サイバー脅威の増加に伴い、企業はデータを管理・保護するための強力なセキュリティツールを必要としています。この戦いを支援する2つの主要技術が、セキュリティデータレイク（SDL）とセキュリティ情報イベント管理（SIEM）システムです。SDLとSIEMを活用することで、組織は大量のセキュリティデータを処理できます。ただし、これらのツールは異なる方法で機能するため、自社に最適なソリューションを選択するには、その違いを理解する必要があります。
本記事では、SDLとSIEMの定義、それぞれの動作原理、そして自社に適したソリューションの選択方法について詳しく解説します。
セキュリティデータレイクとは？
SDL（セキュリティデータレイク）とは、組織の膨大なセキュリティデータを保管する中央ストレージ場所、あるいは一元化されたリポジトリです。このデータは、ファイアウォールログ、ネットワークトラフィック、ユーザーアクティビティなど、様々なソースから収集されます。その名が示す通り、SDLは水域のような存在であり、多くのストリームやソースからデータを取り込むことができます。
SDLは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを問わず、生の状態でこのデータを保存します。また、他のセキュリティ分析ツールと連携し、すべてのセキュリティデータを一元的に保管する場所を提供します。これにより、必要な時に分析可能な状態でデータを保持できます。
セキュリティデータレイクアーキテクチャ
セキュリティデータレイクにはいくつかの主要な構成要素があります。
1. データ取り込み
データ取り込み は、データレイクであり、様々なソースからのデータ収集を担当します。このレイヤーには以下が接続されています：
- サーバーやエンドポイントからログを収集するログコレクター；
- リアルタイムデータストリーム処理プラットフォーム（例：Apache Kafka、Amazon Kinesis）；および
- クラウド環境やセキュリティツールからのデータ取り込み用API統合。
ここでの目的は、後続の処理と分析のために可能な限り多くの生データを収集することです。
2. データストレージ
データストレージ層は、収集したデータを中央の場所に保存する役割を担います。セキュリティデータは急速に増加する可能性があるため、このストレージは大規模かつスケーラブルである必要があります。Amazon S3のようなツールが一般的に使用されます。
3. データ処理
SDRのデータ処理層は、保存されたデータを有用な状態にするためのクリーニングと整理を担当します。このプロセスには、分析しやすい形式へのデータ変換が含まれます。
4. データガバナンス
アーキテクチャのこの部分は、データレイク内のデータが適切かつ安全に扱われることを保証します。データガバナンスには、データの使用とアクセス性を規定するルールが含まれます。
5. データ保護
この部分はセキュリティ制御、データ暗号化、自動監視を担当します。不正なアクセスがあった場合や、権限のあるユーザーが不審な活動を行った場合にも警告を発します。
6.アナリティクスと機械学習
この機能はSDLに統合され、複雑で高度な分析と機械学習によりパターンや潜在的な脅威を検出します。従来のシステムでは見逃される隠れたリスクを発見するのに役立つため、セキュリティデータレイクの最大の利点です。
SIEMとは？
SIEM は、組織のセキュリティ関連データをリアルタイムで収集、監視、相関分析し、ルールや事前定義された設定に基づくアラート機能を備えた単一プラットフォーム上で分析することを目的としたセキュリティシステムです。SIEMシステムは、以下のような多様なソースからこれらのデータを収集します。
統合されたデータを用いて潜在的なセキュリティ脅威を特定し、最終的にセキュリティチームへ優先順位付けされたアラートや警告を送信します。
さらに、SIEMは規制目的でセキュリティイベントの記録を保持することにより、NIST、GDPR、HIPAA、PCIなどのコンプライアンス要件の達成に重点を置いています。
SIEMソリューションには2つの形態があります：
- 従来の SIEM：主にログデータを収集し、アラートを生成します。SIEMは有益な知見を提供しますが、脅威が現実のものかどうかを判断するには人間の介入が必要です。
- 次世代SIEM：この新しいバージョンのSIEMは、データ分析にAIと機械学習を活用します。従来のSIEMと比較して、より高速かつ高精度です。
SIEMアーキテクチャ
SIEMシステムは通常、以下の構成要素で構成されます：
- データ収集
- 正規化と相関分析
- 高度な分析
- リアルタイム監視とアラート
- ログ管理
- インシデント対応統合
それぞれについて詳しく見ていきましょう。
1.データ収集
SDLと同様に、SIEMシステムは様々なセキュリティツールや設定からデータを収集します。ただし、SIEMはログやアラートなどのイベントベースのデータに重点を置くことが一般的です。
2. 標準化と相関分析
データを収集した後、SIEMはデータを分類し標準化します。これはデータを共通の形式に変換し、分析を容易にすることを意味します。システムはその後、データを関連付け、セキュリティ脅威を示す可能性のあるイベント間の関連性やパターンを探します。ここで管理者は、特定の傾向が検出された場合にアラートを送信するための事前定義ルールを設定しておく必要があります。
3. 高度な分析
SIEM（特に最新のもの）は、脅威検知能力の向上のためにAIと機械学習と統合されています。このプロセスは、システムの正規化と相関分析の部分と密接に関連しています。この機能により、SIEMは正規化されたデータに対して複雑な分析を実行できます。
4.リアルタイム監視とアラート
SIEMの強みのひとつは、即時アラートを発信できる点です。システムがデータをチェックする過程で、異常やリスクが発生した場合に警報を発し、セキュリティチームが即座に対応できるようにします。
5.ログ管理
監査や調査の目的で、SIEMはログを安全に保存するだけでなく、それらを維持します。
6. インシデント対応の統合
次世代SIEMは、インシデント対応を自動化するために、セキュリティオーケストレーション、自動化、対応（SOAR）ツールと統合されています。
セキュリティデータレイクとSIEMの違いとは？
SDLとSIEMはどちらもセキュリティデータの管理に役立ちますが、長期的に見ると目的が異なり、特徴も明確に異なります。
特徴
- SDL:このシステムはあらゆる種類のデータ（構造化、半構造化、非構造化）を処理でき、長期的な分析に最適です。複雑な分析や機械学習モデルを適用して隠れた脅威を検出することが可能です。
- SIEM: このシステムは主に事前定義されたルールに基づくリアルタイム監視とアラートに焦点を当てています。即時的な脅威検出には優れていますが、非構造化データの処理では制限される場合があります。さらに、規制対応目的でセキュリティイベントの記録保持に利用されることも多い。
実装
- SDL: SDLは比較的導入が容易です。複雑な統合を必要とせずに大量のデータを処理できるため、非常に柔軟性も高いです。通常、SDLは収集可能なデータの種類に制限がないため、複雑な設定は不要です。この特性から、関連性のあるあらゆるファイル形式、ログ、情報を受け入れます。さらに、データ収集には標準化された取り込みツールを多用します。SDLは長期データ保持と分析に優れています。
- SIEM: 一般的に、これらのシステムは特に複雑な環境では実装が困難です。SIEMは、ファイアウォール、IDS/IPS、サーバー、アプリケーションなど、様々なデータソースやセキュリティシステムとの統合を必要とするため、困難を伴う場合があります。異なるソースからのデータを正規化するためには、かなりの設定と調整が必要となります。また、特にシステムのルール作成と定義においては、高度なセキュリティ専門知識も必要です。 SIEMは、リアルタイムの脅威検知とコンプライアンス報告に最適です。
コスト
- SDL: SDLははるかに費用対効果が高い。Azure Blob、IBM Cloud Object Storage、Amazon S3などのオブジェクトストレージソリューションにおいてSIEMよりも優位性があり、これらは通常より低コストである。SDLでは主に使用したコンピューティングパワーに対して課金されます。またSDLはセキュリティデータを長期間保持できるのに対し、一般的なSIEMシステムは1年未満の保持期間です。リソースが限られている組織はSDLを選択する可能性があります。&
- SIEM: これらのシステムは一般的に高コストです。ベンダーはデータ量、ユーザー数、接続デバイス数に基づいて課金するため、費用が高くなります。このソリューションを導入する企業は、専門知識の確保に伴う導入コストも計上すべきです。継続的なチューニング、ルールの更新、ハードウェアのアップグレードが必要なため、システムの維持コストも高額になります。成熟したセキュリティチームを持つ大規模組織はSIEMを好む傾向があります。
メリット
- SDL: 機械学習と複雑な分析を可能にすることで、セキュリティデータに対するより深く徹底的な洞察を提供します。長期的なデータ保持にも理想的で、組織のセキュリティ状況の広範な把握を可能にします。
- SIEM: セキュリティチームが脅威をリアルタイムで検知し警告するのに最適です。コンプライアンス要件の達成や監査にも有用です。
セキュリティデータレイク対SIEM：重要な相違点
それでは、両システムの比較を詳しく見ていきましょう。
| 機能 | セキュリティデータレイク | SIEM |
|---|---|---|
| データ処理 | 構造化データ、半構造化データ、非構造化データを処理 | 主に構造化イベントデータを処理 |
| スケーラビリティ | 大規模データに対して高いスケーラビリティを有す | イベントデータに対して中程度のスケーラビリティを有す |
| リアルタイム検知 | リアルタイム検知を主目的として設計されていないが、この機能を統合可能 | リアルタイム脅威検知のために構築 |
| 分析機能 | 複雑な分析と機械学習をサポート | 事前定義されたルールとアラートを使用し、一部機械学習を併用 |
| データ保持期間 | 長期保存に最適 | 短期データ保持に限定 |
| コスト | 低コストでクラウド利用によりさらに削減可能 | 高コスト；通常サブスクリプション型またはライセンス料 |
セキュリティデータレイクと SIEM の長所と短所
それでは、これらのツールの長所と短所を詳しく見ていきましょう。
セキュリティデータレイクの長所
- リアルタイム脅威検知: 膨大なデータ量の処理に最適です。
- 迅速な価値創出：すべてのセキュリティデータが集中管理されているため、重要なセキュリティ上の疑問に対する答えを短時間で導き出しやすくなります。
- 柔軟性：あらゆるデータソースやフォーマットに対応します。
- コスト効率性:クラウドストレージを活用するため、コスト削減が可能です。
- 高度な分析機能: 機械学習とAI駆動のインサイトをサポートします。
- 長期データ保持: データを数年間保存し、コンプライアンス対応をサポートします。
- 脅威ハンティング: 組織のネットワークやシステムにおける積極的な脅威検出を可能にします。
- リアルタイムおよびバッチ処理：リアルタイムおよびバッチデータ処理を処理します。
セキュリティデータレイクの短所
- データ管理の課題: SDL は関連データと無関係なデータの両方を取り込むため、データ品質の維持が困難です。
- 統合の難しさ: ベンダーサポートの不一致、ネットワークインフラなどの問題により、既存システムとの統合が困難な場合があります。
- データ品質の問題: データの品質が低いと、分析の精度に影響します。
- データサイエンスの専門知識が必要: 最適な活用にはデータサイエンティストの専門知識が必要です。
SIEMの長所
- リアルタイム脅威検知: 脅威が発生した時点で特定します。
- 事前定義ルールとアラート: 事前定義ルールに基づく脅威検知と対応を自動化します。
- コンプライアンス報告:コンプライアンスおよび監査レポート作成に最適です。
- インシデント対応: 効率的なインシデント対応と管理を実現します。
- ユーザーフレンドリーなインターフェース: 現代のSIEMシステムは、セキュリティチーム向けの直感的なインターフェースを備えています。
- 他ツールとの連携：SIEMはNDRやEDRなどの他セキュリティツールとシームレスに連携します。
SIEMのデメリット
- データ量の制限: 主に構造化されたイベントデータを処理するよう設計されています。
- 高い誤検知率: このシステムは不要な誤警報を大量に生成します。
- 高額なライセンス料: ライセンス料と保守費用の両方で高額です。
- データ保持期間が短い: データを短期間（例：90日間）しか保持しません。
- ログ品質への依存性: 取得したログはデータ品質の問題を解消するためにクリーニングが必要であり、正確性を確保するために標準化されるべきです。
セキュリティデータレイクとSIEMの選択方法
SDLとSIEMの選択は、組織のニーズ、規模、予算によって異なります。
小規模組織の多くは、低コストかつ将来の成長に対する高い柔軟性を考慮し、SDLを選択する傾向があります。
中規模組織は、現代のSIEMがSDLとの統合を可能にするため、ハイブリッドアプローチを検討できます。これにより、コスト、拡張性、機能性のバランスが取れます。
&監査とコンプライアンスの観点から、大規模組織は両ツールの導入を強く推奨します。SDLはスケーラビリティと高度な分析を、SIEMはリアルタイム脅威検知とコンプライアンス報告を担うためです。これらは膨大なデータ量を扱う必要があるためです。FAQs
はい、多くの企業が両方のツールを使用しています。これはハイブリッドアプローチと呼ばれ、SDLは主に長期分析のための大量データの保存に、SIEMはリアルタイムアラートの提供に使用されます。
SDLの構築には、必要なインフラの複雑さや規模、既存インフラ、技術スタック、ツールによって数週間から数ヶ月かかる場合があります。
SDLの方がはるかに費用対効果が高いです。SDLでは主に使用したコンピューティングパワーに対して課金されます。SIEMは一般的にコストが高くなります。データ量、ユーザー数、接続デバイス数に基づいて課金されるため、コストが高くなります。また、SIEMは継続的なチューニング、ルールの更新、ハードウェアのアップグレードが必要です。
