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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。

[related-resource]

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。

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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February 13, 2026

CVE-2026-1731: How Darktrace Sees the BeyondTrust Exploitation Wave Unfolding

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Note: Darktrace's Threat Research team is publishing now to help defenders. We will update continue updating this blog as our investigations unfold.

Background

On February 6, 2026, the Identity & Access Management solution BeyondTrust announced patches for a vulnerability, CVE-2026-1731, which enables unauthenticated remote code execution using specially crafted requests.  This vulnerability affects BeyondTrust Remote Support (RS) and particular older versions of Privileged Remote Access (PRA) [1].

A Proof of Concept (PoC) exploit for this vulnerability was released publicly on February 10, and open-source intelligence (OSINT) reported exploitation attempts within 24 hours [2].

Previous intrusions against Beyond Trust technology have been cited as being affiliated with nation-state attacks, including a 2024 breach targeting the U.S. Treasury Department. This incident led to subsequent emergency directives from  the Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) and later showed attackers had chained previously unknown vulnerabilities to achieve their goals [3].

Additionally, there appears to be infrastructure overlap with React2Shell mass exploitation previously observed by Darktrace, with command-and-control (C2) domain  avg.domaininfo[.]top seen in potential post-exploitation activity for BeyondTrust, as well as in a React2Shell exploitation case involving possible EtherRAT deployment.

Darktrace Detections

Darktrace’s Threat Research team has identified highly anomalous activity across several customers that may relate to exploitation of BeyondTrust since February 10, 2026. Observed activities include:

-              Outbound connections and DNS requests for endpoints associated with Out-of-Band Application Security Testing; these services are commonly abused by threat actors for exploit validation.  Associated Darktrace models include:

o    Compromise / Possible Tunnelling to Bin Services

-              Suspicious executable file downloads. Associated Darktrace models include:

o    Anomalous File / EXE from Rare External Location

-              Outbound beaconing to rare domains. Associated Darktrace models include:

o   Compromise / Agent Beacon (Medium Period)

o   Compromise / Agent Beacon (Long Period)

o   Compromise / Sustained TCP Beaconing Activity To Rare Endpoint

o   Compromise / Beacon to Young Endpoint

o   Anomalous Server Activity / Rare External from Server

o   Compromise / SSL Beaconing to Rare Destination

-              Unusual cryptocurrency mining activity. Associated Darktrace models include:

o   Compromise / Monero Mining

o   Compromise / High Priority Crypto Currency Mining

And model alerts for:

o    Compromise / Rare Domain Pointing to Internal IP

IT Defenders: As part of best practices, we highly recommend employing an automated containment solution in your environment. For Darktrace customers, please ensure that Autonomous Response is configured correctly. More guidance regarding this activity and suggested actions can be found in the Darktrace Customer Portal.  

Appendices

Potential indicators of post-exploitation behavior:

·      217.76.57[.]78 – IP address - Likely C2 server

·      hXXp://217.76.57[.]78:8009/index.js - URL -  Likely payload

·      b6a15e1f2f3e1f651a5ad4a18ce39d411d385ac7  - SHA1 - Likely payload

·      195.154.119[.]194 – IP address – Likely C2 server

·      hXXp://195.154.119[.]194/index.js - URL – Likely payload

·      avg.domaininfo[.]top – Hostname – Likely C2 server

·      104.234.174[.]5 – IP address - Possible C2 server

·      35da45aeca4701764eb49185b11ef23432f7162a – SHA1 – Possible payload

·      hXXp://134.122.13[.]34:8979/c - URL – Possible payload

·      134.122.13[.]34 – IP address – Possible C2 server

·      28df16894a6732919c650cc5a3de94e434a81d80 - SHA1 - Possible payload

References:

1.        https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2026-1731

2.        https://www.securityweek.com/beyondtrust-vulnerability-targeted-by-hackers-within-24-hours-of-poc-release/

3.        https://www.rapid7.com/blog/post/etr-cve-2026-1731-critical-unauthenticated-remote-code-execution-rce-beyondtrust-remote-support-rs-privileged-remote-access-pra/

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About the author
Emma Foulger
Global Threat Research Operations Lead

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February 13, 2026

How AI is redefining cybersecurity and the role of today’s CIO

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Why AI is essential to modern security

As attackers use automation and AI to outpace traditional tools and people, our approach to cybersecurity must fundamentally change. That’s why one of my first priorities as Withum's CIO was to elevate cybersecurity from a technical function to a business enabler.

What used to be “IT’s problem” is now a boardroom conversation – and for good reason. Protecting our data, our people, and our clients directly impacts revenue, reputation and competitive positioning.  

As CIOs / CISOs, our responsibilities aren’t just keeping systems running, but enabling trust, protecting our organization's reputation, and giving the business confidence to move forward even as the digital world becomes less predictable. To pull that off, we need to know the business inside-out, understand risk, and anticipate what's coming next. That's where AI becomes essential.

Staying ahead when you’re a natural target

With more than 3,100 team members and over 1,000 CPAs (Certified Public Accountant), Withum’s operates in an industry that naturally attracts attention from attackers. Firms like ours handle highly sensitive financial and personal information, which puts us squarely in the crosshairs for sophisticated phishing, ransomware, and cloud-based attacks.

We’ve built our security program around resilience, visibility, and scale. By using Darktrace’s AI-powered platform, we can defend against both known and unknown threats, across email and network, without slowing our teams down.

Our focus is always on what we’re protecting: our clients’ information, our intellectual property, and the reputation of the firm. With Darktrace, we’re not just keeping up with the massive volume of AI-powered attacks coming our way, we’re staying ahead. The platform defends our digital ecosystem around the clock, detecting potential threats across petabytes of data and autonomously investigating and responding to tens of thousands of incidents every year.

Catching what traditional tools miss

Beyond the sheer scale of attacks, Darktrace ActiveAI Security PlatformTM is critical for identifying threats that matter to our business. Today’s attackers don’t use generic techniques. They leverage automation and AI to craft highly targeted attacks – impersonating trusted colleagues, mimicking legitimate websites, and weaving in real-world details that make their messages look completely authentic.

The platform, covering our network, endpoints, inboxes, cloud and more is so effective because it continuously learns what’s normal for our business: how our users typically behave, the business- and industry-specific language we use, how systems communicate, and how cloud resources are accessed. It picks up on minute details that would sail right past traditional tools and even highly trained security professionals.

Freeing up our team to do what matters

On average, Darktrace autonomously investigates 88% of all our security events, using AI to connect the dots across email, network, and cloud activity to figure out what matters. That shift has changed how our team works. Instead of spending hours sorting through alerts, we can focus on proactive efforts that actually strengthen our security posture.

For example, we saved 1,850 hours on investigating security issues over a ten-day period. We’ve reinvested the time saved into strengthening policies, refining controls, and supporting broader business initiatives, rather than spending endless hours manually piecing together alerts.

Real confidence, real results

The impact of our AI-driven approach goes well beyond threat detection. Today, we operate from a position of confidence, knowing that threats are identified early, investigated automatically, and communicated clearly across our organization.

That confidence was tested when we withstood a major ransomware attack by a well-known threat group. Not only were we able to contain the incident, but we were able to trace attacker activity and provided evidence to law enforcement. That was an exhilarating experience! My team did an outstanding job, and moments like that reinforce exactly why we invest in the right technology and the right people.

Internally, this capability has strengthened trust at the executive level. We share security reporting regularly with leadership, translating technical activity into business-relevant insights. That transparency reinforces cybersecurity as a shared responsibility, one that directly supports growth, continuity, and reputation.

Culturally, we’ve embedded security awareness into daily operations through mandatory monthly training, executive communication, and real-world industry examples that keep cybersecurity top of mind for every employee.

The only headlines we want are positive ones: Withum expanding services, Withum growing year over year. Security plays a huge role in making sure that’s the story we get to tell.

What’s next

Looking ahead, we’re expanding our use of Darktrace, including new cloud capabilities that extend AI-driven visibility and investigation into our AWS and Azure environments.

As I continue shaping our security team, I look for people with passion, curiosity, and a genuine drive to solve problems. Those qualities matter just as much as formal credentials in my view. Combined with AI, these attributes help us build a resilient, engaged security function with low turnover and high impact.

For fellow technology leaders, my advice is simple: be forward-thinking and embrace change. We must understand the business, the threat landscape, and how technology enables both. By augmenting human expertise rather than replacing it, AI allows us to move upstream by anticipating risk, advising the business, and fostering stronger collaboration across teams.

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About the author
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