IBMのデータ漏洩コストレポート2024によると、2024年のデータ漏洩による平均年間損失額は448万ドル。しかもこれは年々10％増加しています！機密情報は決して安全ではありません。簡単に悪意ある者の手に渡る可能性があります！ 拡張検知・対応（XDR）データレイクは、高度で複雑なサイバーセキュリティソリューションの必要性から生まれました。将来の脅威からデータを保護し、安全を確保するのに役立ちます。ただし最大の効果を得るには、その仕組みを理解する必要があります。
本記事ではXDRデータレイクとは何かを解説します。その主要な利点とベストプラクティスを網羅します。脅威の検知と対応時間を短縮する方法については、以下で詳しく説明します。
それでは、XDRデータレイクについて深く掘り下げていきましょう。
XDRデータレイクとは？
XDR データレイクとは、クラウド環境におけるネットワークトラフィックやエンドポイントなど、様々な環境からのセキュリティデータが一元的に集約されるリポジトリです。ここで、非常に複雑なランサムウェア攻撃に対処していると仮定しましょう。多くのツールに分散したログがまばらに存在し、リアルタイムでの発生源追跡がほぼ困難な状況です。ここでXDRデータレイクが活躍します。あらゆる情報を一箇所に集約することで、迅速な分析と自動化された脅威検知を可能にするのです。
XDRデータレイクは、不審なログインとエンドポイント活動をリアルタイムで相関分析できます。これによりセキュリティエンジニアはリスクを迅速に軽減し、インシデント対応を効率化できます。
従来のデータレイクとXDRデータレイクの違いを見てみましょう。
XDRデータレイクと従来型データレイクの比較
近年のサイバー脅威は複雑化しており、従来のデータレイクではセキュリティチームに可視性を提供できません。確かに未分析の生データは大量に蓄積されていますが、文脈なしに脅威を発見するのは困難です。むしろ、意味不明な無限のログを調査するサイバー攻撃の解明作業となり、圧倒的な負担と膨大な時間を要します。
XDRデータレイクを導入すれば、エンドポイント・ネットワーク・クラウドからのデータ収集から、高度な洞察と迅速な対応による統合まで、すべてが変化します。セキュリティチームの働き方を変革します。これが文脈主導型アプローチです。
XDRデータレイクの核心的な構成要素をさらに掘り下げてみましょう。
XDRデータレイクのコアコンポーネント
XDRデータレイクは通常、包括的な脅威ハンティング機能を提供します。サイバー攻撃者が組織への攻撃に新たな戦術を試みているのと同様に、SecOpsチームもより賢くなっています。現代のXDRデータレイクは、モジュール式のセキュリティと高度な分析、SIEM、そしてクラウドネイティブ環境を保護するための数多くの高度な脅威検知機能を組み合わせています。
XDRデータレイクの中核コンポーネントは以下のように説明できます：
- 自動化エンジン:脅威の優先順位付け、イベントのトリアージと緩和措置の実施、リスクの優先順位付け、および全分析の運用を行います。
- データ取り込みおよび分析エンジン:複数のソースから生の形式でデータを取り込み、変換し、構造化します。また、様々なツールからのセキュリティイベントデータを分析します。XDR データレイクは、エンドポイント、ネットワーク、クラウドサービス、アプリケーションログからデータを収集します。
- データストレージ： XDR データレイクは、取り込んだデータを安全に、保存可能かつスケーラブルにします。これを実現するために、NoSQL データベース、オブジェクトストレージソリューション、分散ファイルシステムを組み合わせて使用します。
- データ処理：Apache Flink、Apache Spark などのデータ処理フレームワークや、AWS Glue や Apache NiFi などのデータ変換ソリューションを使用します。
- データエンリッチメント：データにコンテキストを追加し、より優れたデータ分析に備えます。これには、適切なカテゴリの割り当てや情報の層の追加など、リアルタイムのデータカタログ化も含まれます。
XDRデータレイク利用のメリット
XDR データレイクには、セキュリティエンジニアや開発者が抱える一般的な課題の解決に役立つ、多くのメリットがあります。
1. 脅威検出能力の向上
XDR データレイクは複数のソースからデータを収集するため、従来のソリューションでは検出が困難、あるいは不可能な、非常に複雑な脅威の特定が可能になります。例えばランサムウェア攻撃時、XDRデータレイクは異常なファイル活動と不審なログイン試行を相関分析し、チームに早期警告と貴重な文脈情報を提供できます。
2. インシデント対応の改善
リアルタイムデータ分析と自動アラート機能により、XDRデータレイクは対応時間の短縮を支援します。不正なデバイスによって警告アラートがトリガーされた場合、セキュリティチームは関連するすべてのデータを即座に確認できます。これにはIPアドレス、最近のアクティビティログ、その他の関連詳細情報がリアルタイムで含まれます。
3.一元化されたデータ管理
セキュリティデータは、しばしばサイロ化 された状態で保存されるため、調査が困難になり、エラーが発生しやすくなります。XDR データレイクは、ログとイベントを 1 か所に集中させることで、ツール間の切り替えの必要性を排除し、時間を節約し、重要な事実を見逃すリスクを低減します。
4. コスト効率
従来のセキュリティソリューションでは、複数のツールやサブスクリプションが必要となり、コストが上昇する可能性があります。XDRデータレイクはこれらの機能を統合し、複数のライセンスの必要性を減らし、長期的にコストを削減します。
5. スケーラビリティと柔軟性
XDRデータレイクは組織の成長に合わせて拡張するよう設計されています。インフラストラクチャやデータ量が増加しても、より大規模なデータセットを処理できるため、セキュリティチームは監視や分析の速度を落とすことなく対応し続けられます。
次に、効果的なXDRデータレイクの構築方法について説明します。
XDRデータレイクの構築
XDRデータレイクの構築には、綿密な計画と実行が必要です。堅固な基盤を構築する方法を以下に示します。
1.計画と戦略
明確な目的から始めましょう。例えば、断片化した脅威データに悩む金融機関は、エンドポイント、ネットワーク、クラウドのログを統合することを優先すべきです。インシデント対応時間の短縮や脅威検知精度の向上など、主要なセキュリティ目標を定義します。
2. 適切なツールと技術の選択
適切なツールの選択は極めて重要です。急成長中の大企業は、全データを処理するためにクラウドベースのオプションが必要になるかもしれません。選択したツールは、ファイアウォールやセキュリティシステムなど、既存のシステムと円滑に連携できるものでなければなりません。
3.既存システムの統合
統合も重要です。例えば病院が既にSIEM、ファイアウォール、エンドポイント保護を導入している場合、XDRデータレイクはこれらすべてのソースからデータを収集・連携し、包括的な可視性を提供できる必要があります。
4. データ品質と一貫性の確保
データの最高品質を確保してください。大量のデータを扱うEC企業の場合、XDRデータレイクに投入されるデータがクリーンで一貫性があり、常に最新の状態であることを保証する必要があります。乱雑なデータは脅威を見逃す原因となり、それは絶対に避けなければなりません。次に、このプロセスで直面する可能性のある課題と、それらに正面から取り組む方法について掘り下げます。
XDRデータレイクの課題
XDRデータレイクの運用は困難を伴う場合がありますが、適切な戦略でこれらの課題に対処できます。主な課題としては、ビッグデータ管理、データのセキュリティとプライバシー、リアルタイム処理、コンプライアンスなどが挙げられます。
1. ビッグデータ管理
組織が拡大するにつれて、無数のエンドポイントから流入するデータ量も増加します。例えば、数千のエンドポイントを持つグローバル企業ではデータ過負荷が発生する可能性があります。スケーラブルなクラウドストレージと分散システムを活用すれば、遅延なくより多くのデータを処理できます。
2. データのセキュリティとプライバシー
データ侵害や、GDPRやHIPAAのような変化するプライバシー法への対応は、絶え間ない注意を必要とします。例えば、医療機関は機密データを保護しなければなりません。暗号化、定期的なセキュリティ監査、厳格なアクセス制御は、データの安全性とコンプライアンス維持に役立ちます。
3. リアルタイム処理の実現
脅威の処理にわずかな遅延でも危険を伴う金融分野では特に、リアルタイムの脅威検知を実現する必要があります。XDRデータレイクの応答性を維持するには、一般的に使用されるストリーミング技術の利用を定期的に最適化し、自動化ワークフローを更新することで、リアルタイムの効率性を維持できます。
4. コンプライアンス要件の達成
コンプライアンス要件は時代と共に変化し、適応できない場合、多大なコストが発生する可能性があります。組織はXDRデータレイクにコンプライアンス監視、更新された保持ポリシー、定期的な監査レポートが含まれていることを確認すべきです。
次に、XDRデータレイクの実用的なユースケースをいくつか見ていきましょう。
XDRデータレイクのユースケース
XDRデータレイクはセキュリティ運用を大幅に強化する複数のユースケースを提供します。最も一般的なものをいくつか分解してみましょう。
#1. インシデント対応
サイバー攻撃発生後、XDRデータレイクは情報の迅速な収集・分析を支援し、対応時間を短縮します。
#2. 脅威ハンティング
あらゆるデータソースをスキャンすることで、セキュリティチームは被害が発生する前に隠れた脅威を検知できます。
#3. コンプライアンス報告
XDRデータレイクは詳細な記録を保存するため、企業が規制要件を満たすことが容易になります。
#4. 行動分析
XDRデータレイクはユーザー行動のパターンを分析し、異常な活動を特定することで、内部脅威や不正アクセスを防止します。
次に、XDRデータレイクを円滑に稼働させるためのベストプラクティスを見ていきましょう。
XDRデータレイクを最適化するための主要なベストプラクティス
XDRデータレイクの有効性と信頼性を維持するには、いくつかのベストプラクティスに従うことが重要です。
#1. 定期的な監査と監視
定期的な監査と監視は、セキュリティとコンプライアンスを維持するために重要です。特定の脅威を監視するためにデータレイクを設定しても、時間の経過とともに設定が古くなる可能性があります。定期的な監査により、検知ルールが正確かつ関連性を保ち、重要なアラートを見逃すことがなくなります。
#2.データソースの継続的な更新
データソースの定期的な更新も重要です。組織が新しいシステムやアプリケーションを導入する際には、それらをデータレイクに追加し、完全な可視性を確保しなければなりません。たとえば、新しいクラウドサービスの利用を開始した場合、ログを統合して監視の死角を最小限に抑えることが重要です。
#3. 部門横断的なチームとの連携
他のチームとの連携も不可欠です。特定のデータ要件を満たすため、セキュリティチームはIT、DevOps、コンプライアンスチームと連携すべきです。例えばDevOpsチームは、新たなアプリケーションリリースに関する知見を共有し、セキュリティチームが検知基準を微調整する支援を行うことができます。
#4. 機械学習を活用した洞察力の強化
機械学習（ML）を活用して洞察を深めることで、脅威検知能力を大幅に向上させられます。MLモデルは過去のデータを分析し異常な傾向を検知するため、従来の手法では見逃されがちな高度な脅威の発見が容易になります。例えば、MLは従業員の典型的な活動と一致しない行動をフラグ付けすることで、内部者リスクを検知できます。
次に、SentinelOneがXDRデータレイク構想をどのように支援できるかを探ってみましょう。
SentinelOneによるXDRデータレイクの効率化
SentinelOneは、セキュリティチームがXDRデータレイクを管理し脅威検知を強化するための強力なソリューションを提供します。Singularity™プラットフォームはAIを活用し、エンドポイントとクラウド環境を保護。チームに全資産の包括的な可視性を提供します。脅威への防御と迅速な対応を可能にし、大規模環境において有益です。
Singularity™ XDR は、異なる場所からのデータを統合することで脅威の可視性を向上させます。検出の自動化とワンクリック修正を可能にし、対応を迅速化することで攻撃をリアルタイムで阻止します。
Singularity™ Data Lake は、AIと自動化されたワークフローを活用し、アナリストが複数のソースからデータを収集・整理するのを支援します。これにより調査が迅速化され、セキュリティ問題の解決が早まります。
Singularity™ Threat IntelligenceはMandiantの知見を基盤とし、新たな脅威に関する洞察を提供。攻撃者の追跡を支援するとともに、他のツールと連携して対応時間を短縮します。
SentinelOneのソリューションは、データのサイロ化や脅威検知の欠如といった一般的な課題を解決し、開発者とセキュリティチームがサイバー脅威に容易に対処できるよう支援します。したがって、セキュリティ体制を強化したいなら、SentinelOneは確かな選択肢です。
XDRデータレイクによるセキュリティの最大化
XDRデータレイクを構築することで、組織の脅威検知および対応能力を強化できます。異なるソースからのデータを一元化し、リアルタイムの可視性を提供します。このアプローチにより、複雑な脅威を簡素化し、対応時間を短縮し、サイバーリスクに対するセキュリティを強化します。最適な結果を得るには、定期的な更新の実施、他チームとの連携、機械学習の活用といった実践が不可欠です。
セキュリティを次のレベルへ引き上げたいなら、SentinelOneのシンギュラリティプラットフォームの導入を検討してください。強力なAIと容易な統合性を備えたオールインワンソリューションであり、あらゆるXDRデータレイク戦略に最適な選択肢です。
FAQs
Cortex XDRは脅威の検知と対応に使用されます。機械学習を用いてデータを分析し、攻撃を発見します。一方、データレイクは主に大量の生セキュリティデータを保存し、分析を待つためのものです。
モバイルデバイス管理（MDM）の目的は、モバイルデバイスのセキュリティ確保と管理です。一方、データレイクは、さらなる分析のためにすべてのデバイスデータを保存します。
サイバーセキュリティにおいて、データレイクは様々なソースからデータを収集し、脅威の検知を支援するための統一的なビューを提供します。
XDRデータレイクには、データ取り込みツール、ストレージ、分析ツール、可視化ツールなどの重要な構成要素があります。