コニファーズの共同創設者兼CEO、トム・ファインドリング – インタビュー・シリーズ

トム・ファインドリングは、Go-to-Market（GTM）、製品、データサイエンスで実績のある戦略的リーダーです。IntSights（Rapid7に買収）ではチーフカスタマーオフィサーを務め、Rapid7では製品のシニアディレクターを務め、VMwareとSUSではGTMと製品の役割を担ってきました。彼は、大規模な運用を率いる経験から、戦略的ビジョンと実行力を兼ね備えたリーダーシップを提供しています。

コニファーズは、AIを活用したCognitiveSOCプラットフォームを提供しています。このプラットフォームは、既存のツールとの統合、組織独自のデータとリスクプロファイルの分析、継続的な調査ワークフローの適応により、セキュリティ・オペレーション・センター（SOC）の能力を強化します。SOCでは、過剰なアラートの量、SOCのパフォーマンスへの可視性の欠如、汎用的なワンサイズフィットオール・システムなどの課題に直面しています。コニファーズのプラットフォームは、より深い調査を可能にし、機関の知識をモデル化し、フィードバック・ループを使用して精度を高め、ノイズを減らします。プラットフォームは、3倍の投資収益率と調査時間の87%削減などの実測結果を提供するように設計されています。

サイバーセキュリティの長いキャリアを経て、インサイトからラピッド7まで、どのような経験がコニファーズの共同創設につながり、どのような問題を解決しようとしたのですか?

私のキャリアの中で、セキュリティ・オペレーション・チームがアラート、ツール、プレッシャーの重圧に苦しむのを目にしました。インサイトでは、人間がインテリジェンスに基づいて行動するのが難しいことを観察しました。ラピッド7では、チームを少人数で大規模な顧客ベースをサポートするために、ワークのやり方を再設計し、ハイボリューム・タスクを処理するためにデータサイエンスを導入しました。そのとき、私は伝統的なSOCの運用は長続きしないと考えるようになりました。コニファーズは、そのスケーリング問題を解決しようとする私たちの努力から生まれました。私たちは、脅威とデータの増加する量に対処できるソリューションを構築したいと思っていました。そこで、AI SOCエージェント・プラットフォームであるCognitiveSOCを作りました。

コニファーズは「AI SOCの倍増」と位置付けています。CognitiveSOCプラットフォームは、従来のSOC自動化ツールとどのように異なりますか?

ほとんどのSOC自動化ツールは、静的なプレイブックに基づいて構築されています。特定の手順を実行しますが、攻撃者が予測不可能な方法で行動したり、環境が変わったりすると失敗します。CognitiveSOCは、環境の変化に学習し適応できるエージェント型AIプラットフォームです。データを相関させ、機関の知識を使用して、手順のスクリプト化なしに結論を導きます。プラットフォームは、アナリストをサポートするのではなく、アナリストを置き換えることを目的としています。フィードバックと学習を通じて、継続的に強化されます。手動でのメンテナンスは必要ありません。そうした能力の成長が、真の倍増要因となります。

SOCチームは、アラートの疲労とバーンアウトについてよく不満を述べています。コニファーズは、この課題に対してどのように対処していますか?

CognitiveSOCは、アラートの疲労を軽減するために、アナリストがアラートを受け取る前にノイズを減らします。ツールからのアラートの洪水を、すでに関連するコンテキストを含む調査にまとめます。アナリストは、単にアラートの洪水を眺めるのではなく、歴史的背景、証拠、原因を含む調査を確認できます。そうすることで、アナリストは情報を消化し、決定を下し、生のシグナルを追跡するのではなく、疲労とバーンアウトを軽減することができます。

サイバーセキュリティでは、信頼が重要です。コニファーズのヒューマン・イン・ザ・ループ・アプローチは、AI駆動の意思決定に対する信頼をどのように築きますか?

信頼の鍵は、透明性とコントロールです。アナリストはシステムを管理し、推奨事項と説明を受け、確認またはオーバーライドし、評価を付けることができます。時間の経過とともに、システムが正確な判断を下すことを確認するにつれて、アナリストはシステムがより多くのアクションを自動的に実行することを許可できます。このアプローチにより、チームはシステムをテストして修正し、人間が権限を保持したまま、AIをパートナーとして活用できます。AIは、アナリストから学び、ブラックボックスではなく説明の付いた選択を行うパートナーとして機能します。

段階的な導入フレームワークにより、導入を段階的に進めることができます。なぜこのような設計にしましたか? また、AIへの抵抗感をどのように克服しますか?

AIの導入における最大の障壁は、AIへの信頼であることを最初から理解していました。SOCチームにAIシステムを導入することを提案すると、チームは拒否します。導入を段階的に進めることで、組織は少数のユースケースから始めて、時間の経過とともに拡大することができます。各段階で価値を証明し、信頼を築きます。次の段階をより容易に受け入れられるようにします。この段階的なアプローチにより、信頼を築き、抵抗感を克服し、チームがコントロールを維持できるようにします。

メトリクスは、セキュリティでの価値の証明に重要な役割を果たします。自律的なSOCへの進展を測定するために、組織はどのようなKPIを追跡するべきですか?

最も重要な指標は、検出、対応、修復の速度、および生のアラートと有意義な調査の比率です。また、システムが人間の介入なしにどれだけのワークロードを処理できるかも重要な指標です。これらの指標は、SOCがより効率的になっているか、分析者がより高価値の作業に集中できるか、組織がAIに重労働を負担させるモデルに近づいているかを示します。これらの数字を追跡することで、進展を明確に証明できます。

コニファーズは、既存のインシデント管理システムとの統合を強調しています。なぜ中断を最小限に抑えることがコア設計原則だったのですか?

セキュリティ・チームは、ツールやプロセスに多大な投資をしています。ほとんどの既存技術では、SOCチームが別のツールに切り替えてアラートを確認および解決する必要があります。私たちは、チームがすでに使用しているツール内に組み込むことで、このフリクションを除去します。

今日の半自動SOCから、AIエージェントがツールやデータに更多の権限を持つ将来への段階的なパスを見てください。どのようなプロセスになりそうですか?

自律的なSOCへのパスは、人間の監督下でのAIによる分析と調査から始まります。組織は、システムがより多くのユースケースを自律的に処理できるようにしていきます。最終段階では、AIエージェントが環境全体で検出と対応を管理し、人間が戦略と特殊な状況を担当するようになります。現在、ほとんどのチームはまだ人間の監督下でのAIの活用に留まっていますが、ルーチンなシナリオをAIに任せることに慣れてきています。これが、将来的に自律的なSOCの基盤となります。

5年先を見据えると、AIの成熟とともにSOCの運用はどのように進化するでしょうか? それは技術とアナリストの役割の両面でどのように変化するでしょうか?

5年後、SOCは、ダッシュボードのようなシステムではなく、自律的なエージェントのようなシステムで運用されるようになります。これらのエージェントは、脅威を検出して対応し、環境に適応し、組織間でポリシーと知識を共有します。AIの能力が成熟するにつれて、アナリストの役割は、オーバーサイト、戦略、複雑な調査にシフトします。作業は、無限のアラートをクリアすることよりも、専門知識を最も効果的に適用することに重点が置かれるようになります。結果として、SOCは、コールセンターのようなものではなく、ミッション・コントロール・ルームのようなものになります。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。読者がもっと知りたい場合は、コニファーズを訪れてください。