SOC（セキュリティ運用センター）の可視性向上と自動化の重要性
現在、多くのセキュリティチームは自社環境を十分に把握できておらず、断片的な情報に基づいて運用しています。この課題に対処するには、エンドツーエンドでセキュリティツールを連携し、全体を通して統合された可視性を確保することが不可欠です。
まず、貴社で使用しているセキュリティツールを確認しましょう。以下のツールのうち、どれを導入されていますか？
ファイアウォール
電子メールセキュリティ
エンドポイントセキュリティプラットフォーム
Webアプリケーションファイアウォール
脅威インテリジェンスプラットフォーム
ネットワークトラフィック分析
仮想プライベートネットワーク
アプリケーション監視
ネットワークトラフィックキャプチャ
モバイルデバイス管理
ネットワークアクセス制御
脆弱性管理ツール
マルウェアサンドボックス
侵入防御/検知システム
IDとアクセス管理ツール
エンドポイント検出/レスポンスツール
SSL復号管理
セキュリティオーケストレーション、自動化、レスポンス（SOAR）ツール
ナレッジ管理ツール
URLフィルタリング
アナリストページングツール
ハニーポット＆詐欺ツール
振る舞い分析
ステップ 3: SOCにおけるワークフローの自動化
セキュリティリーダーは、現在の運用における各ツールの設定や実行が自動化できるかどうか、また、どこに人手の介入が必要かを検討する必要があります。特に、データの解釈やトリアージ（インシデント優先順位付け）といった高度な判断が求められる部分は、人間による監督が必要ですが、反復的で低リスクな作業については可能な限り自動化を進めるべきです。
自動化ソリューションの導入
SOCの効率化には、自動化ソリューション、特にセキュリティオーケストレーション、オートメーション、レスポンス（SOAR）ツールの導入が効果的です。SOARツールを使用することで、製品群全体の作業を調整し、インシデントレスポンス（IR）を迅速かつスケーラブルに実行することができます。これにより、多くの手作業を削減し、SOC全体での一貫した対応を実現できるでしょう。
AIと人間の協力による最適なSOC運用
機械学習や人工知能の進化により、脅威の検出・対応精度が大幅に向上する可能性が期待されています。しかし、SOCの変革には、人間の知見を活かして適切にAIを活用することが重要です。特に、インシデント対応を迅速化するためには、AIが提案する結果を人が効果的に活用し、迅速な意思決定を下せる体制が必要です。
ML活用によるSOCの効率化と担当者支援: データコンサルタントの視点
最新のSOC（セキュリティオペレーションセンター）では、機械学習（ML）主導のインテリジェンスを活用し、セキュリティチームの担当者を補完することが変革の重要な要素となっています。MLとAI技術を活用することで、大量のデータを効率的に処理し、重要なセキュリティインサイトの迅速な発見が可能になります。
MLの導入による自動化とインシデントの早期検出
SOCの自動化には、複数のデータソースから異常なパターンを検出し、コンテキスト付きでアラートを発報するMLモデルの活用が不可欠です。MLはデータ収集、統合、分析、調査を効率化し、手動対応にかかる工数を削減します。これにより、SOCチームはデータから脅威のコンテキストや証拠を見つける作業の負担を減らし、リソースを最適に活用できます。
SOCでのMLモデルの運用と改善
MLモデルの構築は、データ全体を分析してパターンを検出し、その後テストと改良を通じて精度を高めるプロセスです。この継続的なモデルの訓練により、異常な振る舞いの検出能力が向上します。SOCでは、デスクトップやメールサーバ、ファイルサーバなど多岐にわたるデバイスのデジタルマーカーを活用して正常な振る舞いを学習し、異常な行動の発見にMLを応用することで、脅威の検出精度が上がります。
MLの自律的な対応能力とリスク軽減効果
MLは、環境内での行動パターンやデータの相互関係を推論し、自律的にリスクを検知する機能を持っています。データセット内での異常な振る舞いや相互作用にフラグを立て、セキュリティインシデントを迅速に評価し、必要に応じて対応の推奨も行います。
データ統合とログスケーラビリティの確保により、セキュリティ可視性とTCOの最適化を実現
SOC（Security Operation Center）の成熟に伴い、従来のネイティブシステムデータだけでなく、SaaSやクラウドなどのサードパーティデータのオンボーディングが不可欠となっています。これは、可視化精度の向上やユースケースの拡張を実現する一方で、ログ形式の多様性や取り込み仕様の煩雑さが、コストや導入スピード、運用負荷に深刻な影響を及ぼします。
この複雑性により、一部の組織ではログ取り込みを制限せざるを得ず、結果として分析におけるデータの偏りやギャップが発生し、意思決定の精度を損なうリスクが生じています。
こうした課題に対し、最新のデータ基盤は「データ収集 → 加工 → 保管」の各プロセスを統合的に制御可能であり、必要なログのみをフィルタリングし、コストを最適化しながら可視性を維持できます。これにより、データアナリストが活用すべきログを過不足なく取り込み、分析環境を安定的に拡張可能な設計が実現します。
データドリブンなリアルタイムアラート基盤により、脅威検知の精度と運用効率を両立
アナリストの視点では、**「精度の高いアラートを、ノイズを排除した形でタイムリーに受け取ること」**が非常に重要です。AIを活用した低レイテンシープラットフォームでは、全体のデータソースを横断的に分析し、重大インシデントを機械学習により自動でグルーピング・優先度付け。これにより、分析対象を絞り込んだうえで、リスクに基づいたインサイト抽出が可能となります。
また、事前構成済みの検知ルールセットと脅威インテリジェンスの自動更新により、アラートのチューニングやメンテナンス工数も最小化。日々のイベントストリームから価値のあるアラートを自動的に浮き彫りにし、SecOpsチームの対応優先度判断も明確化されます。
さらに、MITRE ATT&CK等のフレームワークとのマッピングや、第三者機関による評価への適合性も確認可能であり、アナリストが「どこをカバーしていて、どこにギャップがあるのか」を可視化した状態で運用判断を下すことができます。
AI支援による調査プロセスの最適化：クエリベースの属人性を排し、分析速度を大幅向上
インシデント対応において、アナリストが根本原因や影響範囲を特定するには、多数の時系列ログをクロス分析し、相関を読み解く能力が必要です。従来のアプローチでは、手作業によるクエリ実行や分析フローの属人化により、調査が長期化し、運用コストが増大する傾向がありました。
AI活用型プラットフォームでは、自然言語処理やパターン認識により、関連ログの自動相関分析や視覚化が可能となり、分析スピードを飛躍的に向上させます。これにより、分析スキルに依存せず、若手アナリストでも即戦力化が図れます。
また、高性能なクエリエンジンによりタイムアウトや結果欠落のリスクを排除し、「正しい分析結果が得られる」という分析の信頼性を担保。結果として、調査の品質向上と人的リソースの最適化、さらには攻撃対応にかかる経済的損失の最小化にもつながります。
1. 現状：急速に変化する脅威環境とSOCの機能不全
セキュリティオペレーションセンター（SOC）は、1970年代の誕生以来、
企業のIT資産を防御する中心的役割を担ってきました。
しかし今日、
全業種にわたるデジタル化
アタックサーフェス（攻撃対象領域）の急拡大
高度化・組織化する脅威アクター
によって、従来型SOCは構造的限界に直面しています。
既存SOCの主な課題：
古い体制・ツールに依存し続け、進化する脅威への対応力が低下
手作業・属人的プロセスにより、検知・対応速度が追いつかない
サイロ化により全社的な脅威可視化・連携が困難
このままでは、サーバー、ネットワーク、アプリケーション、エンドポイント、エッジを含む多層的脅威モデルに対抗できません。
2. 課題構造：SOCが直面している「6つの増大リスク」
攻撃件数の急増
検知・対応の物理的限界を超え、インシデント対応遅延リスクが高まっています。
脅威アクターの高度化・組織化
従来の単独犯モデルではなく、持続的・高度な攻撃（APT）を展開する犯罪組織が台頭しています。
保護対象デバイス・データの爆発的増加
ハイブリッドワーク普及により、社外エンドポイントやエッジデバイスまで防御対象が広がっています。
セキュリティツールの乱立・複雑性増大
数多の製品・ベンダー対応により、SOC業務負荷・システム間非互換性が深刻化しています。
規制・コンプライアンス要求の強化
各種規制機関による報告義務増大により、調査・レポーティングの迅速性・正確性が求められています。
専門分化と情報サイロ化の進行
領域特化型人材の孤立化により、組織横断的な脅威情報共有が困難になっています。
3. 提言：次世代SOC実現に向けた「5つのステップ」
1. 自動化の推進
検知・分析・対応を自動化することで、インシデント処理のスピードと正確性を大幅向上。
特にSOAR（Security Orchestration, Automation and Response）基盤の活用が鍵。
2. AI・機械学習の積極活用
大量アラートの中から異常を迅速に特定するために、AIによるパターン認識と優先度判定を導入。
3. 統合プラットフォーム化
SIEM（Security Information and Event Management）やEDR（Endpoint Detection and Response）など、
分断されたツール群を統合管理し、可視性と一貫性を確保。
4. クロスドメインコラボレーション
SOC、IT、リスク管理部門などが連携するガバナンス体制を構築し、サイロ化を打破。
5. 継続的な人材育成とプロセス最適化
高度SOC運営に必要なアナリストスキル向上施策と、運用プロセスの定期的な見直し・改善を実施。
未来のSOCは「変革」を前提に設計する時代へ
SOCはもはや、静的防御拠点ではなく、
脅威環境に応じて柔軟に進化し続けるダイナミックな防御システムへと進化する必要があります。
これからのSOC設計は、
自動化とAIによる攻撃検知・対処の高速化
組織横断的なインテリジェンス共有体制
レジリエンス（復元力）を前提としたリスクマネジメント
を軸に据えなければなりません。
SOC変革ロードマップ：課題構造とデータドリブンな解決策
1. 現状分析：データが示すSOCの限界
96%のセキュリティプロフェッショナルが、過去1年以内に少なくとも1件以上のセキュリティ侵害・インシデントを経験。
さらに６割近くは3件以上、３割は10件以上のインシデントを認識。
*８割がハイブリッドワーク推進以降、セキュリティインシデントの増加を実感。
▶ 示唆されるポイント：
インシデントの「発生頻度」と「発生規模」がともに急上昇。
SOCの既存体制では、増大するリスクに対して対応しきれていない。
2. 課題構造：SOCを阻害する5つの主要要因
| 課題 | 概要 | リスク |
|---|---|---|
| ① ツールの無秩序な増加 | ポイントソリューションの寄せ集めでセキュリティスタックが複雑化 | 統制困難、運用コスト・リスク増 |
| ② アラートのノイズ過多 | 有効な脅威情報と無関係なアラートが混在 | 真の脅威の見落としリスク |
| ③ アナリストの疲弊・離職リスク | 高負荷・高ストレスな対応業務が常態化 | 組織知の流出、運用継続リスク |
| ④ 封じ込め速度の遅延 | インシデント封じ込めまでのリードタイム長期化 | 二次被害・復旧コスト増 |
| ⑤ サイロ化・非連携 | データセットやチーム間の断絶 | 全社的な防御力低下 |
3. 提言：データドリブンなSOC変革アプローチ
1. セキュリティスタックの統合・最適化
ポイントソリューションを統廃合し、統一基盤（プラットフォーム型セキュリティ）へ集約。
データ収集、分析、対応を一元化し、可視性と制御性を向上。
2. AIベースのアラート最適化
ノイズフィルタリングと脅威優先度判定を自動化し、アナリストの認知負荷を軽減。
機械学習により、誤検知・過検知を継続的に低減。
3. 自動化とSecOps強化による人的負荷軽減
インシデント対応プロセスを標準化・自動化し、アナリストの燃え尽きリスクを低減。
ルーチン対応業務はSOARに代替し、分析・戦略業務へリソースシフト。
4. インシデント封じ込めの高速化
「検知→分析→封じ込め」のリードタイム短縮をKPI化し、定期モニタリング。
迅速なコンテインメントプロセスの標準オペレーション化。
5. データ横断・知見共有の促進
セキュリティ、IT、リスク、法務部門間での脅威インテリジェンス共有体制を構築。
SOC内外でのクロスドメイン連携により、全社的な防御力を底上げ。
SOCは「実験ガレージ」から「統合防衛システム」へ
これまでのSOCは、
「都度必要に応じてツールを積み重ねる」ガレージ型モデルでした。
しかし、これからのSOCは、
・データ統合
・インテリジェンス自動化
・人的リソース最適化
を前提とした、統合型・自律型の防御システムへと移行しなければなりません。
レガシーSOCの構造的限界を超え、未来型SOCへの進化を実現するためには、
「データ」「プロセス」「人」のすべてを再設計する必要があります。
SOC高度化に向けた課題と統合戦略
1. 現状分析：SOCに潜む「可視性欠如」と「運用複雑化」
【課題①】異種ツール混在による可視性の欠如
多くのSOCでは、相互運用性のないツール群が導入され、
同じ対象領域のデータ収集にもかかわらず、情報共有がされていない。
イベントやアラートはツールごとに分断され、全体像を俯瞰することが困難。
アナリストごとに異なるツール・視点で結論を導くため、一貫性のないリスク認識が発生。
▶ 結果： 混沌とした矛盾だらけのセキュリティビューが生まれ、迅速かつ正確な対応が困難に。
【課題②】組織変化に伴う複雑性とコストの増大
SOC運営には、組織構造や人事異動、優先事項の変遷といった「組織知」が不可欠。
チームの変化、ツールの陳腐化、スキルのばらつきにより、SOCは方向性を喪失。
過剰なレイヤーと複雑なワークフローが、ツール設定ミスやアラート見逃しを誘発。
▶ 結果： インシデント検知・対応力の低下に直結し、企業損害リスクを高める。
2. 解決策：データ統合に基づくSOC再構築アプローチ
【ステップ1】環境のフルスキャンと棚卸し
対象範囲： ネットワーク、サーバー、エンドポイント全域
目的：
すべての資産・システムをリスト化
リスクレベル別に分類（ハイリスク、ローリスク）
棚卸し漏れやカバレッジギャップを可視化
【ステップ2】ベンダー・ツールの統合最適化
現状把握： 利用中のツール、システム、データセットの総数を特定
評価軸：
クラス最高水準の性能か？
役割重複や陳腐化はないか？
統廃合判断： 重複監視対象を持つツールは統合・廃止を検討。
【ステップ3】統合管理プラットフォーム（SPOG）導入
SPOG（Single Pane of Glass）＝「単一画面で全情報可視化」の実現
効果：
全データソースの一元集約
組込型インテリジェンスによるアラート精度向上
ワークフローの統合と効率化
【ステップ4】アナリスト業務の最適化
複数ツール間のコンテキスト切り替えを排除し、
アナリストが重要判断に集中できる環境を整備。
緊急度・重要度の高いアラートを即座に識別可能にすることで、
MTTD（平均検知時間）とMTTR（平均復旧時間）を大幅短縮。
【ステップ5】ビューと意思決定の統一
中央コンソールに、組織全体のインシデント・リスク情報を集約。
すべての関係者が同一のリアルタイムデータを参照し、
迅速で一貫性のある意思決定を実現。
【最終到達点】
▶ 「雑多なツールの集合体」だったSOCは、
▶ 「データ・知見・分析が連動するインテリジェントハブ」へ進化する。
アラート過多時代におけるSOC高度化戦略
1. 現状分析：アラートノイズの氾濫とSOCの限界
【課題①】過剰なアラートによるリソース圧迫
近年のAPT（高度持続的脅威）攻撃は、複数の攻撃ベクトルを巧妙に組み合わせて実施され、
セキュリティチームはアラート過負荷状態に直面。
24時間365日アラートが鳴り続ける常態化により、
アナリストはアラート信頼性評価に膨大な時間を費やしている。
大企業の６割が1日あたり1,000件以上のアラートを処理している実態も報告されている。
【課題②】ノイズに埋もれた真の脅威の見逃し
アラート生成ツールは設定不備や過剰検知により、誤検知・冗長検知を大量に発生。
アナリストは膨大な誤検知を無視できず、すべてを確認せざるを得ない。
手作業による「脅威の位置付け」作業も発生し、
真に対応すべきインシデントが長期間見逃されるリスクが顕在化。
▶ パロアルトネットワークスの調査によれば、
ランサムウェア攻撃の平均潜伏期間は28日。
これは、SOCが検知する前に攻撃者が甚大な損害を与え得るリードタイムを意味する。
2. 解決策：AI・インテリジェンス主導型SOCへの進化
【ステップ1】アラート処理自動化によるノイズ排除
プレイブック自動化：
挙動検知・脅威インテリジェンスをもとに、アラートをリアルタイム分類。
機械学習活用：
データを収集・統合・分析し、人間の介在なしでアラートスクリーニングを高速化。
重要属性をカスタム設定し、環境特性に応じた分類精度の最適化を図る。
【ステップ2】迅速なアラートチューニングによる精度向上
誤検知を容易に除外できるソリューションを導入。
アラート総数を絞り込み、精度を向上させることで、
アナリストは本来注力すべき本物の脅威分析に集中できる。
【ステップ3】SOCのスタンス転換（事後対応→予防対応）
手作業によるアラート選別作業からアナリストを解放。
インシデント発生後の対応から、リスク予兆の早期検知・防止へとSOC機能をシフト。
これにより、事業継続性リスクの大幅低減が可能となる。
【期待効果まとめ】
| 項目 | 具体的効果 |
|---|---|
| アナリスト生産性向上 | アラート量減少→実脅威への集中 |
| 事業継続性の改善 | 迅速な脅威特定→損害最小化 |
| SOC有効性向上 | 増員せずに対応力・成果を拡大 |
SOCアナリスト疲弊問題への構造的アプローチ
1. 現状分析：SOCチームにおける深刻な疲弊リスク
【課題①】業務負荷と低付加価値作業によるモチベーション低下
サイバーセキュリティプロフェッショナルは、
本来「攻撃者を阻止し、組織を守る」戦略的役割を担うべき存在。
しかし現実は、不正確なアラート対応や、手作業によるトリアージ業務に忙殺。
「モグラ叩き」のようなルーチンワークにより、業務効率への自己満足度も低下。
▶ 高度な知見を持つアナリストが、
単純作業により戦略的思考力を失うリスクが拡大している。
【課題②】ツール環境・組織構造の劣化
旧式・操作性の低いツールがアナリストのストレスを増大。
専門領域ごとの「サイロ化」により、チーム間の連携・シナジーが生まれず、
成果共有や達成感の欠如を引き起こしている。
▶ ツール・組織設計の遅れが、SOC全体の脆弱化を招いている。
【課題③】人材流出リスクの増大
セキュリティ人材市場は圧倒的な売り手市場。
優秀なアナリストほど、旧態依然とした環境からの離脱を考える傾向が強い。
小規模SOCでは、一人の離脱が即座にセキュリティホールへ直結。
2. 解決策：自動化・AI活用によるSecOpsモデルの再構築
【ステップ1】低付加価値作業の徹底排除
人手による反復作業を自動化し、
アナリストを戦略的・高付加価値領域に再配置。
「異常検出 → コンテキスト付与 → 優先順位付け」を自動化することで、
迅速な意思決定を支援。
【ステップ2】AIドリブンSOCへの転換
複数データソース統合×異常パターン検出により、脅威ハンティングを自動化。
単なるアラート発生ではなく、リッチなコンテキスト情報付きアラートを生成。
データ収集・クレンジング・脅威インテリジェンス解析をAIが支援し、
アナリストが洞察・判断に集中できる環境を実現。
【ステップ3】チーム全体のナレッジ・連携強化
ツールのモダナイズとナレッジ共有基盤の構築により、
「個別最適」から「チーム最適」へ組織構造を再編。
個人プレー防止×協働型SOCへのシフトで、持続可能な運用体制を確立。
3. 期待される成果
| 項目 | 具体的効果 |
|---|---|
| アナリスト生産性向上 | 戦略領域への集中／意欲と緊張感の回復 |
| セキュリティレベル向上 | 脅威検知スピード・精度向上 |
| 離職リスクの低減 | 優秀人材の定着促進 |
| SOC運営コスト最適化 | 自動化による効率化／増員不要 |
SOCにおける遅延リスクの定量化と対策強化プラン
1. 現状課題：SOC対応遅延によるビジネスリスクの拡大
【リスク構造】
初動遅延 ➔
侵害の拡大、データ損失、業務停止、顧客信頼喪失へ直結。
1分ごとの遅延が、損害額・企業イメージ悪化リスクを指数関数的に増幅。
▶ 対応遅延は単なるセキュリティリスクではなく、
ビジネスインパクトの増幅因子であると認識する必要がある。
2. データ主導によるインシデント対応強化策
【Step1】インシデントのリアルタイム影響把握
AI主導型ツールを用いて、
インシデント発生時に以下の影響範囲データを即時取得・可視化。
流出データの有無
影響対象の部署・システム
顧客影響の有無
得られたデータを基に、レスポンス優先順位付けとアクションプランを即座に決定。
▶ データドリブンな状況判断により、二次被害防止を実現。
【Step2】統合封じ込め・復旧プロセスの設計
ネットワーク、ID管理、エンドポイントデバイスを一元管理できる
統合型リカバリープラットフォームを導入。
グローバルポリシー適用機能により、全体最適な封じ込め・排除を迅速に実施。
個別システム対応による対応漏れ・時間ロスを根本排除。
【Step3】常時可視化体制の確立（MDR活用）
自社SOCリソースの限界を補完する形で、
MDR（Managed Detection and Response）サービスを活用。
24時間365日稼働のモニタリング・初動対応を外部専門チームに委任し、
インシデントの兆候をリアルタイム捕捉。
▶ 自社リソースを圧迫せずに検知スピードと可視性を最大化。
【Step4】インシデント対応訓練（シミュレーション訓練）
ランサムウェア・サプライチェーン攻撃・DNS偽装等の
シナリオ別サイバー演習を定期的に実施。
実戦形式によるチーム訓練により、
インシデント発生時の初動品質・反応速度の底上げを図る。
3. セキュリティ運用のデータ統合と最適化
【統合プラットフォーム導入効果】
XDR（拡張検知・対応）、SOAR（自動化）、ASM（攻撃面管理）、SIEM（ログ分析）を
単一プラットフォーム上に集約。
コンソール間移動の煩雑さを解消し、
SOC運用エクスペリエンスを合理化。
多様なデータソースを高速オンボーディングし、
セキュリティ関連データの収集・統合・正規化を継続的に実施。
4. 期待される定量効果
| 指標 | 改善効果イメージ |
|---|---|
| インシデント検知時間 | 最大80%短縮 |
| 初動対応完了までの時間 | 最大65%短縮 |
| データ流出・漏洩リスク | 50%以上低減 |
| チーム作業負荷 | 30%以上削減 |
| 顧客信頼維持率 | 向上傾向 |
アナリストの能力最大化とSOCデータエクスペリエンス最適化戦略
1. 自動化による業務変革とアナリスト価値向上
【変化への適応】
自動化は単なる作業削減手段ではなく、
アナリストの知的付加価値業務へリソースをシフトさせるための基盤と位置づける。
機械が代替可能なプロセスを自動化することで、
アナリストは分析・判断・洞察力を要する業務に集中できる。
▶ 自動化による時間創出を、スキルアップと高次業務への挑戦機会と捉える文化を醸成。
2. チーム統合とナレッジ共有によるSOC能力拡張
【サイロ排除とスキルクロスオーバー推進】
アラートトリアージ、インシデントレスポンス、脅威ハンティング、コンテキストデータ収集といった
専門領域を越境した知識習得プログラムを導入。
チーム内で相互学習を促進し、
単一スキル依存ではなくマルチスキル人材の育成を目指す。
▶ 組織としての対応範囲拡大とインシデント耐性向上を実現。
3. データドリブンなインシデント対応力強化
【インシデントチケット処理の自動化】
チケットの自動生成・自動ルーティングを実装し、
適切な担当者へリアルタイムに案件を割り当て。
作業フローを標準化し、
インシデント解決までのリードタイムを大幅短縮。
▶ データ連携によるインシデントライフサイクル全体最適化。
4. データスケーラビリティとコンテキストインテリジェンスの確立
【現状課題】
ネットワーク、エンドポイント、クラウドなどデータソースの爆発的増加により、
従来型SOCはデータ処理能力に限界を迎えている。
単一データポイントでは意味をなさず、**コンテキスト（背景・関係性）**を組み合わせた理解が不可欠。
【コンテキスト活用アプローチ】
現在進行中のリアルタイムデータと履歴データを紐づけ、
脅威の性質・攻撃意図を可視化。
例えば、海外拠点拡大という事業コンテキストに応じて、
新たに想定される脅威を先読み・検知強化。
▶ データに**意味づけ（セマンティクス）**を行うことで、SOCの判断精度を飛躍的に向上。
5. 統合データプラットフォームの必要性
【理想像】
あらゆるセキュリティデータをリアルタイムに取り込み、
コンテキストを加味して統合分析できる単一基盤を構築。
デバイス、ユーザー、環境、ネットワークイベントを相互に関連付け、
SOCの視野を企業全体レベルに拡張。
▶ 統合データ基盤により、リスクの全体像把握とインシデント対応の高度化を支援。