SIEM(AI)とは
AI向けSIEM（Security Information and Event Management）とは、AIシステムから生成される大量のセキュリティ関連ログやイベントを集約・分析し、脅威の検知と対応を支援する技術プラットフォームです。従来のSIEMをAIセキュリティの文脈に拡張したものです。
収集するデータ
AI SIEMが収集・分析するデータには、APIアクセスログ（リクエスト元、頻度、ペイロード）、モデルの入出力ログ（プロンプトと応答の記録）、認証・認可イベント、レート制限の発動記録、フィルタリングイベント（ブロックされた入出力）、モデルの推論メトリクス（レイテンシ、確信度分布）、インフラのセキュリティログが含まれます。これらのデータを時系列で統合し、相関分析を行います。
分析と活用
AI SIEMの分析機能として、ベースラインからの逸脱検知（通常とは異なるクエリパターンの検出）、攻撃チェーンの可視化（複数のイベントを関連付けた攻撃の全体像の把握）、リアルタイムアラート（重大なセキュリティイベントの即座の通知）、フォレンジック分析（インシデント後の詳細な調査支援）があります。AIを活用した異常検出により、従来のルールベースでは見逃していた新しい攻撃パターンの検出も可能になっています。