拓海先生、お忙しいところすみません。最近部下から“LLMを使ってクラウドの脅威情報を自動でルール化する技術”の話を聞きまして、正直よくわからないのです。これって要するに何ができるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけ端的に言いますと、この研究はクラウド向けの公開された脅威情報（OSCTI）から、現場で使える検出ルール候補を自動的に作る仕組みを示しているんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです：1) テキストと画像の両方を扱う点、2) ルールとして出力する点、3) クラウド環境に特化している点、ですよ。
……テキストと画像？公開されている脅威情報と言いますと、あのウェブ上に散らばっている報告書のことですか。うちの現場はクラウドに移行中なので、関係が深そうだと感じますが。
その通りです。公開ソースのサイバー脅威インテリジェンス（Open-source Cyber Threat Intelligence（OSCTI）オープンソースサイバー脅威インテリジェンス）には、本文だけでなくスクリーンショットや図も含まれることが多いんです。研究はそれらを捉え、APIコールやIoC（Indicator of Compromise（IoC）侵害の指標）を抽出して検出ルールに変換するんですよ。要点三つ：画像も扱う、APIやIoCを正確に抜く、検出ルール形式にする、ですよ。
そこまでできるのかと驚きます。とはいえ、生成系のAIは時々でたらめなことを言うと聞きます。現場で使うには誤検知や誤ったルール作成が怖いのですが、その点はどうなんでしょうか。
鋭いご指摘です！この研究は大きく二つの工夫で「現場で使える」レベルに近づけています。ひとつはLLMの出力を整形して構造化し、曖昧さを減らすパイプライン、もうひとつは生成結果の検証やコンパイル（SIEMやSplunk向けに変換）を自動で行う点です。要点三つ：出力整形、検証・コンパイル、自動化、ですよ。
これって要するに、AIが“読み取って”すぐに現場で使える検出ルール（たとえばSigmaルール）にしてくれるということですか？要は人手でゼロから作らなくてよくなる、と。
要約が的確ですね！はい、その通りです。研究はSigma rule（Sigma rule シグマルール）という共通形式で候補を生成し、さらにSplunkなどに変換できるかを確認しています。ただし完全自動で即本番投入というより、現場の分析者がレビューして適用するのが想定です。要点三つ：候補出力、変換検証、運用は人のレビューを前提、ですよ。
運用面での話は重要ですね。現場の負担は本当に減るのか。導入にあたってはコストと効果の見積が必要だと思いますが、どのように評価しているのですか。
素晴らしい視点ですね！研究では精度評価としてAPIコールの抽出精度やIoC抽出精度を検証しています。具体的には、実データ12件の注釈付きレポートでAPI抽出がprecision92%、recall98%、IoC抽出がprecision99% recall98%と報告されています。ただし評価は限定的なデータセットである点は注意です。要点三つ：実データ評価、精度高め、データセットは限定的、ですよ。
なるほど、精度は高いが対象が限られると。うちのような中小の現場でも意味があるものか判断材料が欲しいのです。導入の際に我々が検討すべきリスクは何でしょうか。
大丈夫、考えるべき点は整理できますよ。主なリスクは三つあり、まずLLMの出力に過信して誤ったルールを適用すること、次に対象データの偏りで期待した検出ができないこと、最後に運用フローと人のレビューが整っていないことです。導入時は段階的に試験導入し、レビュー体制と運用基準を整備することが重要です。要点三つ：出力過信回避、データ偏り確認、運用体制構築、ですよ。
なるほど、要するに機械がルールを提案するが、最終判断は人間がする。そのうえで段階的に導入して効果を測るということですね。私の理解で合っていますか。
完璧な理解です！その通りです。現場は機械の提案を活用して効率化し、人が最終確認することで安全かつ迅速な検出ルール運用を目指す流れです。要点三つ：提案→人レビュー→段階導入、ですよ。
わかりました。ではまずは小さな範囲で試してみて、効果が出れば拡大する。私の言葉で言うと、AIに“草案を作らせて人が仕上げる”というプロセスを作る、ということですね。
その表現は非常に良いですね！まさにその通りです。一緒にロードマップを作れば必ず前に進めますよ。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。この論文は公開されたクラウド関連の脅威情報（Open-source Cyber Threat Intelligence（OSCTI）オープンソースサイバー脅威インテリジェンス）から、現場で運用可能な検出ルール候補を自動生成する枠組みを提示した点で、従来のOSCTI解析を実運用に近づけた点が最も大きく変えた。クラウドサービスの普及に伴い、攻撃手法はAPIの悪用やクラウド固有の痕跡を残すようになり、従来のオンプレミス中心の検出技術だけでは不十分になっていた。そこで本研究は大規模言語モデル（Large Language Model（LLM）大規模言語モデル）を用いて、テキストと画像の両方から意味ある要素を抽出し、Sigma rule（Sigma rule シグマルール）形式で検出候補を生成する仕組みを提案している。
技術的には、未構造化のOSCTIをそのまま投入しても有益な出力が得られるように、抽出・正規化・検証のパイプラインを設計している点が特徴である。パイプラインはLLMの出力の曖昧さや誤出力（hallucination）を抑える工夫を組み込み、生成候補を自動でコンパイルしてSplunkなどの実運用フォーマットに変換する工程を含む。結果として、単なる要約や分類で終わらない、実際にSIEM（Security Information and Event Management（SIEM）セキュリティ情報イベント管理）で使える形にまで落とし込む点が本研究の革新である。
また本研究はクラウド環境固有の指標、たとえばクラウドAPI呼び出しやクラウドサービス特有のログ形式に注目し、IoC（Indicator of Compromise（IoC）侵害の指標）とAPI呼び出しを高精度で抽出できることを示している。評価では限定的なデータセット上で高い精度が報告され、候補の大部分が実際にコンパイル可能であったことから、検出ルールの作成工数を大幅に削減する潜在力が示唆されている。従って経営層としては、脅威検知の初期コスト低減とクラウド特有のリスクの早期検出という観点で注目に値する。
2.先行研究との差別化ポイント
これまでの研究は大きく三つの限界を抱えていた。第一に、解析結果が人間のアナリストにとって即時に行動可能な形式になっていないこと。第二に、OSCTIに含まれる画像情報を軽視し、テキスト解析だけに頼っていたこと。第三に、オンプレミスや一般的なエンドポイント中心でクラウド固有の痕跡を十分に扱っていなかったことだ。本研究はこれら三点に同時に取り組んでいる点で差別化される。
具体的には、研究はSigmaルールという共通の検出記述形式で候補を生成することで「解析→運用」のギャップを埋めようとしている。SigmaはSIEM間の移植性を高める汎用フォーマットなので、候補をSigmaで出力することにより、現場は最小限の変換で実運用へつなげられる。本研究はさらに画像中のテキストやコードスニペットをOCR等で取り込み、LLMで解釈して要素抽出に組み込んでいる点で実用性が高い。
また、クラウド特有の指標にフォーカスした設計により、API呼び出しの抽出やクラウド設定ミスに起因する攻撃の兆候を検出候補として提示できる点が強みである。先行研究はこれらを網羅的に扱うことが少なく、結果としてクラウド移行が進む現場に即した検出能力を十分に提供できていなかった。本研究はこのギャップを埋める試みとして位置づけられる。
3.中核となる技術的要素
本研究の中核はLLMパイプラインであり、未構造化データから構造化情報を抽出する流れが設計されている。まずテキストと画像を前処理し、画像からはOCRで文字列やコード断片を抽出する。次にこれらの情報を大規模言語モデル（LLM）に入力し、API呼び出し、ファイルパス、ハッシュ値といったIoCを抽出するタスクを実行させる。LLMの曖昧な出力はルールベースの正規化器と照合することで安定化させる。
その後、抽出された要素をSigma rule（Sigma rule シグマルール）というYAMLベースの汎用記述に組み立て、検証器でコンパイル可能かどうかチェックを行う。この検証工程があるため、99%以上の候補が実際にSplunkクエリ等に変換可能であったと報告されている。つまり現場で使うための手直し工数を大幅に削減できる設計である。
さらにハルシネーション（hallucination、生成系モデルの誤情報生成）対策として複数のプロンプト設計と出力整形ルールが導入されている。これにより誤ったAPI名や誤訳がそのままルール化されるリスクを下げている。加えて、候補のスコアリングや人間レビューのフローを想定したメタデータを付与することで運用上の安全性を担保する構成になっている。
4.有効性の検証方法と成果
評価は注釈付きの実世界クラウド脅威レポート12件を用いて行われ、API呼び出し抽出の精度（precision）92%、再現率（recall）98%が報告されている。IoC抽出ではprecision99% recall98%という高い数値が示され、さらに生成された検出ルール候補のうち99.18%が実際にコンパイル可能であった点は実務的な意義が大きい。これらの結果は、候補生成の正確性と運用互換性の両面で効果を示唆している。
ただし評価は限定的なサンプル数で行われているため、汎化性には注意が必要である。特に多様な言語表現や未知の攻撃手法に対する頑健性は今後の検証課題である。現状の結果はプロトタイプとして有望であることを示しているに過ぎず、商用運用に至るためにはより大規模で多様なデータによる検証が必要である。
それでも現場へのインパクトは明確である。手作業で行っていたIoC抽出やルール作成の負担を軽減できれば、限られた人員で検知力を高めることが可能になり、中小企業でも脅威対応の初期コストを下げられる。こうした点は経営視点での投資対効果評価に直結する。
5.研究を巡る議論と課題
研究は有望である一方で、議論すべき点が存在する。第一に、LLMが訓練データに依存するという性質から、未知の攻撃や限定的な表現には弱い可能性がある。第二に、誤検知や過剰なルール生成は現場のアラート疲れを招くリスクがある。第三に、プライバシーやデータ保護の観点で公開情報の扱い方に配慮が必要である。
また実運用にはレビュープロセスの整備とルールのライフサイクル管理が不可欠である。生成された候補をどのように評価し、どの頻度で見直すかといった運用ルールを定めなければ、導入効果は限定的となる。これには組織内のセキュリティ担当者と開発・運用部門の連携が求められる。
さらに技術的改良点としては多言語対応の強化、画像解析の精度向上、そしてLLMの出力に対するより自動化された検証手法の導入が挙げられる。これらは研究の次段階として重要であり、実運用を目指す際の優先課題である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後はまず評価データセットの拡充が急務である。多様なクラウドベンダー、サービス、言語表現を含むデータで再評価することで汎化性能を検証する必要がある。また生成ルールの運用効果をKPIで定量化する実導入試験が重要だ。これにより投資対効果を経営層に示す材料が得られる。
技術面ではLLM出力の信頼性向上と自動検証の高度化が求められる。たとえば複数モデルによるクロスチェックやルール実行時のサンドボックス検証などを導入すれば誤検知リスクを下げられる。運用面では人と機械の役割分担を明確化し、段階的導入計画を策定することが現実的である。
検索に使える英語キーワードとしては、「LLMCloudHunter」「LLM for CTI」「Sigma rules」「Cloud threat intelligence」「Automated detection rule generation」を推奨する。これらを手がかりに関連研究や実装例を探索すれば、導入計画の具体化に役立つであろう。
会議で使えるフレーズ集
「この提案はAIで“草案”を作らせ、人が最終確認する運用設計を前提にしています」
「まずは限定されたログ領域でPoCを行い、ルールのコンパイル率と誤検知率をKPIで測りましょう」
「生成されたSigma候補を運用に乗せる前に、人間レビューとサンドボックス検証を必須にします」
引用元
