受動的なログ監視から自律型SOCインテリジェンスへ

現代のサイバー脅威は高度化・巧妙化しており、「Living off the Land」のような正規ツールを悪用する手法で検知を回避します。従来型のNetwork Security Monitoring（NSM）は大量のログを生成できますが、ログだけでは"インテリジェンス"にはなりません。

NSM + AI = 適応型・高精度・低ノイズのセキュリティ監視

本記事では、Artificial Intelligence（AI）が従来型NSMをどのように進化させ、プロアクティブなセキュリティ基盤へと変革するのかを解説します。

1. Network Security Monitoring（NSM）とは？

Network Security Monitoring（NSM）とは、ネットワークトラフィックを継続的に収集・分析・検知し、悪意ある挙動を特定する仕組みです。

従来の検知モデル：

IF signature matches → Trigger Alert

既知の攻撃には有効ですが、以下には限界があります：

ゼロデイ攻撃
Living-off-the-land攻撃
低速・段階的な横展開（Lateral Movement）
内部不正（Insider Threat）

2. 従来型NSMの課題

アラート過多

シグネチャベースの検知は大量のアラートと誤検知（False Positive）を生みやすい。

静的ルール

新しい脅威に対応するため、継続的なチューニングが必要。

手動調査の負担

アナリストが生ログを長時間分析する必要がある。

3. AIがNSMを高度化する方法

3.1 行動ベース異常検知（Behavioral Anomaly Detection）

AIは既知のシグネチャだけでなく、通常の行動パターンを学習します：

DNSクエリの通常傾向
VPNログインのパターン
内部トラフィック（East-West通信）
データ転送量の基準値

逸脱が発生した場合、リスクスコアを付与します。

例：

通常：9:00–18:00（日本）にログイン
03:12に海外からログイン → 高リスク

事前に細かなルールを作成する必要はありません。

3.2 トラフィックパターンのクラスタリング

機械学習により：

類似するネットワークフローを分類
横展開の検知
内部スキャン行為の発見
Beaconing通信の特定

主な手法：

Isolation Forest
オートエンコーダ
DBSCANクラスタリング

3.3 AIによるアラート高度化（Alert Enrichment）

生アラート：

ET TROJAN Possible C2 traffic 10.10.1.5 → 45.88.x.x

AIによる説明：

"内部端末10.10.1.5が、疑わしい外部IPに対して周期的な暗号化通信を行っており、C2通信の可能性があります。"

これにより、SOCの調査時間を大幅に削減できます。

4. AI統合型NSMアーキテクチャ

Network Traffic
      ↓
Zeek / Suricata
      ↓
SIEM（ログ統合）
      ↓
AI Engine
   - 行動ベースラインモデル
   - リスクスコアリング
   - LLMによるアラート分析
      ↓
SOAR自動化
      ↓
インシデント対応

AIレイヤーは検知と対応の間に位置する「意思決定インテリジェンス層」となります。