セキュリティ分析は、脅威を検知、管理、修復する組織の能力を評価します。これは、規制コンプライアンスの維持、データ損失の回避、潜在的な脅威侵入の防止に向けた取り組みを強化します。高度なセキュリティ分析ソリューションの市場は拡大しており、ルールベースの検知手法から、機械学習およびAI主導の脅威対応へと移行していることが確認されています。その市場は、2026年までに254億米ドルの評価額に達し、2021年から2026年の間に16.2%のCAGRで成長すると推定されています。したがって、組織は近い将来、最新のソリューションに投資し、サイバーセキュリティの取り組みを強化していくことになります。
このガイドでは、セキュリティ分析とは何かについて説明します。以下では、セキュリティ分析の意味、組織にとっての主な利点、課題、SIEMとの比較などを取り上げます。
セキュリティ分析とは？
セキュリティ分析は、データの収集、集約、分析を通じて、脅威を検知、分析、管理、軽減する組織の能力を強化するサイバーセキュリティのアプローチです。これは、組織に出入りする大量のセキュリティデータを理解するためのプロアクティブな手段です。
セキュリティ分析ソリューションは通常、迅速な脅威ハンティング機能を提供し、インシデント対応を加速し、コストのかかる可能性のあるデータ侵害を防止するために組織へ導入されます。また、リアルタイムのリスク評価を実施し、組織全体のサイバーセキュリティ態勢を強化するためにも使用されます。
なぜセキュリティ分析が重要なのですか？
セキュリティ分析が組織にとって重要なのは、大量のセキュリティデータを収集し、処理し、変換しやすくするためです。今日の競争環境では、複数のソースからの多様なデータセットを分析し、データ内の相関関係や異常を特定することが不可欠です。
セキュリティ分析により、専門家は根本原因調査を実施し、さまざまな攻撃パターンを特定できます。また、包括的なレポートを生成し、その調査結果を将来の利用のために保存することも可能になります。攻撃者は常に脆弱性を見つけて悪用しようとしています。セキュリティ分析は、リスクに優先順位を付け、その活動の高度化に対応することで、攻撃者の動きを妨げるのに役立ちます。
セキュリティ分析はどのように機能しますか？
セキュリティ分析は、インシデントを調査し、ITシステムがどのように侵害されたかを把握し、新たな脅威についてさらに理解するために必要なツールと機能を提供します。現在のインフラストラクチャに対する深いリアルタイム可視性を提供することで、組織のセキュリティ意識を高めます。
脅威がいつ到来するかを事前に知ることはどの企業にもできませんが、セキュリティ分析ソフトウェアを使用することで、組織は次の攻撃を予測し、適切な対策を講じることができます。これにより、サイバー犯罪者の一歩先を行き、潜在的および既知の脆弱性に対処し、特定されたセキュリティギャップを解消できます。
ITチームには、最新の調査結果をステークホルダーに報告する大きなプレッシャーがあります。セキュリティ分析は脅威パターンを追跡し、動きを監視し、異常が検知されると企業内のすべてのユーザーに即座に警告します。
誰がセキュリティ分析を使用しますか？
デジタルアーキテクチャまたはデジタルプレゼンスを持つほぼすべての現代的な組織がセキュリティ分析を使用しています。 Security Operations Centers (SOCs)は、アナリスト、エンジニア、その他の最前線メンバーで構成されるチームであり、これらのメンバーがセキュリティ分析を活用しています。企業のCISOは、機密データが十分に保護されるようにするためにセキュリティ分析ソリューションを使用します。
セキュリティ分析が企業に必要とされるのは、脅威が深刻化して重大な問題となり、データ侵害を引き起こす前に検知できるためです。これは追加の保護レイヤーを提供する予防策であり、強固なサイバーセキュリティを確保します。
セキュリティ分析ツールの種類
ここでは、知っておくべきさまざまな種類のセキュリティ分析ツールを紹介します。
行動分析
行動分析は、ユーザー、アプリ、デバイスの行動傾向とパターンを調査します。異常な行動、異常値、潜在的なセキュリティ侵害や差し迫った攻撃を示す可能性のある兆候を見つけようとします。
外部脅威インテリジェンス
組織が生成する脅威インテリジェンスだけでは不十分な場合があり、そのようなときにセキュリティポートフォリオの一部として外部脅威インテリジェンスを利用します。これらは、分析プロセスを支援できる専門プラットフォームです。
フォレンジックツール
フォレンジックツールは、証拠収集や、攻撃者がどのように組織へ侵入して防御をすり抜けたのかを把握するために、あらゆる組織で使用されます。これらは攻撃の発生源を追跡し、さまざまなセキュリティ脆弱性やサイバー脅威を特定できます。進行中のインシデントの調査や、システム侵害の防止にも役立ちます。
ネットワーク分析および可視化ツール
これらのツールは、ネットワークフローを含むエンドユーザーおよびアプリケーショントラフィックを分析するために使用されます。ネットワークセキュリティ監視ソリューションと呼ぶこともできます。
セキュリティ情報およびイベント管理ソリューション（SIEM）
セキュリティ情報およびイベント管理ソリューションは、セキュリティアラートのリアルタイム分析を支援します。また、ログ分析を実行し、アプリやネットワークデバイスによって生成されたデータを集約することもできます。さらに、SIEMソリューションはリアルタイムデータストリーミングや、任意のソースからデータを取り込んでクリーンアップする用途にも使用できます。
セキュリティオーケストレーション、自動化、対応（SOAR）
セキュリティオーケストレーション、自動化、対応には、分析と脅威対応戦略を監督するセキュリティ専門家のチームが含まれます。これにより、インシデントの検知と対応時間が短縮され、自動化と組み合わせることでデータコンテキストが向上します。また、自動化されたプレイブックを使用し、さまざまなセキュリティシステムのダッシュボードを単一の統合インターフェースに集約します。その結果、すべてのワークフローがスケーラビリティ要件への対応とアナリストの生産性向上に役立ちます。
セキュリティ分析とSIEMの比較
毎日何百万ものイベントデータとログデータが生成されており、Indicators of Compromise (IoC) を見つけることは企業にとって大きな課題となる場合があります。セキュリティ分析は、インフラストラクチャ全体にわたる可視性を提供し、モバイル、ソーシャル、情報、およびクラウドベースのチャネルを分析します。
SIEMは、境界防御およびシグネチャベースのサイバーセキュリティを扱う優れたテクノロジーです。これは、今日の動的な脅威を反映したものです。多くの組織はSIEMとセキュリティ分析のどちらかを選択し、一部は両方を統合して活用しています。
以下は、セキュリティ分析とSIEMの明確な違いです。
| セキュリティ分析 | SIEM |
|---|---|
| 最新のビジネスアーキテクチャ、動的環境、マイクロサービス、DevOpsに適した設計であり、伸縮性があり、マルチテナントで安全 | モノリシックな業務アプリケーション向けに設計されており、静的で、開発およびリリースサイクルが長い |
| クラウドベースのインフラストラクチャ向け | オンプレミスのインフラストラクチャ向け |
| ソリューションは即時かつほぼリアルタイムで導入可能 | 導入には平均15か月かかる |
| 未知および潜在的な脅威から保護するために、継続的監視手法と行動ベースのモデリングを使用する。ネットワーク内の抽象的な脅威パターン、異常、傾向、不正行為を特定する。 | 攻撃シグネチャを分析することで境界ベースのセキュリティを提供する。脅威検知に関しては固定されたルールセットを持つ |
| API、統合、クラウドネイティブサービスによる包括的かつ全社的な可視性 | ポートミラーリングとセキュリティアイランドによる限定的な可視性 |
セキュリティ分析の構成要素
セキュリティ分析にはさまざまな構成要素があり、以下のとおりです。
- 脅威検知とインシデント対応
- コンプライアンス管理
- レポートとダッシュボード
- 相関分析とセキュリティイベント監視
- アイデンティティおよびアクセス管理
- 異常検知
- エンドポイントデータセキュリティ
- データ収集とユーザー行動分析
- クラウドセキュリティと脅威インテリジェンス
- 強化されたインシデント調査
- サイバーフォレンジック分析
ほとんどのSIEM solutionsには、グラフやチャートを通じてデータを直感的に可視化するライブダッシュボードを備えたセキュリティ分析コンポーネントが含まれています。セキュリティチームはこれらのダッシュボードを自動更新し、アラートや通知を受け取り、データの傾向や関係性をマッピングできます。セキュリティ分析のもう1つの側面は、リアルタイムレポートの生成です。これらのレポートはインフラストラクチャ運用に対する可視性を強化し、内部のセキュリティ要件に合わせてカスタマイズできます。さまざまな形式でエクスポートでき、既知のIndicators of Compromises (IoCs)に基づいています。
検知と対応のためのセキュリティ分析
セキュリティ分析ツールは、分散された多様なデータソースを幅広く扱えるため、脅威の検知と対応をより迅速に行うのに役立ちます。これにより、組織はコンテキストを追加し、アラートを異常と関連付けることができます。敵対的な行動をより迅速に認識でき、ITインフラストラクチャに対する可視性も向上します。
また、内部ネットワーク監視、規制コンプライアンスに対する可視性も向上し、最新の業界標準への準拠もしやすくなります。これには、新たなポリシー変更への対応や、PCI DSS、HIPAAなどのベンチマークへの準拠が含まれます。これらのツールにより、セキュリティチームは内部脅威もより適切に検知でき、悪意のある攻撃者よりも何歩も先を行くことができます。
これらのツールは、許可されていないデータベース要求、通常とは異なるログイン時間、異常なデータ使用をリアルタイムで検知し、データ窃取の兆候も特定できます。セキュリティ分析テクノロジーは、特に大量の、組織に出入りするトラフィックを継続的に監視できます。組織全体のトラフィックを俯瞰できるウィンドウ、あるいは鳥瞰図を提供します。また、他のクラウドセキュリティ監視ツールと連携して、新たな脅威を検知します。
セキュリティ分析の利点
- セキュリティ分析の最大の利点の1つは、異なるソースから来る大量のセキュリティデータを分析できることです。セキュリティイベントとアラートの間の関連性を正確に結び付けます。セキュリティ分析により、プロアクティブな脅威の発見、対応、インシデントリスク管理が可能になります。
- 優れたセキュリティ分析は、攻撃対象領域を特定して削減することで、データ侵害の範囲を限定します。攻撃者の視点から脅威を分析し、次の攻撃がどこを標的にしているかについてユーザーにインサイトを提供します。企業は攻撃頻度を予測し、それに向けてより適切に備えることができます。
- セキュリティ分析は、エンドポイントおよびユーザー行動データ、ネットワークトラフィック、クラウドトラフィック、業務アプリケーション、非ITのコンテキストデータ、外部脅威インテリジェンスソース、サードパーティのセキュリティデータ、アイデンティティおよびアクセス管理情報など、幅広いデータを分析できます。監査時のコンプライアンス証跡も提供し、ポリシー違反につながる可能性のある隠れた問題を発見して、組織が効果的に対処できるようにします。
セキュリティ分析の主な課題
セキュリティ分析で直面する主な課題には、次のようなものがあります。
1. 熟練したセキュリティ専門家の不足
セキュリティ分析テクノロジーは進化しているものの、それを活用できる熟練したセキュリティ専門家は不足しています。今日のデジタル脅威環境では、脅威ハンターの役割は不可欠になっています。ネットワークセキュリティ業界における熟練したデータサイエンティストの不足は大きな問題です。
2. 実行可能なインテリジェンスの抽出
セキュリティ分析ソリューションが最適なセキュリティ推奨事項を提示しない場合があります。多くのサービスは不十分で、レポートを通じて実行可能なインサイトを提供できていません。単にビッグデータを処理して分類するだけでは不十分です。
多くの企業は大量のデータに圧倒されており、事業収益の成長やパフォーマンス向上に役立つ方法でそれを分析する必要があります。信頼できるセキュリティ分析ソリューションがなければ、組織は悪意のある脅威に対して無防備なままになります。企業が追加のサイバーセキュリティ対策にどこへ投資すべきか、またはそれに応じてリソースをどのように拡張すべきかを把握できるよう、セキュリティ分析プラットフォームは適切に管理される必要があります。
セキュリティ分析導入のベストプラクティス
以下は、セキュリティ分析を導入する際のベストプラクティスです。
- BIOSの変更はパスワードで保護してください。悪意のある攻撃者がブートパラメータを変更しようとする可能性があるため、ブートローダーをパスワード保護してください。自己暗号化ドライブを使用するシャーシにはパスフレーズを設定してください。そうすることで、ドライブが取り外されても読み取ることはできません。
- パスフレーズを設定しない場合、取り外されたドライブ上のデータは引き続き読み取られる可能性があります。ただし、パスフレーズを設定するかどうかに関係なく、SEDを使用してデータを暗号化できます。
- セキュリティ分析をネットワーク共有と統合する際は、プロバイダーとセキュリティ分析管理ポート間のデータストリームが傍受されないようにしてください。
- 外部リソースおよびアカウント認証情報には、APIキーによる認証を強制してください。APIキーとユーザー認証情報は定期的に変更してください。外部サーバーやアプリケーションには、分離されたサブネット、VLAN、ユーザーアクセス制御などの方法を使用してください。
- これらのいずれかを使用していない場合は、ポート経由でFTPデータを許可する可能性のあるファイアウォールルールを削除するか、すべての受信HTTPリクエストをHTTPSにリダイレクトしてください。
- SSH経由のrootアクセスおよびrootログインを無効にしてください。ログファイルを定期的に確認し、rootログインの試行や悪意のある活動をチェックしてください。
- 適切な技術文書またはサポートがない限り、CLI経由でCONFファイルなどのシステム設定を変更しないでください。
セキュリティ分析のユースケース
今日のデジタル時代において、事業継続性は極めて重要であり、運用障害は急速な顧客離れにつながる可能性があります。セキュリティ分析は、組織の俊敏性と対応力を高め、新たな脅威を軽減するための強固なセキュリティ対策の実装に役立ちます。
以下は、組織における最も一般的なセキュリティ分析のユースケースです。
1. 予測分析とUser Entity Behavior Analytics (UEBA)
UEBAは、未知のリスク、脅威、シグネチャ、攻撃パターンを検知する従来の境界を超えます。機械学習モデルは、誤検知や異常を検出し、脅威に対する予測リスクスコアを生成できます。
最新のセキュリティ分析ソリューションモデルには、優れたデータ取り込み機能が含まれています。高度なセキュリティ分析サービスは、サイバー不正検知、ステートフルセッショントラッキング、特権アクセス監視、内部脅威検知、IP保護、データ流出防御などの機能を提供します。
2. アイデンティティ分析（IA）
アイデンティティ分析は、急速にあらゆる組織の基盤になりつつあります。セキュリティ分析は、クラウド環境におけるアイデンティティの役割をユーザーが理解するのに役立ちます。アクセスの外れ値、孤立または休眠状態のアカウントを特定し、インテリジェントなロールを定義します。アクセス権限を確認するだけでなく、アイデンティティグループやアクセス権限に対する360度の可視性を提供し、ネットワーク内の通常行動および異常行動のベースライン確立を支援します。リスクベース認証、リスクアカウントの検出、SoDインテリジェンスなどを通じて、セキュリティ分析におけるアイデンティティ分析は組織内のユーザーを保護します。また、クラウドアカウントの乗っ取り、ラテラルムーブメント、ライセンスの問題も防止します。
3. コンプライアンス管理
データ保護とセキュリティに関しては、企業は最新の業界規範および標準に準拠することが求められます。規制要件にはさまざまな種類があり、地域によって異なる場合があります。セキュリティ分析は、プロアクティブな対策を可能にすることでコンプライアンス管理を効率化し、企業を常に最新の状態に保ちます。コンプライアンス実務の不備によって生じる可能性のある違反、訴訟、法的な複雑化を防止します。ほとんどのプラットフォームはマルチクラウドコンプライアンスをサポートし、PCI-DSS、HIPAA、ISO 27001、SOC 2などの標準を実装しています。
セキュリティ分析ソリューションは、監査目的でログデータを保存およびアーカイブすることもできます。さらに、コンプライアンスリスク評価スコアを生成し、ギャップがある場合に実施すべき是正活動を推奨します。
SentinelOneがセキュリティ分析をどのように支援するか
SentinelOneのセキュリティ分析は、統合型AI搭載Singularity™ Platformのより広範な一部です。これは、企業全体に対してマシンスピードかつ自律的な防御を提供します。Singularity™ Data Lakeにより、クラウドワークロード、アイデンティティ、ネットワーク、サードパーティのセキュリティツールなど、幅広いソースからセキュリティデータを収集できます。SentinelOneの軽量エージェントは導入可能であり、SaaSアプリやファイアウォール向けにAPIやクラウド間コネクタなどのエージェントレスワークフローも使用できます。
ログとイベントを収集した後、データを正規化して拡張できます。SentinelOneは構造化データ形式と非構造化データ形式の両方を処理でき、OCSFなどの標準を使用して正規化できます。すべてのデータはスケーラブルなクラウドネイティブのデータレイクアーキテクチャに保存され、パフォーマンスを損なうことなく膨大なデータ量と高速クエリに対応できます。
SentinelOne's Singularity™ AI-SIEM solutionは、無制限のデータ保持と無限のスケーラビリティをサポートします。そのstorylinesテクノロジーは、異なるソースやタイムラインにまたがる分散したセキュリティイベントを自動的に関連付け、攻撃チェーン全体の明確なビジュアルストーリーラインを提供します。これにより、脅威の範囲や根本原因を把握し、分析における手動相関の作業を排除できます。
SentinelOneのPurple AIは、自然言語クエリを使用してデータと対話できる世界クラスの高度なサイバーセキュリティアナリストです。調査を高速化し、アラートを要約し、次のステップを提案し、複雑な脅威ハンティングタスクを実行できます。SentinelOne's Singularity™ Cloud Securityは、組み込みのノーコードハイパーオートメーションとSecurity Orchestration Automation and Response (SOAR)機能を備えています。セキュリティチームは、カスタマイズされたワークフローやプレイブックを作成し、インシデント対応を効率化できます。また、AI-Security Posture Management、Container and Kubernetes Security Posture Management、Cloud Workload Protection Platform (CWPP)、Cloud Detection Response (CDR)、Vulnerability Management、その他のセキュリティ機能も提供します。
SentinelOneは、Bandiantからの最前線インサイトを含む外部脅威インテリジェンスフィードも提供します。また、単一の集中管理コンソールも提供しており、そこからセキュリティ態勢全体をリアルタイムで確認できます。エンドポイント、クラウド、アイデンティティ向けに、直感的なダッシュボードとレポートが提供され、人間のアナリストが十分な情報に基づいて意思決定できるよう支援します。SentinelOneは、履歴データをクエリし、攻撃の各段階を追跡するためのフォレンジックおよび調査ツールも提供します。Prompt Security by SentinelOneは、エージェント型AIのアクションを分析し、OpenAI、Anthropic、Googleなどの主要なLLMプロバイダーに対してモデル非依存のセキュリティカバレッジを提供できます。denial of wallet/service攻撃、プロンプトインジェクション、モデルバイアスを検知して防御し、悪意のあるプロンプトによるAIツールやサービスの乗っ取りを防止できます。Prompt Securityを使用して、AIコンプライアンスを確保し、LLMがユーザーに有害な応答を生成することを検知・防止できます。また、シャドーAIの使用も特定して排除します。
結論
セキュリティ分析は、高度なツールとテクノロジーを組み合わせて使用し、潜在的なサイバー攻撃や脅威の兆候を示す可能性のあるパターンや異常を検知します。その主な目的は、次の攻撃を防ぎ、長期間見過ごされてきた、または見逃されていた潜在的な脆弱性に対処することです。組織は重大なセキュリティギャップを解消し、攻撃者よりも何歩も先を行くことができます。クラウドおよびサイバーセキュリティ戦略の一部としてセキュリティ分析ソリューションをどのように組み込むかを知りたい場合は、今すぐSentinelOne にお問い合わせください。
よくある質問
セキュリティ分析機能は、ネットワークおよびシステム全体のセキュリティデータを収集、処理、分析するためのツールとプロセスです。これにより、脅威、異常なアクティビティ、潜在的な侵害をリアルタイムで特定できます。悪意のある挙動が被害を引き起こす前に検出し、インシデント発生時に調査し、攻撃者がネットワーク上で何をしているのかを把握できます。
これらの機能は、ログ、ネットワークトラフィック、エンドポイントアクティビティを監視し、セキュリティ態勢の可視性を提供します。
サイバーセキュリティ分析とは、組織内の脅威や脆弱性を見つけるためにセキュリティデータを調査する実践です。これは、ファイアウォール、エンドポイント、サーバー、ネットワークトラフィックなど複数のソースからのデータ収集を組み合わせ、侵害や攻撃を示すパターンを特定するために分析を使用します。
基本的には、侵害の指標、異常なネットワーク動作、不正アクセスの兆候を探しています。これを適切に実施すると、ネットワーク上で何が起きているかを把握でき、インシデントへの対応をより迅速に行えるようになります。
セキュリティ分析の主な目的は、攻撃者がシステムやデータに実際の被害を与える前に脅威を検出し、それに対応することです。侵害を早期に特定できるように、ネットワーク全体で何が起きているかを可視化する必要があります。セキュリティ分析は、攻撃パターンの理解、脆弱性の発見、迅速な対処に役立ちます。生のセキュリティデータを、チームが組織を保護するために活用できる実用的なインテリジェンスへと変換します。
セキュリティチーム、インシデント対応担当者、およびセキュリティオペレーションセンター（SOC） アナリストは、日常的にセキュリティ分析を使用しています。セキュリティ担当の専門家が在籍している場合、それらの担当者はお客様の環境を監視するために、これらのツールとプロセスに依存しています。あらゆる規模の組織がセキュリティ分析を利用しており、専任チームを持つ大企業から、セキュリティ監視を外部委託する中小企業まで含まれます。基本的に、ネットワークとデータの保護に責任を持つすべての人が、セキュリティ分析を使用する必要があります。
セキュリティ分析では、セキュリティ環境の全体像を構築するために複数のデータソースを調査します。ネットワークトラフィックログ、エンドポイントアクティビティ、ファイアウォールログ、認証試行、システムイベントを分析します。メールおよびWebゲートウェイのログにより、ユーザーが何にアクセスし、どのようなやり取りをしているかを把握できます。データベースアクティビティログは、誰が機密情報にアクセスしているかを明らかにします。取り込むデータソースが多いほど、脅威や侵害に対する可視性は高まります。
ビッグデータセキュリティ分析は、現代の組織が日々生成する膨大な量のセキュリティデータを扱います。数千件のイベント、数百万件のログエントリ、継続的なデータストリームがある場合、ビッグデータ分析ツールはそれらすべてを処理し、理解するのに役立ちます。
従来のツールでは効果的に扱えない巨大なデータセットの中から、意味のあるパターンや脅威を探しています。これらのプラットフォームは、機械学習と高度な処理を使用して、その膨大なノイズの中から重要なものを見つけ出します。
はい、中小企業はセキュリティ分析から確実にメリットを得られます。ネットワークとデータを保護するために、エンタープライズ級の予算は必要ありません。小規模な組織向けにスケールされたソリューションがあり、システムを監視し、脅威を検出し、インシデントへの対応を支援します。中小企業であれば、セキュリティ分析を活用して、侵害が高額な問題になる前に早期に発見できます。攻撃者は大企業と同様に中小企業も標的にするため、何が起きているのかを可視化する必要があります。
失敗したログイン試行回数のような指標を監視する必要があります。これは、ブルートフォース攻撃やクレデンシャルスタッフィングを示している可能性があります。通常の挙動と一致しない異常なネットワークトラフィックパターンやデータ転送を追跡してください。インシデントの検知と対応にかかる時間を監視してください。対応時間が短いほど、被害は少なくなります。ファイル変更、権限昇格、不正アクセスの試行に関するアラートに注意してください。また、攻撃者によって見逃された可能性のあるものと比較して、チームが検知および解決したセキュリティインシデントの数も追跡してください。
