拓海先生、最近部下が「CTIをAIで自動化しろ」と言うのですが、そもそもCTIって何から始めれば良いのか分からなくて困っています。これってうちのような現場でも導入できる技術なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言いますと、大半の企業は人手に頼るCTI作業をAIで補完できるんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ポイントは三つで、データが少なくても動く仕組み、既存フォーマットへの出力、現場で使える簡潔さです。
なるほど。でも「データが少なくても動く仕組み」とは要するに学習データをたくさん用意しなくても使えるということですか。それなら投資対効果が見えやすい気がしますが、本当に現場での誤検知は抑えられるのでしょうか。
素晴らしい質問ですよ。ここで出てくるのがZero-shot learning（ゼロショット学習）という考え方です。これは事前に特定のラベル付きデータを大量に用意しなくても、モデルに概念を理解させて未知の対象を認識させる手法です。誤検知を抑えるためには人の検証を前提にする運用設計が必要ですが、初速での網羅性と省力化は確実に期待できますよ。
そうすると、この論文が提案する仕組みはうちのような専門の人材が少ない会社向けという理解で良いですか。導入コスト対効果の観点で、まず何から検討すべきでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！現場導入で最初に見るべきはデータの流れと出力フォーマットの適合性です。まずは既存のログやレポートがどの程度テキスト化されているかを確認して、次に標準フォーマットであるSTIX（Structured Threat Information eXpression）に合わせられるかを評価します。最後に人が最終確認するワークフローを決めれば、最小限の投資で運用を回せるんです。
STIXというのは聞いたことがあります。これって要するに情報を交換するための共通言語ということですか。うちの現場で使うとしたらどのくらい手を入れる必要がありますか。
はい、まさにその通りですよ。STIXは脅威情報を機械可読にする標準フォーマットです。論文の提案する0-CTIは出力をSTIXに整形できるため、既存のセキュリティツールと連携しやすいんです。実際の手は、人手でのラベル付けを減らして報告書やメール、PDFから自動で抽出し、STIXで受け渡しするシンプルなフローを作るだけで効果が出ますよ。
技術面で心配なのは言語やフォーマットがバラバラなデータへの対応です。うちは古いPDFや手書きメモもあって、そういうものまでAIで扱えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！論文ではTransformer ベースの自然言語処理（Natural Language Processing (NLP) 自然言語処理）技術を使い、テキスト化できるなら高い汎用性で処理可能だと示しています。ただしOCR処理や前処理の品質が成否を分けるため、現場ではまずテキスト化とノイズ除去の工程を整備することが重要です。それができれば、言語やフォーマットの違いに強いんですよ。
最後に、もしこれを試験運用するときの成功の目安は何でしょうか。短期間で効果を見るための指標が欲しいです。
素晴らしい着眼点ですね！三つの指標を提案します。第一に抽出されたエンティティの精度、第二にSTIX形式で自動生成されたレコードの運用への組み込み率、第三に人手での検証時間の削減率です。これらを半年スパンで定量的に測れば、投資対効果が明確になりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。先生の説明で整理できました。整理すると、0-CTIという仕組みはデータが少なくてもゼロショットで脅威情報を抽出し、STIXで出力できるから、まずはテキスト化とSTIX連携、そして検証フローを作ることで導入の効果が見える、という理解で合っていますか。私の言葉で言うと、まず最低限の前処理を整えて、その後にAIで自動抽出→人がチェックする形で進めるということですね。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。本論文は、学習用のラベル付きデータが乏しい環境でも機能するサイバー脅威インテリジェンス（CTI: Cyber Threat Intelligence）情報抽出のためのスケーラブルなAIフレームワーク、0-CTIを提案する点で最も大きく変えた。従来は高品質な注釈付きデータに依存していたため、現場ごとにデータ準備と専門家の投入が必要だったが、0-CTIはゼロショット（zero-shot）手法によるデータ非依存の運用を可能にし、幅広い組織がCTI抽出を自動化できる道を開いた。
まず背景として、情報抽出（Information Extraction）は原文テキストからエンティティやそれらの関係を取り出す作業であり、これまでは大量の注釈データを必要としていた。自然言語処理（Natural Language Processing (NLP) 自然言語処理）の進展によりTransformerベースの手法が高精度を達成したが、サイバーセキュリティ特有の語彙や文書様式に対しては依然として注釈コストが障壁になっている。
本研究の位置づけは、CTIドメイン固有の用語や関係性をモデルが学習済みの一般知識やプロンプト設計で補完し、ラベルが乏しい状態でもエンティティ抽出と関係抽出を行う点にある。さらに出力をSTIX（Structured Threat Information eXpression）標準に整合させることで、既存のセキュリティ運用と直接結びつけられる点が実務上の価値を高める。
要するに、0-CTIはデータ収集・注釈に投資できない組織に対して、初期導入コストを抑えつつCTIの自動化を推進するための“実戦向け”フレームワークである。これにより、現場の運用者は迅速に脅威情報の把握と共有を始められる。
2. 先行研究との差別化ポイント
本研究が差別化した点は三つある。第一に、ゼロショットでのエンティティ抽出と関係抽出の両方を同一フレームワークでサポートする点だ。先行研究は多くがエンティティ認識（Named Entity Recognition (NER) 固有表現抽出）の改善や関係抽出を個別に扱ってきたが、本論文は両者をモジュール化しており、データがある場合は教師あり学習、ない場合はゼロショットに切り替えられる。
第二に、出力をSTIXフォーマットに整形する点である。STIXは脅威情報の交換標準であり、これに準拠することで既存のSOCやインシデント対応ツールと連携可能になる。先行研究では出力の標準化が不十分で、導入時に別途フォーマット変換が必要になるケースが多かった。
第三に、大規模な文脈を扱えるTransformerベースの処理を採用し、レポート全体をシーケンスとして捉えることで、局所的な手がかりに頼らず全体文脈から脅威の関係性を推定できる点が挙げられる。これにより部分的に欠損した情報や表現の揺らぎに対する堅牢性が向上している。
総じて、本研究は実用性と汎用性の両立を目指しており、先行研究が提供する精度改善の成果を運用フロー側の互換性と組み合わせた点で明確に差別化される。
3. 中核となる技術的要素
核となる技術は三要素である。第一はTransformerベースの言語モデルであり、これは長い文脈や専門用語の関係を捉える能力が高い。自然言語処理（Natural Language Processing (NLP) 自然言語処理）の最近の進展により、事前学習済みモデルは一般知識を内部に保持しており、それをうまく利用することでドメイン固有データが少なくても一定の性能が出せる。
第二はZero-shot learning（ゼロショット学習）の導入である。具体的には、タスクやラベルの意味をモデルに与える方法を工夫し、明示的な注釈なしにエンティティや関係を推定するプロンプトや対比学習の手法を応用している。これにより新しい脅威カテゴリや未知の語彙にも柔軟に対応可能だ。
第三に、モジュール化されたアーキテクチャで、Entity Extractor（エンティティ抽出器）、Relation Extractor（関係抽出器）、STIX Mapper（STIX整形器）という三つのコンポーネントから成る。これにより、ある部位だけ教師あり学習で強化するといった段階的な改善が容易であり、実運用での拡張性が確保される。
これらの技術を組み合わせることで、注釈データの有無に応じた柔軟な運用と、既存のセキュリティインフラとの接続を同時に実現している。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は二つの軸で行われている。まず教師あり評価では、既存の注釈付きデータセットを用いてエンティティ抽出器の精度を測定し、従来手法と比較して優位性を示した。具体的にはサイバー用語に対する検出率と誤検出率の改善が確認され、特に固有表現抽出（Named Entity Recognition (NER) 固有表現抽出）の領域で良好な結果が出ている。
次にゼロショット評価では、未注釈のレポート群からの抽出結果を人手で検証し、特定ドメインに依存しない抽出性能と実用上の有用性を評価した。ここでは完全自動化を目指すのではなく、候補抽出精度とヒューマンインザループによる確認作業の削減効果が示された点が重要だ。
さらにSTIX出力の互換性確認を行い、生成されたSTIXオブジェクトが既存のCTIパイプラインに投入可能であることを実証した。これにより、抽出した情報をそのまま共有・自動化された対応ワークフローに流し込めることが確認されている。
総合的に、0-CTIは教師あり環境での高精度と、ラベルがない環境での実用的な抽出双方を両立させた点で有効性が示された。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究の有用性は高いが、いくつか留意点と課題が残る。第一にゼロショット手法は完璧ではなく、特に語彙の曖昧性や新種の攻撃手法に対して誤検出や見落としを起こすリスクがあるため、運用では人的検証を組み込む必要がある。完全自動化を前提にしてしまうと重大な誤判断につながる恐れがある。
第二にデータ前処理の重要性だ。PDFや画像からのOCR精度、ノイズ除去、ログの正規化といった前段階の品質が低いと抽出性能は著しく落ちる。従って導入にあたってはテキスト化工程の整備が前提となる。
第三にモデルの説明性（explainability 説明可能性）とトレーサビリティの確保が課題である。セキュリティの現場では根拠が求められるため、抽出根拠やスコアを示して運用者が判断できる仕組みが必須だ。
最後にプライバシーや機密データの扱いである。クラウドを使う場合はデータ送信のリスクを評価し、オンプレミスや暗号化された処理を検討する必要がある。これらの課題は運用設計と段階的導入で対応可能である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三つの方向で進むべきだ。第一は継続的学習とアクティブラーニングの導入であり、運用中に人が検証した結果を効率よくモデルへフィードバックして精度を改善する仕組みを整えることだ。これにより初期はゼロショットで運用しつつ、現場の実データで段階的に教師あり性能を高めることが可能になる。
第二は多言語対応とドメイン適応である。国際取引や多国語のリポートが関係する企業では多言語での抽出性能が必須となるため、クロスリンガルな事前学習やドメイン適応技術の適用が必要だ。
第三は運用統合だ。STIX出力をSIEMやSOARと連携させ、自動的に対応ルールを起動する仕組みや、ダッシュボードでの可視化を強化することで、経営判断や運用負荷の可視化を実現することが求められる。
これらを組み合わせることで、0-CTIは単なる研究成果に留まらず、現場で継続的に価値を生むシステムへと成長し得る。
検索で使える英語キーワード：”Cyber Threat Intelligence” “Information Extraction” “Zero-shot” “Transformer” “STIX”
会議で使えるフレーズ集
「この提案は、初期のラベル付けコストを抑えつつ脅威情報の候補を自動抽出できる点が魅力です。」
「まずはテキスト化とSTIX連携の小さなパイロットを回し、半年で運用効果を評価しましょう。」
「現場の検証ワークフローを確保した上で段階的にモデルを強化することが重要です。」
