セキュリティデータレイクとは、SaaSプロバイダー、クラウド環境、ネットワーク、デバイス（オンプレミスおよび遠隔地）からのデータを一元的に保管するリポジトリです。セキュリティデータレイクは、業務全体の可視性を向上させ、データセキュリティを管理することが知られています。
データレイクセキュリティの導入は、多くの組織にメリットをもたらし、大規模なセキュリティデータの分析を可能にします。データレイクセキュリティは、脅威インテリジェンスのモデリングと予測を活用して調査を迅速化します。多くの企業は、AIベースの分析、脅威ハンティングツール、コンプライアンスのためのデータ保持を活用しており、これらはすべてセキュリティデータレイクに含まれています。
本記事では、データレイクセキュリティに関する基礎知識と導入方法について解説します。
データレイクセキュリティとは？
データレイクセキュリティとは、データレイクを保護し安全を確保するための一連の手順です。データレイクとは、生の未処理データをネイティブ形式で保存する集中型リポジトリです。リポジトリには、様々なソースからの大量の情報を処理するために設計された非構造化テキストが含まれる場合があります。
データレイクセキュリティは、データの完全性と機密性を確保するため、ビッグデータや機械学習アプリケーションにとって極めて重要です。これは、不正なデータアクセス、改ざん、望ましくない操作を防ぐ手段です。
データレイクのセキュリティには、以下のような様々な側面があります：
- データマスキングと監査– データセキュリティには、個人識別情報（PII）のマスキングが含まれます。および第三者が不正にアクセスしないよう確保することです。すべてのアクセスログイン、変更、削除の記録を適切に保持し、潜在的な脆弱性を特定し、コンプライアンスを確保し、データ侵害を防止します。
- データガバナンスとコンプライアンス– 優れたデータガバナンスは、効果的なビジネス判断のための高品質かつ可用性の高いデータを保証します。HIPAA、NIST、CISベンチマーク、ISO 27001など、関連する規制基準への準拠を確保します。強固なデータコンプライアンスは顧客データを保護し、信頼を構築し、潜在的な訴訟を防止します。あらゆる組織のリスク管理戦略において不可欠な要素とみなされています。
- 脅威監視とインシデント対応– データレイクセキュリティにおけるリアルタイム脅威監視は、効果的な脅威対策の重要な構成要素です。組織が自社のセキュリティ態勢全体を包括的に把握するのに役立ちます。継続的な脅威監視は、他の方法では見過ごされがちな隠れた脆弱性を明らかにします。データレイクセキュリティには、自動化されたインシデント対応コンポーネントを含み、組織は必要な措置を講じることで将来のデータ侵害を防止します。事業継続の確保、迅速な災害復旧の促進、安全な保管のためのデータバックアップ作成に向けた手順を踏みます。
セキュリティデータレイクが重要な理由とは？
セキュリティデータレイクを構築することで、組織内の資産を保護し、隠れた未知の脅威から守ることができます。セキュリティデータレイクは、資産管理や内外からの攻撃対策に強力な機能セットを提供します。データレイクストレージ管理ソリューションは自動化を可能にし、十分なスケーラビリティを提供します。細粒度のアクセス制御を組み込み、許可されたユーザーのみが資産の閲覧、アクセス、変更、削除を行えるようにします。データ暗号化、ストレージバケットポリシー、リソースベースのポリシー、アクセスポリシーなど、他の統合された機能も備えています。
SIEMとセキュリティデータレイクの比較
SIEMシステムは、リアルタイムのデータ監視、ロギング、インシデント管理を目的として設計されています。様々なソースからの情報を分析し、潜在的な脅威を検知します。SIEMソリューションは、組織の現在のセキュリティ態勢に関する実用的な知見を提供し、リアルタイム分析を実現します。
従来のSIEMシステムは効果的なスケーリングに苦慮し、膨大なデータ量を処理できません。また、重大なセキュリティ脅威を見逃したり、パフォーマンスが低下したり、クエリ応答時間が遅延したりする可能性があります。セキュリティデータレイクは、こうしたSIEMソリューションが抱える課題を解決し、迅速かつ容易な分析のためのホットストレージアクセスを提供します。
SIEMとセキュリティデータレイクの主な違い:
| SIEM | セキュリティデータレイク |
|---|---|
| 従来のSIEMシステムには、ストレージの制限が伴うことが多い | セキュリティデータレイクは、大量の非構造化データおよび構造化データを収容できます。さらに、数か月から数年にも及ぶ長期データ保持という利点も提供します。 |
| SIEMは脅威の検知と対応のための従来型オプションです | セキュリティデータレイクは高度なデータ分析機能とビジネスコンテキストに基づくデータ分析を提供します |
| SIEMは設定が容易ではなく、技術的な知識を必要とする設定と大規模なメンテナンスを要します | セキュリティデータレイクはよりユーザーフレンドリーで、技術的知識のないユーザーにも利用しやすい。設定プロセスも簡単で手間がかからない。 |
| SIEMはセキュリティアラートを取り込み、様々な形式で届くデータを処理・分析できます。SIEMは正常な動作の基準値を決定し、異常または不審な動作をフラグ付けしてセキュリティ専門家による手動レビューに回します。 | セキュリティデータレイクの真価は、ログやアラートだけでなく、オープンソース情報（OSINT）、マルウェアデータベース、外部脅威インテリジェンスフィード、運用ログ、IPレピュテーションデータベース、ダークウェブ情報源からのセキュリティ情報を活用できる場合にこそ、その真価を発揮します。 |
SIEM とセキュリティデータレイクを比較する際に、他にも比較できる特徴をいくつかご紹介します。
1.コスト
ほとんどのSIEMベンダーは、処理および保存されたデータ量に応じて課金するため、組織にとっては価格が大幅に高くなる可能性があります。SIEM ソリューションは、クラウドの汎用ストレージ価格と比較すると、従来より高価です。
セキュリティデータレイクの価格プランは、はるかにリーズナブルです。多くのプロバイダーが大量ストレージ割引を提供しています。一般的なSIEMソリューションは通常、ログやアラートデータを1年未満しか保持しません。この時間的制約は組織の健全性を損なう可能性があり、SIEMでは長期的な履歴データの傾向を捉えられません。セキュリティデータレイクは、数か月や数日ではなく、数年単位で収集データを保持・拡張するよう設計されています。この広範な時間範囲により、組織は過去のパターンや傾向を分析でき、将来のビジネスパフォーマンス向上に役立つ独自の洞察を得られます。
2.脅威ハンティング機能
セキュリティデータレイクはデータを長期保存し、AI/MLアルゴリズムの訓練に活用できます。多様なデータタイプを取り込み、コンテキスト情報を保持し、データクエリインターフェースを通じて脅威ハンターが詳細調査を行うのを支援します。
SIEMツールはアラートを巧みに解析し、特定のイベントをフラグ付けできますが、脅威ハンティング機能を備えていません。脅威ハンターは文脈分析のために追加データが必要であり、SIEMはデータ収集においてソースが限定される制約に直面します。
3.アラート
セキュリティチームは、SIEMツールが生成する大量のアラートに対応するのに苦労しています。SDLは、より広範なデータセットでの検索範囲を絞り込むことで、この負担を軽減できます。セキュリティデータレイクは調査時間を大幅に短縮できますが、アナリストは表示された結果を検証する必要があります。
SIEMツールに関連する限定的なデータセットはバイアスを生じさせ、適切なアルゴリズムのトレーニングを妨げる可能性があります。セキュリティデータレイクはフィルタリングされていない大規模なデータセットを扱えるため、AIおよびMLモデルは堅牢なトレーニングを受け、脅威や異常をより効率的に検出できます。唯一の欠点は、テストにかなりの時間を要することです。
データレイクセキュリティで対処すべき課題
- データの信頼性 – データレイクは信頼性の問題に直面する可能性があります。書き込みジョブが途中で失敗した場合、セキュリティチームが問題を確認し、欠落部分を補完し、削除または必要な修正を実施する必要があります。良い点は、データレイクが再処理ジョブをシームレスにし、すべてのデータ操作をアトミックレベルで実行できることです。
- データ品質の問題 – 適切な検証メカニズムが整備されていないと、データ品質の問題は容易に見逃されます。問題発生のタイミングが把握できず、それに依存した誤ったビジネス判断を下す結果になりかねません。データレイクセキュリティに関連するデータ検証の課題は、データ破損、エッジケース、不適切なデータ型です。これらはデータパイプラインを破壊し、結果を歪める可能性があります。データ品質の強制措置が欠如していることが、ここでの大きな問題です。データセットがライフサイクル全体を通じて進化・変化する場合、事態はさらに複雑になります。
- バッチデータとストリーミングデータの統合 – 従来のセキュリティデータレイクは、ストリーミングデータをリアルタイムで取得し、履歴データと統合することに課題を抱えています。多くのベンダーはこの問題を緩和するためラムダアーキテクチャに移行していますが、2つの別々のコードベースの使用が必要となり、保守が困難です。バッチとストリーミングのソースを統合できる必要があります。一貫したデータビューの取得、ユーザーの変更タイミングの監視、その他の操作の実行は、通常のソリューションでは欠落している必須機能です。
- コンプライアンス対応の一括更新・マージ・削除 – データレイクは最新の規制基準に基づく一括更新・マージ・削除を実行できません。データ整合性を保証するツールが存在せず、一括変更処理が強く求められています。企業は規制遵守やその他の理由で顧客データを削除する必要が生じる場合があります。こうした要求に応えるのは非常に困難で、すぐに時間のかかるプロセスに陥ります。企業は行単位でデータを削除するか、SQLを使用したデータクエリを実行する必要があります。
- クエリとファイルサイズの最適化不足 – ほとんどのデータレイククエリエンジンはデフォルトで最適化されていません。クエリ性能の確保に課題があり、応答時間が遅延する可能性があります。データレイクは数百万のファイルやテーブルを格納し、複数の小規模ファイルを含みます。最適化されていない小規模ファイルが過剰にあると、パフォーマンスが低下します。スループットを加速し、クエリと無関係な情報の処理を回避する必要があります。データキャッシュの問題も残存しています。多くのソリューションと同様に、削除されたファイルは最大30日間残存した後で永久削除されます。
データレイクのセキュリティベストプラクティス
- 保存時および転送時のデータ暗号化 – あらゆるデータレイクセキュリティフレームワークは、機密情報を暗号化によって保護すべきです。サーバーサイド暗号化の適用を可能にし、データセンター間の全ネットワークトラフィックを物理層で暗号化する必要があります。ユーザーは異なる暗号化メカニズムから選択し、希望するものを適用できるオプションを持つべきです。
- データ分類スキームとカタログの作成 – データレイクセキュリティソリューションは、コンテンツ、サイズ、使用シナリオ、タイプ、その他のフィルターによってデータを分類すべきです。データをカタログにグループ化し、迅速な検索と取得を可能にする必要があります。また、必要なデータを検索し、削除対象データから分離する手法も備えるべきである。
- アクセス制御とデータガバナンス – 不正アクセス防止には強力なアクセス制御が必須である。社内の従業員が様々なソースからデータを投入する際に検査が行われない可能性があるため、適切なアクセス制御の導入が極めて重要である。ユーザー権限の閲覧・管理・削除手段を確保すべきである。データレイクの活用方法、複雑なシナリオへの対応、データ品質と倫理的な利用の促進など、職場における明確なデータ管理ポリシーを従業員に周知する必要があります。ユーザーや関係者が不審な活動を行った場合、組織は直ちに通知を受けるべきです。業界の最新規制基準への継続的な準拠を確保するデータガバナンスとプライバシー管理を徹底してください。
データレイクセキュリティにSentinelOneを選ぶ理由とは？
SentinelOne Singularity™ Data Lakeは、データを一元化し実用的なインテリジェンスへ変換することで、リアルタイムの調査と対応を可能にします。AI駆動の統合データレイクを活用することで、SentinelOneは複数のソースからのデータを迅速に取り込み、企業およびITセキュリティ運用に完全な柔軟性を提供します。
AI支援による監視、調査、迅速なスケーリング機能により、ユーザーは必要な期間だけ機密データを保存できます。ノードのリバランス、リソースの再割り当て、高価な保存期間管理は不要です。特許取得済みのアーキテクチャにより、マシン速度でクラウド内のデータをスケーリングできる、リアルタイムの超高速クエリを実現します。lt;p style="text-align: left;">SentinelOne Singularity™ Data Lakeがグローバル組織に提供する主な機能は以下の通りです：
- AI支援型分析、自動化されたワークフロー、およびあらゆるファーストパーティ／サードパーティソースからのデータ取り込み
- OCSF標準を使用したデータの自動正規化
- 分散・サイロ化されたデータセットを接続し、企業全体にわたる脅威、異常、行動の可視化を実現
- フルスタックログ分析によるミッションクリティカルデータの管理維持
- データ重複の排除と平均対応時間の短縮
- 完全なイベントとログコンテキストによる脅威の完全除去
- 企業全体のデータで高速検索を実行し、大規模なパフォーマンスを監視します
- 自動化およびカスタマイズ可能なワークロードでアラートを迅速に解決し、問題を未然に防止します
- 組み込みのアラート相関とカスタムSTARルールでSIEMを強化し、対応を自動化
結論
データレイクのセキュリティは、現代の組織の基盤として機能し、データの所在場所に関わらず保護するように設計されています。組織は、SentinelOneのような包括的なデータ中心のソリューションに投資し、データの所在を容易に分類・特定すべきです。次に、データ識別後、ユーザーアクセス管理を制御し、権限を設定し、悪意のある内部関係者によるデータの窃取や侵害を防止できます。&
従来はリレーショナルデータベースが標準的なストレージソリューションでしたが、SentinelOneはデータストレージ、収集、分析における最新の進歩を活用します。生データから真の価値を抽出し、生成される実用的なインサイトを活用できます。今すぐ組織をスケールアップし、ビジネス収益を向上させ、顧客ロイヤルティの成長を実感してください。
ライブデモを予約し、Singularity Data Lakeの機能を実際に体験いただけます。
FAQ
セキュリティデータレイクは、組織全体を完全に可視化し、複数のソースからデータを迅速に取り込むことを可能にするサービスです。企業のクラウドセキュリティ態勢を強化する優れたソリューションです。セキュリティデータレイクは、機密情報を一元化・変換するために設計されています。構造化データと非構造化データを整理・クリーンアップすることで、実用的な知見を抽出します。この集中型データリポジトリは、高度なデータ分析の実行、ログ記録、データ監査証跡の維持に活用されます。業界をリードするパフォーマンスと継続的な規制コンプライアンスにより、セキュリティデータレイクは組織のデータセキュリティ管理態勢を大幅に改善できます。