Trellixが「Trellix Wise for Private Cloud」を発表、データを外に出さないエージェンティックSOC

2026/11/12 07:00

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　Trellixは11月11日、記者発表会を開催し、AIエージェントがSOC（セキュリティオペレーションセンター）のアラート調査や対応、脅威ハンティングを担う「Trellix Wise for Private Cloud」の一般提供開始を発表した。エアギャップ環境を含む顧客環境内ですべての処理を完結し、データを外部のLLMやクラウドに送らない。料金はトークン従量課金ではなく、定額制とした。

攻撃はマシンスピード、SOCは人間スピード

　TrellixのCTO（最高技術責任者）、ジョー・チェン氏は、攻撃者がAIを使う理由は企業と同じで、生産性を上げるためだと指摘した。標的の調査は数週間から数時間に短縮され、パッチ公開後は旧バージョンとの差分をリバースエンジニアリングしてエクスプロイトを作る作業も容易になった。マルウェアの亜種も簡単に作れるため、シグネチャーベースの対策はもはや適さないという。不自然な日本語はフィッシングを見抜く手がかりにならなくなり、エージェントが攻撃全体を指揮して、ランサムウェアの身代金交渉まで担う例も出ている。

　企業の内側では、メールやファイル、財務データにアクセスするAIエージェントの導入が進む。チェン氏は、こうしたエージェントを組織の「内部関係者」と見なすべきだと述べた。同社がVanson Bourneを通じて世界のCISOら600名を対象に実施した調査「Mind of the CISO」では、日本の回答者の83％が、AIツールによって従来の対策では想定していなかったリスクが生じていると答えた。93％はAIツールや非人間アイデンティティに関するリスクの検知能力に改善が必要とし、78％は今後12カ月以内に、信頼されたユーザーやID、システムを悪用したAI支援型攻撃の標的になる可能性が高いとみている。

　攻撃が数分で完了する一方で、人間主導のSOCはまだ最初のアラートを調査している段階だ。チェン氏は「お客様のCISOと話をすると、必ず『AIにAIでどう対抗すればよいのか』と聞かれます」と語った。

　Trellix 最高製品責任者（CPO）のアレックス・オー・ユン氏は、OpenAIのエージェントが意図せずHugging Faceを攻撃した今夏の事例を挙げた。通常1日約100件だったHugging FaceのSOCのアラートは、4日間で17,600件のインシデントに膨れ上がった。人間のアナリストは1件の調査に30分ほどかかるため、重要度の高いアラートしか見られず、低・中のアラートは放置されがちだ。

3つのエージェントが既存のSIEMを読みに行く

　Trellix Wise for Private Cloudは、調査を担う「Investigation Agent」、対応を担う「Remediation Agent」、脅威ハンティングを担う「Hunting Agent」の3つのエージェントで構成される。AIは24時間稼働し、低から緊急まで重要度を問わずすべてのアラートを調査する。Trellix マネージングディレクター兼ソリューションズエンジニアリング本部長の櫻井秀光氏によれば、エージェントはSIEM（セキュリティ情報・イベント管理）のAPIを通じてアラートを取り込み、既存のデータレイクやログソースを直接読みに行く。新たなデータレイクを構築したり、ログを同社製品に転送したりする必要はない。インターネットにつながる環境ではAIモデルやセキュリティコンテンツを定期配信し、完全な閉域環境ではオフラインポータルで更新する。

　調査エージェントは、たとえばマルウェア検知のアラートを起点に、同じハッシュのファイルが他の端末にないか、特定のIPアドレスに通信している端末がないかを調べる。対応エージェントは、端末の隔離や通信のブロックといった対処を、人の承認を経て実行する。ハンティングエージェントは、アラートが出る前に、脅威インテリジェンスをもとに組織内の兆候を探す。

　AIの判断は、信頼度とともに、なぜその調査を行ったのかという思考過程（Reasoning）や、SIEMに送ったクエリと応答結果まで記録し、管理画面に提示する。櫻井氏は「完全にホワイトボックスのAIエージェントだとご理解いただければと思います」と述べた。プレスリリースでは、すべての結論に監査可能な説明を付けることで、組織がリスク情報に基づいたガバナンスを実現できるとしている。

Trellix マネージングディレクター兼ソリューションズエンジニアリング本部長櫻井秀光氏

　櫻井氏は、レベル1のアナリストが担うアラートの一次判断は完全に自動化でき、詳細調査や脅威ハンティングは人とAIが組んで進める形を想定する。これまで人手に頼っていた作業の50〜60％程度を自動化できるとみている。

トークン課金をやめ、ハードウェア別の定額制に

　オー・ユン氏は、多くのエージェンティックSOC製品がトークン単位で課金している点も問題視した。Hugging Faceのように1日4,400件のインシデントが発生すれば、課金額は跳ね上がる。同氏は「セキュリティのためのエージェンティックSOCが、結果的にランサムウェアになってしまいます」と表現した。

　同製品は仮想アプライアンスとして提供し、料金はハードウェア別の処理量に応じた3段階の定額制とした。最小構成の「WISE-VM3000」（NVIDIA H200を1基）で1日1,800アラートを処理でき、1アラートを20分でトリアージするアナリストが24時間フル稼働した場合の25名分に相当するという。対応する仮想基盤は、VMware ESXi、KVM、Hyper-V、AWS（AMI）、Google Cloudとしている。

　質疑応答では、GPUを含むハードウェアの初期投資の大きさを問う質問も出た。櫻井氏は、ソフトウェアとハードウェアの両方に費用がかかるとしたうえで、処理能力を踏まえて投資に見合うかを判断してほしいと述べた。主な対象は、自社でSIEMを運用しアナリストを抱える組織だという。一方でオー・ユン氏は、クラウドサービスプロバイダーのプライベートクラウドで専用GPUインスタンスを使えば、初期投資を運用費に置き換えられるとした。導入時は3カ月の構築サービスと1年間の運用支援サービスをセットで販売し、運用の定着には3〜6カ月を見込む。