統合されたSOC。進化した形へ。

従来のSIEMは、相関分析、コンプライアンス、履歴分析のためにログを収集して保存します。通常、手動でのルール作成、多大な設定オーバーヘッド、さらに調査と対応を実行するための別個のツールを必要とします。

Autonomous SOCは、検知、調査、自動対応を1つのプラットフォームに統合することで、SIEMを超える機能を提供します。その基盤となるのは、ネイティブおよびサードパーティのソースからのセキュリティテレメトリを一元化する統合データレイクであり、あらゆる検知、調査、対応アクションが同じ完全な全体像にアクセスできるようにします。データは到着前に強化され、AIが自動的に調査し、手動のプレイブックなしで対応が実行されます。

長期的なログ保持とコンプライアンスレポートも必要とするチーム向けに、SentinelOne AI SIEMは、同じデータレイク基盤上に構築された長期データ保持とあわせて、Autonomous SOCの完全な機能を提供します。

SentinelOneのAutonomous SOCは、1つのシステムとして連携して動作する4つのコンポーネントで構成されており、そのすべては高性能なデータレイク上に構築されています。

• AI Data Pipelinesは、セキュリティテレメトリがプラットフォームに到達する前にフィルタリングとエンリッチメントを行い、取り込み前のノイズを最大80%削減します。 

• AI SIEMは、単一のコンソールからAI主導の検知と対応を提供します。 

• Purple AIは、コンテキストを提示し、推論し、調査を行うエージェント型AIレイヤーです。

• Hyperautomationは、事前承認済みのポリシーの範囲内で、スタック全体にわたるガバナンスされた対応ワークフローを自動的に実行します。

各コンポーネントは個別に利用することも、完全なAutonomous SOC導入の一部としてまとめて利用することもできます。また、Singularity Endpointなどの他のSentinelOne製品と組み合わせることもできます。

いいえ。Autonomous SOCの目的は、アナリストを置き換えることではなく、アナリストの有効性を高めることです。

AIは、大量かつ反復的な作業、つまりノイズのフィルタリング、シグナルの相関付け、アラートのトリアージ、定型的な対応アクションの実行を担います。これにより、アナリストは人間の判断を必要とする調査や意思決定に集中できます。Purple AIは、コンテキストと推奨される次のステップを提示することで調査を加速しますが、結果のコントロールは引き続きアナリストが担います。

その結果、チームは人員を増やすことなく、より大規模に運用できるようになります。つまり、自動化によって不要になったチームになるわけではありません。

セキュリティ運用における運用の複雑さは、通常、3つの要因から生じます。ツールが多すぎること、データが多すぎること、そして手動ワークフローが多すぎることです。SentinelOne は、これら3つすべてに単一のプラットフォームで対応します。

• AI Data Pipelines は、データがプラットフォームに到達する前に取り込み量を最大80%削減し、シグナル品質を損なうことなくインフラコストを削減します。 

• AI SIEM は、検知と対応を1つのコンソールに統合し、個別のツールを管理する必要をなくします。 

• Purple AI は、自然言語でアラートをトリアージし、証拠を相関分析することで、検知を63%高速化し、修復を55%高速化します。

• Hyperautomation は、手動の対応ワークフローを、事前承認済みポリシー内で実行される、ガバナンスの効いたノーコード自動化に置き換えます。

IDC の調査によると、SentinelOne AI SIEM を利用している組織では、プラットフォーム管理の効率が70%向上し、セキュリティ担当者はシステム維持ではなく、より価値の高い業務に集中できるようになりました。

はい。SentinelOne は、完全なシステムとして価値を提供しながら、既存のセキュリティツールや IT ツールと統合できるように設計されています。

ネイティブ機能は、エンドポイント、クラウド、アイデンティティ、AI セキュリティをカバーします。既存投資がある環境向けに、AI Data Pipelines はサードパーティデータを取り込み、正規化し、Hyperautomation はカスタム開発なしで外部 SaaS アプリケーションやセキュリティツールに接続します。チームは時間をかけて統合を進めることも、ハイブリッドモデルで運用することもできます。