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July 16, 2025

サイバーセキュリティのためのAI成熟度モデルの紹介

サイバーセキュリティのためのAI成熟度モデルは、実際のユースケースとエキスパートの知見に基づいた、この種の指針の中でも最も詳細なガイドです。CISOが戦略的な意思決定を行うための力となり、どのAIを導入すべきかだけではなく、組織を段階的に強化し優れた成果を得るためにどのように進めるべきかを知ることができます。
Inside the SOC
Darktrace cyber analysts are world-class experts in threat intelligence, threat hunting and incident response, and provide 24/7 SOC support to thousands of Darktrace customers around the globe. Inside the SOC is exclusively authored by these experts, providing analysis of cyber incidents and threat trends, based on real-world experience in the field.
Written by
Ashanka Iddya
Senior Director, Product Marketing
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16
Jul 2025

サイバーセキュリティへのAIの導入:宣伝文句を超えて

今日のセキュリティオペレーションはパラドックスに直面しています。業界ではAI(Artificial Intelligence)が全面的な変革を約束し、ルーチンタスクを自動化することにより検知と対処が強化されると言われています。しかしその一方で、セキュリティリーダーは意味のあるイノベーションとベンダーの宣伝文句を区別しなければならないという大きなプレッシャーに直面しています。

CISOとセキュリティチームがこの状況を乗り越えるのを支援するため、私たちは業界で最も詳細、かつアクション可能なAI成熟度モデルを作成しました。AIおよびサイバーセキュリティ分野のエキスパートと協力して作成したこの枠組みは、セキュリティライフサイクル全体を通じてAIの導入を理解し、測定し、進めていくためのしっかりとした道筋を提供します。

なぜ成熟度モデル?なぜ今必要?

セキュリティリーダー達との対話と調査の中で繰り返し浮かび上がってきたテーマがあります。

それは、AIソリューションはまったく不足していないが、AIのユースケースの明瞭性と理解が不足している、ということです。

事実、Gartner社は「2027年までに、エージェント型AIプロジェクトの40%以上が、コスト上昇、不明瞭なビジネス上の価値、あるいは不十分なリスク制御を理由として打ち切られるだろう」と予測しています。多くのセキュリティチームが実験を行っていますが、その多くは意味のある成果を得られていません。セキュリティの向上を評価し情報に基づいた投資を行うための、標準化された方法に対する必要性はかつてなく高まっています。

AI成熟度モデルが作成されたのはこのような背景によるものであり、これは次を行うための戦略的枠組みです:

  • 人手によるプロセス(L0)からAIへの委任(L4)に至る5段階の明確なAI成熟度を定義
  • エージェント型生成AIと専用AIエージェントシステムから得られる結果を区別
  • リスク管理、脅威検知、アラートトリアージ、インシデント対応といった中核的な機能にわたって評価
  • AI成熟度を、リスクの削減、効率の向上、スケーラブルなオペレーションなど、現実の成果に対応させる

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このモデルで成熟度はどのように評価されるか?

「サイバーセキュリティにおけるAI成熟度モデル」は、世界で10,000社に及ぶDarktraceの自己学習型AIおよびCyber AI Analystの導入例から得られたセキュリティオペレーションの知見に基づいています。抽象的な理論やベンダーのベンチマークに頼るのではなく、このモデルは実際にセキュリティチームが直面している課題に基づき、AIがどこに導入されているか、どのように使用されているか、そしてどのような成果をもたらしているかを反映しています。

こうした現実に即した基盤により、このモデルはAI成熟度に対する実務的な、体験に基づいた視点を提供します。セキュリティチームが現在の状態を把握し、同じような組織がどのように進化しているかに基づいて現実的な次のステップを知るのに役立ちます。

Darktraceを選ぶ理由

AIは2013年のダークトレースの設立以来そのミッションの中心であり、単なる機能ではなく、企業の基盤です。10年以上にわたりAIを開発し現実のセキュリティ環境にAIを適用してきた経験から、私たちはAIがどこに有効で、どこに有効でないか、そしてAIから最も大きな価値を得るにはどうすべきかを学びました。

私たちは、現代のビジネスが膨大な、相互に接続されたエコシステム内で動いていること、そしてそこには従来のサイバーセキュリティアプローチの維持を不可能にする新たな複雑さや脆弱さが生まれていることを知っています。多くのベンダーは機械学習を使用していますが、AIツールはそれぞれ異なり、どれも同じように作られているわけではありません。

Darktraceの自己学習型AIは多層的なAIアプローチを使用して、それぞれの組織から学習することにより、現代の高度な脅威に対するプロアクティブかつリジリエントな防御を提供します。機械学習、深層学習、LLM、自然言語処理を含む多様なAIテクニックを戦略的に組み合わせ、連続的、階層的に統合することにより、私たちの多層的AIアプローチはそれぞれの組織専用の、変化する脅威ランドスケープに適応する強力な防御メカニズムを提供します。

この成熟度モデルはこうした知見を反映し、セキュリティリーダーが組織の人、プロセス、ツールに適した適切な道筋を見つけるのに役立ちます。

今日のセキュリティチームは次のような重要な問いに直面しています:

  • AIを具体的に何のために使うべきか?
  • 他のチームはどのように使っているのか?そして何が機能しているのか?
  • ベンダーはどのようなツールを提供しているのか、そして何が単なる宣伝文句なのか?
  • AIはSOCの人員を置き換える可能性があるのか?

これらはもっともな質問ですが、簡単に答えられるとは限りません。それが、私たちがこのモデルを作成した理由です。セキュリティリーダーが単なるバズワードに惑わされず、SOC全体にAIを適用するための明確かつ現実的な計画を作成するのを助けるために、このモデルが作成されました。

構成:実験から自律性まで

このモデルは5つの成熟段階で構成されています:

L0 –  人手によるオペレーション:プロセスはほとんどが人手によるものであり、一部のタスクにのみ限定的な自動化が使用されます。

L1 –  自動化ルール:人手により管理されるか、外部ソースからの自動化ルールとロジックが可能な範囲で使用されます。    

L2 –  AIによる支援:AIは調査を支援するが、良い判断をするかどうかは信頼されていません。これには人手によるエラーの監視が必要な生成AIエージェントが含まれます。    

L3 –  AIコラボレーション:組織のテクノロジーコンテキストを理解した専用のサイバーセキュリティAIエージェントシステムに特定のタスクと判断を任せます。生成AIはエラーが許容可能な部分に使用が限定されます。  

L4 –  AIに委任:組織のオペレーションと影響について格段に幅広いコンテキストを備えた専用のAIエージェントがほとんどのサイバーセキュリティタスクと判断を単独で行い、ハイレベルの監督しか必要としません。

それぞれの段階が、テクノロジーだけではなく、人とプロセスもシフトすることを表しています。AIが成熟するにつれ、アナリストの役割は実行者から戦略的監督者へと進化します。

セキュリティリーダーにとっての戦略上の利益

成熟度モデルの目的はテクノロジーの導入だけではなく、AIへの投資を測定可能なオペレーションの成果に結びつけることです。AIによって次のことが可能になります:

SOCの疲労は切実、AIが軽減に貢献

ほとんどのセキュリティチームは現在もアラートの量、調査の遅延、受け身のプロセスに苦労しています。しかしAIの導入には一貫性がなく、多くの場合サイロ化しています。上手く統合すれば、AIはセキュリティチームの効率を高めるための、意味のある違いをもたらすことができます。

生成AIはエラーが起こりやすく、人間による厳密な監視が必要

生成AIを使ったエージェント型システムについては多くの誇大広告が見られますが、セキュリティチームはエージェント型生成AIシステムの不正確性とハルシネーションの可能性についても考慮に入れる必要があります。

AIの本当の価値はセキュリティの進化にある

AI導入の最も大きな成果は、リスク対策から検知、封じ込め、修復に至るまで、セキュリティライフサイクル全体にAIを統合することから得られます。

AIへの信頼と監督は初期段階で必須となるが次第に変化する

導入の初期段階では、人間が完全にコントロールします。L3からL4に到達する頃には、AIシステムは決められた境界内で独立して機能するようになり、人間の役割は戦略的監督になります。

人間の役割が意味のあるものに変化する

AIが成熟すると、アナリストの役割は労働集約的な作業から高価値な意思決定へと引き上げられ、重要な、ビジネスへの影響が大きいアクティビティやプロセスの改良、AIに対するガバナンスなどに集中できるようになります。

成熟度を定義するのは宣伝文句ではなく成果

AIの成熟度は単にテクノロジーが存在しているかどうかではなく、リスク削減、対処時間、オペレーションのリジリエンスに対して測定可能な効果が見られるかどうかで決まります。

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AI成熟度モデルの各段階の成果

セキュリティ組織は人手によるオペレーションからAIへの委任へと進むにつれてサイバーセキュリティの進化を体験するでしょう。成熟度の各レベルは、効率、精度、戦略的価値の段階的変化を表しています。

L0 – 人手によるオペレーション

この段階では、アナリストが手動でトリアージ、調査、パッチ適用、報告を、基本的な自動化されていないツールを使って行います。その結果、受け身の労働集約的なオペレーションになり、ほとんどのアラートは未調査のままとなり、リスク管理にも一貫性がありません。

L1 – 自動化ルール

この段階では、アナリストがSOARあるいはXDRといったルールベースの自動化ツールを管理します。これにより多少の効率化は図れますが、頻繁な調整を必要とします。オペレーションは依然として人員数と事前に定義されたワークフローに制限されます。

L2 – AIによる支援

この段階では、AIが調査、まとめ、トリアージを支援し、アナリストの作業負荷を軽減しますが、エラーの可能性もあるためきめ細かな監督が必要です。検知は向上しますが、自律的な意思決定に対する信頼度は限定的です。

L3 – AIコラボレーション

この段階では、AIが調査全体を行いアクションを提示します。アナリストは高リスクの判断を行うことと、検知戦略の精緻化に集中します。組織のテクノロジーコンテキストを考慮した専用のエージェント型AIエージェントシステムに特定のタスクが任され、精度と優先度の判断が向上します。

L4 – AIに委任

この段階では、専用のAIエージェントシステムが単独でほとんどのセキュリティタスクをマシンスピードで処理し、人間のチームはハイレベルの戦略的監督を行います。このことは、人間のセキュリティチームが最も時間と労力を使うアクティビティはプロアクティブな活動に向けられ、AIがルーチンのサイバーセキュリティ作業を処理することを意味します。

専用のAIエージェントシステムはビジネスへの影響を含めた深いコンテキストを理解して動作し、高速かつ効果的な判断を行います。

AI成熟度モデルのどこに位置しているかを調べる

「サイバーセキュリティのためのAI成熟度モデル」 ホワイトペーパーを入手し、評価を行ってみましょう。自社の現在の成熟段階をベンチマークし、主なギャップがどこにあるのかを調べ、次のステップの優先順位を特定するためににお役立てください。

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Darktrace cyber analysts are world-class experts in threat intelligence, threat hunting and incident response, and provide 24/7 SOC support to thousands of Darktrace customers around the globe. Inside the SOC is exclusively authored by these experts, providing analysis of cyber incidents and threat trends, based on real-world experience in the field.
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Ashanka Iddya
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June 14, 2026

スポーツ産業のサイバーセキュリティ: デジタル化した2026年のスポーツ産業が直面する脅威

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2026年のスポーツイベントを保護する

試合開催日にスタジアムに足を踏み入れるとき、あなたは小さなスマートシティを訪れています。チケット販売、回転ゲート、決済システム、何万ものファンが利用する公共Wi-Fi、CCTV、照明、そしてHVACまでもがすべて、相互に接続されたシステム上で稼働しています。ファンの体験はこれまでになく向上しましたが、この接続への依存は人々が想像するよりもはるかに大きなアタックサーフェスを作り出しています。

私たちの最新の調査結果はそれを裏付けています。ダークトレースが委託して実施した調査によれば、調査対象のプロスポーツ組織の84%は過去1年間に少なくとも1回のサイバーインシデントを経験しており、57%は複数回遭遇していました。試合が行われるライブ時間にすべてがかかっている業界にとって、これらの数字は直接的に運営上のリスクを意味します。

なぜスポーツがサイバー攻撃の標的になるのか

スポーツは非常に目立つターゲットであり、スケジュールが決まっているため、攻撃者は障害が最も影響を与える時期を正確に知っています。また、貴重なデータであるアスリートの医療記録、契約書、スポンサー契約書などが保管されており、これらが漏洩すれば財務上、評判上、規制上のリスクを伴います。同時に、イベントの開催もチケット発行、放送局、クラウドサービス、スタジアム関連テクノロジーなど、多くの第三者に依存しています。それらのシステムとの接続はいずれも侵入点になる可能性があります。注目度、スケジュール、データ、依存関係、これらが組み合わされることにより、小さな足がかりから、影響の大きな、時間的余裕の許されないインシデントに発展する環境が生まれます。

攻撃者はどのようにEメールとアイデンティティを標的にするか

Eメールとアイデンティティは主要な侵入経路です。2025年10月から2026年3月にかけて、Darktrace / EMAIL™は当社の顧客ベースにおいてスポーツ組織を狙った11万6,000通以上のフィッシングEメールを検知しました。また、スポーツ業界の顧客は他の業界の組織よりも19%多くのフィッシングEメールを受け取っています。数字がこれを物語っています:

数値が示すもの

  • フィッシングEメールの21%はVIPを標的
  • 37%は新手のソーシャルエンジニアリングを使用
  • 悪意あるEメールの84%がDMARC認証を通過

これらのEメールの大部分は認証チェックを通過しており、従来のセキュリティ対策がもはや信頼できる防壁ではないことを意味しています。攻撃者はなりすましドメインに頼っているのではなく、正規のインフラストラクチャと信頼されたプラットフォームを利用しています。ここで、動作が大きな意味を持ちます。アカウントが侵害されると、動作は急速に変化します。ログインパターンが変わり、返信を隠すための受信トレイルールが作成され、アカウントが内部偵察やさらなるフィッシングに使用され始めます。これらは大きな騒音を伴う出来事ではありません。それらは通常のワークフローに紛れ込み、多くのケースで見落とされています。

ランサムウェアも同じような経緯で発生しています。あるスポーツ関連の顧客内では、攻撃者は暗号化を開始する前の2週間もの間、静かにデータを外部サーバーに移動していました。身代金要求文が出現するときには、すでにお膳立てができていたというわけです。一貫して見られるシーケンスとして、まずアクセスがあり、次に移動があり、そして最後に障害が発生しています。暗号化の時点で検知されても、既に手遅れです。

AIがスポーツ組織の新たなブラインドスポットとなる理由

AI導入の増加は潜在的アタックサーフェスを拡大させています。当社が調査を行ったセキュリティプロフェッショナルの72%は、今後1年間でAIがリスク増大につながると予想しています。しかし35%はスタジアムの運営という保護すべき最も重要な機能に既にAIを使用しているか、使用を計画しているのです。プロンプトインジェクションやAI構築リスクに加えて、シャドーAIがより切迫したリスクとなりつつあります。スタッフはすでに、パフォーマンス指標、スカウティングレポート、契約、健康データなどの機密データを、ほとんどまたはまったく管理されていないツールに入力しています。AIのもたらす利点は明らかですが、リスクも同様に明白であり、しかもそれはほとんどの組織が何の可視性やコントロールも持たないうちに発生しています。その一方で、攻撃者は同じAI技術を使ってフィッシングやソーシャルエンジニアリングを拡大しています。その結果はシンプルです-より大きな露出リスクが、より速いスピードで発生しているのです。

サイバーセキュリティプロフェッショナルはどう備えるべきか

大規模なイベントにおいて、効果的なサイバー防御には準備、リアルタイムの可視性が重要です。限られたタイミング、複雑さ、一般の注目、そしてこれらが重なるなかで、動的かつ決定的に対応する能力が必要であることを、ダークトレースの経験は物語っています。

サイバーセキュリティチームにとって戦略的に重要ないくつかの項目があります:

  • コーポレートシステムだけでなく、ITおよびOT全体の動作の可視性を確保すること。
  • アイデンティティをコントロールプレーンとして扱うこと。 この分野でのほとんどの攻撃は、マルウェアではなく認証情報から始まります。ビヘイビア検知を用いた多要素認証(MFA)は、その課題の解決に役立ちます。
  • 自社の環境を管理するのと同じように第三者とAIのアクセスも制御すること。
  • 数分で意思決定を行う、ライブ条件で対応を訓練すること。 検知と対応は、エンジニアにプレッシャーがかかり、時間が制約される非理想的な条件を考慮する必要があります。スポーツにおいて小さな問題を重大インシデントに発展させるのは、このタイミング条件です。平日であれば問題なく対応できる事象も、イベント開催中は重大な事態になりかねません。

2026年、スポーツにおいてサイバーセキュリティのリスクが拡大する理由

FIFAワールドカップ2026は3か国と数十の開催都市にまたがるため、アタックサーフェスは広範であり、スケジュールも厳しいものとなります。

地政学的なシグナリングは脅威プロファイルをさらに深刻化させています。これまでの国際スポーツイベントでは、国家を背後に持つ脅威アクターがサイバー領域を利用してその意思を示し、ナラティブに影響を及ぼし、象徴的な報復を行うことが実証されています。2026年ワールドカップの文脈において、国際スポーツからのロシアの継続的な排除、ウクライナでの現在の紛争、米国のウクライナへの防衛支援、そしてイランの大会参加の可能性は、国家に関係したアクター、そして非伝統的なアフィリエイト達が武力攻撃未満のサイバー攻撃を展開するさらなる動機を与えています。それには新しい技術は必要ありません — ただ適切なタイミングと注目度があればよいのです。

実務においては、結局準備に行きつくことになります。ITとOT全体で正常な状態がどのようなものかを把握し、第三者のアクセスを管理し、動作の変化を識別することです。

スポーツにおいて、障害は徐々に蓄積するのではなく、リアルタイムに、衆人環視の下で発生します。試合開始のホイッスルが鳴るずっと前に、その段取りはすでに完了しているのです。

調査について

調査結果は、スポーツセクターの顧客におけるDarktraceの脅威調査テレメトリー(2025年第4四半期~2026年第1四半期)および2026年5月28日から6月3日にOpinion Mattersが実施した米国、英国、オーストラリア、ドイツの875人のITサイバーセキュリティ専門家を対象とした調査に基づいています。調査手法の詳細、インシデント分析、および戦略的推奨事項については、レポート全文をお読みください。

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About the author
Nathaniel Jones
VP, Security & AI Strategy, Field CISO

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June 12, 2026

Protecting Stadiums & Events with AI

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Stadium and large public venue operators are confronted with a unique set of cyber security challenges. Often described as a ‘honeypot’ for cyber-criminals, the sports and entertainment industry is an attractive target for threat actors for three main reasons:

  • Modern sports organizations process sensitive and highly valuable data at scale;
  • Sporting events are highly visible and time-critical, operating in front of live audiences with no room for error;
  • Sports organizations rely on sprawling vendor ecosystems and supply chains to deliver broadcast, commerce, fan engagement services, and more.

In a recent Darktrace-commissioned survey, 84% of professional sports organizations reported at least one cyber incident in the past year, and 57% were hit more than once [1]. The potential ramifications of cyber disruption during a large-scale sports event cannot be overstated. A momentary lapse in access to power could bring TV broadcasts to a halt; disruption to access controls could restrict fans from entering the grounds; CCTV outages could increase the risk of criminal behavior and physical injuries. If data is not reliable and stadium machines are outputting the wrong metrics, a venue could become dangerously overcrowded. The barrier between the cyber and physical worlds has long dissolved – cyber-attacks threaten human safety.

In this blog, I explore the key challenges of stadium cyber security and explain the unique capabilities of Self-Learning AI that led me to adopt Darktrace as a head of ICT and cyber security for international venues and events. Over my career I have helped secure football and rugby World Cups, World Athletics Championships and more than 500 events ,and the lessons from each have only sharpened my conviction in this approach.

The access paradox

The biggest challenge lies in the paradox of securing a site where various internal services are provided to a large number of unknown and unmanaged users, suppliers and devices. When it’s game time, or ‘D-Day’, you see a huge influx of thousands of people, each with their own devices, needing to connect to your network and your infrastructure. The floodgates are opened. But certain parts of your digital environment need to remain protected: your sensitive employee and customer data, your critical OT systems. I liken this to opening the door to your home, and letting the entire town come in and wander around. But you still need to secure your master bedroom.

A multitude of different actors must be able to work on-site to provide services or content during the event. Broadcasters, staff and suppliers need to have access to manage the show, and all these people need to access or interact with the IT infrastructure. In many ways, these additional bodies are already inside the perimeter and could host unknown malicious threats.

This year, the paradox is wider than ever. A tournament spread across hundreds of suppliers and vendors means the foothold an attacker needs may already belong to a trusted partner – a single compromised supplier can become the doorway to everything else. And the adversary is no longer working alone: generative AI now lets attackers probe and weaponize vulnerabilities across thousands of software dependencies at a speed no human team could match, turning the access paradox from a manageable risk into a fast-moving target.

Achieving this balance between accessibility and security requires a shift in mindset from perimeter-based security to one that can detect and respond to threats on the inside. The complexities involved requires technology that can identify malicious behavior in real time based on the wider context of an incident. A particular behavior or connection may be benign in one context and yet critically disruptive in another — tools and technology must be able to discern between the two.

This is why I considered Darktrace’s Self-Learning AI a suitable fit: rather than defending at the perimeter, it focuses on detecting and responding to malicious activity already inside. Because it learns the unique ‘patterns of life’ of its surroundings, it can detect subtle deviations that indicate a threat and initiate a targeted response – without relying on pre-programmed rules and playbooks.

IT/OT convergence

The second key challenge is the issue of IT and OT convergence. Typical stadiums and arenas consist of a wide range of Industrial Control Systems (ICS).

This involves a complex and messy array of switches, cables, CCTV cameras, as well as devices and technologies being brought in by the media and the press, and all these IT and OT components are now interconnected, which means these technologies now have Internet Protocol (IP)-based threats to manage. The same challenges that the corporate infrastructure for stadium management faces in cyber security are therefore also now an issue for ICS security.

This challenge cannot be addressed by viewing IT and OT security in isolation — these two environments are linked because of the analogue migration to IP. A unified approach is required to detect and respond to threats that start in IT before moving to industrial systems.

The stakes are physical. CCTV, Access Control, Public Annoucement system, lighting and the giant screens are all now running over IP, and a disruption to any of them can force a venue to halt play on safety grounds. Scale compounds the problem. At the Qatar 2022 World Cup, eight stadiums were purpose-built to a single technical standard, which made the digital environment relatively uniform to defend. The 2026 tournament is the opposite: dozens of host venues across three countries, each with its own operator, its own contractors and its own legacy systems.This creates a far more fragmented and unpredictable estate to secure.

In addition, cyber security technology must be able to deal with complexity. Darktrace’s AI thrives in the most complex environments, with more data points adding more context to inform the AI’s decision making. It covers OT and IT with a single, unified AI engine, that can also detect and respond across cloud infrastructure, SaaS applications, email systems and endpoints. It is ready to adapt to the messy, interconnected systems that make up large stadiums’ digital infrastructure.

The time factor

Finally, the nature of stadium events means that timing is critical and puts enormous pressure on the organizers and operators. ‘D-Day’ cannot be replayed or postponed, and so if cyber disruption occurs during the event, every minute is crucial. You cannot reschedule a World Cup final or move an opening ceremony; the date is fixed, the world is watching, and there is no second take.

There is consequently a strong emphasis on two key metrics

  • Mean Time To Know (MTTK) — how long it takes the security team need to be aware of an incident; and
  • Mean Time To Restore (MTTR) — how quickly a team can act to contain the threat.

It is perhaps more imperative in stadium event management than anywhere else that these two metrics be minimized.

This leads to the third criteria in assessing cyber security technology: does it help with response? And critically, can that response be nuanced and targeted, able to contain that threat without causing further disruption?

To this end, Darktrace’s Autonomous Response takes machine-speed action to contain cyber-attacks, when humans are too slow to react or aren’t around at all. It’s powered by Darktrace’s AI, so it has a nuanced and continuously updating understanding of what’s ‘normal’ across IT and OT systems. This means its response actions are targeted: designed to eliminate the threat, but not at the cost of disruption. Crucially, this enables responses that are surgical rather than blunt. For example, taking an entire server offline to stop a ransomware attack can cause more disruption than the attack itself, so the real value lies in neutralizing the malicious activity precisely — containing the threat without taking down the systems the event and business depends on.

Depending on the nature and severity of the threat, the technology can block specific malicious connections by enforcing the normal ‘pattern of life’ of a device or account. When every second counts, this is the speed and granularity that you need in a cybersecurity technology.

Darktrace can be deployed across every area of the digital enterprise, including network, email, cloud and SaaS environments with the same self-learning approach, stopping anomalous behaviors that point to account takeover and other cloud-based threats. Earlier this year, we announced that Darktrace is also extending its behavioral approach to help businesses deploy and scale AI securely by understanding how these AI systems and agents behave, interact with other systems and humans, and evolve over time. This is critical because 72% of cybersecurity professionals at sports organizations believe AI will increase their cyber risk over the next 12 months [2].

Wherever it is deployed, Darktrace allows the stadium operator to focus on the vital part of the game and offers real-time protection without any modification in the network topology or infrastructure.

An adaptive defense

Cyber-criminals are constantly developing their approach in an attempt to evade security tools trained to look for specific hallmarks of an attack. As they get creative and continuously experiment with new tactics and techniques, the human operators using these tools are forced into a constant state of catch up.

An AI-based approach that learns an organization and its normal behavior patterns from the ground up puts an end to this game of ‘cat and mouse’, shifting the balance in favor of the defenders and allowing them to stay ahead of the threat. This matters more than ever, because adversaries are now using AI to scale their attacks. If you do not have AI working to protect you against malicious AI, you are already at a disadvantage.

With a nuanced understanding of what’s ‘normal’ for the business, unified IT/OT coverage, and an Autonomous Response solution that takes immediate, surgical action, the playing field is leveled, and large stadium and events operators can focus on delivering the best possible experience for attendees, digital viewers, partners and performers.

[related-resource]

References:

[1] [2] Darktrace: Cybersecurity in Global Sport, June 2026. Findings based on survey of 875 IT cybersecurity professionals based in the US, UK, Australia and Germany, working in professional sports organizations (including clubs, societies & sporting bodies) employing 10+ people. The survey was fielded between May 28, 2026 and June 3, 2026 by independent market research agency, Opinion Matters.

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あなたのデータ × DarktraceのAI
唯一無二のDarktrace AIで、ネットワークセキュリティを次の次元へ