サイバー攻撃の規模と巧妙さが増すにつれ、セキュリティチームは限られたリソースで企業システムを防御しなければならないというプレッシャーに晒されています。マイクロソフトのデジタル防御レポート202によると、4. 組織は毎日数億件もの攻撃に直面し、セキュリティオペレーションセンター（SOC）の能力は限界に達しています。これを受けて、ベンダーやCISOはエージェントAIの活用をますます検討しています。具体的には、エージェントAIとは、自律的に動作し、複雑な状況を推論し、人間の介入を最小限に抑えて行動を起こすように設計された人工知能システムの一種です。.
従来のルールベースや支援型AIとは異なり、エージェントAIシステムは目標指向で、コンテキストを認識し、継続的に学習します。リアルタイムデータと履歴データを分析し、複数のエージェント間でタスクを調整し、結果に基づいて行動を適応させることができます。サイバーセキュリティにおいて、これによりAIエージェントは脅威を自律的に検知し、脆弱性を優先順位付けし、機械の速度で対応アクションを実行できるようになります。.
エージェントAIの主要なサイバーセキュリティのユースケースはすでに出現しています。これには、リアルタイムの脅威検知とインシデント対応、自動化された脆弱性分析、より適応的なアイデンティティとアクセス管理、反復的な操作の自動化などが含まれます。 セキュリティワークフロー。エージェントAIは、誤検知やアラート疲労を軽減することで、人間のアナリストが脅威ハンティングや戦略立案といったより価値の高い業務に集中できるようにします。.
強調されている主な利点は次のとおりです。
- より高速で自律的な脅威の検出と封じ込め
- 損害とダウンタイムを制限する自動インシデント対応
- 誤った設定やアクセスリスクをプロアクティブに特定
- アラート疲労の軽減とSOC効率の向上
しかし、エージェント型AIを強力にする自律性は、新たなリスクも生み出します。各AIエージェントは攻撃対象領域を拡大し、悪用される可能性があります。データ品質の低さ、システムの複雑さ、あるいは不十分な監視は、大規模な意思決定における誤った判断につながる可能性があります。自律システムは組織の価値観や規制要件との整合性を保つ必要があるため、ガバナンス、倫理、コンプライアンスに関する重大な懸念も存在します。.
CISOにとって課題はバランスだ。エージェント型AIは サイバーセキュリティを事後対応型の防御から、事前対応型のレジリエンスへと変革する。ただし、そのためには、強力な管理体制、明確なガバナンス、人間による監視、そして徹底的なトレーニングが不可欠です。責任ある運用によって、エージェントAIは、ますます敵対的なデジタル環境において決定的な優位性を獲得する可能性があります。.
ソース：
https://www.techtarget.com/searchsecurity/tip/What-agentic-AI-means-for-cybersecurity?
