CISOが直面する課題
- ログ監査の継続的な実現可能性：定期的なコマンドログレビューは必須ですが、大規模な組織での継続的な実施は困難です。
- アラート疲労による実効性の低下：従来のSIEM/UEBAツールは偽陽性の警告を大量に発して、異常検知の実効性を低下させます。
- ベースラインの保守性の課題：
- 学習期間が短いと偏ったベースラインになり、長すぎると古い行動が残り意味がなくなる
- 動的に変化する正常行動に追随できず、再学習や調整に人手がかかる
- SyslogやSIEM連携で一部ログが欠損し、異常学習を起こす
- 具体的な異常の説明がない為、「なぜ異常なのか」管理者に説明できない
AUBEによる解決
- コマンドレベルの自動監査（エージェント不要・ベースライン不要）：サーバーごとに、auditdのログをユーザー・コマンド・引数のレベルで継続的に解析します。
- 低頻度の逸脱した操作を検知：検知機能をすり抜けようとする逸脱した操作、目立たない程度に繰り返される不正の兆候を指摘します。
- 無駄な指摘で現場を疲弊させない：誰が・いつ・何が逸脱したかを示す最小限の結果をレポート形式で出力して、監査対にも活用可能です。
- ベースラインの設定不要：危険なイベントが潜む可能性のある過去の運用ログは分析の妨げになるため、ベースラインの設定は不要です。
導入効果
- 手動ログレビュー工数を自動ログ解析により100%削減
- 継続的モニタリングを監査観点で証明
- 特権誤用を解析時ただちに検知
- 初回監査サイクル内でROIの効果あり
AUBEはコンプライアンス起点の監査作業を、AI主導の能動的セキュリティ保証へ転換する。
特徴
AUBE — 従来UEBAが見落とす“希少だが致命的”を検知
AUBEは脆いベースラインに頼らず、特権IDの誤用など高インパクト事象を初日から捉える。重大リスクから先に塞ぎ、段階的に全社へ拡張。
入力
- Linux audit logs
- Identity / privilege events
モデリング
- Sequence & timing dynamics
- In depth property analysis
- Automated whitelist feedback loops
出力
- Narrowed down rare‑event surfaced
- Suspected privilege misuse
- Actional report
概要
AUBEは動的確率モデルベースAIにより、正規ユーザーの操作列に潜む微小な歪みを検知。ベースライン化できないほど稀だが影響の大きい異常行為を見逃さない。まず特権IDと重要システムにフォーカスし、即効性を得る。
- ベースライン不要 — ウォームアップ期間なしで初日から有効。
- 希少事象への感度 — 低頻度しかし深刻な影響を及ぼす逸脱操作をノイズ扱いせずに抽出。
- ログベース — 既存の監査・システムログで導入可能。侵入型エージェントは不要。
- エヴィデンス・ベース — 従来のAIと異なり、分析レポートの再現性を常に確保。
- 実運用向けレポート — 内部脅威の兆候をピンポイントに指し示す。簡潔な叙述とホワイトリスト更新で反復誤検知を抑制。
まず効果が出る領域
- 重要インフラ事業者
- テレコム/MEC・エッジ
- 金融・医療
- 規制業界/内部統制
重大アカウント・資産を優先し、リスク収束後に拡張。
UEBA / EDR/XDRとの位置づけ
| 能力軸 | AUBE | UEBA | EDR/XDR |
| 特権誤用（希少事象） | 強い | ベースライン依存 | プロセス粒度・ノイズ多 |
| ベースライン要否 | 不要 | 必要 | ー |
| データソース | 監査/システムログ | 複数テレメトリ | エンドポイントセンサー |
| 価値立ち上がり | 数日 | 数週〜数ヶ月 | 数週 |
| 運用負荷 | 低 | 中〜高 | 中 |