AI を活用したサイバー防御

AIと専門家の知見を融合し、信頼性の高い製品とサービスをSophosのAIネイティブプラットフォームでご提供します。

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Feature Focus: The Sophos AI Assistant 1:34
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ソフォスはこの10年、AIを活用した革新的なサイバーセキュリティを追求してきました。
AIと専門家の知見を組み合わせることで、あらゆる脅威を効果的に防御します。
ディープラーニングや生成AIを活用した技術は、ソフォスの製品・サービス全体に組み込まれ、AIネイティブなセキュリティプラットフォームとして提供されています。

AIを正しく理解し、活用するために

AI を安全・適切に活用しながら、組織のサイバー防御力を高める方法をガイドでご紹介しています。

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ソフォス製品における AI の活用方法

生成AIでセキュリティ対応を加速・効率化

Sophos XDR に搭載された生成AI機能は、脅威の分析や対応判断を支援し、アナリストの負担を軽減。攻撃の早期無効化と、セキュリティ体制の強化を実現します。

  • AI アシスタント: アナリストがケースを処理する際にサポートとアドバイスを提供し、サイバー攻撃を迅速に無力化できるように支援します。
  • AI ケースサマリー: 検出の概要や推奨される対応方法をわかりやすく示し、アナリストの迅速かつ的確な判断を助けます。
  • AI コマンド解析: 検出の決め手となったコマンドを調査し、攻撃者の行動に関する分析情報を提供します。
  • AI 検索: 自然言語に対応しているため、日々の作業効率がアップし、セキュリティ運用業務の難易度が下がります。

Sophos XDR の詳細を見る

Sophos AI アシスタント

Sophos AI アシスタントは、単なる AI ツールではありません。世界最高水準の MDR サービスを支えるソフォスチームの専門知識が詰まったインテリジェントエージェントです。

  • 初めてのユーザーでも、自然言語によるわかりやすい分析を参考に、 ガイド付きワークフローでスムーズにインシデントを調査できます。
  • 熟練アナリストは、環境全体の重要情報にすばやくアクセスし、 作業効率を高めながら適切な判断を迅速に下せます。
  • リアルタイムの脅威インテリジェンスや最新の調査技術により、 常に最新の攻撃状況を把握し、迅速に対応できます。

Sophos AI アシスタントの詳細

AI Assistant

※AIが 生成した画像

ディープラーニングでメール詐欺を検出

Sophos Email では、ディープラーニングを活用した自然言語処理 (NLP) を活用して、正規メールを装った詐欺メールやフィッシングメールを特定します。

AI がメールの件名および本文のトーンや表現を分析し、詐欺の可能性がある会話を特定します。なりすましメールを自動的にブロックして攻撃を阻止し、管理者に通知を送信します。

Sophos Email の詳細

ソフォスのAI駆動型サイバー防御

AI で全方位から守るセキュリティ

ソフォスのソリューションには、50種類以上のディープラーニングおおよび生成 AI モデルが搭載され、現在もその数は増え続けています。その結果、あらゆる場所で発生する可能性のあるサイバー脅威に素早く対応し、組織を効果的に保護することが可能になります。AI を活用したソフォスのソリューションが、リスクを軽減しながら脅威を自動的に阻止します。また、セキュリティアナリストが迅速かつ正確な判断を下せるように支援します。その例をいくつかご紹介します。

脅威リスクの軽減

脅威にさらされるリスクの軽減

SOPHOS MANAGED RISK 
Tenable の脆弱性優先度評価 (VPR) のための AI モデルを採用。28日以内に CVE エクスプロイトが発生する可能性を予測します。

脅威を自動的に阻止

攻撃の実行を阻止

SOPHOS ENDPOINT (INTERCEPT X を活用)
複数のディープラーニングモデルによって、Microsoft Office ソリューション、PDF、リッチテキスト形式 (RTF) ファイルを狙った脅威など、既知の攻撃のほか、未知の攻撃も阻止します。

SOPHOS FIREWALL
AI を活用したゼロデイ脅威インテリジェンスを SophosLabs Intelix から提供します。

SOPHOS ENDPOINTSOPHOS FIREWALL
Web プロテクションモデルが、悪意のある URL や、フィッシング Web サイト、その他の Web 脅威を検出します。

SOPHOS EMAIL
ディープラーニングを取り入れた自然言語処理 (NLP) が、なりすましを特定します。

SOPHOS MOBILE
Android の独自データを学習させた Android ディープラーニングモデルが、Android に特化したマルウェアを検出します。

ハンティング、調査、対応

脅威を特定して無効化

SOPHOS XDR
AI アシスタントがあらゆるスキルレベルのセキュリティスタッフを調査の各段階で支援します。

SOPHOS XDRSOPHOS MDR
アナリストが、AI が生成する脅威スコアに基づいて脅威の優先順位を判断。手間を抑えながら、効果を最大化できます。

SOPHOS XDRSOPHOS MDR
AI ケースサマリーに、検出の概要や推奨手順がわかりやすく示されるため、迅速な対応ができます。

SOPHOS MDR
AI を活用したケーストリアージ (重大度判定) によって調査を迅速に進め、重複するケースを除外します。

SOPHOS XDRSOPHOS MDR
検出の決め手となったコマンドを AI 解析し、攻撃者の行動に関する分析情報を提供します。

SOPHOS XDRSOPHOS MDR
アナリストはAI検索機能を用いて自然言語でデータを検索できるため、調査のスピードが向上します。

Sophos Central が実現する次世代セキュリティ基盤

Sophos Central は、AI を中核に据えた適応型のセキュリティプラットフォームです。 業界最高水準の保護機能を備え、脅威に応じて動的に対応。 実績ある AI 技術に加え、他社製ソリューションとも連携可能なオープンなエコシステムを構築し、組織全体の防御力を高めます。

Sophos' adaptive AI-native platform

Win/Win - 期待される相乗効果

人間の専門知識と AI テクノロジー

AIの導入で得た知見は、人の専門性も高め、モデルの改善や新たな活用領域の発見、技術の進化にもつながっています。

  • 部門横断型のタスクフォースである Sophos X-Ops: 脅威や攻撃者の行動に関する深い専門知識に基づき、AI を効果的に活用できるケースや方法を見出します。

  • ソフォスの AI チーム: AI の幅広い専門知識に基づき、サイバーセキュリティに特化した 50種類以上の AI モデルを設計、構築、維持しています。

  • 30年以上にわたるサイバーセキュリティの専門性と知見: 製品やサービスへAIを効果的に統合し、安全性に配慮した機能提供を行っています。


AI の導入から得た教訓によって、人間の専門知識がさらに進歩するという相乗効果もあり、AI モデルの継続的な改善はもちろん、新たな応用分野の発見やテクノロジーの進化につながっています。

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お問い合わせ

フォームからご連絡をお願いします。折り返しソフォスの担当者からご連絡いたします。ソフォスの実績ある各種製品やサービスには、高度な AI テクノロジーおよび人間の専門知識が統合されています。お客様の状況を踏まえながら、これらの製品やサービスを活用してサイバー防御をレベルアップする方法をアドバイスします。

ソフォスのソリューションに搭載されたAI がどのように役立つのか、以下にご紹介します。

  • リスクの軽減
  • 攻撃の実行を阻止
  • 脅威の特定・ブロック
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豊富な経験と実績

ソフォスは過去約 10年間にわたり、AI を効果的に活用してサイバーセキュリティを加速させてきました。ソフォスとなら、AI がリスクではなく価値をもたらすという安心感のもと、ビジネスに集中することができます。

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成果重視の AI

リスク: AI に投資したが、当初約束された効果を得られない。

ソフォスのアプローチ
ソフォスは 2017年から AI に取り組み、幅広い専門知識を有しており、実際に効果を出す方法を熟知しています。

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セキュリティファーストのプロセス

リスク: AI ソリューションの開発、データ学習、導入に失敗すると、深刻なダメージが生じる恐れがある。

ソフォスのアプローチ
ソフォスは堅牢な開発プロセスを採用しており、お客様は安心してソフォスの AI を利用できます。

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現場でのメリット

リスク: ベンダーは AI に熱中するばかりで、AI がもたらすメリットについてよく考えていない。

ソフォスのアプローチ
ソフォスの堅牢な AI ソリューションは、すでに高い実績を上げています。たとえば、脅威を迅速に無力化し、アナリストが適切な判断を下せるように支援するなど、目に見える効果をもたらしています。

生成 AI の堅牢な開発プロセス

サイバーセキュリティにおける生成 AI 活用には大きな利点がありますが、同時に、危険性もはらんでいます。ソフォスは、生成 AI ツールのコンセプト検討から完全導入に至るまで、厳格なプロセスを採用しています。開発プロセスの各段階で詳細なパフォーマンス分析を行うとともにユーザーからのフィードバックを吟味し、次のステップに反映しています。

generative AI development process steps 1-3
generative AI development process steps 4-6

関連リソース