生成AIでサイバーセキュリティを強化できる？メリット・手法・リスク・ツールまでを徹底解説！

デジタル技術の飛躍的な進化が続く現代で、サイバー攻撃も高度化しています。企業としては機密情報の漏洩を防ぐためにも、堅牢なサイバーセキュリティ対策が求められます。

そこで注目されているのが、生成AIを活用したサイバーセキュリティです。生成AIは従来のサイバーセキュリティを強化し、リアルタイム性を備えることで、より柔軟に、そしてより強固にサイバー攻撃からデータを守ります。

この記事では、生成AIによるサイバーセキュリティのメリット、手法、リスク、代表的なツールを紹介します。セキュリティの強化を検討している担当者は、ぜひ参考にしてください。

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生成AIによるサイバーセキュリティのメリットは？

生成AIの導入によって、サイバーセキュリティでは以下のメリットが期待できます。

セキュリティ精度が向上する

生成AIを導入するメリットとして、セキュリティ精度の向上が挙げられます。従来のセキュリティシステムは既知の攻撃パターンをもとにしたルールベース型が主流であったため、マルウェアや未知の攻撃には対応が遅れる傾向がありました。

これに対して生成AIは、膨大なログやネットワーク情報を学習することで高精度に検出することが可能です。アラートの大半が誤検知とも言われる現場において、AIによる自動トリアージはアナリストの業務負荷を劇的に削減します。

わずかに異なる変化でも生成AIは自動で分析し、情報漏えいの兆候を早期に警告できます。

人為的ミスの削減と業務効率化が実現

サイバーセキュリティの現場では、アラート対応やログ解析といった作業量が膨大になるため、人為的ミスが発生しやすくなっています。生成AIはこれらの作業負担を大幅に軽減し、ヒューマンエラーを最小限に抑えることが可能です。

生成AIは、アラートを自動的に分類し、状況に応じた対応手段を提示してくれます。これによって担当者は高付加価値な業務（プロアクティブな脅威ハンティングなど）に集中でき、判断のばらつきを防ぐことができます。

また、報告書や分析レポートの作成を自動化によって数分で完了させることも可能です。

こうした効率化・自動化が進めば、業務フロー全体が円滑になり、限られた人員でも高い水準のセキュリティ運用を維持できます。

スキル・人材不足を補完する

サイバー攻撃の高度化が進む一方で、熟練したセキュリティ人材の確保は困難を極めるでしょう。特に中小企業や地方の企業では専門知識を持つ担当者が慢性的に不足し、本来最優先で取り組むべきサイバー脅威への対応が後手に回りがちです。

生成AIは、過去の脅威データやインシデント履歴をもとに学習し、専門的な領域まで担えるようになります。これによって、知識が浅い担当者でも、生成AIの支援を受けながら判断が可能になります。

また、生成AIを通じた作業を続けていけば担当者の知識レベルも上がり、結果として人材育成の役割にも期待できるでしょう。自動化が進めば、少人数でも24時間体制のセキュリティ監視を実現できます。

データ解析のスケーラビリティ

企業が扱うデータ量は年々増加しており、ログ、ネットワーク通信、アクセス履歴などを人手で精査することはもはや不可能です。生成AIはこの膨大なデータの解析にも活用でき、圧倒的なスケーラビリティをもって対応します。

生成AIはクラウドと組み合わせることで、企業の規模やデータ量に応じて拡張可能です。例えば、大規模ネットワークの全通信ログを瞬時に分析すれば、異常値や不審な通信を自動的に検知できます。

自然言語での脅威ハンティング

複雑なクエリ言語を習得せずとも、「先週、特定のサーバー群で不審な通信はあったか？」といった自然言語での対話によって高度な脅威ハンティング（探索）を実行できます。

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サイバーセキュリティで生成AIを活用する方法は？

生成AIは、サイバー攻撃の検知や防御だけでなく、脅威分析・予測・対応までを一貫して自動化できる点で従来の技術を大幅に上回っていると言えます。

脆弱なコードパターンの検知・修正支援

生成AIは、ソフトウェア開発段階におけるセキュリティリスクの低減に役立てることが可能です。特に脆弱なコードパターンの検知と修正支援は開発現場での実用性が高い領域で、コード解析を生成AIで自動化し、脆弱性をリアルタイムで特定できます。

AIは大量のオープンソースコードや過去のデータベースを学習しており、既知のサイバー攻撃に加え、コードの構造・文脈から未知のリスクを推定することも可能です。

また、検出結果に基づいて安全なコードを生成し、開発者に修正方法を提示することもできます。これによってセキュリティ対策の工数を削減しつつ、品質の高いソフトウェアをリリースできるでしょう。

生成AIを組み込むことで、セキュリティ・バイ・デザイン、つまりセキュリティ対策が施されたシステムを初期から運用できます。

文脈理解による複雑な異常検知

生成AIは、より複雑化していくサイバー攻撃に対し、文脈理解によって異常行動を高精度に見抜くことが可能です。従来のセキュリティシステムは特定のルールに基づく異常検知が主流であり、意図的にルールを回避する巧妙な手口には対応しきれませんでした。

生成AIが導入されることで、非構造化データを含む以下のような膨大な情報源を、人間では不可能な速度で分析・相関づけできます。

• セキュリティログ
• ネットワークトラフィック
• ダークウェブの情報
• フィッシングメールの文面

従来のパターンマッチングでは見逃していた「僅かな異常の兆候」や「ゼロデイ攻撃の予兆」を、AIがコンテキストを理解して検出します。特定サーバーへの大量アクセスや想定外のファイル転送といったパターンを文脈的に結び付け、自動で検知します。

行動分析ベースの未知攻撃対策

サイバー攻撃の精度は進化しており、既知のシグネチャセキュリティでは未知の攻撃を防げなくなりつつあります。生成AIは、サイバーセキュリティを従来のパターン検知型から、行動分析型への転換を促す技術として注目されています。

アクセス頻度やファイル操作、通信経路におけるデータの動きを生成AIが分析し、特有の挙動パターンを把握します。これにより、まだ報告されていないサイバー攻撃や内部から起こる不正行為であっても、未然に察知できるのです。

ログ・トラフィックの解析を自動生成

生成AIは、通信ログやアクセス履歴、サーバーイベントなどのデータを自動で収集・解析し、異常な通信パターンや潜在的な脅威を即座に検知できます。検出された内容をテキストで生成できるため、担当者は膨大なデータを一つひとつ確認する必要がなく、迅速に判断できます。

また、AIモデルは学習を重ねることで企業特有のネットワークを理解し、検出精度の最適化を自動的に行います。サイバーセキュリティ対策として生成AIを活用することで、一定の精度向上も見込めるでしょう。

誤検知とインシデントを自動分類し優先順位を付ける

サイバーセキュリティの現場では、膨大なアラートの中から真に危険なインシデントを選別しなければいけません。多くの企業では、誤検知への対応に時間を取られ、重大な脅威への初動が遅れるケースもあります。

しかし、生成AIは関連情報を即座に収集・要約し、検出した異常を脅威レベル・影響範囲・発生原因などに基づいて「これは即時対応が必要か？（Critical）」「様子見で良いか？（Low）」を分類することが可能です。

過去の対応履歴も学習するため、インシデントの優先順位を動的に設定できます。例えば、「外部からの侵入が疑われる通信」は最優先として即時対応を促し、「内部での誤操作による軽微なエラー」は後回しにするなど生成AIが状況に応じて判断してくれます。

また、AIがインシデントの状況を分析し、具体的な対応手順のドラフト、関係者への報告書案、さらには対応スクリプト（コード）まで生成し、アナリストの判断を高速でサポートします。

ペネトレーションテストの補助・脆弱性評価

ペネトレーションテスト（侵入試験）や脆弱性評価の現場でも、生成AIは有用な補助ツールとして活用できます。

ペネトレーションテストでは、脆弱性スキャンやソースコードを元に攻撃シナリオを自動生成し、優先度の高い攻撃経路を提示できます。また、エクスプロイトの可能性を検証するための入力値作成や、ファジングのテストケース生成を高速化することで人手不足に陥ることもありません。

検出された脆弱性に対しては、修正案やコード修正例を提示し、CI/CDパイプラインに組み込んで継続的な評価ができる運用も支援します。

ただし、生成AIが提案する攻撃手順や修正案は、あくまで補助です。そのため、誤検知や不完全な修正を避けるために必ず人間による検証も行います。

生成AIをサイバーセキュリティに活用するリスクは？

高精度な生成AIであっても、完璧なサイバーセキュリティを実現できるわけではありません。生成AIをサイバーセキュリティに活用するうえで以下のようなリスクが潜んでいます。

ハルシネーション

サイバーセキュリティの分野では、事実と異なる内容をそれらしく生成してしまうハルシネーションが重大なリスクとなり得ます。誤った攻撃経パターンや存在しないマルウェアを提示してしまうと、かえって作業が増えることになります。

また、ログ解析やインシデント要約を行う際にデータを誤解釈し、問題がないはずの通信を「不正」と判断して報告するケースも想定されます。こうした生成AI側のミスが重なると、セキュリティ運用の信頼性は損なわれるでしょう。

特に、学習データに依存する生成AIではハルシネーションが完全に排除されることは難しく、生成される回答には常に不確実性が伴います。

機密文書や個人情報の再生成

生成AIが外部データや社内ドキュメントを学習・参照する過程で、意図せず機密文書や個人情報を再生成してしまうリスクもあります。

• 学習データに含まれたAPIキー・顧客の住所・社員の個人情報が出力として復元される
• 内部仕様書の要約が外部に共有可能な形で露出する

こうした機密性の高い情報の再生成は、情報漏洩につながり、業務上の信用失墜や法令遵守問題を引き起こす可能性が高いです。

生成AI自体が脆弱性を抱えている

AIモデルは膨大なデータを学習して構築されるため、悪意あるデータが混入すると、誤った判断を引き起こすリスクがあり、それを許してしまうほどに生成AI自体が脆弱なのです。

AIモデルの構造やパラメータを解析されると、外部からのプロンプトインジェクションによる被害も受けやすくなります。

生成AIを運用するためのAPIやクラウド環境においても、アクセス制御の脆弱性に付け込まれる可能性があります。生成AIはサイバーセキュリティの防御手段として有効であると同時に、リスクの要因にもなり得る、両刃の剣といえます。

生成AIを悪用したサイバー攻撃とのいたちごっこ

近年、サイバー攻撃は生成AIを駆使した高度で巧妙な手法へと進化しています。特に、生成AIを悪用した攻撃では、自然な文体で生成された偽メールやチャットを用いて、スピアフィッシングやソーシャルエンジニアリングが行われるケースが増えています。

人間の判断では見抜きにくいほど高精度に作成されているため、セキュリティを構築する企業側にも同等以上の技術が求められます。

攻撃者も生成AIを用いることになれば、もはや生成AIの性能を競い合うような状態にもなり得るでしょう。こうした環境では、既存のサイバーセキュリティでは対応が追いつかず、リアルタイム学習と適応が不可欠です。

生成AIを活用する企業としては、生成AIを主導するサイバー攻撃に対抗することが必要になります。

法律・制度が整っていない

生成AIをサイバーセキュリティ領域で活用する上で課題となるのが法制度の未整備です。生成AIの利用は急速に進んでいるものの、現行の法律やガイドラインはそれに追いついていません。

特に、生成AIが扱う情報の範囲や責任に関しては、明確な法的枠組みが確立されていないのが現状です。

生成AIが誤って個人情報を再生成した場合、その責任が開発者・導入企業・ユーザーのいずれにあるのか判断が分かれるケースがあります。この部分をはっきりさせるための法律がないため、納得のいく形で解決することは難しいでしょう。

また、AIが生成したレポートや判断結果に基づいて企業が行動した場合、その判断が誤って損害を生じさせたとしても法的な責任範囲が不明確なままです。

このように、生成AIの進化に対して法整備が追いついていない現状は、企業のリスクマネジメント上、見過ごせない要素となっています。

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生成AIを活用したサイバーセキュリティツール

サイバー攻撃が高度化する中で、サイバーセキュリティツールにも生成AIの搭載は必須となりつつあります。ここでは、生成AIを活用したサイバーセキュリティツールを5つ紹介します。

Microsoft Security Copilot

Microsoft Security CopilotはMicrosoftが開発した生成AIベースのセキュリティ支援ツールで、同社の脅威インテリジェンスと連携して動作します。Defender、Sentinel、Entraなどの既存セキュリティ製品と統合され、検知・対応・報告書作成までを一元的にサポートします。

生成AIがセキュリティアナリストの指示を理解し、以下のプロセスを自動的に実行します。

• ログの要約
• インシデントの関連性分析
• リスクレベルの可視化

これにより、複雑な調査を短時間で完了でき、インシデント対応の初動スピードが向上します。

また、過去の事例や脅威データをもとに攻撃を予測し、対策を生成する機能も備えています。人間の判断を補完しながら、社内のサイバーセキュリティを知識ベースとして強化できる点が特徴です。

Swimlane Hero AI

Swimlane Hero AIは、セキュリティ運用の自動化（SOAR）に特化したサイバーセキュリティツールです。セキュリティイベントの対応プロセスを自動化し、担当者の判断を支援することで、素早いインシデント対応を実現します。

社内に蓄積された履歴を学習し、検知した脅威に対して最適な対処フローを生成します。不審なログインやデータ転送を検出した際には、アカウント隔離・通信遮断・通知作成などのアクションを自動で提案・実行可能です。

また、こちらから質問すればAIがインシデント内容を要約し、必要な対応策を提示するといった対話のインターフェースも備えています。

さらに、Swimlane Hero AIは他のセキュリティプラットフォームとも連携可能で、既存のSOCのワークフローに統合することも可能です。

Menlo Security

Menlo Securityは、生成AI技術を組み合わせたクラウドベースのセキュリティプラットフォームです。アイソレーション技術を搭載しており、ユーザーの端末上で不審なコードを実行させず、Webコンテンツをクラウド上で安全にレンダリングする仕組みとなっています。

生成AIの導入により、Menlo SecurityはWebアクセスやメール通信の挙動を解析し、リアルタイムに学習します。フィッシングサイトや悪意ある添付ファイルを生成AIは瞬時に特定し、ユーザーへ安全なコンテンツのみを表示することが可能です。

また、AIが蓄積データから脅威のトレンドを分析し、管理者向けにレポートを自動で生成できるため、攻撃リスクを事前に把握することもできます。「ゼロトラスト」という考え方を実践的に体現するソリューションとして、Menlo Securityは多層防御を担えるだけの強度があるといえます。

IBM Security

IBM Securityは、AIを融合させた統合セキュリティソリューション群で構成されており、サイバー防御を包括的に支援します。脅威の検知・分析・対応を一貫して行うプラットフォームとして注目されています。

IBMは長年にわたりサイバー脅威インテリジェンスを蓄積しており、生成AIとの組み合わせによって、新しい攻撃手法やマルウェアの進化を早期に検知できます。企業はより先進的かつ予防的な防御戦略を構築できる点でIBM Securityは有効です。

Precision AI

Precision AIは、脅威検知の精度とスピードを両立するために設計されたセキュリティ分析プラットフォームです。セキュリティに生成AIを据え、ログやネットワークトラフィックを解析し、リアルタイムで検知します。

Precision AIでは、その名の通りPrecision（精密さ）を追求しており、誤った検知を最小限に抑え、危険性の高いインシデントのみを抽出できる点が特徴です。

Precision AIは分析負荷の軽減とリスク可視化を両立し、SOC運用の最適化を支援することが可能です。生成AIによる文脈理解と、データ駆動型のセキュリティを融合させた設計で、複雑化するサイバー脅威に対して高い即応性を発揮できます。

生成AIを活用したサイバーセキュリティについてよくある質問まとめ

まとめ

生成AIは、サイバーセキュリティにおける従来の防御システムにとどまらず、攻撃者の動きを先読みして防御を最適化する自律的なセキュリティへ転換されつつあります。企業がこの変化に対応するためには、AIツールを導入するだけではなく、組織的なセキュリティの中核に位置付ける設計が不可欠です。

一方で、生成AI自体の脆弱性や倫理・法制度の問題といった新たなリスクも伴います。また、どの業務プロセスにどのAIツールを適用するのが最適か、既存のシステムとどう連携させるかといった判断は高度な技術的知見を要します。

自社の事業とシステム環境に即した最適なセキュリティ体制を構築し、現場エンジニアとの議論を実りあるものにするためにはAIとセキュリティの両方に精通した専門家の視点が不可欠です。具体的な導入計画やリスク評価についてお悩みの際は、ぜひ弊社コンサルタントにご相談ください。