AIの攻撃はAIで守る、AI SOC実現へ 規制業種を縛る「3つの壁」をTrellixはどう超えるのか

AIを悪用した攻撃でセキュリティアラートは激増し、人手の分析では追い付かない。だが標的になりやすい金融機関や官公庁ほど、AIによる運用の自動化に踏み切れない事情を抱える。Trellixが発表した新製品は、その壁をどう崩すのか。

[松林沙来，ITmedia]

　セキュリティベンダーのTrellixは2026年11月11日、記者会見を開き、AIを活用した攻撃にAIで対抗するための新たなセキュリティ運用製品を発表した。登壇したジョー・チェン氏（CTO《最高技術責任者》）は、攻撃者が標的の調査や攻撃コードの作成にAIを使い、数時間で攻撃を完了させる現状を説明した。企業が業務に導入するAIエージェントについても「ある意味、会社の中にいる内部者だと考えるべきだ」と指摘する。

　防御側の負荷も増している。アレックス・オー・ユン氏（CPO《最高製品責任者》）は、AIエージェントによる攻撃を受けたAIモデル共有プラットフォームを運営するHugging Faceの例を挙げた。通常は1日100件程度だったアラートが、4日間で1日当たり171万7600件に膨れ上がったという。業界では、人間のアナリストがアラート1件の調査にかける時間は約30分が一般的な目安とされる。この規模のアラートを人手だけでさばくのは難しい。

　こうした状況を背景に、セキュリティの監視や対応を担うSOC（セキュリティオペレーションセンター）の業務をAIエージェントが自律的に担う「AI SOC」（エージェンティックSOC）に関心が集まる。ただ、攻撃の標的になりやすい官公庁や金融機関、重要インフラ企業ほど導入しにくい実態がある。こうした組織は機密性の高いデータを扱い、外部のクラウドやAIサービスにデータを送ることが規制で制約されやすいためだ。

　会見で同社が挙げた壁は、データの管理権とコスト、AIの透明性の3つだ。新製品はこれらをどう解消するのか。

SOCのAI導入を阻む要因（出典：Trellixの投影資料）

導入を阻む3つの壁をどう崩すのか

　Trellixが発表した「Trellix Wise for Private Cloud」（以下、Wise for Private Cloud）は、AIによるアラートの調査から対応までを顧客の管理環境内で完結させるエージェンティックSOC製品だ。オンプレミスのほか、外部ネットワークから隔離されたエアギャップ環境、ハイブリッド環境、プライベートクラウドに導入でき、データを外部のクラウドやパブリックなLLM（大規模言語モデル）に送信しない。一般提供を同日に開始した。

　オー・ユン氏によると、同社の調査では67.8％の回答者が「AIを使いたいが、データを自社で管理しなければならない規制があり利用できない」と答えた。日本でもAI利用に伴うリスクへの警戒は強い。Trellixが2026年に公開した調査レポート「Mind of the CISO: The New Insider: Rethinking Risk in the AI Era」（注）では、日本の回答者の83％が、AIツールの利用によって従来のセキュリティ対策では想定されていなかったリスクが生じていると答えている。

（注）「Mind of the CISO: The New Insider: Rethinking Risk in the AI Era」について（Trellix）

　コストの壁もある。同社によると、エージェンティックSOC製品の多くはAIの処理量に応じたトークン課金制を採用しており、インシデントが急増すると費用を予測しにくい。AIが判断に至った過程を確認できないという透明性の課題も、規制の厳しい業種では導入の妨げになってきたという。

既存のSIEMと連携し、料金は定額

　Trellixの櫻井秀光氏（マネージングディレクター兼ソリューションズエンジニアリング本部長）は、Wise for Private Cloudの特徴として次の4つを挙げた。

1. 既存環境の活用：　SIEM（セキュリティ情報イベント管理）に集約されたアラートをAPI経由で取り込み、調査エージェントが分析し、結果に応じて修復エージェントが対応する。ログを同社側に送る必要はなく、エージェントが顧客の既存のデータレイクに直接アクセスする
2. データ管理権の保持：　LLMを製品に内蔵し、調査や対応でデータを外部に送らない。インターネットに接続できない閉域環境でも「オフラインポータル」の仕組みで脅威インテリジェンスやAIモデルを更新できる
3. 調査過程の透明性：　調査結果だけでなく、AIがなぜその調査をしたのかという思考の流れを全てログに残す。アナリストは判断の根拠を確認できる
4. 定額料金制：　ローカルのLLMで動作するため、利用量にかかわらず料金は定額だ。処理できる量に応じて「VM 3000」「VM 5000」「VM 7000」の3段階のプランを用意し、調査、修復、ハンティング（脅威の兆候の能動的な探索）の各エージェントの利用料を含む

　最小構成のVM 3000でも1日当たり1800件のアラートを分析できるとする。櫻井氏は、人間が1件に20分かける場合の換算で、24時間働き続けるアナリスト約25人分の作業量に相当すると説明した。重要度の低いアラートを含めて全件を調査し、アラートが出ていない段階でも脅威の兆候を能動的に探索するという。

　一方で、人間の関与をなくすわけではない。アラートの一次分析を担うTier 1アナリストの作業は自動化し、詳細な分析や対応を担うTier 2以降は人とAIが協調する。櫻井氏は、人手に頼ってきた作業の50〜60％をエージェンティックAIで自動化できるとの見方を示した。