データは今や、意思決定、イノベーション、デジタルトランスフォーメーションを推進する重要な企業資産となっています。しかし、データ量と複雑性が急増し続ける中、安全な保存と分析に対する需要も高まっています。こうした状況下で登場したのがデータレイクの概念です。データレイクストアは、企業が非構造化データ、半構造化データ、構造化データといった膨大な量のデータを一箇所に保存するための手段です。非常に高い柔軟性を提供する一方で、その開放性と拡張性ゆえに、様々なセキュリティ脅威に対して脆弱です。
データレイクは、組織がフォーマット・種類・量に関わらず全てのデータを保管する共通リポジトリである。従来のデータベースとは異なり、データレイクは厳格なデータスキーマを強制しない。企業は構造化データ（テーブルやスプレッドシート形式など）を保管できるだけでなく、画像・動画・ログなどの非構造化データとの組み合わせも可能なデータ倉庫として機能する。データレイクの柔軟性は、ビッグデータ分析、機械学習、ビジネスインテリジェンスに最適です。最近の調査によると、米国の企業の70％以上がビッグデータと高度な分析の力を活用するためにデータレイク技術を採用しているか、採用を計画しています。&セキュリティデータレイクとは、ネットワークログ、セキュリティイベント、アラートなど様々なソースから流入するセキュリティ関連情報を収集・保存・分析するために開発されたデータレイクの一形態です。この広範なデータセットにより、セキュリティチームは潜在的な脅威をより効果的に検知、調査、対応できるようになります。本ブログでは、セキュリティデータレイクとは何か、データレイクの保護がなぜ重要なのか、そしてその保護を保証するベストプラクティスについて議論します。
企業がデータレイクを必要とする理由
データレイクは多様なデータソースを統合します。データレイクは、事前処理や変換なしにデータをネイティブ形式で処理・保存するための規模と柔軟性を提供します。企業がデータレイクを必要とする理由は以下の通りです：
- データ駆動型の洞察に基づく意思決定の改善
- 高度な分析と機械学習
- あらゆる種類のデータを単一リポジトリに集約しサイロ化を解消
- 膨大なデータセットを低コストで保存可能なコスト効率性
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、データレイクにセキュリティを提供する実践、技術、ポリシーの総称です。その目的は、機密情報が不正アクセス、改ざん、侵害から確実に保護されることを保証することです。データレイクセキュリティの主要な構成要素には、データ暗号化、アクセス制御、ID管理、監査、監視が含まれます。
セキュリティデータレイクの必要性
新たなセキュリティインシデントが絶えず発生し、サイバー脅威の手法がますます高度化する中、セキュリティデータレイクの必要性はますます高まっています。これらのストレージには、ファイアウォール、IDS/IPSシステム、エンドポイント保護、クラウド環境など、様々なソースから収集された膨大な量のセキュリティ関連データが保管されます。組織がセキュリティデータレイクを必要とする主な理由：
- 脅威インテリジェンスの一元化：セキュリティデータレイクが提供する最も重要な利点の一つです。セキュリティチームは、異なるシステムやアプリケーションから発生するすべてのセキュリティイベント、ログ、アラートを単一のリポジトリに統合することで、潜在的な脅威を検知、分析、対応できるようになります。この統合されたデータソースにより、チームは異常を特定し、異なる環境間でイベントの相関関係を構築し、複数の孤立したシステムを精査することなく、セキュリティ態勢を完全に可視化できます。li>
- 強化されたインシデント対応: セキュリティデータレイクは、インシデント対応の強化を目的としています。これらのストレージ施設内の履歴データプールにより、セキュリティチームは詳細なフォレンジック調査を実施できます。過去のインシデントから傾向、パターン、行動を分析し、それを活用して潜在的な弱点を特定し、さらなる攻撃を予測することが可能です。長期的なデータ保持により、予測分析モデルを開発する能力が得られ、新たな脅威が本格的なインシデントに発展する前に捕捉できます。これにより、組織はリアルタイムでリスク軽減を改善できます。&
- コンプライアンスと監査: 脅威インテリジェンス脅威インテリジェンスと対応に加え、コンプライアンスと監査もセキュリティデータレイクの極めて重要な用途です。GDPR、HIPAA、PCI DSSなどの規制要求の高まりを考慮すると、組織はセキュリティ活動やインシデントに関するかなり包括的な記録を維持することが求められています。セキュリティデータレイクは完全な監査証跡を提供し、特定のアクションに関連して誰がいつどのデータにアクセスしたかといった全セキュリティイベントを捕捉します。
セキュリティデータレイク vs SIEM
セキュリティデータレイクとSIEMシステムは、サイバーセキュリティ環境において重要な概念です。これらはセキュリティデータを管理・分析します。目的は補完的ですが、アプローチと機能性は異なります。
セキュリティデータレイクにはセキュリティ機能が含まれますが、SIEMは範囲と目的の両面でやや異なります：
- SIEM:セキュリティ情報イベント管理（SIEM）ソリューションは、リアルタイム監視、アラート通知、対応を目的に設計されています。これらは、ファイアウォール、アンチウイルスプログラム、ネットワークデバイスなど、幅広いソースからセキュリティイベントを収集し、このデータを分析して潜在的な脅威を検出します。一般的にSIEMは構造化データで動作するため、分析には事前処理とデータ整理が必要です。SIEMシステムの最大の強みは、主にルールや異常検知メカニズムに基づく、セキュリティチームへの即時対応可能なアラートです。
- セキュリティデータレイク:SIEMシステムとは異なり、セキュリティデータレイクは厳格なスキーマや事前定義されたフォーマットなしに生データを収集できます。これにより、ログ、メタデータ、ネットワークトラフィック、さらにはユーザー行動データなど、はるかに幅広い情報を保存することが可能になります。セキュリティデータレイクは短期的な監視だけでなく、長期的なデータ保管と深層分析にも活用されます。機械学習モデルなどの高度な分析技術を可能にし、履歴データの深いマイニングを通じて複雑な脅威パターンの特定、傾向の検出、将来のセキュリティリスク予測を実現します。
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Get a Demoデータレイクセキュリティの4つの主要要素
データレイクのセキュリティ確保において最も重要な施策の一つは多層防御です。したがって、データは機密性を保持し、確実に権限のある者だけがアクセスできるようにし、あらゆる潜在的な脅威から保護されなければなりません。効果的なデータレイクセキュリティの基盤となる4つの主要な構成要素があります。
1.データ暗号化：
データ暗号化は、データレイク内に存在する機密情報に対する中核的なセキュリティメカニズムを提供する。これは、データレイクへの送信中、データレイクからの送信中、またはストレージ内の保存状態にある情報について、権限のないユーザーが情報を読み取れないようにするために行われる。AESなどの強力な暗号化プロトコルはデータの完全性と機密性を保護し、悪意のある攻撃者がデータにアクセスできた場合でも、その内容を解釈したり悪用したりできないようにします。
2. アクセス制御:
アクセス制御メカニズムは、データレイク内の特定データを閲覧・変更・操作できるユーザーを管理する上で極めて重要です。RBAC（ロールベースのアクセス制御）により、組織はユーザーの役割や職務に基づいて権限を割り当てられます。個人は、自身の業務遂行に必要なデータのみにアクセスが許可されます。さらに、MFA（多要素認証）は、パスワードや指紋など複数の認証方法による本人確認を要求することで、セキュリティの層を追加します。
3.監査と監視：
データレイク内の活動を可視化し、設定されたセキュリティポリシーを順守するためには、監査と監視を継続的に実施する必要があります。組織は、不審な行動や不正アクセス試行をリアルタイムで検知するため、データへのアクセス、使用状況、システムとの相互作用パターンを追跡すべきです。監査により、データレイク内で実行された各アクション（誰が、いつ、どのデータにアクセスし、どのような変更を行ったか）を追跡可能になります。
4. データマスキングとトークン化：
データマスキングとトークン化は、実際のデータを明かすことなく機密情報を隠すために使用されます。これは、PII（個人識別情報）などの機密データの要素の一部を変更するプロセスであり、実際のデータは不正なユーザーに対して隠蔽されますが、分析やテストには依然として使用可能です。トークン化は、機密データを非機密データに相当するトークンに置き換えるもので、安全で認可されたプロセスによってのみ機密データにマッピングし直すことができます。
データレイクセキュリティ計画の作成
十分なリスク評価に基づき、データレイクのセキュリティ計画を策定します。潜在的な脆弱性のポイントを特定し、適切な保護策を提供します。典型的なセキュリティ計画には以下が含まれます：
- リスク管理フレームワーク：リスク管理フレームワークは、セキュリティ計画の設計基盤を提供します。これには、不正アクセス、内部者脅威、データ侵害など、データレイクに対する様々な脅威を評価し、各リスクの関連レベルを高いものから低いものまで示します。これには、組織が適切なリスク評価を実施し、データレイク環境における脆弱な制御（脆弱なアクセス制御、パッチ未適用のソフトウェア、不十分な監視など）を検出することが求められます。
- アクセス制御ポリシー: アクセス制御ポリシーは、データレイク内のどのデータに誰がいつアクセスできるかを規定します。適切に構築されたポリシーは、ユーザーが業務遂行に必要なデータのみにアクセスすることを強制します。これにより、組織はデータを役割ベースまたは部門ベースのアクセス権限に分割することで、機密データへの露出を制限しつつ、内部者脅威や偶発的なデータ漏洩を最小限に抑えることが可能となります。&
- データ分類: これはデータセキュリティにおける主要なステップの一つであり、情報の機密性に基づいてデータを分離します。データを機密、公開、またはセンシティブとマークし、データの重要度に応じて暗号化やデータマスキングなどのより個別化された保護メカニズムを実装できます。例えば、個人識別情報や財務記録は、重要度の低い業務データよりも厳重な保護が必要となる場合があります。
- インシデント対応計画: インシデント対応計画は、レイク内のデータ漏洩につながる可能性のあるセキュリティインシデントやその他のインシデントを管理する上で重要な役割を果たします。これには、セキュリティインシデントの検知、封じ込め、対応をリアルタイムで行うプロセスが含まれます。インシデント対応担当者、コミュニケーション手順、インシデント発生後のデータの完全性と機能性を回復するための復旧戦略の特定も含まれます。
データレイクのセキュリティを確保する方法とは？
データレイクは、ビッグデータの処理と管理において不可欠な技術と見なされています。構造化データと非構造化データの両方を大量に保存し、効率的にクエリを実行できる単一の場所を提供します。データレイクにおけるデータセキュリティの概念は、多面的なデータ保護の考え方に基づいています。データレイクのセキュリティを確保するには、以下の点を留意する必要があります：
- 強力な暗号化プロトコルを実装する（保存時と転送時双方）。
- 不正アクセスを制限するため、多要素認証（MFA）を採用する。
- アクセスログを定期的に監査し、データ使用状況を監視して異常を検知する。
- ロールベースアクセス制御（RBAC）を適用し、ユーザーが必要なデータのみにアクセスできるようにする。
- データ保持ポリシーを維持し、古いデータを自動的にアーカイブまたは削除してリスク露出を最小限に抑える。
データレイクのセキュリティメリット
データレイクのセキュリティ確保は、機密情報を保護するだけでなく、格納されるデータの全体的な価値と有用性を高めるためにも重要です。堅牢なデータレイクセキュリティは、データ侵害の回避、規制要件への準拠保証、データ完全性の確保など、数多くのメリットをもたらします。その他の利点には以下が含まれます：
- データガバナンスの強化：データレイクセキュリティの主要な利点の一つは、データガバナンスの強化です。強力なセキュリティ対策を実施することで、組織はGDPR、HIPAA、CCPAなどの規制基準に準拠したデータ処理が可能になります。暗号化、アクセス制御、監査などの対策により、機密情報が不正アクセスや悪用から保護されます。優れたガバナンス実践には、データの使用、保持、共有に関する明確なポリシーも含まれ、データ管理方法について全ての関係者が共通認識を持つことを保証します。
- 脅威検知能力の強化: データレイクセキュリティは、膨大な量のセキュリティ関連データを保存・分析するよう設計されており、これは従来のセキュリティソリューションとは比較にならないほど高度な脅威検知能力を意味します。これにより、ネットワークトラフィック、ユーザー行動、システムイベントを含む全てのセキュリティログが単一リポジトリに収集され、高度な分析と機械学習モデルが適用されます。これによりパターンが明らかになり、APTやその他の高度な攻撃の特定が可能となります。セキュリティデータのこうした詳細な履歴分析により、セキュリティチームは抽出が困難な隠れた脅威をリアルタイム監視方式で発見できます。
- データ整合性: データ整合性は、データレイク内に保存された情報の正確性、信頼性、および改ざん防止を確保するのに役立ちます。暗号化、ハッシュ化、監査などのセキュリティプロトコルは、不正な改ざんや破損からデータを保護します。暗号化により、データへの不正アクセスが発生した場合でも、そのデータが改ざんされたり悪用されたりすることを防ぎます。監査はデータレイク内の活動や変更の記録を保持し、組織が不正な変更を検出し、保存されたデータの正確性を確保することを可能にします。
- スケーラビリティ: 十分に保護されたデータレイクは拡張性を備え、あらゆるビジネスのデータ量増加に伴い安全にデータレイクを拡大します。組織がセンサー、IoTデバイス、クラウドアプリケーション、顧客インタラクションからますます多くのデータを収集する中、適切なアクセス制御、暗号化、監視システムを考慮したスケーラブルなセキュリティプロトコルが不可欠です。
データレイクのセキュリティ課題
データレイクは、その膨大かつ多様な性質ゆえにセキュリティ上の課題をもたらします。膨大な量のデータの中央リポジトリであるため、適切に保護されなければサイバー脅威の標的となります。多くの利点がある一方で、データレイクのセキュリティ確保にはいくつかの課題が存在します：
- スケーラビリティ: スケーラビリティはデータレイク保護における最大の課題と言える。データ量が増大するにつれ、その処理は極めて困難になり、保護はさらに複雑化する。組織は多様なソースから発生する膨大なデータポイントを、多くの場合リアルタイムで保護する必要が生じ、データの暗号化・アクセス制御・監視に複雑さが加わる。従来のセキュリティツールではこうした運用に拡張性が追いつかず、脅威の検知や不正アクセスの防止がさらに困難になる可能性があります。
- 多様なデータソース: データレイクには多様なソースから情報が流入します。構造化されたデータベース駆動型情報から、ソーシャルメディアのフィードやIoTセンサーの測定値などの非構造化データまで多岐にわたります。異なるデータタイプには異なるセキュリティアプローチが必要となるため、これは課題となります。構造化データは既存のセキュリティソリューションで比較的容易に暗号化・管理できる一方、非構造化データにはより柔軟性とカスタマイズ性を備えた拡張可能な保護メカニズムが求められることが多いのです。さらに、複数のシステムからのメタデータ、ログ、ストリーミングデータを保護することは、対処しなければ可視性に死角が生じる可能性につながります。
- 複雑なアクセス制御: データレイクのセキュリティにおけるもう一つの重要な課題は、複雑なアクセス制御です。これは、適切なデータへのアクセス権を持つべきユーザーのみに許可することを意味し、強力なIAMソリューションを必要とします。しかし、データレイクにアクセスする数千のユーザーや多くの役割・部門が存在する場合、きめ細かいアクセス制御ポリシーの実装は非常に困難になります。したがって、ほとんどの組織では、不正アクセスを減らすために、RBAC、ABAC、MFAを適切に実装します。
データレイクセキュリティのベストプラクティス
データレイクセキュリティでは、特有の課題に対処し機密情報を保護するベストプラクティスを導入します。これらのベストプラクティスを確立することで、組織はデータレイクを効果的に保護し、セキュリティリスクを低減できます。データレイクを保護するためのベストプラクティスを以下に示します：
- データ暗号化：データ暗号化は、保存時と転送時の両方の状態でデータを暗号化するものであり、データレイク内に保存された機密情報を保護するための主要なセキュリティ対策の一つです。保存時暗号化により、攻撃者がストレージデバイスにアクセスできた場合でも、暗号化キーなしではデータを読み取れません。転送時暗号化は、ネットワーク上を移動中のデータを保護し、不正な傍受や盗聴を防止します。
- ロールベースアクセス制御: RBAC は、ユーザーにその役割に必要なアクセス権のみを提供するアクセス方式を実装します。言い換えれば、最小権限の原則を意味します。組織はアクセス制御を職務役割にマッピングすることでこれを効果的に実現でき、アクセス制御を合理化するとともに、データの公開範囲を真に必要な範囲に限定できます。このセキュリティ層にMFAを追加することで、さらに強化されます。パスワードとモバイル端末経由の一時コードといった二段階の認証方法を採用するため、攻撃者がユーザーアカウントを侵害し重要データにアクセスすることがより困難になるからです。
- データ監査と監視: データレイク内のアクセスと使用状況を継続的に監査・監視することで、セキュリティインシデントをリアルタイムで検知・対応可能となります。これには、ユーザー活動、ファイルレベルのアクセス、データ変更、異常なパターンのイベントログが含まれ、不正アクセス試行やデータ流出に関連する不審な行動を検出するためにさらに分析できます。
- 定期的なパッチ管理: システム、ソフトウェア、アプリケーションを最新のセキュリティパッチで更新し続けることは、データレイクを取り巻くインフラストラクチャの脆弱性を軽減する上で重要な役割を果たします。確かに、パッチ未適用のシステムは攻撃者にとって格好の標的となってきました。攻撃者は多くの既知の脆弱性を瞬時に悪用する傾向があります。オペレーティングシステムとデータレイクに接続するアプリケーションの両方を定期的に更新・パッチ適用することで、このリスクを低減し、データの完全性と可用性を確保します。
データレイクセキュリティのためのSentinelOne
SentinelOne Singularity™ Data Lakeプラットフォームは、データレイクのセキュリティを確保するための高度なソリューションを提供します。AI駆動型プラットフォームは、以下の機能を提供します：
- AI駆動型インテリジェンス：SentinelOne Singularity™ Data Lake Platformでは高度な人工知能を活用し、生データを分析して実用的な知見へと変換します。これによりセキュリティチームは、高精度なリアルタイム情報に基づいた意思決定が可能となり、効果的な脅威検知・対応戦略を構築できます。
- 統合プラットフォーム: データの取り込みと管理のための統合プラットフォームです。すべてのセキュリティデータを統合する一貫性のあるシステムを提供するため、多様なデータソースを個別に管理する必要がなくなります。これにより複雑さが軽減され、セキュリティ運用が円滑化されるため、はるかに効果的になります。
- リアルタイム調査: Singularity™ Data Lake Platformは、セキュリティインシデントに対して即時対応を可能にします。これにより、リアルタイムでの調査が可能となり、潜在的な脅威が特定された時点で、それ以上の時間を無駄にすることなく対処できるため、対応時間が短縮され、関連するリスクが軽減されます。
- AI 支援モニタリング: AI 支援モニタリングとは、高度な AI アルゴリズムがプラットフォームを通じて、データ内の異常や不審な活動を継続的にスキャンすることを意味します。継続的なスキャンにより脅威検出の精度が大幅に向上し、潜在的なセキュリティ問題が発生する前に特定することが可能になります。
- 強化された対応能力: Singularity™ Data Lake Platformは、インシデント対応プロセスを強化する自動化およびAI駆動型ツールセットを提供します。これにより、脅威の軽減が迅速かつ効率的に行われ、セキュリティインシデントの影響が軽減され、インシデント管理全体が改善されます。
結論
データレイクは、ここ数年、重要なビジネスインサイトを分析するために大量のデータを処理する、現代のビジネスに欠かせない要素となっています。しかし、サイバーセキュリティの観点からは、機密情報の漏洩を防ぐために議論すべき大きな課題の一つでもあります。
データレイクのための堅牢なセキュリティ環境は、通常、それを効果的に保護するための特定の対策で構成されます。暗号化は、不正なユーザーがデータを読み取れないようにすることでデータを保護します。アクセス制御は、データ閲覧者や変更可能なユーザー数を制限し、データ侵害の発生リスクを低減します。潜在的に不審な活動をリアルタイムで継続的に監視することで、脅威への迅速な対応が可能となります。
これらのセキュリティ対策を導入することで、組織はデータレイクを絶えず進化する脅威から保護し、データから最大限の価値を引き出すことができます。実際、適切な保護策により、データ完全性と機密性を完全に維持しながら、ビジネスはデータレイクを自信を持って活用し、洞察や意思決定に役立てることが可能になります。
FAQs
セキュリティデータは、様々なソース、ネットワークログ、脅威インテリジェンスフィードから統合され、セキュリティデータレイク内の単一の統合リポジトリに集約されます。オンプレミス環境とクラウド環境の両方で利用可能なスケーラブルなストレージソリューションが提供され、データ暗号化とアクセス制御は同様に扱われるべきです。データレイク内のデータを処理するために分析ツールとセキュリティツールを適用し、脅威の検出とインシデント対応をリアルタイムで行います。データの適切なセキュリティと管理を確保し、セキュリティ態勢の改善に活用できるようにします。
セキュリティ向けデータレイクとは、大量のセキュリティ関連データの保存・管理課題を解決する集中型リポジトリの一種です。ネットワークログ、ファイアウォール、脅威インテリジェンスなど複数のソースからデータを収集し、脅威検知、分析、インシデント対応能力の強化を目的としています。ここにデータを集約することで、セキュリティチームはパターンをより効果的に発見し、潜在的な脅威に対してより適切に対応できるようになります。
Azure Data Lake Securityとは、Azure Data Lake内のデータを保護するためにMicrosoftが提供する一連のセキュリティ機能です。これには主に、保存時および転送時のデータ暗号化、きめ細かなアクセス制御、機密情報へのアクセスを追跡・保護するための監査ログが含まれます。これらはすべて、不正アクセスを防止すると同時に、規制関連の要件を満たすのに役立ちます。
AWS Data Lake Securityはデータ保護において複数のツールを活用します。適切なユーザーアクセス管理のためのIAMと、暗号化のためのAWS KMSを備えています。さらに、AWS GuardDutyがデータレイク内の悪意のある活動を監視します。これらの機能を組み合わせることで、AWS環境に保存されたデータの安全性を確保します。
SentinelOne は、AI駆動型の脅威検知と行動分析によりデータレイクを保護します。自動化された対応により、サイバー攻撃に対して迅速に反応し、複雑な攻撃に対する包括的なセキュリティを実現します。SentinelOneのリアルタイム監視とインシデント対応は、データレイクのセキュリティを検討する際に最適な選択肢の一つです。
データレイクを保護するために使用できるツールは複数あります。脅威検知と対応にはSentinelOne、暗号化とアクセス管理にはAWS KMSとAzure Data Lake Security、ポリシー管理にはApache Ranger、監視とロギングにはSIEMソリューションが挙げられます。これらのツールが連携することで、データレイクの包括的なセキュリティを確保します。
