拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から「HOK攻撃をAIで検出できる」と聞いて驚いておりますが、正直ピンと来ておりません。まずは結論を簡潔に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言うと、今回の研究は「端末の操作ログを人間が読むみたいに文章化して、大規模言語モデル（LLMs）で異常な“手作業”を見つける」手法を示しているんですよ。大丈夫、一緒に分解していきましょう。
なるほど。要するに、端末の細かい操作をAIに読ませて「人が直接操作している悪い動き」を見分ける、という理解で良いですか。ですが現場導入の負荷や費用が心配です。運用現場ではリアルタイム性も必要ですし。
鋭い質問ですね。ポイントは三つです。まず、ログを「物語（ナラティブ）」に変換してLLMに読ませる点、次に長い履歴を扱うために分割と効率化を入れる点、最後に従来手法と比べて検出精度が期待できる点です。投資対効果は検出精度の向上と誤検知の低下で評価できますよ。
それは頼もしいです。ですが「ナラティブに変える」作業は現場で手間になりませんか。データを一度文章にするというのは具体的にどういう作業が入るのか、現場の作業量も教えてください。
良い着眼点ですよ。実務上は自動化パイプラインでセッションやコマンド履歴を文章化するので、手作業は基本的に発生しません。例えると、工場のセンサー値を日報に変換するようなもので、最初にフォーマットを作ればあとは機械が生成できます。導入時の設定だけ運用チームが少し手を入れる程度です。
なるほど。では、誤検知が増えるリスクはどうでしょうか。誤検知が多いと現場の信頼が一気に落ちて運用停止につながります。これって要するに「誤アラートを減らせる仕組みがあるかどうか」ということですか？
まさにその通りです。研究では誤検知低減のために、ログを短い窓（window）に分割し、LLMの埋め込みと分類器を別々に訓練することで精度と効率を両立させています。実務では閾値調整やヒューマンインザループでさらに信頼性を高める運用を組めます。ですから誤検知は運用設計次第で管理可能です。
分かりました。最後に導入の順序を教えてください。小さな投入で効果を検証して拡大する流れが取りたいのです。短期間で投資対効果が見える形にしたいのですが可能でしょうか。
大丈夫、できますよ。段階は三つで考えます。まず限定端末でログの文章化と評価を行い、次にLLMベースの検出を並列で試し、最後にしきい値と運用ルールを固めて全社展開する流れです。短いPoCで有効性の指標を出すことが可能ですから、投資判断も行いやすくなりますよ。
分かりました、拓海先生。自分の言葉で整理しますと、端末操作ログを自動で文章に変換して、文章を読むのが得意なLLMで人の手による不正な操作（HOK）を見つける。導入は段階的に行い、誤検知は窓分割や閾値、ヒューマンレビューで抑える。この理解で間違いないですね。
1. 概要と位置づけ
結論から述べる。本論文が示す最大の変化は、従来の特徴量マッチング中心のエンドポイント防御に対し、端末操作の時系列を「人が読む物語（ナラティブ）」に変換し、自然言語処理の強みである大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）で直接解析する点にある。要するに、機械が“文章としての振る舞い”から不審な手作業（Hands-on-Keyboard、HOK）を識別するアプローチであり、これまで扱いにくかった行動の文脈を取り込める。従来手法はコマンドやシグネチャの断片を機械的に照合するのに対し、LLMは長い文脈や微妙な手順の差を捉えられる可能性がある。結果として、検出精度の改善と誤検知の低下が期待でき、EDR（Endpoint Detection and Remediation、エンドポイント検出・対応）製品の“脳”を変える示唆を与える。
背景を簡潔に整理する。近年のサイバー攻撃では攻撃者が手作業で侵害を進めるHands-on-Keyboard（HOK）攻撃が目立っており、これは従来の署名や閾値中心の検出では見逃されやすい。HOKは攻撃者が端末上で逐一コマンドを実行し、システムの文脈を理解しながら進むため、単一イベントの異常度では判別が難しい。そこに着目して、端末の操作履歴全体を「まとまった物語」として扱うことにより、操作の連なりや意図を推定する狙いである。つまり、攻撃の“流れ”を読むという視点が本研究の核である。
実務上の位置づけを示す。EDRは既に多層防御の一角を担っており、検出後の対応（remediation）までの自動化が求められている。LLMを組み込むことで、従来はアナリストの経験に依存していた判断を補助し、インシデント対応の初動の迅速化が期待できる。特に中堅中小企業の現場では、セキュリティ人材が限られるため、誤検知が減り確度の高いアラートが増えれば導入便益は大きい。だが同時に計算資源や応答速度など運用上の制約を無視できない。
本稿は経営判断の観点も考慮する。経営層が知るべきポイントは三つ、導入で期待する効果、導入コストの見積もり、運用リスクとその管理手段である。LLMの導入は短期的には投資が必要だが、中長期的には侵害検知の精度向上と自動化の波及で運用コストを下げ得る。したがって、PoCで早期に効果を測定し、段階的投資で拡大する戦略が現実的である。次節以降で技術的差分と実効性を具体的に解説する。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究は主に二系統である。一つは特徴量エンジニアリングと機械学習を組み合わせる従来手法であり、もう一つは窓解析やシーケンスモデルを使う方法である。これらは通常、数値やカテゴリ変数に落としたログを入力とし、条件一致や短期的なパターンで攻撃を検知する点では有効である。だが、操作の意図や文脈的な連携を深く理解する点では限界がある。特にHOKのような人間が介在する攻撃は細かな手順や文脈依存性が高く、従来モデルでは誤検知や検出漏れが生じやすい。
本研究の差別化は三点ある。第一に、生ログやイベント列を“人間が理解する語り”に変換するプロセスを明文化した点である。第二に、長い文脈を分割して効率的に扱うための窓（window）処理と、埋め込み（embedding）と分類ヘッドを別訓練する構成を提案した点である。第三に、実用的なEDR環境でのリソース制約を考慮した効率化手法を取り入れている点である。これらにより、単なる精度追求だけでなく実運用での適用可能性も検討している。
経営的な意味合いを整理する。差別化が意味するのは、従来よりも少ない誤検知で実効的なアラートが得られる可能性だ。誤検知の削減はアナリストの負荷を軽減し、対応時間短縮と運用コスト低減につながる。さらに文脈を読む能力は未知の攻撃にも強く、長期的な防御力の底上げを実現する。したがって、競争優位としてのセキュリティレベル向上は期待し得る。
ただし限界もある。LLMの解釈可能性やモデルサイズ、推論コストは無視できない問題である。先行研究との差分は有望だが、実際の製品化には運用の設計やコスト管理が不可欠である。次節で技術要素を掘り下げ、どのように実務へ落とし込むかを示す。
3. 中核となる技術的要素
本手法の中核はデータ変換・文脈管理・効率化の三点である。まず端末イベントを「ナラティブ」に変換する工程だ。ここではログの時系列を自然言語的に整形し、イベント間の因果や目的をわかりやすく表現する。例えると、機械のセンサー値を作業日誌に変換するようなもので、人の読みやすさを担保することでLLMが意味を取りやすくなる。
次に長文化する履歴への対処である。端末ログは長大になりやすく、直接LLMに与えると計算資源が爆発するため、窓（window）に分割して段階的に処理する。各窓は埋め込み（embedding）に変換され、後段の分類器がそれらを参照して判断する。ここで埋め込みと分類ヘッドを別々に学習する設計が効率と精度のバランスを取る鍵となる。
さらに実運用の制約を踏まえた効率化がある。具体的には、軽量な埋め込みモデルを用いて特徴量を作り、重いLLM推論は限定的な場面でのみ行うハイブリッド運用である。これによりリアルタイム性とコスト管理を両立させる。運用面では閾値チューニングやヒューマンインザループで誤検知対策を組み合わせる設計が推奨される。
最後にセキュリティ上の配慮である。ログの文章化は情報の抽象化を伴うため、機密情報の扱いとモデルの学習データの管理が重要だ。オンプレミスでの推論や差分共有の工夫により情報漏洩リスクを下げる設計が必要である。技術的には実用に耐えるトレードオフ設計を明示している点が本研究の実用性を支えている。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は主に合成ラベルと実データの混合で行われている。端末の操作セッションをナラティブ化し、既知の攻撃と正常動作を用いて学習・評価する。評価指標は従来の検出率（recall）や精度（precision）に加え、誤検知率と検出遅延を重視している。特にHOKのような連続行動を捉える評価が重要視されている。
結果は従来手法との比較で有望であったと報告されている。LLMベースのパイプラインは、コンテキストを読めるために類似の短期的特徴量中心モデルよりも誤検知を抑えつつ検出率を上げる傾向が示された。窓分割と埋め込みの別訓練により計算効率も改善され、実用上の推論負荷を下げる工夫が奏功している。これにより実運用での導入可能性が高まる。
ただし検証の限界も明示されている。評価は多くが限定的な環境や合成攻撃に頼る部分があり、現場固有のノイズや多様な攻撃手法に対するロバスト性はさらに検証が必要である。特に未知の攻撃やサプライチェーン由来の複雑な事象に対しては追加データが必要だ。したがってPoC段階で幅広い条件での試験が不可欠である。
経営的には成果の読み方を明確にする必要がある。研究成果は期待値を示すものであり、即座の全面展開を保証するものではない。投資判断としては段階的にPoC→部分運用→拡張という道筋で効果指標を確認しながら進めるべきだ。これによりリスクを限定しつつ実効性を確かめられる。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究は有望である一方、複数の議論点を残す。まずLLMの解釈可能性と説明責任の問題である。LLMは判断理由を明確に説明しにくいため、アナリストや経営層が結果をどう受け取るか設計が必要だ。次にコスト問題である。大規模モデルは学習・推論で高い計算資源を要するため、費用対効果の評価が不可欠である。最後にプライバシーとデータ管理の問題がある。
技術課題としてはモデルのロバスト性が挙げられる。攻撃者は検出回避のために操作手順を工夫する可能性があり、ナラティブを騙す手法が出てくる懸念がある。研究は窓分割やヒューマンレビューで対応可能とするが、継続的な学習と監視が必要である。さらに運用では誤検知時のフォールバックと自動化された対応の設計も問われる。
組織的な課題も無視できない。セキュリティ運用チームのスキルやプロセスを変える必要があり、現場教育や手順の整備が必須である。経営層はこれを単なる技術導入ではなく業務改革として捉え、適切なガバナンスを設ける必要がある。投資対効果の評価指標も運用KPIに織り込む必要がある。
政策・規制面の配慮も必要だ。ログの文章化と外部モデル利用の組合せは、データ保護や産業規制と衝突する可能性がある。したがって法務やコンプライアンスと連携してルールを定めることが前提だ。これらの課題をクリアする設計が実用化の鍵である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の研究は実データでの長期検証とロバスト性強化に向かうべきである。まず多様な運用環境でPoCを重ね、ノイズに対する頑健性や未知攻撃への対応力を検証する必要がある。次に軽量化とエッジ実行のためのモデル圧縮やハイブリッド推論の研究が重要だ。これにより現場でのリアルタイム性とコスト両立を図ることができる。
また説明可能性（Explainability）と監査可能性の向上が求められる。アナリストが判断根拠を確認できる仕組み、経営層が説明できるレポート機能は製品化の必須要件である。さらに継続学習の運用設計も重要であり、オンライン学習やフィードバックループの整備が研究テーマとなる。これにより現場適応力を高めることができる。
組織的には人材育成とプロセス変革の研究も必要だ。セキュリティ運用チームにLLMをどう組み込むか、運用負荷と判断フローをどう設計するかが実務的な課題となる。経営はこれを投資と教育のセットで捉えるべきである。技術だけでなく組織変革が伴って初めて効果が出る。
最後に検索用キーワードを示す。Hands-on-Keyboard (HOK), Large Language Models (LLMs), Endpoint Detection and Response (EDR), narrative conversion, embedding-classifier separation。これらは実務での追加調査や製品比較に有用である。不断の検証と段階的導入で、企業の脆弱性を実効的に低減できる可能性がある。
会議で使えるフレーズ集
「本手法は端末操作を文章化してLLMで文脈を読むため、誤検知を抑えつつHOKを検出できる可能性があります。」
「まず限定的なPoCで効果を検証し、閾値と運用ルールを固めてから拡張する段階的投資を提案します。」
「導入コストはあるが、誤検知低減と対応時間短縮で中長期的なROIを期待できます。まずは限定環境での検証を行いましょう。」
