セキュリティ運用における検知と対応は多大な労力を要する作業ですが、生成AIや大規模言語モデル（LLM）を活用することで、その負担を軽減しようとする試みがあります。
本ブログでは、AI技術を用いた効率的な脅威検出方法の開発について、そのプロセスや学んだこと、実践的なガイドを共有しています。
脅威のアイディアから始まり、ログソースの研究、異なる言語での検索クエリや検出ロジックの作成といった過程を経て、完成した検出や分析を作り上げます。
この記事では、プロンプトエンジニアリングと呼ばれる手法を使って、LLMでの検出作成を効率化するヒントや技術が紹介されています。
具体的なフレームワークの選択、モデル特有のプロンプト作成、ホールシネーション（思い込み）問題への対策などが解説されており、実際に私たちのプロジェクトで35件の脅威検出ルールが成功しました。
今後の展望としては、AIを活用してクエリを作成し、自動的に結果を修正するプロセスなどが検討されています。
セキュリティの専門家にとって、生成AIは力強いツールになり得るということが示されており、その可能性についてさらに深掘りする内容となっています。
出典 : https://medium.com/@dylanhwilliams/utilizing-generative-ai-and-llms-to-automate-detection-writing-5e4ea074072e