワークセキュリティの未来を取り入れよう

AIはエンジニアを置き換えるのではなく、その能力を拡張するために存在します。反復的なノイズ処理、設定のずれの検出、そして機械速度での対応によって、AIはチームが火消しから強化へと移行することを可能にします。つまり、セキュリティチームは、警戒心と迅速かつ自動化された行動で高度な脅威に対抗できるソリューションを手に入れたという安心感を得られるのです。

複雑な業務を効率的なワークフローに変換する必要がある場合は、 NetBrain 適切なソリューションの導入を支援します。業界唯一の intent-based network automation および可視化プラットフォーム、 NetBrain 次世代技術はチケット解決を加速できる 運用上のオーバーヘッドを削減します。

エージェント型AIがネットワーク防御をどのように強化できるか、ぜひご覧ください。エージェント型AIの動作はこちらをご覧ください。 デモのスケジュール.