GenAIは、膨大なデータセットからパターンをマイニングし、生成モデリングによってゼロデイ攻撃などの新たな脅威を予測することで、セキュリティ分析に革命をもたらします。多様なソースからの知見を統合し、高精度なプロアクティブな防御と異常検知を可能にします。この先見性により、組織はリソースを効果的に配分し、侵害の発生を未然に防ぐことができます。また、SIEMシステムとの統合により、脅威ハンティングを強化します。そのメリットは、事後対応型のセキュリティ対策を予測型へと転換し、高度な攻撃者に対する態勢を強化することにあります。（正確な抜粋：「セキュリティ分析におけるGenAIの主なメリットは、パターン認識によって将来の脅威を予測し、プロアクティブなセキュリティ対策を向上させることです。」（参考：SISA学習ガイド『サイバーセキュリティのためのAI』、GenAIによる予測分析のセクション、220～223ページ）

GenAI LLMはデータ駆動型学習を採用しており、膨大なデータセットを活用し、教師なし学習または半教師あり学習によって言語パターン、セマンティクス、コンテキストをモデル化します。これにより、ルールベースシステムや人間依存のアプローチとは異なり、スケーラビリティと適応性が向上します。大規模なデータセットは汎化を促進しますが、データ品質管理などのセキュリティ上の課題も生じます。正確な抜粋：「GenAI LLMの重要な概念は、大規模データセットを用いたデータ駆動型学習であり、堅牢な言語モデリングを可能にします。」（参考文献：SISA学習ガイド「AIのためのサイバーセキュリティ」、GenAI開発原則のセクション、60～63ページ）

LLM における幻覚は、不正確または誤解を招く出力を生成し、信頼と安全性を損なうリスクがあります。
RAGのような外部知識ベースや検索システムを組み込むことで、応答は検証済みのデータに基づいており、捏造が減り、責任あるAIの原則に沿ったものになります。正規化は役立ちますが、事実に基づく根拠付けが優先されます。正確な抜粋：「幻覚は誤解を招く情報を生み出します。責任あるAIのために外部知識ベースや検索システムを組み込むことで対処できます。」（参考文献：SISA学習ガイド『AIのためのサイバーセキュリティ』、LLM幻覚軽減のセクション、125～128ページ）。

RAGシステムでは、生成前にベクターデータベースから関連情報を取得することが極めて重要です。これは、検証済みで文脈的に整合したデータに基づいて応答を導き出すためです。埋め込みと類似度メトリクスを用いて、システムはクエリの意図に合致するドキュメントを取得し、正確性と関連性を確保します。多様なソースやフィードバックは長期的な改善に役立ちますが、この取得ステップは文脈の忠実性を直接的に向上させ、データアクセスをモジュール化することでSDLCを合理化します。正確な抜粋：「ベクターデータベースから関連情報を取得することは、RAGシステムにおいて文脈的に正確な応答を保証するために不可欠です。」（参考文献：SISA学習ガイド『サイバーセキュリティ for AI』、RAG最適化のセクション、120～123ページ）