SIEM（セキュリティ情報イベント管理）とは？

SIEMとは？

SIEMは、クラウド環境とITシステム全体のログやデータを収集し、関連付けるセキュリティ製品です。セキュリティイベント管理（SEM）とセキュリティ情報管理（SIM）を組み合わせています。

SIEMは、セキュリティ情報イベント管理の略称です。脅威の検知と対応、調査の効率化、詳細なログデータの提供、コンプライアンス対応の簡素化に役立ちます。SIEM製品はセキュリティオペレーションセンター（SOC）の中核を担い、ハードウェア、ソフトウェア、マネージドセキュリティサービスの一部として導入できます。

SIEMの主な機能とは？

最新のSIEMは、組織のさまざまな業務を支えます。まず、データログを収集・分析します。SIEM製品を使えば、リアルタイムのアラートも生成できます。

SIEMはユーザーアクティビティを監視し、ダッシュボードで組織のシステムを一元的かつ包括的に可視化します。ログのフォレンジック分析、イベント間の関連付け、アプリケーションログの監視にも使用されます。オブジェクトへのアクセス監査やログの保持にも活用できます。また、システムやデバイス、そのログも監視できます。

ファイルの整合性を監視し、ログファイルの詳細なレポートを生成することもできます。

SIEMのメリット は、ログの処理やログファイルの保存だけにとどまりません。ログを検索し、アラートを生成・確認して、誤検知を減らすこともできます。

SIEM製品の主な機能は次のとおりです。

• 複数のソースからデータを収集し、多様なデータ形式を扱えます。
• 優れたSIEM製品は、収集したデータを集約し、脅威を発見・検知します。
• 潜在的なデータ侵害を特定し、ログ分析の結果に基づいてアラートを調査します。
• データ間の関係を明らかにしてパターンを検出し、潜在的な脅威の特定につなげます。
• データに攻撃の兆候がないかを判断し、攻撃者の動きを追跡して攻撃経路を可視化します。
• 得られたインサイトを、データ侵害や将来のサイバー攻撃の防止に活用できます。強固な SIEMアーキテクチャ には、これらの 主要コンポーネント とSIEMの機能がすべて含まれます。

SIEMの仕組みとは？

セキュリティインシデント・イベント管理製品は、サーバー、ネットワークデバイス、クラウドアプリ、ファイアウォールなど、複数のソースからデータを収集します。データ間の関連性を明らかにし、分析結果に基づくアラートで検出された潜在的なセキュリティインシデントに自動対応します。SIEMのレポート機能は、組織のコンプライアンス対応を効率化し、フォレンジック調査にも役立ちます。

SIEMはネットワークの可視性も高め、サーバーのセキュリティを自動化します。API呼び出しやネットワークプロトコル経由でのデバイスからの直接収集など、さまざまな方法でデータを収集できます。安全なストレージ領域にあるログファイルへ直接アクセスすることもできます。デバイスにエージェントをインストールする方法もあります。

現在の組織は、オープンソースやエンタープライズ向けなど、さまざまな種類のSIEM製品を利用できます。無料のSIEM製品 も選択肢の一つですが、高度な機能の多くを備えていません。そのため、脅威検知や包括的なサイバーセキュリティには有料版が適しています。SIEMは脅威インテリジェンスを収集し、さまざまな攻撃を検知・阻止します。また、セキュリティチームが脅威を特定し優先順位を付けられるよう、ルールを設定・定義できます。

SIEMにおけるAIとMLの役割

AIとMLは、脅威検知と対応の自動化を強化するうえで重要な役割を担います。組織全体のセキュリティ態勢を改善し、膨大なデータを分析します。AIとMLはパターンを特定し、過去のイベントから学習して、脅威を先回りして検知・緩和します。

主な役割は次のとおりです。

• 行動分析： AIとMLは通常の行動パターンからの逸脱を捉え、悪意ある活動を検出します。
• 異常検知： AIとMLは、従来のシグネチャベースの検知手法では見逃しやすい異常を捉えます。高度な持続的脅威（APT）や巧妙な攻撃キャンペーンも検知できます。
• IRと脅威ハンティング： AIは脅威や攻撃パターンを先回りして探索し、侵害指標（IoCs）を発見します。感染したシステムの隔離や悪意あるトラフィックのブロックを行い、インシデント対応を迅速化します。AIと組み合わせたMLは誤検知を減らし、実際の脅威に注力します。また、一連のイベントや組織的な侵入の試みを示す兆候を検出します。
• セキュリティのオーケストレーションと自動化： AIを活用したSIEMは、ほかのセキュリティツールや複雑なワークフローと連携できます。セキュリティ運用の効率を高め、組織がより先回りしたセキュリティ対策を講じることにつながります。AIはリアルタイムの脅威データを分析し、SIEMと連携して最新のインサイトを提供します。また、最新のグローバルな脅威インテリジェンスの生成にも役立ちます。
• 可視性とコンテキストの向上： AIとMLは、多様なソースからのデータを分析します。組織のセキュリティ態勢を包括的に可視化し、コンテキストを付加します。また、AIを活用したSIEMシステムの詳細なレポートやダッシュボードの生成にも役立ちます。ユーザーは、得られたインサイトから重要なセキュリティ動向やインシデントも把握できます。

SIEMとCSPMの比較

SIEMとCSPMの主な違いは次のとおりです。

• SIEMは、防犯カメラで建物を常時監視する探偵のようなものです。不審な動きがあれば、組織が迅速に対処して阻止できるようにします。一方、CSPMは、すべてのドアや窓が閉まり、施錠されているかを確認するチェックリストのようなものです。侵入者が敷地内に入り込むのを防ぎます。
• セキュリティインシデント・イベント管理システムは、クラウド環境を含む組織のIT環境全体で発生する脅威を検知し、対応します。SIEMシステムは、さまざまなソースのセキュリティログとイベントを対象とします。セキュリティデータを収集、関連付け、分析して、潜在的な脅威や異常を発見します。
• クラウドセキュリティ態勢管理は、クラウド環境を保護し、設定ミスを修正して、コンプライアンス違反に対処します。 CSPM は、クラウドとそのセキュリティ課題に重点を置いています。クラウドリソースを継続的に監視し、クラウドセキュリティのベストプラクティスを適用して、設定ミスやポリシー違反に対処します。コンプライアンスフレームワークや規制基準の導入にも役立ちます。
• SIEMはネットワーク、サーバー、アプリケーションのデータを分析し、異常な活動や悪意のあるプロセスの兆候を検出します。企業は攻撃後に何が起きたかを把握し、継続中の問題に対処して安全を維持できます。CSPMは、クラウドリソースの状態や動作、ユーザーとのやり取りに関するインサイトを提供します。資産の安全性を損なう要因、現在の設定、必要な変更や改善を示し、設定ミスと修正方法も明らかにします。

SIEM導入のメリット

組織がSIEMを導入するメリットは次のとおりです。

• セキュリティデータの集約: 一般的な組織には、エンドポイント、サーバー、アプリケーション、クラウド環境から大量のログが流入します。SIEMはこれらのデータを集約し、チームが一元的に活動を監視・分析できるようにします。この包括的な可視性により、重要なイベントの見落としを減らします。
• 迅速で効果的なSecOps: 高度な相関分析ルールと分析機能により、セキュリティチームは脅威を迅速に特定し、誤検知を減らします。SIEMを使えば、進行中の攻撃を発見し、素早く対応・封じ込めを行い、潜在的な被害を軽減できます。
• AI駆動の自動化: 最新のSIEM製品は機械学習を使い、アラートの精度を高めます。SIEMは通常の行動パターンを継続的に学習し、悪意ある活動を示す逸脱を特定します。アナリストは重要度の高いアラートを優先できます。
• 脅威検知の精度: SIEM製品は、シグネチャベースの検知、行動分析、脅威インテリジェンスフィードなど、多様な手法で脅威を識別します。各手法が異なる攻撃経路に対応するため、ひとつの製品で多層的な防御を実現します。
• 規制遵守の効率化: 多くの業界では、PCI DSS、NIST、CIS Benchmarks、HIPAA、GDPRなどへの準拠が求められます。 SIEMプラットフォームは、ログの一元的な保管、リアルタイムのイベント監視、監査に対応したレポートを提供します。これらは規制要件を満たし、監査で準拠を証明するために不可欠です。
• クラウド環境の可視性向上: アプリケーションのクラウド移行が進むなか、SIEM製品は主要なクラウドサービスプロバイダーとの連携機能を標準で備えています。これにより、パブリック、プライベート、ハイブリッドの各環境で発生するセキュリティイベントを適切に記録・監視・分析できます。
• 課題の解決: SOCチームの過重な業務、分断されたツール、大量のアラートは、組織のリソースを圧迫します。SIEMは反復作業を自動化し、分散したアラートを統合して、チームの効率を高めます。脅威ハンティングの能力も向上します。組織は、これらのSIEMのベストプラクティスを適用することで、その効果をさらに高められます。

SIEM導入時の課題

SIEMシステムは、組織がさまざまなセキュリティ課題に対応するための汎用性の高いツールです。SIEM製品が特に役立つ、主な10のユースケースを紹介します。

1. 侵入の検知と防止: SIEMシステムは、ネットワークトラフィックとシステムの動作を監視・分析し、不正アクセスや侵入の試みを検知するうえで重要な役割を果たします。SIEMソリューションは、さまざまなソースのデータを相関分析し、攻撃を示す不審なパターンや振る舞いを特定します。侵入の可能性を検知すると、アラートを発し、悪意のあるトラフィックのブロックや影響を受けたシステムの隔離などを自動で実行します。これにより、不正アクセスを防ぎ、リアルタイムで脅威を阻止します。
2. マルウェアの検知: システムのもうひとつの重要な用途は、マルウェアの検知と対応です。SIEMシステムは、ネットワークとエンドポイント全体のパターンや行動を分析し、マルウェアを検知します。ファイルの不審な変更、疑わしいネットワーク通信など、感染の兆候となる異常を監視します。デバイスの隔離やウイルス対策スキャンの開始といった封じ込め措置を実行し、感染の拡大を防ぎます。
3. 内部脅威の検知:  SIEMシステムは、ユーザー内部から生じる脅威を検知するという課題に対応します。各ユーザーの活動を監視し、内部脅威やその他のポリシー違反を示すパターンを特定します。データへのアクセスやログイン時刻の急な変化から、従業員による悪意ある行動や意図しない行動の兆候を捉えます。SIEMシステムはアラートとインサイトを提供し、セキュリティチームによる内部脅威の調査と被害の防止を支援します。
4. コンプライアンスの監視: ほぼすべての企業は、業界や規制に関する一定の基準を遵守する必要があります。このとき、SIEMシステムが重要な役割を果たします。SIEMは、GDPR、HIPAA、PCI-DSSなどの規制要件への対応に必要なログ記録とレポート作成の機能を備えています。SIEMでセキュリティイベントや活動を網羅的に記録すれば、監査が容易になります。組織は規則や基準への準拠を証明でき、違反による罰則のリスクを低減できます。
5. フィッシング攻撃の検知: フィッシング は依然として脅威であり、SIEMはこうした攻撃の検知と防止に活用されています。メールのトラフィックやユーザーの行動をフィンガープリンティングすることで、不審なメールの内容や通常と異なるリンクのパターンなど、フィッシングの特徴の多くをSIEMプラットフォームで識別できます。セキュリティチームにはフィッシング攻撃の可能性が通知され、SIEMによって悪意のあるメールをブロックする仕組みが適用されます。これにより、機密情報の侵害につながるフィッシング攻撃が成功するリスクを大幅に低減します。
6. データ流出の防止: 機密データを保護するには、不正なデータ転送の阻止が重要です. SIEMシステムは、データ流出の試みを検知・防止するために、ネットワーク内のデータフローを追跡する必要があります. SIEMプラットフォームは、外部への大量のデータ送信など、異常または不正なデータ移動を示すデータフローのパターンやアクセスを分析します. こうした活動を特定した場合、アラートを発し、適切な対策を講じて、データ侵害や貴重な情報の損失を防ぎます.
7. アカウント乗っ取りの防止: SIEMシステムは、ログイン活動や侵害済みアカウントへのアクセスを記録し、こうした脅威を抑えます。ログイン失敗の多発、未知の場所からのログイン、ユーザー権限の変更などの異常も発見します。アカウント乗っ取りの兆候を特定することで、SIEM製品は侵害の可能性をセキュリティチームに警告し、是正措置につなげます。
8. ネットワークの異常検知: SIEMシステムの主な機能のひとつは、ネットワークトラフィックの異常なパターンを監視することです。通常のネットワーク動作からの逸脱を監視し、DDOSからネットワークスキャンまで、さまざまな脅威や攻撃を特定します。これらのSIEMツールは、異常の性質と範囲についてアラートと情報を提供します。セキュリティチームは適切に対応し、潜在的なリスクを回避できます。
9. ログの管理と分析: ログ管理は、セキュリティイベントの把握、トラブルシューティング、インシデント分析に役立ちます。SIEMシステムは、サーバー、アプリケーション、ネットワーク機器など多様なソースのログを集約・分析し、組織全体を包括的に可視化します。セキュリティインシデントの可視性を高め、根本原因の分析、インシデントの調査と対応を支えます。ログの集約と分析にも対応します。
10. エンドポイント保護: SIEMシステムをエンドポイントセキュリティシステムと連携させると、エンドポイントを狙う脅威への防御を強化できます。エンドポイントのデータをネットワークやシステムのイベントログと関連付け、脅威の検知と対応を向上させます。エンドポイント全体で、マルウェア感染、プロセスの異常な動作、不正なアクセス試行を発見します。

業界別のSIEMユースケース

さまざまな業界における代表的なSIEMのユースケースを紹介します。

• Bank of Wolcottは、膨大なデータ量の管理に多くの課題を抱えていました。日々、何が修正、変更、削除されたのかを追跡できませんでした。そこで同行はSIEM製品を導入し、ファイルサーバー間のデータフローと移動を追跡しました。この製品は組織に自動アラートを送信し、USB、メール、プリンターなどを経由するデータ流出の試みを検知して対応します。
• SIEMの活用例として、複数のドメインにまたがるVMwareの顧客事例があります。これらの顧客は、ネットワーク内部の攻撃を特定できず、エンドポイントの可視性も確保できていませんでした。SIEMを使ってエンドポイントを監視し、不審なファイルプロセスや不正な権限昇格の試みなどの異常な活動を発見し、異常なネットワーク接続も特定しました。また、侵害されたエンドポイントの隔離とリアルタイム監視にも役立ちました。
• SIEMはSolarWindsによる内部脅威の検出に役立ちました。外部の脅威インテリジェンスフィードからデータを取り込み、相関ルールを適用して、ユーザーのIDとアクセス情報を検証しました。SIEMシステムとUEBAを併用し、通常の勤務時間外の活動や見慣れない場所からのログインなど、通常のユーザー行動からの逸脱を検出しました。
• RCO Engineeringは、ITとセキュリティのイベントを十分に把握できていませんでした。SIEMを使ってログ管理とネットワークセキュリティを統合し、カスタマイズ可能なアラートを設定しました。SIEMシステムは、セキュリティ監査や監視、コンプライアンスの向上にも役立ちました。
• パキスタンの政府規制当局が新たなガイドラインを発行しました。銀行はSIEMシステムを使い、既存のセキュリティ管理と脅威検出を強化しました。SIEMは複数のソースからログを集約し、監視を一元化しました。その結果、1日あたりのセキュリティインシデント数が減り、対処にかかる平均時間も短縮されました。

あわせて、SIEMの主なユースケース10選もご覧ください。

SIEMの限界

SIEMの利用には、次のような限界があります。

• SIEMシステムの統合は難しい場合があります。互換性の問題やデータ形式の違いが生じるほか、特にデータの微調整やカスタマイズが必要な場合には、膨大なデータ量を処理できないことがあります。
• 組織の規模によっては、SIEMシステムに多額の初期投資が必要です。保守や更新にかかる継続的なコストも増加する可能性があります。
• SIEMは誤検知のアラートを生成し、アラート疲れを招くことがあります。導入や設定も難しく、多くのリソースを要する場合があります。従来型のSIEMにはセキュリティの自動化機能がなく、エンドポイントの可視性も限定的です。
• 複数のソースからのデータを管理しにくいSIEMもあります。データ分析が不正確になったり、データが不完全になったりして、複雑なデータセットに潜む脅威を見逃す可能性があります。

SIEM導入のベストプラクティス

SIEMの導入時に実践したいベストプラクティスを紹介します。

• まず、組織に必要なものを把握します。SIEMのユースケースと目標を定め、具体的なセキュリティ要件に優先順位を付けます。SIEMシステムが処理するデータの量と種類を評価します。インフラの要件を確認・分類し、拡張性とデータの増加を見据えて計画します。
• 適切なSIEMの導入方式を選びます。クラウドベース、オンプレミス、ハイブリッドなど、さまざまな方式があります。SIEMは、侵入検知システム、サーバー、ファイアウォール、ユーザーの活動ログなど、複数のソースからログを収集します。
• 取り込むすべてのデータを整備し、一貫性と信頼性を確保できるようにします。脅威検出のため、SIEM導入時には取り込みデータの正規化が不可欠です。また、相関ルールを作成し、異なるデータソースの関連イベントを結び付けられるようにします。これにより、SIEMは複雑な攻撃パターンや行動を検出できます。アラートも微調整し、不要な通知や誤検知を減らして、実際の脅威を見極めます。
• 可能なところではSIEMの自動化機能を使い、反復作業を自動化します。脅威インテリジェンスをSIEMに統合し、高度な攻撃パターンを検出します。SIEMを使ってインシデント対応計画を定期的にテストし、適切に機能するか確認します。セキュリティ担当者にSIEMの使い方、各種機能、脅威検出手法を教育します。SIEMによるレポート、データ、監査結果を確認し、見落としがないことを確かめます。
• 現在のセキュリティインフラやほかのSOARプラットフォームと連携できるSIEM製品を探します。クラウドネイティブでAIを活用したSIEM製品も検討してください。拡張性と柔軟性に優れています。

SIEMとSOC、SOAR、EDRの連携方法

SIEMは、SOC、SOAR、EDRなどとさまざまな形で連携します。その仕組みを説明します。

1. SIEMとSOC

A セキュリティオペレーションセンター（SOC）は、セキュリティチームがサイバーセキュリティインシデントを監視、検出、分析し、対応するための拠点です。SIEM製品は、脅威の検出と対応に必要なツールやデータを提供し、SOCの重要な構成要素となることがよくあります。SIEM製品がセキュリティイベントデータの集約と相関分析に重点を置く一方、SOCは脆弱性管理、脅威インテリジェンス、インシデント対応など、より幅広い機能を担います。

2. SIEMとSOAR

セキュリティのオーケストレーション、自動化、対応（SOAR）プラットフォームは、複数のセキュリティツールを統合し、定型作業を自動化することで、セキュリティ運用を効率化します。SIEMとSOARはいずれもセキュリティ運用の効率向上を目指しますが、主な役割は異なります。SIEMはイベント管理、相関分析、脅威検出に重点を置き、SOARはプロセスの自動化、セキュリティのオーケストレーション、インシデント対応に重点を置きます。多くの組織はSIEMで脅威を検出し、SOAR製品でその脅威に対処します。これにより、包括的で効率的なセキュリティ態勢を構築できます。

3. SIEMとEDR

エンドポイントでの検出と対応（EDR）製品は、ワークステーション、ノートパソコン、サーバーなどのエンドポイントで、セキュリティ脅威の監視、検出、対応に重点を置きます。一方、SIEM製品はEDRを含むさまざまなソースのイベントデータを集約・分析し、組織のセキュリティ態勢をより広い視野で捉えます。EDR製品は高度なエンドポイント保護と脅威ハンティングの機能を提供します。SIEM製品はネットワーク全体のイベント管理、相関分析、脅威検出を担う中心的な基盤です。SIEMはEDRのデータをほかのイベントと関連付け、より詳細な調査につなげます。

適切なSIEMツールの選び方：購入ガイド

適切なSIEMツールを選ぶ際には、多くの点を検討する必要があります。主なポイントを紹介します。

• PCI-DSS、HIPAA、GDRなどの基準について、規制遵守の要件を確認します。SIEMシステムに、あらかじめ用意されたテンプレートとレポート機能があるか調べます。
• 優れたSIEM製品は脅威インテリジェンスフィードと連携し、最新のサイバー脅威に関する情報を提供します。SIEMを選ぶ際は、組織で生成されるデータの量と速度も考慮する必要があります。
• 管理するデバイスや資産の数に応じたライセンスオプションを確認します。SIEMの高度な分析、機械学習を活用した脅威検出、セキュリティのオーケストレーション、自動化、対応（SOAR）との連携などの機能も確認してください。

業界で評価されているツールについては、最新のSIEMツールのガイドをご覧ください。

SentinelOneのAI SIEM | 自律型SOCのためのAI SIEM

SentinelOneの Singularity™ AI SIEM はインフラ全体の保護に必要な機能をすべて備えています。基盤となるのは Singularity™ Data Lake です。業界最速のAIを活用したワークフローを搭載しています。自律型SOC向けのSentinelOne AI SIEMは、企業全体をAIでリアルタイムに保護します。

主な機能は次のとおりです。

• 企業のクラウドネイティブなAI SIEMへの移行を支援します
• セキュリティ運用を再構築し、無制限の拡張性とデータ保持を実現します
• Hyperautomationでセキュリティワークフローを高速化します
• コストを大幅に削減し、AIによるリアルタイムのデータ保護を実現します
• 既存のワークフローを維持しながら、余剰データをすべて取り込みます
• AI駆動型の検知で、より実用的なインサイトを得られます。ルールセットやクエリから、より効率的なアルゴリズムへ移行します
• 特定のベンダーに縛られません。必要に応じていつでも利用を開始・停止できます。
• 構造化データと非構造化データの両方を取り込みます。OCSFにネイティブ対応し、あらゆるソースから自社データとサードパーティーデータを取り込めます。1日あたり10GBまでは無料です。
• SentinelOneをSOCに統合し、その機能を強化します。従来のSIEM内のデータをフィルタリング、エンリッチメント、最適化します。
• AI SIEMは高度な分析と詳細なレポートを提供します。組織はセキュリティ態勢に関する貴重なインサイトを得て、データに基づいて防御を強化できます。SentinelOne AI SIEMはWindows、macOS、Linuxなどのプラットフォームに対応しています。広範なセキュリティカバレッジを提供し、脅威に迅速かつ正確に対応します。

Singularity AI SIEMの機能はこれだけではありません。エンドポイント、クラウド、ネットワーク、アイデンティティ、メールなどを保護します。データをストリーミングして脅威をリアルタイムに検知し、マシン速度で保護します。業界唯一の統合コンソールで、調査と検知に必要な可視性を高めます。独自のセキュリティ要件に合わせてカスタムワークフローを作成できます。

まとめ

強力なSIEMプラットフォームを導入すれば、脅威の迅速な検知、コンプライアンス要件への対応、多様なデータストリームの単一プラットフォームへの統合を進められます。SIEMはログの収集にとどまりません。イベントを文脈に沿って分析し、ビジネスに影響が及ぶ前に悪意のある活動を明らかにします。最新のSIEMはAIで脅威対応のワークフローを自動化し、セキュリティチームの負担も軽減します。

SIEMはエンドポイント、クラウド、ネットワークデバイスからの情報を関連付け、深い可視性を提供します。進化し続けるサイバー攻撃への防御にも役立ちます。デジタルリスクが増大するなか、適切に導入されたSIEMは、組織のサイバーレジリエンスとセキュリティを支える基盤となります。今すぐ SentinelOne をお試しください。