サイバーセキュリティ脅威が増加する中、組織は高度なセキュリティ対策を講じる必要があります。セキュリティ情報イベント管理システム（SIEM）は、様々な情報源からデータを収集し、潜在的なセキュリティインシデントを分析することで、このプロセスを支援します。データ量と複雑さが増すにつれ、手動によるSIEMプロセスの運用は困難かつ非効率になり得ます。
SIEM自動化は、自動化プロセスと最新技術を用いて従来のSIEM機能を拡張します。これによりデータ収集・分析・対応プロセスが効率化され、組織は脅威をより迅速かつ効率的に検知・対処できるようになります。
本ブログでは、SIEM自動化とその利点、SIEM自動化の構成要素、そしてSIEMの自動化が組織のセキュリティ成果向上にどのように寄与するかについて議論します。また、SIEM自動化ソリューションを選択する際の課題点や考慮事項についても探求します。
SIEM自動化とは？
SIEM自動化は、サイバーセキュリティにおける2つの核心概念、すなわちSIEMと自動化を融合したものです。
SIEM（セキュリティ情報イベント管理）とは、組織のインフラストラクチャ全体にわたる様々なソースからのセキュリティデータを集約し分析するシステムです。これにより企業は、環境内の潜在的なセキュリティ脅威を監視し対処することが可能になります。
自動化とは、プロセスを人間の介入を最小限に抑えて処理するために技術に制御を委ねることを指します。サイバーセキュリティの分野では、ソフトウェアとアルゴリズムを用いて反復的なタスクを実行し、データ/情報を分析し、事前に定められたガイドラインに基づいて意思決定を行います。
組織が直面するサイバー脅威の増加と生成されるセキュリティデータの膨大さから、手動によるSIEMプロセスは煩雑で人的ミスを招きます。アラートの膨大な量と脅威の高度化により、セキュリティチームは対応に追われています。SIEMの自動化は、以下の方法でこれらの課題に対処します：
- データ収集と分析の高速化
- セキュリティアナリストの作業負荷を軽減
- 脅威検知の精度と一貫性を向上
- インシデント対応の迅速化を実現
- 増大するデータ量に対応するためのセキュリティ運用の拡張
SIEM 自動化のメリット
SIEM 自動化は、組織のサイバーセキュリティ体制を強化する多くのメリットをもたらします。新時代のテクノロジーと自動化されたプロセスの活用により、効率的なセキュリティ運用ルーチンを確保すると同時に、SRR（セキュリティリソース削減）の向上を実現します。
1. 脅威検出の強化
SIEMの自動化は、複数のソースから膨大な量のデータをリアルタイムで収集・分析し、脅威の検出を改善します。これらのツールは高度なアルゴリズムで訓練されており、セキュリティ脅威の兆候となるパターンや異常を識別します。人間のセキュリティアナリストが見逃す可能性のある微妙な侵害の兆候を特定できます。
2.対応時間の短縮
SIEMの自動化は、脅威の検知から対応までの時間差を大幅に短縮します。数秒以内にセキュリティチームへ潜在的なイベントに関する通知を発信し、状況情報を提供し、対応ワークフローを開始できます。この迅速な対応能力により、潜在的な侵害の影響を最小限に抑えます。自動化を利用するもう一つの利点は、追跡する価値のあるアラートを判断するために必要な手作業の量を削減できることです。これにより、セキュリティチームは、優先度の高い脅威のみに注意とリソースを集中させることができます。
3.コンプライアンス管理の改善
SIEMの自動化は、コンプライアンス規制に関連するセキュリティデータの収集、分析、報告といったコンプライアンスプロセスを支援します。これらのツールは、詳細な監査レポートの作成、ユーザーアクティビティのログ記録、機密データへのアクセスチェックを行うことができます。この自動化された方法により、コンプライアンスの継続的な監視が保証され、人間が監視するコンプライアンス情報の責任が軽減されます。
4. コスト効率
SIEM 自動化を導入するための投資には初期費用がかかりますが、将来的に大幅なコスト削減が見込めます。これによりセキュリティチームは、人間の創造性や分析力を要する業務に集中できるようになり、自動化が日常業務を処理し組織リソースを最適化します。さらに、増加するデータやセキュリティアラートを管理するための追加人員の必要性も低減します。
SIEM自動化の主要構成要素
SIEM自動化には、組織のセキュリティ運用性を高める自動化スタックを構築する多くの基盤要素があります。これらの構成要素が、処理・分析・対応を行う自動化されたSIEMシステムを形成します。
1. データ収集と集約
この要素は、組織のITインフラ全体にわたるソースからのセキュリティ関連データの収集に焦点を当てます。サーバー、ネットワーク機器、アプリケーション、セキュリティツールからログやイベントを自動的に収集できます。システムはこの多様なデータを標準化し、単一フォーマットで容易に処理できるようにします。これらのチャネルからのデータ収集は自動化されているため、リアルタイムデータの安定した流れが可能となります。
2. 相関分析と解析
SIEM自動化の相関分析と解析部分は、本質的にその頭脳に相当します。複雑なアルゴリズムと機械学習モデルを用いてデータを分析します。複数のソースにまたがるイベントを相関させることで、このコンポーネントはパターン、異常、潜在的なセキュリティ脅威を検出できます。事前定義されたルールと行動分析に基づき、不審な活動を特定します。この自動化により、組織は膨大なセキュリティデータから潜在的な脅威を探す際に、大幅な時間とコストを節約できます。
3. インシデント検知と対応
相関分析の結果に基づき、このコンポーネントはセキュリティインシデントを自動的に追跡します。システムはアラートを生成し、潜在的な脅威を特定した際の自動対応機能を実行する能力を備えています。このようなアクションには、侵害されたシステムの隔離、不審なIPのブロック、その他のセキュリティデバイスの作動などが含まれます。
4. レポーティングとダッシュボード
レポーティングとダッシュボードコンポーネントは、組織のセキュリティ態勢を自動的かつリアルタイムで可視化します。重要なセキュリティ指標、傾向、アラートを視覚化したカスタマイズ可能なレポートとインタラクティブなダッシュボードを生成します。コンプライアンス対応、脅威インテリジェンスの要約、インシデント対応の文書化を支援するレポートを自動生成可能です。この自動レポート機能により、セキュリティチームは手動でセキュリティデータを収集する必要がなくなり、関係者は最新の状況をタイムリーに把握できます。
SIEM自動化の課題
SIEMソリューションは多くの利点を提供しますが、組織は導入・運用時にいくつかの課題に直面する可能性があります。これらの課題とその解決策は、組織がSIEMを導入する上で知っておくことが重要です。
1. データ過多とノイズ
SIEMシステムは複数のソースから大規模なデータを集約するため、情報過多を招く可能性があります。膨大なデータ量がノイズを生み出し、本来のセキュリティ脅威を特定しにくくすることがあります。
2. 誤検知（False Positive）と検知漏れ（False Negative）
誤検知（False Positive）とは、攻撃が脅威として誤って識別されること（誤警報とも呼ばれます）。誤検知とは、攻撃の試みがシステムに登録されず、検出されない場合を指します。アラートが過剰に生成され、有効な結果がほとんど得られない場合、セキュリティチームにアラート疲労を引き起こす可能性があります。逆に、アラートが不足している場合、受信している攻撃よりも少ない攻撃に対処することになるかもしれません。
3.統合の複雑性
組織はセキュリティのために非常に多様なツールや技術を採用しており、SIEM 自動化を既存のセットアップに統合することは困難です。データ形式の非互換性、APIの制限、レガシーシステムなどの要因により、統合が妨げられる可能性があります。
ビジネスに最適なSIEM自動化ソリューションの選び方
適切なSIEM自動化を選択することは、組織のセキュリティ態勢を大幅に改善する上で非常に重要です。SentinelOneは、典型的なSIEMの課題の多くに対処するいくつかの主要な機能を備えた、そのようなソリューションを提供しています：
高度な AI および機械学習
SentinelOne は、人工知能と機械学習アルゴリズムを使用してセキュリティデータを分析します。これにより、脅威の検出精度が向上し、誤検知が最小限に抑えられ、新しく進化する脅威にも適応します。
リアルタイムの脅威検出と対応
このプラットフォームは、リアルタイムの監視と自動対応機能を実現します。潜在的なセキュリティインシデントを迅速に検知し、脅威を阻止するための適切な措置を講じることで、被害と MTTD (平均検知時間) を削減します。
シームレスな統合
SentinelOne は、さまざまなセキュリティツールや IT システムとの深い統合を可能にします。これにより、組織はITインフラ全体にわたるデータの収集と分析が可能になります。
スケーラビリティ
SentinelOneは組織の成長に合わせて拡張します。パフォーマンスを損なうことなく、増大するデータ量や変化するIT環境に対応可能です。
まとめ
SIEMの自動化は、サイバーセキュリティの世界における大きな一歩です。従来のSIEMと新たな自動化技術の統合により、組織が脅威検知の最適化、対応時間の最小化、コンプライアンス管理の改善、コスト効率の向上を実現するエコシステムが構築されます。これにより、データ収集、相関分析、インシデント検知・対応、レポート作成を連携させる安全なエコシステムが形成されます。
SIEM自動化の導入に伴う課題には、データ過多や統合の問題がありますが、問題点よりもメリットの方が大きいです。例えばSentinelOneは、AI駆動型保護とエンドポイントにおけるリアルタイム検知・対応を大規模に統合し、変化するセキュリティニーズに基づき継続的に進化します。現代のサイバー脅威環境は絶えず進化する標的であり、今日のビジネスにおいてSIEM自動化の実装は、セキュリティツールの機能向上を超え、積極的・効果的・回復力のある戦略的取り組みに向けた重要なステップです。
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FAQs
セキュリティデータが膨大かつ複雑化する中、SIEMの自動化はサイバーセキュリティ環境において不可欠な要素となっています。大量のデータをリアルタイムで処理することで、脅威の検知精度が向上し、人的ミスが最小限に抑えられ、対応時間が短縮されます。優先度の高い脅威やセキュリティ対策、戦略的取り組みに注力できることに加え、SIEMの自動化により、生成される膨大な量のアラートを処理するより優れた方法を見出すことが可能になります。
SIEM自動化を実現するには、現在のインフラに適合するソリューションを選択し、既存のセキュリティツールやデータソースと連携させる必要があります。ほとんどのSIEM自動化プラットフォームには、基本的なセキュリティツール向けの標準コネクタが付属しています。カスタムシステムやレガシーシステムには、専用の統合モジュールを作成する必要がある場合があります。
はい、ほとんどのSIEM自動化ソリューションは、小規模組織のニーズとリソース要件に対応するスケーラブルなオプションを提供しています。IT担当者が限られており、セキュリティ運用を手動で処理できない中小企業にとって、SIEM自動化は非常に有用です。ただし、自社の事業規模、予算、セキュリティ要件に合ったソリューションを見つける必要があります。