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AiSOC:オープンソース・セルフホスト型 AI セキュリティオペレーションセンター入門ガイド

AiSOC が最も向いているのは、AI セキュリティオペレーションセンターをセルフホストし、監査可能な AI エージェントで脅威調査を行いたいセキュリティチームや個人です。開始前の最重要な前提は、Docker VM にメモリ 8 GB とディスク 20 GB が必要なこと(ほかに python3 3.9+ と bash)、そして初回実行で約 2 GB のモデルがダウンロードされ、make clean でのみ削除できるボリュームに保存されることです。

公式ソース · GitHub - beenuar/AiSOC

インストール

git clone https://github.com/beenuar/AiSOC && cd AiSOC
make up

向いている人

  • ローカルまたは自前のサーバー上で AI セキュリティオペレーションセンター(SOC)を動かしたいセキュリティチームや個人研究者:AiSOC はオープンソースでセルフホスト可能なプロジェクトで、セキュリティテレメトリを取り込み、脅威を検出・相関付け、監査可能な推論プロセスを持つ AI エージェントで調査を行い、人間の承認を経る対応アクションを提案します。
  • クラウドの API キーに依存せずに動かしたいユーザー:公式の説明では、API キーなしでも実行できるとされています。
  • Claude、Cursor、Continue などのクライアントを使っていて、MCP 経由で接続したいユーザー。

向いていないケース:

  • リソース要件を満たす Docker 環境がない(後述の前提を参照)ユーザーは、インストールを完了できません。
  • 本番級の SOC の代替として適しているか、どの具体的なテレメトリデータソース形式に対応しているかは、エビデンスからは不明です。選定前にリポジトリで自身で確認する必要があります。

3 分で最初の試用

推奨されるメインの経路は公式の Quick start です。リポジトリをクローンし、make で起動します。

前提:

  • Docker Compose v2、かつ Docker VM に 8 GB のメモリと 20 GB の空きディスク容量。
  • python3(3.9 以上)と bash。
  • 環境が要件を満たすか確信が持てない場合は、まず公式提供の make doctor を実行してください。上記の要件をすべてチェックしてくれます。

インストールと起動(公式原文のコマンド):

git clone https://github.com/beenuar/AiSOC && cd AiSOC
make up

初回実行では約 2 GB のモデルがダウンロードされ、make clean でのみ削除されるボリュームに保存されます。これは起動前に知っておくべき副作用です。

成功のサイン:サービスがローカルで起動したら、その UI または MCP インターフェースを通じて操作できます。初回実行後の具体的な UI の手順やデフォルトのアクセス URL はエビデンスに示されておらず、この点はリポジトリの README の以降の説明に従ってください。

低リスクな最初の試用:エビデンスには具体的な MCP ツール名とその読み書き属性が列挙されていないため、「読み取り専用ツール」を最初の呼び出しに指定することはできません。ツールの副作用を確認するまでは、まず UI や決定記録(decision ledger)などの表示系の機能を見るにとどめ、対応系の操作を直接実行するのは避けることをおすすめします。

ユースケース

ケース 1:起動前に環境チェック。 シナリオ:Docker VM のリソースが足りているか確信が持てない場合。やり方:リポジトリをクローンしたら、まず make doctor を実行します。Docker Compose v2、8 GB のメモリ、20 GB のディスク、python3 3.9+、bash を項目ごとにチェックします。期待できる結果:チェックを通過させてから make up を実行すれば、初回実行の途中でリソース不足により失敗するのを避けられます。

ケース 2:MCP 経由で Claude、Cursor、Continue から AiSOC に接続。 シナリオ:これらのクライアントから AiSOC の検出結果や調査の結論を直接照会したい場合。やり方:プロジェクトの公式説明によると、Claude、Cursor、Continue 向けの MCP server が同梱されています。各クライアントでの具体的な設定項目と接続方法については、エビデンスに設定スニペットがそのまま示されていないため、リポジトリ内の対応する MCP 設定の説明に従ってください。確認できる境界:MCP server と対象クライアントが提供されていることは確認できますが、初回接続後に使えるツール一覧、パラメータ、出力形式はエビデンスがカバーしていない部分であり、想定してはいけません。

利用上の境界

  • 読み書きの性質:セキュリティテレメトリを取り込んで脅威を検出し、AI エージェントが調査を行って対応を「提案」しますが、対応は人間の承認を経ます。つまり書き込み操作には確認ポイントがあります。MCP ツールのどれが読み取り専用で、どれが実際のアクションを引き起こすかはエビデンスに示されていません。
  • ローカルデータとディスクへの副作用:初回実行で約 2 GB のモデルがボリュームにダウンロードされ、make clean でのみ削除できます。実際のディスク容量を消費し、削除操作自体もそのボリュームの内容を消去します。
  • 認証情報の要件:公式の説明では API キーなしで実行可能とされ、その他の認証情報の要件には言及がありません。
  • 明確な制限:Docker Compose v2(メモリ 8 GB / ディスク 20 GB)、python3 3.9+、bash が必要です。
  • 未確認事項:具体的な MCP ツール一覧、各ツールの読み取り専用属性、デフォルトのアクセスポート、対応するテレメトリソースの種類、アップグレードとアンインストールの手順は、今回のエビデンスでは公式ページに示されていません。使用前にリポジトリの最新の README を確認してください。