次世代 SIEM ソリューションの大手プロバイダーである Gurucul は、Sme (Subject Matter Expert) と呼ばれる新しい生成 AI 機能の開始を発表しました。この革新的なテクノロジーは、脅威の検出を強化し、セキュリティ調査を合理化し、対応を自動化するように設計されています。 Sme AI を使用すると、セキュリティ オペレーション センター (SOC) アナリストは、アイデンティティ、セキュリティ、ネットワーク、エンタープライズ、クラウド プラットフォームにわたる包括的なデータセットから強力な洞察を得ることができます。この高度な AI 機能は、 SOCチームの効率を向上させ、限られたリソース、圧倒的なアラート疲労、誤検知、誤った優先順位のアラートなどの継続的な課題に対処することを目的としています。Gurucul は、サイバーセキュリティにおける AI と ML の導入の最前線に立ってきました。同社は、ユーザーが社内で高度な機械学習動作モデルを構築し、サードパーティの AI フレームワークとモデルをプラットフォームに組み込むことを可能にするオープン分析フレームワークである STUDIO を導入しました。 Gurucul はまた、高度な ML アルゴリズムを活用して、異常、異常値、侵害の兆候を特定する自動脅威ハンティング機能の先駆者でもあります。Gurucul Sme AI の導入により、脅威の検出と対応能力が大幅に強化されました。主な利点は次のとおりです。1. 検出:- 検出と脅威ハンティング クエリを積極的に提案し、脅威ハンティングの有効性を高め、平均検出時間 (MTTD) を短縮します。- 最近の傾向、顧客および業界全体にわたる学習に基づいて新しい脅威コンテンツを作成し、検出ルール、モデル、クエリ、レポートなどを動的に構築します。- サイバー脅威の検出だけでなく、内部関係者の脅威と ITDR、アカウント侵害や AD/LDAP 攻撃などの ID とアクセスベースのインシデントについてもトレーニングを受けています。2. 以下を調査します。- 過去のトリアージ パターン、調査メモ、検出の種類、関連性、攻撃傾向などに基づいてアラートを自動トリアージし、アナリストが最もリスクの高いアラートの調査に優先順位を付けるのに役立ちます。- 効率的な調査のために、コンテキストを認識した充実したデータを活用します。3. 次のように応答します。- カスタム レポートの作成、一括アクションの実行、複数ステップのワークフローなど、主要なインシデント対応アクティビティを自動化します。- 自然言語ベースの自由形式検索をサポートし、一般的なタスクとレポートを簡素化および高速化します。- 過去の対応アクションに基づいた自動応答を提供し、重要なアラートに対する手動手順を削減します。- アラートと対応アクションの傾向に基づいて、新しいSOARプレイブックを推奨します。Gurucul は、ラスベガスで開催される Black Hat USA 2023 で Sme AI 機能を展示します。このリリースは、Gurucul Security Analytics and Operations プラットフォーム Powered by Snowflakeの最近の導入に続くもので、これによりお客様は、 Snowflake Data Cloud 上で Gurucul の次世代 SIEM、Open XDR、UEBA、および Identity Analytics ソリューションをシームレスに実行できるようになります。このプラットフォームにより、 Snowflake Data Cloud と Gurucul のクラウドネイティブ インフラストラクチャ間でのデータ、サービス、アプリケーションの最適な展開が可能になります。2023 年 4 月、Gurucul は受賞歴のあるセキュリティ分析および運用プラットフォームの機能を拡張し、組織が複雑なクラウド アーキテクチャを保護し、より深い洞察をより迅速に取得し、企業全体の可視性を強化できるようにしました。これらのイノベーションには、500 日間の検索可能なデータ、専用のセキュリティ ユースケース、ID ベースの脅威の検出と対応 (ITDR) の対応範囲、あらゆるクラウド環境に対する統合された可観測性などの業界初の機能が含まれます。