AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「攻撃グラフ」という言葉が出てきましてね。部下からAIで自動化できるって聞いたんですが、本当に実務で役立つんでしょうか。正直、何をどう評価していいかわからなくて…
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、やや専門的な話ですが、順を追ってわかりやすく説明しますよ。まず端的に言うと、最近の研究はRetriever-Augmented Generation（RAG）という仕組みで、既存の脆弱性情報を引き出してLarge Language Models（LLM、いわゆる大規模言語モデル）に組み合わせることで攻撃グラフを自動生成できることを示していますよ。
リトリーバー強化って聞き慣れない言葉ですが、要するに社内の資料や公開された脆弱性情報をAIに引っ張らせるってことでしょうか。これって要するに既存データを検索して答えを作るということですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。Retriever-Augmented Generation（RAG）とは外部の情報ソースから関連文書を取り出すRetriever（検索器）と、取り出した文脈を基に文章を生成するGenerator（ここではLLM）を組み合わせる仕組みですよ。身近な例で言えば、図書館で必要な本を先に探してから、それを材料にレポートを書くイメージです。
なるほど、では攻撃グラフ自体はどう役に立つのでしょう。投資対効果の観点で、現場がすぐに使えるかが気になります。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に、攻撃グラフ（Attack Graph）はシステム内の脆弱性がどのように連鎖して最終的に侵害に至るかを可視化するツールであり、優先的な対策を決めやすくします。第二に、RAG＋LLMで自動生成すると専門家の手作業を大幅に削減でき、更新頻度を上げられます。第三に、完全に自動で完璧にはならないため人のチェックと組み合わせる運用設計が必要です。
これって要するに、AIが候補を出してくれて、セキュリティ担当がそれを点検して優先順位を決める、ということでしょうか。人が完全に置き換わるわけではないと。
その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！実務ではAIを補助ツールとして使い、担当者の専門性で最終判断と修正を行う運用が現実的です。まずは小さな範囲でPoC（Proof of Concept、概念実証）を回して有効性と工数削減効果を測ることをお勧めします。
PoCをやるにしても、どのデータを入れればいいのかがわかりません。現場からはCVEという言葉が出ますが、それは何ですか。ちゃんと使えるものなんですか。
素晴らしい着眼点ですね！CVEはCommon Vulnerabilities and Exposures（CVE、共通脆弱性識別子）で、公開された脆弱性の基本情報がまとめられています。RAGのRetrieverはこうしたCVE記述や脅威レポートを引き出し、LLMがそれらの前提条件や影響をつなげて攻撃経路を推定します。実務的には、対象製品やパッケージ名を指定して関連CVEを抽出する運用が分かりやすいです。
運用費や初期投資の話も聞きたいですね。うちみたいな中小の現場で費用対効果が出るかを見極めたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！結論的にはスモールスタートが鍵です。まずは限定したアセット（数台の重要サーバーや主要アプリ）でRAG＋LLMを回し、生成された攻撃グラフと既存の脅威評価を比較して効果を定量化します。ポイントはツールコスト、人手の削減量、誤検知率のバランスを取りながらフェーズを進めることです。
よくわかりました。最後に、要点を私の言葉でまとめますと、RAGで関連情報を引き出し、LLMが脆弱性のつながりを推定して攻撃グラフを作る。その結果を人が確認して優先順位を決めれば、工数削減と更新頻度向上が期待できる、という理解で間違いないでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で完璧です。一緒に小さなPoCから始めて、実務に適したプロセスを作っていきましょう。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究はRetriever-Augmented Generation（RAG）と呼ばれる仕組みを用いて、Large Language Models（LLM、大規模言語モデル）に基づく攻撃グラフ（Attack Graph）生成の自動化可能性を示した点で意義が大きい。従来は専門家の手作業や静的ルールに依存していた攻撃経路の発見を、公開されたCVE（Common Vulnerabilities and Exposures、共通脆弱性識別子）や脅威レポートから関連情報を引き出し、LLMが前提条件と影響を組み合わせて提示することで、人的コストの削減と更新頻度向上を狙える。
攻撃グラフはシステムの脆弱性がどのように連鎖して最終的な侵害に至るかを可視化するものであり、経営判断では対策優先度やリスク投資の根拠となる。したがって自動化による即時性と幅広いカバレッジの獲得は大きな価値を持つ。研究はRAGのRetrieverで関連CVEや報告書を抽出し、LLMがそれらを文脈化して脆弱性間のリンクを生成するワークフローを提案している。
実務上、重要なのは完全自動化を盲信せず、人のレビューを組み合わせる運用設計である。本研究は生成物の有用性と限界を示し、実装に向けた設計指針を与える点で現実的価値がある。特に頻繁に更新される脆弱性情報を追いかける必要のある組織にとって、定期的な自動生成は現場負担の軽減につながる。
ただしLLMの出力は誤りや過剰な一般化を含むことがあるため、経営判断に用いる前提としては検証とガバナンスの枠組みが不可欠である。経営層はツール導入を決定する際に、スモールスタートで有効性を実証し、人的レビュー体制と責任範囲を明確にする方針を求められる。
本節は結論と実務的な位置づけを示した。次節以降で先行研究との差異、技術要素、検証結果、議論点、今後の方向性を段階的に解説する。
2.先行研究との差別化ポイント
従来の攻撃グラフ生成はルールベースやモデル検査など形式的手法が中心で、専門家の知見や静的な脆弱性モデルに依存していた。これらは精度や説明性の面で一部の利点を持つが、膨大で頻繁に変化するCVE情報を柔軟に取り込む点では限界がある。本研究はRAGを用いることで外部文献やCVEデータを動的に取り込み、LLMの自然言語理解能力で脆弱性間の前提条件や影響を解釈してチェーン化する点で差別化されている。
先行研究の多くは静的定義や限定的なデータセットで検証を行っていたため、実世界の生データに対する適応力が不十分であった。本研究はCVE記述や脅威レポートなど実務で使われるテキストをそのまま活用する設計を採り、RAGにより関連性の高い情報を文脈化してLLMに渡すことで、より広範な脅威の検出を可能にしている点が重要である。
また研究は自動生成された攻撃グラフの例を提示し、生成プロンプトやRetrieverの振る舞いに関する実装的な示唆を提供している点で実用性が高い。先行の理論的手法に対し、実データを基にしたワークフロー設計を提示していることが実務導入に近い差別化要素である。
とはいえ完全に人手を不要にするものではなく、出力の検証や誤検知対策が不可欠である点は先行研究と共通している。本研究は自動化と人的レビューのハイブリッド運用を前提に設計指針を示しており、その点で実務適合性を高めている。
経営判断としては、先行研究よりも迅速な更新と広いカバレッジを確保できる一方で、検証体制や運用ルールの整備が導入の鍵となることを理解する必要がある。
3.中核となる技術的要素
本研究の中核はRetriever-Augmented Generation（RAG）とLarge Language Models（LLM）の組み合わせである。RAGのRetrieverはユーザーのクエリに基づいて関連するCVEや脅威レポートを検索して取り出す機能であり、これによりLLMが参照すべき最新の文脈を供給する。LLMは自然言語で書かれたCVEの前提条件（preconditions）や影響（postconditions）を解釈し、脆弱性間の因果関係を推定して攻撃パスを生成する。
技術的にはまず入力段階で対象製品やパッケージを指定し、Retrieverが関連CVEをデータベースや外部ソースから取得する。次にこれらの文書をプロンプトコンテキストとしてLLMに渡し、脆弱性をノード、接続をエッジとする攻撃グラフ形式で出力させる。プロンプト設計とRetrieverの質が生成結果に大きく影響する点が実装上の肝である。
また研究は生成物の具体例とプロンプトの雛形を提示しており、現場で使う際の初期設計を支援する。重要なのはLLMが推定したつながりをそのまま受け入れず、根拠となる文献参照やメタデータを併記してトレーサビリティを確保する運用ルールである。これにより誤った因果推定を発見しやすくなる。
性能面ではRetrieverの検索精度、LLMの理解能力、プロンプト長制約といった要因がボトルネックとなる。現実的にはこれらを組み合わせて最適化する工程が必要である。企業はこれらを理解した上で、ツール選定とインフラ設計を行う必要がある。
技術的観点からは、RAG＋LLMは攻撃グラフ生成の柔軟性とスピードを大幅に改善する可能性があるが、運用の設計と検証が成功の鍵であることを念頭に置くべきである。
4.有効性の検証方法と成果
研究では生成された攻撃グラフの有効性を評価するために、既存の脅威レポートや手作業で作成されたグラフと比較する方法を採用している。評価指標としては見逃し（false negative）や誤検知（false positive）の割合、専門家による有用性評価、生成にかかる工数削減の見積もりが用いられる。これによりRAG＋LLMの実務的価値を定量的に示そうとしている。
結果として、RAGを用いることで対象範囲のカバレッジが広がり、LLMが自然言語の前提条件を正しく解釈した場合には意味のある攻撃チェーンが生成されたと報告されている。ただし誤ったリンクや過剰な因果推定も観測され、完全自動化への慎重な姿勢が必要であることも示されている。
重要な示唆は自動生成が専門家の作業時間を削減し、短期間で複数のシナリオを検討できる点である。これによりリスク評価の頻度を上げ、迅速な対応策の検討が可能になる。一方で検証フェーズで人手をどの程度割くかが効果の分かれ目となる。
検証方法自体も改良の余地があり、今後は自動評価指標の整備やドメイン固有のテストベンチの構築が求められる。特に実運用での誤検知コストを低減する仕組み作りが重要である。
まとめると、本研究は実務での有効性を示す初期的なエビデンスを提示しているが、導入にあたっては継続的なチューニングと検証体制の整備が不可欠である。
5.研究を巡る議論と課題
第一にLLM由来の誤出力（hallucination）の問題が依然として重大である。LLMは文脈を過剰に一般化することがあり、誤った攻撃経路を作る可能性があるため、生成結果に対する人の検証が必須である。第二にRetrieverの検索品質が結果に直接影響するため、データソースの選定や索引設計、更新頻度が成果に影響を与える。
第三に説明性（explainability）の課題がある。経営層が意思決定に用いる際には、なぜその攻撃経路が導かれたのかを説明できることが重要であり、LLMの出力に根拠となる文献やメタ情報を紐付ける設計が求められる。研究はこの点に配慮したトレーサビリティの必要性を指摘している。
さらにプライバシーや機密情報の取り扱いの問題もある。社内の脆弱性情報を外部のLLMに投入する場合のデータ管理や法的責任をどう定めるかが課題となる。オンプレミスのRetrieverや閉域内LLMを検討する実務的選択肢が必要である。
最後に、評価基準の標準化が未整備である点も課題だ。研究コミュニティと業界が連携して、攻撃グラフ自動生成の評価指標やベンチマークを整備する必要がある。これにより導入効果の比較と普及が進む。
議論の結論としては、有用性は高いが導入には技術的・運用的な課題が残るため、段階的な実装とガバナンス整備が不可欠である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究ではまず生成の正確性向上が喫緊の課題である。これはRetrieverの改善、ドメイン適応したLLMのファインチューニング、プロンプト設計の最適化など複数の技術領域を横断する取り組みで解決を図るべきである。特に脆弱性の前提条件を形式化してLLMに与える工夫が効果的と考えられる。
次に運用面での研究として、ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）設計や、生成結果の信頼度スコアリング、誤検知の自動検出手法の開発が重要である。これにより現場での確認工数を削減しつつ安全性を担保する運用が可能になる。
さらに評価基盤の整備が必要で、実データを用いたベンチマークセットや定量評価指標の策定が望まれる。産業界と研究機関が連携して共通の評価基盤を作ることが普及の鍵である。企業は実践的なPoCを通じて自社に最適な運用モデルを見出すべきである。
最後に教育とガバナンスの整備も不可欠である。経営層と現場が共通の理解を持ち、AIの限界と責任分担を明確にした上で導入を進めることで、期待される効果を最大化できる。
本節で示した方向性は、実務導入を検討する経営層が次の検討フェーズで参照すべき技術・運用のロードマップである。
会議で使えるフレーズ集
「まずは限定した重要資産でPoCを回し、生成された攻撃グラフの有効性と工数削減効果を定量評価しましょう。」
「RAG（Retriever-Augmented Generation）で関連CVEを引き出し、LLMに文脈を与えて攻撃チェーンを推定しますが、最終判断は必ず人がレビューします。」
「導入はスモールスタートで、誤検知率や人的レビューにかかるコストを見ながら段階的に拡張しましょう。」
検索に使える英語キーワード
Retriever-Augmented Generation, Large Language Models, Attack Graph, CVE chaining, automated attack graph generation
