AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から「CTIの自動化にAIを使え」と言われて困っているのですが、要するにどんな論文を読めばいいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！CTIはCyber Threat Intelligenceの略で、現状は自然言語の報告書が多く、繰り返し作業が多い点をどう自動化するかが焦点ですよ。
CTIの報告書を読むのに時間がかかるのは分かりますが、AIに任せると現場が楽になるということですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つで言うと、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を使って情報抽出、正規表現生成、関係グラフ生成を自動化する、人的介入を極力減らす、そして応答時間を短縮する点です。
これって要するに、面倒な読み取りとルール作りをAIにやらせて、現場は判断に専念できるようにするということですか。
その通りです。加えて、生成された正規表現はシグネチャ化の助けとなり、関係グラフは攻撃者の行動パターン把握を短縮しますから、投資対効果の面でも見込みがありますよ。
投資対効果と言われると気になります。初期導入コストと人員削減や時間短縮のバランスはどのように見ればよいですか。
要点三つで見ると、初期コストはモデル導入と運用設計に集中する、短期的には人手の省力化と検知時間短縮で回収できる可能性がある、長期的にはナレッジ蓄積でさらなる自動化が進む、です。
つまり初期は投資がいるが、繰り返し作業や判断の補助で現場の時間を生み出せるわけですね。データやプライバシーはどうなりますか。
現場の懸念として妥当です。プライバシー対策はデータの匿名化、オンプレミスモデル運用、外部APIを使う場合はデータ送信の最小化などで対応可能ですし、初期評価はサンドボックス環境で始めるべきです。
導入に踏み切る際に、経営陣に短く伝える要点を教えてください。時間がないので端的に言いたいのです。
短く三点です。「反復業務を自動化し分析時間を短縮する」「検知ルール作成を自動化して迅速に対応できる」「柔軟な運用設計でプライバシーや誤検知の管理が可能である」これだけです。
分かりました、では最後に自分の言葉でまとめます。今回の論文は、LLMを使ってCTIの読み取りとルール化を自動化し、現場の負担を減らして対応を早めるということですね。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。本研究はLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を用いて、CTI（Cyber Threat Intelligence、サイバー脅威インテリジェンス）に含まれる自然言語記述から重要情報を抽出し、自動で検知ルールのための正規表現（Regex）や攻撃者の関係グラフを生成する点で従来と決定的に異なる成果を示している。従来はドメイン特化型のモデルやルールベースの処理が中心であり、大量の報告書を扱う際の汎用性に欠けていた点を、本研究は汎用化の観点で補完する。
基礎的意義としては、自然言語に埋もれた事実関係や指標を機械的に抽出可能にすることで、SOC（Security Operation Center、セキュリティ運用センター）の分析ワークフローそのものを再設計可能にした点である。具体的には人的に行っていた文書読解とルール設計の繰り返し作業をLLMに委ねることで、人的リソースを応用的判断や対策立案へ振り向けられる。
応用的意義では、生成されるRegexや関係グラフがSIEM（Security Information and Event Management、セキュリティ情報イベント管理）システムに実装されることで、検知のスピードと網羅性が向上し、初動対応時間の短縮に直結する可能性がある。経営層が評価すべきは単なる技術的改善ではなく、検知から対応までのリードタイム短縮が事業継続性に与える影響である。
本節の要点は三つである。1) 自然言語CTIの自動解釈、2) 生成物の運用適用（Regex・グラフ）、3) SOCのワークフロー転換の可能性である。これらはROI（投資対効果）という視点でも説明可能であり、短期的利益と長期的な運用効率化の双方を評価に含める必要がある。
この位置づけにおいて、本研究は技術的な示唆を運用へと橋渡しする点で価値がある。経営判断としては、PoC（概念実証）を限定的に実施し効果の可視化を優先する戦略が望ましい。
2.先行研究との差別化ポイント
既存研究は多くがドメイン特化型の機械学習モデルや、ルールベースのナレッジエンジニアリングに依存していた。これらは学習データやルール設計に大きく依存するため、新しい報告様式や文脈が増えるたびに再学習や再設計が必要であり、スケールしにくい欠点を抱えている。
本研究の差別化は、LLMの「ゼロショット」または「少数ショット」能力を活かして、ドメイン固有の大量データを前提とせずに情報抽出を実現する点にある。つまり、従来のように事前に大量のラベル付きデータを用意しなくても実用的な抽出精度が得られる可能性が示された。
さらに、抽出した情報をただ提示するだけでなく、実務に直結する形でRegexという実行可能なアーティファクトに変換し、既存SIEMに導入可能な形で出力する点が実用的価値を高めている。これは研究段階から運用段階への移行障壁を低くする工夫である。
また関係グラフの自動生成は、攻撃チェーンやインフラ関連性の可視化を短時間で行え、アナリストの仮説検証サイクルを加速する。先行研究が示した限定的な情報抽出を踏まえ、本研究はそのアウトプットを運用に直結させる点で一歩進んでいる。
結論として、差別化は汎用性と運用適合性の両立であり、経営的には初期投資を限定したPoCで効果を検証し、段階的導入を目指す戦略が理にかなっている。
3.中核となる技術的要素
中核技術はLLMを用いた意味的抽出と自然言語からの変換処理である。LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）は文脈を理解して重要情報を取り出す能力を有しており、本研究ではそれを情報抽出タスクに適用することで、CTI記述中の指標、攻撃手法、関連インフラなどを抽出する。
次に抽出した情報を正規表現（Regex）に変換するプロセスである。Regexはテキストパターンを効率的に検出するための実行可能ルールであり、これを自動生成することで人手によるシグネチャ作成を省略できる。Regex生成は注意深い検証が必要で、誤検知の制御や過剰適合を防ぐための検証ループが不可欠である。
さらに関係グラフ生成は、抽出したエンティティ間の関係性をノードとエッジで表現し、攻撃チェーンや関連性の可視化を行う技術である。グラフはアナリストの直感的理解を助け、複雑な攻撃モデルを短時間で把握するための強力なツールとなる。
実装上の留意点は三つある。モデルの選定と運用形態（オンプレ／クラウド）、抽出精度と偽陽性のバランス、そして自動生成物の人間による監査プロセスである。これらを設計段階で明確にしなければ運用段階で混乱が生じる。
4.有効性の検証方法と成果
本研究は大規模なCTIコーパスを用いて抽出精度と運用適用度を評価している。評価指標は抽出の精度（precision）と再現率（recall）に加え、生成されたRegexの実運用での有効性、関係グラフがアナリストの意思決定に与える影響時間の短縮である。
結果として、LLMベースの自動抽出は従来のドメイン特化モデルに匹敵する精度を示し、特に新規性の高い文脈や表現に対しても柔軟に対応できる傾向が見られた。Regex自動生成は一部で手動調整が必要であったが、初期候補としては十分に有用でありSOCのルール作成時間を短縮した。
関係グラフの導入は、攻撃モデルの理解速度を有意に高め、アナリストの仮説検証サイクルを短縮したとの報告がある。これにより対応までの平均時間が短縮され、インシデントの拡大防止に寄与する効果が確認された。
ただし検証は制約付き環境で行われており、実運用におけるスケールや外部データの多様性への頑健性は今後の評価課題である。経営判断としては、まず限定的な環境で導入し、段階的に適用範囲を広げることが合理的である。
5.研究を巡る議論と課題
本アプローチの主な議論点は、LLMの生成物に対する信頼性とプライバシー保護の両立である。LLMは強力だが誤答や過度の一般化を引き起こす可能性があり、生成されたRegexや関係性は必ず審査プロセスを経る必要がある。
プライバシーとデータ管理の観点では、外部APIを利用する場合のデータ送信リスク、オンプレ運用のコスト、匿名化による情報劣化のトレードオフが存在する。これらはガバナンス方針と運用体制で明確に管理する必要がある。
また運用面の課題としては、アナリストのスキル再設計と組織的受け入れである。自動化により工数は削減されるが、モデル出力の検証や高度判断を担う人材育成が不可欠であり、これには時間と投資が必要である。
最後に法的・倫理的側面も議論に上る。攻撃者情報の扱い、誤検知によるサービス影響、外部公開情報の扱い方など、外部ステークホルダーへの説明責任を果たすためのフレームワーク構築が求められる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は実運用での長期的デプロイメント研究が必要である。具体的には多様な報告書様式や他言語に対する堅牢性評価、継続的学習でのドリフト対応、そしてRegex生成の自動検証フローの確立が優先課題である。
またプライバシー保護と性能の両立を図るため、差分プライバシーやフェデレーテッドラーニング等の技術を組み合わせる研究が期待される。これによりデータを外部に出さずにモデルを強化する運用が現実味を帯びる。
さらにアナリスト支援のユーザーインタフェース設計や可視化手法の改善も重要である。生成された関係グラフやRegex候補を素早く評価・承認できる運用設計が、実用化の鍵を握る。
最後に経営層への提言としては、限定PoCで効果の可視化を行い、得られた定量的効果に基づいて段階的投資を行うことでリスクを抑えつつ運用改善を進めることを推奨する。
検索に使える英語キーワード: Using LLMs to Automate Threat Intelligence, Threat Intelligence Automation, LLM for CTI, Regex generation for SOC, relationship graph for threat intelligence
会議で使えるフレーズ集
「本PoCではCTIの反復タスクを自動化し、アナリストの初動対応時間を短縮することを狙いとします。」
「リスク管理としてはオンプレ運用と匿名化を組み合わせ、データ流出リスクを制御します。」
「導入は段階的に行い、初期効果を確認した上でスケールさせる方針で進めたいと考えます。」
