AgentSOC：セキュリティ運用自動化のための多層エージェント型AIフレームワーク

arXiv cs.CL / 2026/4/23

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要点

この論文は、異種アラートの相関付けや多段階の攻撃進行の解釈に苦戦するセキュリティ運用センター（SOC）向けに、AgentSOCという「エージェント型」AIフレームワークを提案します。
AgentSOCは、異種のアラートを正規化し、文脈を補強し、仮説を生成・検証し、リスクに基づくアクションを計画して、セキュリティポリシーに準拠した対応を行う単一の業務ループを採用しています。
フレームワークは、知覚、先読み（予期的）推論、実行可能性の確認を組み合わせることで、推奨される封じ込め手順が実務的で効果的になるよう設計されています。
大規模エンタープライズ環境での概念評価により、トリアージの一貫性向上や、攻撃者の意図をより適切に予測できること、さらに封じ込めオプションがセキュリティ効果と運用負荷のバランスに配慮していることが示唆されます。
LANLの認証データを用いた最小限のPOC（Proof of Concept）でも、提案アーキテクチャの実現可能性が実証されています。

概要: セキュリティオペレーションセンター（SOC）は、異種のアラートを相関付けること、多段階の攻撃の進行を解釈すること、そして安全かつ効果的な対応アクションを選択することに、ますます困難を伴うようになっています。本研究では、知覚、先読み（anticipatory）による推論、リスクに基づくアクション計画を統合することでSOCの自動化を強化する、多層のエージェント型AIフレームワーク「AgentSOC」を提案します。提案アーキテクチャは、いくつかの抽象化レイヤーを統合し、アラートの正規化、文脈の充実、仮説の生成、構造的妥当性の検証、ポリシーに準拠した応答の実行を支える単一の運用ループを提供します。大規模エンタープライズ環境において概念的に評価したところ、AgentSOCはトリアージの一貫性を向上させ、攻撃者の意図を先回りして予測し、運用上実行可能でありつつセキュリティ有効性と業務影響のバランスが取れた封じ込め（コンテインメント）の推奨オプションを提供できることが示されました。結果は、ハイブリッドなエージェント型推論が、大規模エンタープライズにおける適応的でより安全なSOC自動化を開発するための基盤になり得ることを示唆しています。さらに、LANLの認証データを用いた最小限の概念実証（POC）デモにより、提案アーキテクチャの実現可能性が実証されました。