概要
https://zenn.dev/mizutani/articles/secmon-warren
詳細内容
## 生成AI連携型セキュリティアラート管理システム: Warren
https://zenn.dev/mizutani/articles/secmon-warren
Warrenは、生成AIを活用し、従来のSOARの限界を超える柔軟な自動化と効率的なセキュリティ監視を小規模チームに提供します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[Generative AI, セキュリティ監視, AIエージェント, ワークフロー自動化, セキュリティオペレーション]]
小規模なセキュリティチームは、大量のアラート処理、SOARの厳格なワークフロー定義とメンテナンス負担、分析に必要な前提知識の多さ、アラート整理の手間、コミュニケーションコスト、そして検知ルールの複雑な調整といった課題に直面しています。特に従来のSOARは、システム構成や脅威の変化に合わせた頻繁なワークフロー更新が現実的ではなく、その運用が大きな足枷となっていました。
Warrenはこれらの課題に対し、生成AIを活用した新しいセキュリティ監視アプローチを提案します。本ツールは、従来の厳密なワークフロー定義を排し、自然言語による指示で複雑な分析タスクを実行できる点が特徴です。
主な解決策として、まずLLMがアラート内容から分析指標を自動抽出し、煩雑なマッピング作業を不要にしました。AIエージェントは「Plan & Execution」モードを備え、脅威インテリジェンス連携やMCP（Model Context Protocol）を介した内部ツールへのアクセスを含め、ユーザーの指示を自律的に実行します。これにより、多岐にわたるセキュリティ事象への柔軟な対応が可能になります。
さらに、BigQueryとの連携では、AIエージェントが自然言語をSQLクエリに変換し、膨大なログデータを分析。事前にテーブルスキーマ情報やRunbookをAIに学習させることで、ドメイン知識の不足を補い、的確なクエリ生成を支援します。
アラート処理効率化のため、WarrenはEmbedding技術とDBSCANを用いたアラートクラスタリングを導入し、類似アラートを自動的に「チケット」としてグループ化します。これにより、アナリストのアラート疲労を軽減し、重要なインシデントの見逃しを防ぎます。
また、SlackとWeb UIをシームレスに連携させることで、日常的なコミュニケーションと詳細な分析作業を両立。生成AIによる開発生産性の向上により、これまでコスト面で難しかったデュアルインターフェースを実現しました。
検知ルールの調整においても、テキストベースのRegoルールを採用し、Claude Codeのような開発用AIエージェントによる自動提案や、専用テスト機能で変更影響を検証できるようにしました。これにより、複雑なルールメンテナンスの負担を大幅に削減し、迅速な脅威対応を可能にします。
Warrenは、リソースが限られる中でも効果的なセキュリティ監視を実現するための実践的なツールであり、AIを活用したセキュリティ運用における新しい可能性を示しています。