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SIEM（２）

セキュリティ運用における課題：SIEM、トリアージ、対応の非効率性

現状のセキュリティ運用においては、SIEM（Security Information and Event Management）によるアラートのトリアージとインシデント対応が、依然として手作業かつ反復的なプロセスに依存しているという課題が存在します。

高度化するサイバー脅威の検知は、膨大なデータの中からわずかな兆候を特定する作業に例えられます。セキュリティアナリストや脅威ハンターは、攻撃の痕跡を明らかにするために、日々大量のログデータを精査する必要があります。しかしながら、多くの組織では、複数のコンソールを跨ぎながら手動でイベントを関連付け、反復的なタスクに時間を費やす「回転椅子症候群」に陥っており、貴重なリソースが有効活用できていません。

例えば、フィッシング攻撃のアラートに対するトリアージ業務においては、担当者が終日（1日8時間）を費やし、ドメインや添付ファイルのレピュテーションを外部ソースと照合するといった手作業による確認が常態化しています。

パフォーマンスの低いSIEMがもたらす影響：ハンティングと調査の遅延
従来のSIEMは、現代の複雑なIT環境や高度な脅威に対応するために最適化されておらず、脅威ハンティングやインシデント調査のスピードを著しく低下させる要因となっています。

多くの従来型SIEMが採用しているインデックスベースの検索方式は、計算リソースを大量に消費し、システムパフォーマンスに悪影響を及ぼします。アナリストの報告によれば、一部のSIEMクエリにおいては、結果が得られるまでに数時間から数日を要するケースも散見されます。ログボリュームやログソースの増加に伴い、インデックスサイズも肥大化し、この問題はさらに深刻化する傾向にあります。

次世代SIEMに求められる8つの要件：進化するセキュリティ要件への対応
進化し続けるセキュリティおよびロギングの要件に対応するためには、以下の8つの目標を達成できる次世代SIEMの導入を検討すべきです。

セキュリティ運用を統合するAIネイティブプラットフォームによる複雑性の克服: 近年、SIEMは単なるログ管理ツールから、高度な脅威検知と対応を統合的に行うプラットフォームへと進化を遂げています。複雑化する現代のセキュリティ環境においては、AIネイティブプラットフォーム上でのSOC（Security Operations Center）統合が不可欠となります。
データ中心のアプローチによるセキュリティ運用の変革: サイロ化されたセキュリティ対策からの脱却が必要です。エンドポイント、アイデンティティ、クラウドワークロードの保護から、エクスposure管理やデータ保護に至るまで、セキュリティスタックの主要な要素を統合したデータ中心のアプローチへの移行が求められます。
ネイティブツールとデータソースによる完全な可視性の実現: プラットフォームに統合されたネイティブツールとデータソースを活用することで、アナリストの操作性を向上させながら、IT環境全体の完全な可視性を確保できます。
豊富で高品質なデータによるユースケースの実現: データソースに依存しないという考え方もありますが、実際には、重要なユースケースを効果的に実現するためには、自動的なオンボーディング、正規化、および関連付けが可能な、豊富で高品質なデータが不可欠です。
クラス最高の専用機能の統合: 脅威インテリジェンスや振る舞い分析といった、専門性の高い最先端の機能が統合されたプラットフォームを選択することで、より高度な脅威に対応できます。
統合されたエクスペリエンスの提供: 単一のエージェントによるデータ収集の簡素化と、強力な分析または長期保存のための柔軟なオプションを提供することで、一貫性のある運用エクスペリエンスを実現します。
これらの要件を満たす次世代SIEMを導入することで、セキュリティ運用の効率化、脅威検知能力の向上、そしてインシデント対応の迅速化が期待できます。

サイバー攻撃の高度化に対応する、データドリブン・セキュリティの鍵：「ログデータ分析基盤」の再構築

デジタル化の急速な進展は、サイバー攻撃の脅威ベクトルを多様化させています。「攻撃の完全防御が不可能」という前提に立った場合、インシデント発生後の被害を最小化するレジリエンス（回復力）の確保が、データ分析における最重要課題となります。

このレジリエンスを実現するために最も有効なデータソースが「ログデータ」です。

ログは、インシデントの兆候を早期に検知し、迅速な原因特定（RCA）を可能にするだけではありません。情報漏洩の防止や内部統制の証跡として、データガバナンスの根幹を成すものであり、”セキュリティの要”となる分析対象データそのものです。

実際、大規模組織では統合ログ管理製品の導入が進み、堅牢なデータ収集体制の構築が進められています。しかし、分析基盤の中核となる「SIEM（セキュリティ情報イベント管理）」において、送信される全イベントデータのうち、実際のセキュリティ分析に有効な「シグナル」となるデータは3割程度に過ぎないという分析結果もあります。

残りの「ノイズデータ」の転送・保持が、ストレージコストやライセンスコストを不必要に増大させ、運用負荷を高めている実態がデータから見えています。これは、セキュリティ投資のROI（投資対効果）を著しく低下させる要因です。

データ分析の致命傷：「ログデータの欠損（取りこぼし）」という経営課題
大規模組織におけるログデータ基盤において、見過ごされがちな重大な課題が「データの欠損（取りこぼし）」です。

複数の拠点や多様な顧客環境からログデータを収集・統合するプロセスにおいて、設定不備や運用上の問題から、意図せず収集漏れが発生しているケースが散見されます。障害調査やセキュリティ分析を実行すべき時に必要なデータが欠損していては、正確な状況把握や原因特定は不可能です。これは、データ分析の品質（Data Quality）を根本から揺るがす問題です。

さらに、ログサーバ自体の不全によるデータ収集停止と復旧の遅延、システム間のログフォーマットの差異による「データのサイロ化」、多様なデータソースへの対応不可といった問題も、一元的なデータ分析を阻害します。

これらの課題は、インシデント対応の遅延による事業影響の拡大や、非効率な運用によるTCO（総所有コスト）の増加に直結するため、データ品質と収集効率を担保する仕組みの再構築が不可欠です。

高速なデータ処理とTCO最適化を実現するログ基盤：セキュリティ運用の高度化
高度化するサイバー攻撃に対峙するため、多様かつ膨大なログデータをいかに最適に収集・管理し、分析に活用すべきでしょうか。本セミナーでは、サイバー攻撃の高度化を背景に、大規模な企業・組織が直面するログデータ管理の課題と、その解決策をデータに基づき解説します。

まず、拠点や顧客ごとにデータがサイロ化し、一元的な横断分析が困難な現状を整理します。次に、ネットワーク機器のトラフィックログや認証ログ（Active Directory等）といった高頻度・大容量データの発生が引き起こす「データ欠損（取りこぼし）」のリスク、さらに収集データのパンクによる予期せぬシステム停止と、それに伴う二次的なデータ欠損の発生など、大規模組織特有の課題を可視化します。

その上で、SIEMへの「ノイズデータ」転送が引き起こすコスト増大と分析効率の低下に着目し、セキュリティ運用のTCO最適化に求められるデータ基盤の要件を定義します。

解決策として、最大10万EPS（Events Per Second）の高速なデータ処理性能と暗号化機能を備え、OSとソフトウェアが一体化されたオールインワン・アプライアンスとして迅速なデータ基盤構築を実現する「syslog-ng Store Box（SSB）」をご提案します。

各拠点のログデータを一元的に集約・管理し、セキュリティ運用のデータ品質を向上させた独立行政法人の導入事例データなども交えて、その具体的な効果をご紹介します。

「インシデント発生時の原因究明に必要なデータが不足している」

「ログデータが分散・サイロ化し、横断的な分析ができていない」

「SIEMの運用コストと分析精度がアンバランスになっている」

このようなデータ課題をお持ちの担当者にとって、実践的なヒントとなる内容です。ぜひご相談ください。

ログは「コスト」か「資産」か？ データドリブンなセキュリティ運用を実現する、戦略的ログ基盤の構築

デジタル化の進展に伴い、サイバー攻撃は複雑化・高度化しています。もはや「攻撃を完全に防ぐ」という前提は成り立たず、「いかに迅速にインシデントを検知し、被害を最小化するか」というデータドリブンなアプローチが不可欠です。

その分析の源泉となるのが「ログ」です。ログは、セキュリティインシデントの分析、システム障害の可視化、そして内部統制の証跡として、企業のデータ戦略における極めて重要な資産です。

データ分析の「質」と「コスト」のジレンマ
多くの先進的な組織では、インシデントの早期検知を目的として「SIEM（セキュリティ情報イベント管理）」が導入されています。しかし、SIEMの運用には大きな課題が伴います。

それは、「分析のノイズ」と「データコストの増大」です。

一説には、SIEMに送信される全ログデータのうち、即時のセキュリティ分析に真に有効なものは3割程度とも言われます。残りの7割のデータは、SIEMのライセンスコストやストレージ費用を圧迫し、同時に分析担当者の運用負荷を増大させる「ノイズ」となってしまっているケースが散見されます。

これは、ログを「資産」として活用する上での大きな障壁です。

分析基盤の「穴」：見過ごされるデータの欠損リスク
データアナリストの視点で最も深刻な課題の一つが、「データの網羅性」、すなわち“取りこぼし”の問題です。

特に大規模な組織では、拠点や顧客環境ごとにログがサイロ化（点在）しがちです。その結果、以下のような問題が発生します。

データの欠損: 既存の統合ログ管理製品の設定不備や、高負荷による処理遅延により、インシデント発生時に肝心なログが収集されていない。

分析の停止: ログサーバ自体の不全が発生すると、その復旧期間中のデータが全て失われ、分析基盤が機能停止に陥る。

多様なデータへの非対応: ネットワーク機器のトラフィックログや認証ログなど、分析に必要な多様かつ大量のデータソース（ログ種）を扱いきれない。

データが欠損していれば、当然ながら正確な分析は不可能です。原因究明の遅延は、そのままビジネスリスクに直結します。

戦略的「ログ基盤」によるパイプラインの最適化
これらの課題を解決するには、ログを「収集する」だけの場当たり的な管理ではなく、「活用するために最適化する」という発想で、ログのデータパイプライン全体を再設計する必要があります。

具体的には、多様なログソースと、高価な分析ツール（SIEMなど）の中間に、インテリジェントな「ログ基盤」を設置します。

この基盤の役割は以下の通りです。

確実な収集（網羅性）: あらゆるソースから、高速かつ抜け漏れなく全てのログデータを一元的に収集します。

フィルタリングと転送（最適化）: 収集したログを精査し、「即時分析が必要なデータ（例：3割）」のみをSIEMに転送。「コンプライアンスや将来の分析に必要なデータ（例：残り7割）」は、安価なストレージへ振り分けます。

安定した保管（可用性）: 全ての生ログを、暗号化して安全に長期保管します。

このアーキテクチャにより、SIEMのコストと運用負荷を劇的に削減しつつ、分析に必要なデータの網羅性も担保できます。

セミナー概要：高速処理とコスト最適化を両立する実践的手法
本セミナーでは、サイバー攻撃の高度化を背景に、大規模組織が直面するログ管理の「データガバナンス」と「コスト」の課題を整理し、その具体的な解決策を解説します。

まず、ログのサイロ化、収集漏れ（取りこぼし）、ログ管理システムの停止といった、分析基盤における共通の課題を特定します。次に、SIEMへの不要なデータ転送が引き起こすコストと分析効率の低下問題に着目し、データパイプラインの最適化に求められる要件を定義します。

その上で、ソリューションとして「syslog-ng Store Box（SSB）」があります。 SSBは、最大10万EPSの高速処理性能、堅牢な暗号化機能、そしてOSと一体化したアプライアンス構成による導入の容易性を特徴とします。

各拠点のログを一元管理し、セキュリティ運用の「データ基盤」を強化した独立行政法人の導入事例なども交え、その実践的な活用法をご紹介します。

下記のような課題をお持ちのデータ管理・分析担当者にとって、有益な内容です。

セキュリティ分析の質と速度を向上させたい

ログデータのサイロ化が原因究明の妨げになっている

SIEMやストレージのコスト、運用負荷が増大し続けている

データ分析の質は「ログ」で決まる：サイロ化とノイズが招く分析の“死角”

データコンサルタントの視点から見ると、「ログ」は単なるシステム記録ではなく、セキュリティインシデントの予兆検知、障害の根本原因分析（RCA）、そして内部統制の証跡となる、最も重要な「一次データ（Raw Data）」です。

しかし、この貴重なデータ資産が、多くの組織で戦略的に活用されていない、あるいは「コスト要因」になってしまっている実態があります。

ログは「資産」か「コスト」か：SIEM運用のデータROI（投資対効果）
堅牢な体制を目指す大規模組織では、統合ログ管理や「SIEM（セキュリティ情報イベント管理）」の導入が進んでいます。これらはインシデントの早期検知に不可欠な分析基盤です。

ここに、データ分析における典型的なジレンマが存在します。それは、「分析のノイズ」と「データコスト」の問題です。

一説では、SIEMに取り込まれる全セキュリティイベントのうち、即時の相関分析に真に有効な「シグナル」は3割程度とも言われます。残りの7割は、コンプライアンスや将来のフォレンジック（事後調査）には必要でも、リアルタイム分析においては「ノイズ」となり得ます。

すべてのデータを高価なSIEMに送信するアーキテクチャは、ライセンスコストやストレージ費用を増大させるだけでなく、分析担当者の「アラート疲労」を引き起こし、本当に重要な脅威の発見を遅らせる要因となります。これはデータ活用のROI（投資対効果）を著しく低下させます。

分析基盤の「穴」：データの“取りこぼし”と“サイロ化”という致命的課題
データアナリストにとって、分析の前提が崩れる最も深刻な事態は、「データの欠損（取りこぼし）」と「データのサイロ化（分散）」です。

1. データの欠損（取りこぼし）
大規模組織や多拠点環境では、すべてのログを確実に収集することは容易ではありません。

既存システムの設定不備

ネットワーク機器や認証サーバから出力される大量ログ（トラフィック）の処理遅延

ログサーバ自体の不全と復旧の遅れ

これらにより、気づかないうちにログの収集漏れが発生します。インシデント発生時に「必要なデータが存在しなかった」という事態は、分析の失敗を意味します。

2. データのサイロ化（分散）
さらに深刻なのがサイロ化です。サイバー攻撃は、エンドポイント、ネットワーク、クラウドなど、複数の領域（ドメイン）を横断して行われます。

しかし、防御体制がツールごとに分断されていると、

エンドポイント（EDR）のアラート

ネットワーク（NDR）の不審な通信

クラウド環境のログ

脆弱性管理データ

これらが個別に分析され、脅威の全体像を把握できません。データが点在しているため、攻撃の兆候を「線」として結びつける相関分析が極めて困難になります。

データが招く「分析疲労」と「対応遅延」
これらの課題が引き起こす結末は明確です。

ノイズの増大: 重要度の低いアラートに忙殺され、分析チームが疲弊します。

分析の遅延: データの欠損やサイロ化により、根本原因の特定に時間がかかります。

対応の後手: 脅威の全体像が見えないため、インシデントへの初動対応が遅れ、被害が拡大します。

投資したセキュリティ基盤が、データの持ち方（アーキテクチャ）と運用体制の問題によって、十分に機能しない状態に陥っているのです。

解決策：データドリブンなセキュリティ運用のための「2つの最適化」
この状況を打破し、ログを真の「資産」に変えるためには、データフロー全体を見直す戦略的なアプローチが不可欠です。

1. データパイプラインの最適化（収集と振り分け）
まず、「すべてのログを、抜け漏れなく収集する」ことが大前提です。その上で、収集したデータを「分析の目的」に応じてインテリジェントに振り分ける「データパイプラインの最適化」が必要です。

「即時分析が必要なデータ」のみを、SIEMなどの高度な分析基盤へ転送します。

「保管・事後調査用のデータ」は、暗号化して安価なストレージへ長期保管します。

このアーキテクチャにより、データの網羅性を担保しつつ、SIEMのコストと分析ノイズを劇的に削減できます。これを実現するには、高速な処理性能と堅牢性を備えたログ収集・管理基盤（例：オールインワン・アプライアンス製品など）が有効な選択肢となります。

2. 分析の最適化（相関分析と全体像の把握）
次に、サイロ化したデータを統合し、「脅威の全体像」を可視化する分析体制の最適化です。

エンドポイント、ネットワーク、クラウド、さらには脆弱性情報まで、異なるデータソースを横断的に相関分析できる仕組み（例：XDR – Extended Detection and Response）が求められます。

しかし、これを自組織の人材だけで24時間365日運用するのは現実的ではありません。そこで、高度な分析プラットフォームと専門家（SOC）の知見を組み合わせたマネージド・サービス（MDR/MXDR）を活用し、分析プロセス自体をアウトソースするアプローチも、リソースの最適化において非常に有効です。

今、求められるデータ戦略の再構築
セキュリティ対策において、以下のような課題を一つでもお持ちの場合、それは「ツール」の問題ではなく「データ戦略」の問題である可能性が高いです。

「ログが分散し、一元的な管理・分析ができていない」

「SIEMやストレージのコストが増大し、運用が最適化できていない」

「アラートが多すぎ、重要な脅威を見落としていると感じる」

「インシデント発生時、原因究明に時間がかかっている」

これらの課題解決の第一歩は、自社のログデータが「資産」として正しく収集・管理・活用されているか、そのデータフロー全体を可視化することから始まります。

データのサイロ化が招くセキュリティリスクと分析の限界

現代のサイバー攻撃は、単一のポイントではなく、エンドポイントからネットワーク、クラウドインフラまで、企業環境のあらゆるデータ生成ポイントを標的にしています。

多くの企業では、SIEM（Security Information and Event Management）やEDR（Endpoint Detection and Response）といったデータ収集・監視ツールを導入し、防御体制を構築しています。しかし、これらのツールが個別に運用され、データがサイロ化しているケースが散見されます。

データが分断されている状態では、環境全体を俯瞰した脅威の相関分析が困難になります。結果として、大量に発生するアラートデータ（ノイズ）の中から、真に優先すべき重要なシグナル（脅威）を迅速に特定できません。

さらに、高度なデータ分析スキルを持つ人材の不足や、膨大なデータを24時間監視し続ける体制の維持が、運用負荷を増大させています。これは、データに基づく迅速なインシデント対応（Data-Driven Decision Making）の遅延や、重大な脅威の見落としといったリスクに直結します。

いま求められているのは、点在するデータを統合し、環境全体を可視化・分析する一元的なデータ運用です。

現場が直面するデータ活用の課題
セキュリティ運用の現場（SOC/CSIRT）では、日々、多様なソース（エンドポイント、ネットワーク、クラウド）から膨大なイベントデータが個別に生成されます。

しかし、これらの異種データを横断的に相関分析する仕組みやリソースが不足しているため、データ間の関連性を見いだせず、高度な攻撃の兆候を捉えきれていない実態があります。

限られた人員は、生データやアラートのトリアージ（優先順位付け）に忙殺され、インシデントのリスク評価や初期対応が後手に回りがちです。

また、脆弱性データが他のセキュリティデータと統合的に管理されていない場合、リスクベースの優先順位付けが不十分となり、攻撃者に悪用可能な脆弱性が放置されるリスクが残存します。

結果として、セキュリティ基盤への投資（データ収集）は行っているものの、データカバレッジのギャップや分析負荷の増大により、その投資対効果（ROI）を最大化できていない状況に陥ります。

Rapid7が実現する「データ統合」と「分析のアウトソース」による最適解
Rapid7は、Managed XDR（Managed Extended Detection and Response）とManaged Vulnerability Managementの組み合わせによる、データ中心のセキュリティ運用を提案します。

これは、企業環境全体のセキュリティデータを一元的に収集・統合し、その高度な分析と運用をアウトソースするアプローチです。

統合と相関分析の実現: 24時間365日体制のRapid7 SOCが、既存の多様なセキュリティツールから得られるログデータを集約し、高度な相関分析を実行します。

ノイズ削減とインテリジェンスの抽出: AIと専門アナリストの知見により、大量のアラートからノイズ（False Positive）を大幅に削減。真に「実行可能な脅威インテリジェンス（Actionable Intelligence）」を明確化し、提供します。

継続的なリスクデータの管理: 脆弱性管理のアウトソースにより、リスクデータの継続的な監視、評価、優先順位付けを実現します。

これにより、現場の分析負荷を劇的に軽減し、オペレーションの省人化と、データに基づく迅速かつ正確なインシデント対応を同時に実現します。ユースケースを交えながら、データドリブンなセキュリティ態勢を構築し、防御効果を最大化する具体的なプロセスをご提案します。

データ分析の観点から見た、従来のセキュリティ対策の限界

近年、サイバー攻撃は一元的なプロセスではなく、ランサムウェア、サプライチェーン攻撃、ゼロデイ攻撃といった複数の段階を経る、高度な「シナリオ型」に進化しています。

従来のファイアウォールやIPS/IDSといった境界型防御は、単一のイベント（点）を検知することはできても、異なるシステム間で発生するイベント（点）を関連付けて分析し、攻撃シナリオ（線）として可視化することは困難です。

この課題に対し、各種ガイドラインでは「ログの分析・収集」が推奨されています。これは、セキュリティ対策の主軸を「防御」から「データ分析による迅速な検知と対応」へシフトさせる必要があることを示しています。セキュリティ強化の第一歩は、自組織のIT環境で何が起きているかをデータに基づいて把握することにあります。

SIEM導入を阻む「データエンジニアリング」と「分析人材」の壁
多様なネットワーク機器、サーバー、エンドポイント、クラウドサービスからログデータを収集・統合し、相関分析を通じて異常な挙動（シグナル）をノイズから見つけ出す仕組みが「SIEM（Security Information and Event Management）」です。

SIEMはデータ駆動型セキュリティの中核ですが、その導入と運用には、データ分析プロジェクト特有の高いハードルが存在します。

データパイプライン構築の壁（技術的課題）: ログは組織内のあらゆる場所に分散し、フォーマットも統一されていません。これらを収集し、分析可能な形式に正規化・クレンジングし、分析基盤（SIEM）に取り込むためのデータパイプラインを構築・維持するには、高度なデータエンジニアリングのスキルと多大な工数が必要です。

分析基盤のコストと運用負荷（TCOの課題）: 日々生成される膨大なログデータを処理・保管するためのインフラ構築とソフトウェアライセンスには、多額の初期投資（CapEx）が求められます。

データ分析人材の壁（属人化の課題）: SIEMは導入して終わりではありません。アラートのトリアージ（重要度判定）、未知の脅威を見つけるための脅威ハンティングなど、データを解釈し、インサイトを導き出すセキュリティ・データアナリストが不可欠です。

これらの「データ活用の壁」を越えられず、結果としてインシデントの検知・対応が遅延するケースが、多くの企業でボトルネックとなっています。

「分析基盤」と「分析官」を一体で提供するマネージドサービス
深刻化する脅威シナリオに対応するための実践的な解決策として、三菱電機デジタルイノベーションが提供する「セキュリティログ分析サービス」をご紹介します。

このサービスは、データ分析基盤として「Splunk Cloud」を採用しています。これにより、利用企業は分析インフラの構築・運用といった負担（CapEx）から解放され、サブスクリプション（OpEx）での利用が可能となります。

さらに重要な点は、このサービスが長年の実績を持つSOC（Security Operation Center）と一体で提供されることです。これは、ログデータを分析する「専門のアナリストチーム」を外部に持つことを意味します。

同社は2012年からSplunkの導入・運用支援を手掛け、MSPパートナー認定も受けています。これは、多様な顧客環境におけるデータオンボーディング（ログ取り込み）のノウハウと分析能力が客観的に評価されていることを示します。

当日は、デモンストレーションを交えながら、SIEMの「データ基盤」と「分析運用」をワンストップでアウトソースできる本サービスの具体的な活用法をご紹介します。

☁️ クラウドネイティブ時代におけるセキュリティデータ分析のパラダイムシフト

1. 従来のSIEMモデルの限界：データ量の爆発と分析精度の低下
2000年代初頭に導入されたSIEM（Security Information and Event Management）は、オンプレミスのワークロードやセキュリティツールが出力するログを一元管理し、相関分析を通じてセキュリティイベントを検知するための基盤として機能してきました。

しかし、クラウドコンピューティングの誕生以降、サービスを構成するワークロードは多様化し、極めてダイナミック（変動的）になりました。その結果、ログデータは爆発的に増加し、従来のSIEMアーキテクチャでは、この大量のストリーミングデータを効率的に取り込み、保存し、セキュリティイベントを正確に分析することが構造的に困難になっています。これは、データ処理能力と分析精度の維持が限界に達したことを示しています。

2. 脆弱性データ分析の深化：脅威インテリジェンスの「バイ・デザイン」な組み込み
現在、ソフトウェアコードやクラウドプラットフォームの脆弱性を検知するソリューションが普及し、組織内の潜在的な脆弱性特定が進んでいます。しかし、これらのソリューションの多くは、NVD（National Vulnerability Database）などの一般的な規格データに照らし合わせて自社の状況を静的に俯瞰しているに過ぎません。

データ分析の課題： 単純な脆弱性スコアリングデータだけでは、**実際の攻撃グループが持つ意図や、彼らが使用する具体的な手口（TTPs：Tactics, Techniques, and Procedures）**を把握することはできません。

解決策としての脅威インテリジェンス： 攻撃グループの根本的な意図と手法を深く理解し、自社の脆弱性との相関を分析するためには、洗練され、コンテキストが豊富な脅威インテリジェンスデータが不可欠です。この洞察の不足が、組織にとっての重大なリスク、そして過去の事例（例：9月末のアサヒグループ様で発生したインシデント）における被害拡大の潜在的な要因となり得ます。

3. Anomaliが提唱する現実解：脅威インテリジェンスネイティブなアプローチ
Anomali日本法人は、過去約7年にわたり、メガバンクや政府系機関など、サイバーリスクに高い感度を持つ組織のセキュリティ運用を支援してまいりました。

当社が提唱するアプローチは、脅威インテリジェンスをネイティブに組み込んだビッグデータレイクの活用を核としています。

このモデルでは、従来のログデータに加え、高度な脅威インテリジェンスデータ、自社の脆弱性データを統合的に蓄積・分析します。これにより、以下の目標を達成できます。

ターゲット攻撃の特定： 自社を狙っていると推測される攻撃グループの根本的な意図や手口を、最短時間かつ最高品質で検知します。

データの相関分析： 大量のイベントログとリアルタイムの脅威インテリジェンスを紐づけ、ノイズを排除した真に相関性の高いセキュリティイベントのみを特定し、対策に結びつけます。

🚨 高度化するサイバー攻撃とセキュリティログ分析データの重要性

1. 従来の防御策の限界とログ分析の必然性
ランサムウェア、サプライチェーン攻撃、ゼロデイ攻撃といった高度な標的型攻撃が近年増加しています。これらの脅威は、従来のファイアウォール（FW）や侵入検知・防御システム（IPS/IDS）といった境界防御データのみでは検知が困難です。

この背景から、セキュリティ強化の第一歩として、多様なネットワーク機器やセキュリティデバイスが出力するイベントログを収集・統合し、そこから異常な挙動を可視化するログ分析の重要性が極めて高まっています。この分析基盤として、**SIEM（Security Information and Event Management）**の活用が注目されています。

実際、各種ガイドラインにおいても、「ログの分析・収集」はセキュリティ態勢を評価するための必須データ要件として推奨されており、その位置づけは、サイバー攻撃対策だけでなく、リモートワーク環境におけるアクセス行動データの監視においても不可欠です。

2. SIEM活用における技術的課題と運用上のボトルネック
SIEMは、多様なログデータを統合し、異常な挙動を**可視化（データインサイトへの変換）**することで迅速な対応を可能にする強力な仕組みです。しかし、その導入と運用には、データ管理と分析の側面から大きな障壁が存在します。

課題カテゴリーデータコンサルタントの視点影響
技術的統合の困難さセキュリティ関連ログが分散し、フォーマットやスキーマが多様なため、技術的な収集・管理・統合（データ正規化）に大きな手間と高度なスキルを要します。ログの欠損や分析精度の低下
初期導入のコストと時間専用ソフトウェア導入に加え、多種多様な機器からのログ取り込みパイプライン（データインジェスチョン基盤）の整備が必要となり、時間とコストが膨大な初期投資となります。導入プロジェクトの遅延、予算超過
運用リソースの不足SIEMが生成するアラートの分析・トリアージ、そしてシステムの継続的なチューニングに、専門的なスキルを持つ人員（セキュリティアナリスト）の確保が必要です。インシデント対応の遅延、セキュリティ強化の停滞

これらの課題を自社で乗り越えられない場合、インシデント発生時の対応速度（MTTR：平均復旧時間）が遅延し、セキュリティ強化における深刻なボトルネックとなります。

3. SIEM/SOC一体型サービスによるログ分析の迅速な実現
標的型攻撃などの多様な脅威に効果的に対応するための具体的な解決策として、セキュリティログを分析するサービスがあります。

このサービスは、以下の特長により、お客様のセキュリティデータ分析基盤の迅速な構築と運用負荷の軽減を実現します。

Splunk Cloudの活用： SIEM基盤に業界トップクラスのデータ分析プラットフォームである「Splunk Cloud」を活用することで、柔軟なデータ拡張性と高度な分析機能を提供します。

SOCとの一体化： 長年の実績を持つセキュリティオペレーションセンター（SOC）と組み合わせてサービス提供されます。これにより、お客様は基盤の導入・運用だけでなく、24時間365日のログ監視・分析・インシデント対応を専門チームに任せることができます。

高い信頼性： 同社は2012年からのSplunk対応実績とMSPパートナー認定を持つ信頼性の高いパートナー企業であり、多様な顧客環境におけるデータ収集・分析の知見をサービスに組み込んでいます。

当日は、紹介動画や画面デモを通じて、導入から運用、そしてインシデント対応までをアウトソース可能にするセキュリティログ分析サービスの全貌を詳細にご案内いたします。

📊 セキュリティデータ戦略の基礎：EDRとSIEMの役割と機能の違い

サイバー脅威が常態化する現代において、企業が適切な防御体制を構築するためには、導入するセキュリティツールそれぞれのデータ特性と分析能力を深く理解することが不可欠です。本稿では、セキュリティ監視の中核を担う「EDR」と「SIEM」のデータマネジメントと機能の違いについて分析します。

1. EDR (Endpoint Detection and Response) のデータ分析的役割
EDRは、セキュリティ戦略において**「ミクロな深掘り分析」と「初動対応」**の役割を担います。

EDRのデータ収集範囲と目的
EDRツールは、物理サーバー、PC、モバイルデバイス、VM（仮想マシン）といったエンドポイントに特化して情報を収集します。

データソース: エンドポイント上のプロセス実行ログ、ファイル操作履歴、レジストリ変更、ネットワーク接続などの詳細なアクティビティデータ（テレメトリーデータ）です。

目的: エンドポイントレベルでの疑わしい挙動や差し迫った脅威をリアルタイムで検出・特定することにあります。データ侵害が発生した際、その封じ込めと影響範囲の特定を支援します。

EDRツールの主要なデータ機能

機能データ分析の視点概要
大規模データ分析振る舞い分析・機械学習（ML）AI/ML技術を活用し、収集した大量のエンドポイントデータを処理します。データを基に、攻撃手法や侵入経路に関する情報を自動更新し、未知の脅威に対応するインテリジェンスを構築します。
最新の情報に基づいた対処データ駆動型のインシデント報告インシデントの原因やデータ侵害のリスクといった、実証された脅威情報を迅速かつ効率的にレポートします。データに裏付けられた対処を可能にします。
包括的なインシデント対処自動化されたデータ復元と隔離他のセキュリティツールと連携し、データ侵害に迅速に対処します。例えば、ランサムウェア感染時には自動対処プログラムを起動し、影響を受けたエンドポイントを隔離後、レジストリなどの重要なファイルを復元する操作を支援します。
完全なアクセス権の提供デジタル・フォレンジックのためのデータ保全攻撃を受けたエンドポイントへの完全なアクセス権を提供し、セキュリティ担当者がインシデントの潜在的な証拠を掘り起こし、フォレンジック（痕跡調査）を遂行するためのデータアクセス基盤を提供します。

2. SIEM (Security Information and Event Management) のデータ戦略的役割

SIEMは、セキュリティ戦略において「マクロな統合分析」と「リスクの相関把握」の役割を担います。

SIEMのデータ収集範囲と目的（データアナリストの視点）
SIEMは、EDRを含むファイアウォール、サーバー、ネットワーク機器、アプリケーションなど、企業IT環境全体のログデータを一元的に収集・正規化します。

データソース: 組織内のあらゆるシステムから生成されるイベントログ、アラート情報、トラフィックデータなど、多様なログデータです。

目的: 異なるデータソース間のイベントを相関分析することで、個別の異常では見えなかった複合的な攻撃パターンを検出することです。企業全体のセキュリティ状況を俯瞰し、コンプライアンスレポートの作成やリスク管理を支援します。

3. EDRとSIEMの機能比較：データ活用の観点

比較ポイントEDR (Endpoint Detection and Response)SIEM (Security Information and Event Management)
データ収集範囲エンドポイント（PC、サーバー、VMなど）に限定。組織全体（ネットワーク、サーバー、アプリケーション、各種セキュリティツール）のログ。
データの粒度高粒度の詳細なアクティビティデータ（テレメトリー）。イベントログやアラート情報を中心とした統合されたログデータ。
主な分析目的個々のデバイスでの脅威検出、振る舞い分析、迅速な封じ込め。全社的な脅威の相関分析、コンプライアンス監視、全体的なリスク把握。
機能の重点インシデントの調査、自動対処、フォレンジック。ログの集約、正規化、相関ルールによるアラート、レポーティング。

結論として、EDRはデバイスレベルでの詳細な脅威データ分析と初動対応に優れ、SIEMは組織全体を俯瞰した広範なログデータの統合分析とリスク管理に優れています。現代の高度な脅威に対抗するためには、これら二つのツールをデータ連携させ、ミクロな洞察とマクロな全体像を統合することが、最適なセキュリティデータ戦略となります。

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