前回はAutomation機能の1つであるPlaybook機能を使用して実際に使用できるPlaybookの作成をしました。
今回はPlaybookの中でAIが使用できる「AI Prompt」を使用して簡単なPlaybookを作ってみます。
AI機能の有効化
最初にAI機能が無効化されている場合、AI機能を有効化してきます。
「Settings」>「Server Settings」>「AI Configuration」に移動します。
有効化にするのは以下です。
| 設定値 | 説明 |
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Agents & LLM Experience
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エージェントアシスタントと自然言語処理(LLM)機能を有効にします。 |
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AI Case Summarization
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有効にするとCaseにAIが生成した名前と概要が表示され、無効化するとシステム名またはユーザー名と説明が表示されます。 |
playbookのAI promptについて
playbookの作成をする前にAI promptについて説明していきます。
playbookのAIpromptはCortexCloudが事前に作成してくれた既存のプロンプトが3種類あります。
プロンプトの詳細についてはInvestigation & Response > Automation > AI Promptsから確認できます。
| プロンプト名 | 説明 |
| IssueSummaryAndRemediation | Issueに対する詳細な修復手順を出力 |
| MalwareReportSummary | マルウェアサンドボックス実行レポートを分析して、包括的で構造化された分析を提供して出力 |
| VulnerabilityReportSummary | 提供された脆弱性スキャン結果を詳しく分析する。 見つかった脆弱性ごとに脆弱性のタイプ、影響を受けるサービスやコンポーネント、関連する技術的な詳細を含めて、脆弱性を明確に説明を出力する |
使用方法
playbookからTask Typeから「AI prompt」を選択して、「Prompts」から既存のAIプロンプトを選択することができます。
選択すると事前定義されていたプロンプトが呼び出され「Prompt」に自動的に入力されます。
AI promptの説明は以上です。
playbookの作成
AIを使用したplaybookの作成を行っていきます。
作成するPlaybookはIssueからIssueの名前を取り出して、そのIssueの名前をAIに入れて解説してもらうPlaybookを作成します。
全体像は簡単で2つのタスクがあります。
1つ目はAIプロンプトを使用するタスクです。
詳細は「playbookのAI promptについて」で解説した既存のAIプロンプト「IssueSummaryAndRemediation」を使用しました。
「Model」はAIのモデルを選択できますがFlashしか選択できないのでFlashにしました。
TASK DETAILS > Extracted InputsにあるValueには値が入っていないのでIssueの名前を取得する「${issue}」を入力しています。

Outputsには「Context Path」と「Description」の2つがあります。
「Context Path」は必須項目で、こちらは後ほど使用する引数になります。
「Description」はContext Pathの説明になります。
最後に出力する用のscript「print」を使用します。
Inputsのvalueに先ほどのoutputのContext Pathに記載した「${llm.summary}」を入力します。
これでAIが出力したテキストが出力されます。
playbookを実行してみる
まずはテスト用のデータを用意します。
右上の「Debugger Panel」>「Test data」>「Select Issue」を押下します。
Issueを1つ選択します。
選択後、右下の「Select」を押下します。
選択できるとIssueが選択されますので、そうしたら「Run」を押下します。

実行が正常に完了したら「Results」にAIが出力した文がマークダウン形式で出力されています。
英語を日本語にしたいときはプロンプトに日本語にしてほしい旨を追記することで日本語にできます。

AI promptを使用したplaybook作成の解説は以上となります。
さいごに
AIを使用したplaybookはいかがでしたでしょうか。
AIをすることで英語だったのを日本語に変換して通知できたり、Issueの内容を要約したりなど様々なことができます。
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