脅威を数秒で無力化し、数時間ではなく迅速に対応します — エンタープライズ級のセキュリティ運用向けAI駆動型検知と自動応答。

現代の企業は、圧倒的な量のセキュリティアラートに直面しています — 多くの場合、
1日あたり10,000件を超え、従来のSOCチームは、アナリストの疲労が始まる前にそのごく一部しか調査できません。平均197日かかる侵害識別の応答時間の遅延はコストの増加につながり、誤検知はアナリストの能力の
30%以上を消費しています。レガシーなSIEMプラットフォームは、コンテキストなしにノイズを生成し、クロスシグナル相関が欠如しており、進化する攻撃手法に適応できません。金融機関は、取引システム、顧客データ、規制インフラを標的としたますます高度な脅威に直面しており、単一の未検知の侵害が数億規模の損失につながる可能性があります。
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MicrocosmWorksは、AIを活用したSOCプラットフォームを構築しており、これによりMTTDは業界平均の197日から10分未満に短縮されます。これは、machine learning anomaly detectionを用いて、SIEM、EDR、およびnetwork telemetryにわたるイベントをリアルタイムで相関させることで実現されます。自動化されたプレイブックの実行により、phishing、lateral movement、およびcredential abuseといった一般的なインシデントタイプに対するMTTRは数時間から数分に短縮されます。
はい、MicrocosmWorks AI SOCブループリントには、Splunk、CrowdStrike、SentinelOne、Palo Alto、Fortinet、Microsoft Defenderを含む50種類以上の一般的なセキュリティツール用の事前構築済みコネクタが含まれています。プロプライエタリまたはニッチなセキュリティツール向けのカスタムインテグレーションは、1時間あたり25ドルから45ドルの料金で開発可能で、通常、インテグレーションあたり1〜2週間を要します。
MicrocosmWorksは、過去のインシデントデータでトレーニングされた教師あり分類器と、環境の通常のベースライン動作を学習する教師なし異常検知を組み合わせた、多層アラートトリアージを実装しています。このシステムは、複数のソースからの低信頼度アラートを高信頼度インシデントナラティブに相関させることで、人間のアナリストにエスカレートする前に85〜95%の誤検知削減を達成します。
MicrocosmWorksのブループリントは階層型自動化を実装しており、レベル1のトリアージ(アラートのエンリッチメント、重複排除、初期分類)は完全に自動化されています。一方、レベル2の調査とレベル3の脅威ハンティングは、AI支援型でありながら人間主導です。これにより、通常10人のSOCチームが、以前は25~30人のアナリストを必要としたワークロードを、調査品質を犠牲にすることなく処理できるようになります。
MicrocosmWorksは、商用およびオープンソースの脅威インテリジェンスフィード(MISP, OTX, VirusTotal, STIX/TAXII)を統合し、お客様のネットワークログ、DNSクエリ、エンドポイントテレメトリー、およびメールゲートウェイデータと侵害指標を自動的に相関させます。相関エンジンは、グラフベースの分析を使用してキルチェーンフレームワーク全体で攻撃チェーンをマッピングし、従来のSIEMルールでは見逃されるような関連するIOCを表面化させます。
MicrocosmWorksは、数十億のセキュリティイベントでトレーニングされた機械学習モデルによって強化された次世代のセキュリティオペレーションセンターを提供し、サブ秒単位の分類精度でリアルタイムの脅威検出を可能にします。当社のプラットフォームは、既存のSIEMインフラストラクチャとシームレスに統合し、AI駆動のトリアージ、異なるデータソース間の自動相関、および完全なSOARフレームワークを通じたオーケストレーションされた対応プレイブックを重ね合わせます。このシステムはアナリストのフィードバックから継続的に学習し、検出モデルを洗練させ、運用開始から90日以内に誤検知率を
5%未満に削減します。商用、オープンソース、およびダークウェブソースからの脅威インテリジェンスフィードはリアルタイムで統合され、発生するすべてのアラートにコンテキスト情報を提供します。
このアーキテクチャは、ハブ&スポークモデルに従っており、ネットワーク、エンドポイント、クラウド、およびアプリケーション層に展開された分散型コレクターから正規化されたイベントを取り込む集中型AI相関エンジンを備えています。ストリーミングデータパイプラインは、異常検出、行動プロファイリング、キルチェーンマッピングなどの複数のMLステージを通じてリアルタイムでイベントを処理し、実行可能なインシデントをSOARオーケストレーション層にルーティングします。プラットフォーム全体は、セキュリティが強化された
Kubernetesクラスターにデプロイされており、エアギャップされたモデルトレーニング環境とフォレンジック保持のための暗号化されたデータレイクを備えています。
コンテキストシグナル融合によりノイズを抑制
チケットシステムと統合し、エンドツーエンドのインシデント対応を実現
コンテキストエンリッチメントのための統合されたナレッジグラフに変換
共同ケース管理機能付き
侵害された資格情報を継続的な学習により示すUEBAエンジン
| レイヤー | テクノロジー |
|---|---|
| バックエンド | Python, Go, Apache Kafka, gRPC |
| AI / ML | PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, ONNX Runtime |
| フロントエンド | React, D3.js, Grafana, Kibana |
| データベース | Elasticsearch, Apache Druid, PostgreSQL, Redis |
| インフラストラクチャ | Kubernetes (EKS), Terraform, Vault, AWS GovCloud |
| 測定項目 | 改善 | 詳細 |
|---|---|---|
| 平均検知時間 (MTTD) | 92%削減 | 平均197日からAIによる継続的な監視により15日未満へ |
| アラート誤検知率 | 5%未満 | MLトリアージがノイズを除去し、アナリストは真の脅威に集中 |
| インシデント対応時間 | 85%高速化 | 自動化されたSOARプレイブックにより封じ込めを数秒で実行、数時間ではなく |
| アナリストの生産性 | 3倍向上 | AIがTier 1トリアージを処理し、アナリストは高度な脅威ハンティングに専念 |
| コンプライアンス監査対応準備 | 99%カバー | PCI-DSS、SOX、OCC要件に対応する証拠の自動収集 |
1. 1~3週目: インフラストラクチャプロビジョニング、SIEM統合、ログソースオンボーディング、およびベースラインテレメトリ収集
2. 4~7週目: AIモデル展開、相関ルールチューニング、SOCチームとの協力によるSOARプレイブック開発
3. 8~10週目: 脅威インテリジェンスフィード統合、UEBAキャリブレーション、およびアナリストワークベンチのカスタマイズ
4. 11~12週目: 全面本番移行、アラート検証、パフォーマンスチューニング、およびアナリストトレーニングプログラム
5. 13~14週目: 最適化スプリント — ローカルデータでのモデル再トレーニング、プレイブックの洗練、およびKPIベースラインの確立
継続的なAI支援型セキュリティ検証 — 攻撃者よりも早く脆弱性を発見・修正し、手作業のオーバーヘッドをゼロに。