近年、サイバー攻撃は日に日に増加し、2021年度にはサイバー犯罪の検挙件数が過去最高を記録したと報道されている。しかし、セキュリティ人材の量的・質的不足が課題であると言われている。人材不足とはいえ、サイバー攻撃は増加の一途をたどっており、セキュリティ対策の自動化が求められている。通常、多層防御が適用されるが、サイバーインシデントを完全に排除することは難しい。そのため、各組織でセキュリティを管理する人材が必要となる。しかし、増加の一途をたどるサイバー犯罪に対応するための人的リソースには限界があり、自動化が必要である。本研究では、AIを用いたサイバー攻撃検知の自動化システムを開発する。自動化のためのデータを取得するために、サイバー攻撃を観測する手段としてハニーポットを用いる。さらに、取得したデータを分析し、各攻撃の特徴を見つける。