“Dynamic Playbook Generation – RidgeBot Uses DSLM to Reinvent Forensic Triage “ Sep 11, 2025 by Ridge Security Research Team より
サイバーセキュリティの世界では、時間が何よりも重要です。未知の脆弱性が発見された際に、迅速かつ情報に基づいた対応をとれるか、あるいは遅延し断片的な対応にとどまるかが、封じ込めの成功と大規模な被害との分かれ道になります。
この課題に対し、DSLM（Domain-Specific Language Model）フレームワークを基盤とするRidgeBotⓇは、単に脅威を検知するだけでなく、リアルタイムに思考し、行動し、適応します。その中でも特に強力な機能のひとつが、フォレンジックの優先順位付けのための動的なプレイブック生成です。
静的プレイブックからの転換
従来のフォレンジックワークフローは、あらかじめ定義された手順に従う「静的プレイブック」に依存してきました。これらは有用である一方で、環境が刻々と変化し予測困難な状況では限界があります。脆弱性やリスクの特性、変化する脅威情勢、影響を受けうるシステムの固有の状況といった要素を十分に考慮できないためです。
RidgeBotⓇは、特定の脅威・環境・ビジネス影響に応じたプレイブックをリアルタイムで生成することで、この制約を打ち破ります。
仕組み
RidgeBotⓇはDSLMフレームワークを活用し、自律的な推論で動作します。環境を監視し、脅威のシグナルを解釈し、最適な対応策を決定します。人間の指示を待つことなく、潜在的な侵害が検知されれば直ちにインシデントの優先順位付けを開始。フォレンジックデータを分析し、既知の攻撃パターンとの相関を確認し、その場に即した対応計画を動的に構築します。
これは単なる自動化ではなく、知的に調整されたオーケストレーションです。生成されるプレイブックは固定的なテンプレートではなく、新しいデータが入るたびに進化する“生きたワークフロー”。各ステップの結果はフィードバックされ、RidgeBotⓇはアプローチを洗練し、優先順位を最適化し、すべてのアクションが最新の証拠に基づくことを保証します。こうした学習ループにより、RidgeBotⓇは単なる反応を超え、あらゆるインシデントから学習し続けます。
セキュリティチームにもたらす効果
セキュリティチームにとって、これは調査の迅速化と正確性の向上を意味します。従来のようにログやアラート、脅威インテリジェンスを人手で突き合わせる必要はなく、状況に即したロードマップが自動生成・継続更新されます。RidgeBotⓇのプレイブックは封じ込め・修復・レポート作成までをガイドし、人的ミスを減らし、対応時間を大幅に短縮します。
さらに、RidgeBotⓇ DSLMはサイバーセキュリティに特化したAIモデルを基盤としており、脅威・脆弱性・攻撃ベクトルの「言語」を理解します。ペイロードの挙動を解釈し、侵害の兆候を相関させ、ビジネスインパクトを基準にアクションを優先付けます。その結果、生成されるプレイブックは迅速であるだけでなく、組織のリスク優先度と整合した、関連性・信頼性の高いものとなります。
まとめ
RidgeBotⓇによる動的プレイブック生成は、フォレンジックトリアージを従来の手作業中心の事後対応型プロセスから、プロアクティブでインテリジェントなワークフローへと変革します。進化し続ける複雑な脅威に直面しても、セキュリティチームが迅速かつ精緻に対応できるよう支援するのです。
この革新は、企業やMSPにとって、サイバーセキュリティライフサイクルの中でも特に重要な局面に、透明性・信頼性・制御性をもたらします。
貴社のセキュリティ強化を支援する、RidgeBot®のご紹介もご覧ください。