SuperhumanがRecorded FutureでAI駆動の脅威インテリジェンスの新時代を切り開いた方法​​ 

SuperhumanはRecorded Futureを活用し、AI主導のワークフローを通じて関連性の高い脅威を特定することで、攻撃者の先手を取るセキュリティ運用を実現し、顧客の利益を保護しています。​​ 

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ゴール​​ 

雑音を排除し、実際のリスクを迅速に明らかにし、効率を高める現代的でスケーラブルな脅威インテリジェンスプログラムを構築しましょう。​​ 

課題​​ 

拡大する攻撃対象領域全体で、ユーザー、データ、インフラストラクチャを保護するために、断片化された脅威インテリジェンスを分析する。​​ 

成果​​ 

課題​​ 

攻撃対象領域を保護するには手作業だけでは不十分​​ 

脅威インテリジェンスにおいて最も難しいのは、兆候を見つけることではなく、膨大なノイズの中から本質的なものを見抜くことだ。スーパーヒューマンにとって、その潮流は急速に高まっていた。​​ 

Superhuman(旧Grammarly)は、積極的でコンテキスト認識型の AI エージェントを提供し、人々が働くどこでもワークフローに滑り込むことができます。 最近、Grammarly、Coda、Superhuman Mailを統合するために社名を変更した同社は、現在、Superhumanのテクノロジーを活用して仕事やコミュニケーションを改善する何百万人もの人々をサポートしています。​​ 

ユーザーを保護するということは、製品の背後にあるすべての要素が揺るぎない堅牢性を備えていることを確認することを意味します。保護の重要な責任は、検知やレスポンスからソリューションエンジニアリングに至るまで、 脅威インテリジェンス に依存しているSuperhumanのセキュリティチームにあります。​​ 

「脅威インテリジェンスは私たちにとって非常に重要です」とセキュリティエンジニアのエーリッヒ・ハーボイ氏は語ります。「私たちはすべてのお客様の利益を守り、プラットフォームを安全に保ち、信頼を保ちたいのです。」​​ 

以前、チームは従来のアプローチを採用していました。脅威インテリジェンスフィードと新しいシナリオの攻撃レポート、および仮想脅威アクターによって使用される、モト、 TTPs 、 TTPs ( TTPs ) を監視していました。 また、情報漏洩 / 侵入 (IoC) フィードの公開指標を使用して収集し、内部データと比較しました。​​ 

その方法は機能したが、急成長企業にとっては非常に非効率的だった。脅威インテリジェンスは複数のシステムにまたがって分断され、アナリストは手作業で断片的な情報源間の情報源をつなげる作業に時間を費やさなければなりませんでした。アナリストたちは意思決定を行うよりもデータ収集に注力したため、生のIoCデータから有意義な文脈を抽出する能力が著しく低下した。​​ 

「私たちの業務プロセスはかなり手作業が多く、こちら側で多くのメンテナンスが必要でした」と、セキュリティエンジニアのイゴール・タルパンは語る。ハーボウィ氏もこれに同意し、「私たちは多くの面倒な作業に対処しなければなりませんでした」と付け加えた。私たちは、物事をより効率的にする解決策を必要としていました。​​ 

私たちは、私たちに関連する脅威アクターに関する情報を得るために信頼できる情報源を必要としていました。この脅威インテリジェンスを一か所にマッピングできれば、ノイズを減らし、行動を促す助けになるでしょう。​​ 
イゴール・タルパン​​ 

スーパーヒューマンが新製品や買収で成長するにつれて、その 攻撃対象領域も成長しました。 アラートの量は増え、情報は散り散りになり、手作業のプロセスがチームの本格的な調査時間を奪っていた。​​ 

すべてが変わったのは、スーパーヒューマンが新たな超能力を見つけたとき、それが Recorded Future。​​ 

解決策​​ 

脅威エンリッチメントの自動化​​ 

Recorded Future 多様な情報源を集約・分析し、重複を解消しノイズを減らす規模と能力を持っています。 これは、組織全体で文脈的で実行可能な脅威インテリジェンスを提供する基盤となりました。​​ 

「これは、脅威を検証し、どの脅威が当社にとって最も重要なのかを理解し、当社にとって重要でリスクとなる事柄にのみ焦点を当てるのに役立ちます」とタルパン氏は述べています。「それは、私たちのニーズに最適なツールの1つであることが証明されました。」​​ 

『Recorded Future』以前の生活は、まるで洞窟に住んでいるようでした。私は何も見ていない。『Recorded Future』では多くのことが開かれた。効率的に対応し、必要なデータを探し出すことができます。​​ 
Erich Harbowy​​ 

SuperhumanがRecorded Futureで達成した最初の節目は自動化でした。彼らはRecorded FutureをSOAR環境に統合し、アラートに脅威スコア、アクタープロファイル、IOCの詳細を自動的に加えることを可能にしました。以前は手動で調べなければならなかったことが、今では瞬時に行われるようになった。​​ 

「それは我々の情報チームに膨大な量の貴重な情報をもたらしてくれた」とハーボウィ氏は語る。「また、SOARワークフロー内でRecorded FutureのAPIツールを活用し、データの充実と自動化の強化を図りました。」​​ 

「Recorded Future 我々の警備活動を豊かにし、推進している」とターパンは付け加える。 「特にインシデント トリアージとレスポンスの間に価値があるんだ。」​​ 

エージェント型セキュリティワークフローの強化​​ 

こうした初期の成功事例は、チームに自動化の枠を超え、エージェント主導のワークフローへと進む意欲を与えた。チームは脅威インテリジェンスのライフサイクル全体を通じて、AIネイティブのワークフローにRecorded Futureを統合することにさらに力を入れました。​​ 

最も影響力のあるステップの一つは、Recorded Future APIに基づく内部MCPサーバーを構築することでした。これにより、SuperhumanのAIエージェントは脅威インテリジェンスを動的に要求し、リスクを評価し、攻撃ベクトルを理解し、自然言語で脅威を要約できます。​​ 

このコネクターは、AIエージェントがRecorded Futureデータベースに効果的にアクセスできるようにします。脅威インテリジェンスを、私たちが即座に対応できる主要なリスクを理解する手助けをしてくれます。​​ 
Erich Harbowy​​ 

最初のユースケース AI 検知とレスポンスに焦点を当て、チームが増加するアラートボリュームをシームレスに管理するのに役立ちました。 そこから、データ強化、研究、エンジニアリングサポートを含む、脅威インテリジェンスの全サイクルへと拡大しました。​​ 

結果​​ 

より深い調査と民主化された情報​​ 

自動化やAIは人間のアナリストに取って代わったわけではありません。むしろ、これらのツールは彼らの役割を強化した。アナリストは Advanced Query Builder、可視化ツール、エンティティフィルタリング、 Recorded Future AI 、会話インターフェースなどの機能を用いて詳細な調査を行い、新たな脅威アクターや攻撃 TTPsを探求しつつ、仮説を迅速に検証しています。​​ 

「最も愛されている機能の一つは Advanced Query Builder と可視化で、脅威の全体像やタイムライン、優先順位を付けるシグナルを理解するのに役立ちます。 特定のエンティティを検索し、情報源で絞り込み、ノイズの多いものを除外し、本当に重要な信号に集中しています」とターパンは語ります。​​ 

しかし、最も大きな変化は文化的な変化だった。脅威インテリジェンスは今やチーム間でスムーズに流れます。エンジニアは脅威インテリジェンスに直接アクセスし、セキュリティチームへの依存を減らし、製品開発を加速させます。Recorded Future AIと会話型インターフェースは、自然言語でデータセットを問い合わせることを可能にします:この領域はリスクがあるのか?この俳優はどんな TTPs を使っていますか? この脆弱性を心配すべきでしょうか?​​ 

「これにより、エンジニアは自分たちが構築しているもののリスクを理解できるようになる」とハーボウィ氏は説明する。「誰でも自然言語で質問 Recorded Future AI 、理解できる答えをもらえる。
これはちょっとした工夫ですが、チームに多くの時間を取り戻してくれるでしょう。​​ 

「他にも、クエリ言語を暗記しなければならないツールがたくさんあるんです。」Recorded Future AI 何百もの報告書や記事を読まずに、自然な言葉で私に直接脅威を提示している」とターパンは言う。​​ 

それはまた、彼らが経営陣とより円滑にコミュニケーションを取ることを可能にした。​​ 

「技術的な情報を分かりやすく伝えることで、私たちに影響を与えるキャンペーンについて、リーダーシップ層が知っておくべきことを絞り込むことができる」とハーボウィ氏は述べている。「私たちは経営幹部チームに実際の数字、例、背景を提供することで、投資を正当化し、私たちが見ていることを説明しやすくしています。」​​ 

効率的な作戦、迅速な検知、そして決定的な優位性​​ 

集中管理された、実行可能な 脅威インテリジェンスにより、Superhumanは滞留時間を短縮し、調査を加速し、AI駆動のワークフローを人員数を増やすことなくスケールします。

ハーボイ氏とターパン氏は、他のセキュリティチームに対してAI導入に実利的なアプローチを取るよう促しています。「一番簡単なのは、特定のユースケースから小さく始めることです」とハーボイは言います。「AIを使わずにAIを使うのではなく、解決しようとしている問題を考えてください。」​​ 

スーパーヒューマンにとっての問題は、手作業で拡大する 攻撃対象領域に追いつけないことだった。 Recorded Futureでは、その問題に対応するソリューションを構築し、その恩恵を受けています。

「Recorded Future すべてを一か所にまとめられるから、調査時間が短くなるんだ」とハーボイは言う。 「我々の脅威検知と滞在時間は格段に速くなった。信頼できる情報源があるだけで保護はより良くなる。」​​ 

「脅威について知っておく必要がある。」「彼らに対して準備しなければならない。情報がなければ不可能だ」とタルパンは断言する。「これらすべてを一か所にまとめ、アラートへのアクセス、フィルタリング、アラート構築が柔軟にできるため、Recorded Futureは脅威インテリジェンスのための最もクールなプラットフォームの一つです。」

Recorded Futureにおいて、Superhumanは信頼できる脅威インテリジェンス、AIネイティブなワークフロー、そして自社のビジョンに沿ったプラットフォームを見出しました。それは彼らの 脅威アクター / 敵対者のクリプトナイトであり、ユーザーを守るためのあまり秘密ではない兵器でもあります。​​ 

リスクを把握し、脅威を阻止します。​​ 

業界をリードするプラットフォームの機能を活用して、迅速に点を結び、重大な脅威を事前に特定し無力化します。​​ 

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