かなりの時間を過ごした SIEM 業界では、業界の様相を決定づけるパターンや進化を目の当たりにしてきました。最も顕著な変化の一つは、伝統的なモノリシックな企業から、 SIEM より柔軟でスケーラブルなソリューションへの展開により、組織は大幅な改修を行わずに適応し、成長することができます。
の進化 SIEM Storage
歴史的には、 SIEM ArcSightのようなソリューションは、専用のOracleデータベースを必要としていました。かつては、Oracleを搭載した大規模なSUNサーバーがログとセキュリティイベントの保存専用だった時代を覚えています。増大するデータ負荷を管理するには、この垂直方向のスケーリングが唯一の方法でした。しかし、データ量が増加するにつれて、水平方向のスケーリングを可能にする専用のログ管理ソリューションが市場に登場しました。
Splunk、Loglogic、ArcSight Loggerは、ストレージのための最初のデータレイクレイヤーを作成した先駆者たちです。これらのソリューションはデータストレージを集中化し、 SIEM データ管理の複雑さではなく、相関関係と分析に重点を置くプラットフォームです。
マルチデータプラットフォームの時代へ SIEM
15年が経ち、今はマルチデータプラットフォームの時代です SIEMこれらのソリューションは、データ重力の力、つまり宇宙空間の巨大な物体が重力で他の物体を引き寄せるのと同じように、データが他のデータやアプリケーションを引き寄せるという比喩的な概念を認識しています。
モダン SIEM これらのソリューションは、データグラビティの概念を取り入れることで、既存のデータレイクを置き換えてしまうような複雑さとコストを回避します。その代わりに、既存のデータレイクに分析レイヤーをシームレスに追加できるという重要な価値提案を提供します。このアプローチにより、データとアプリケーションを元の場所に近い場所に保つことで、最適なパフォーマンス、ストレージ/保持コストの削減、そしてデータ管理の簡素化を実現します。
独自のデータレイクを持ち込む (BYODL)
Stellar Cyberが最近発表した「Bring Your Own Data Lake（BYODL）」サポートは、この進化における重要なマイルストーンとなります。Splunk、Snowflake、Elastic、AWSなどのプラットフォームでデータストレージを標準化している組織は、Stellar CyberのAI駆動型データレイクをシームレスに統合できるようになります。 Open XDR これらのデータストレージを備えたプラットフォームを、既存のデータレイクを置き換えることなく活用できます。Stellar Cyberは、既存のデータレイクを活用するアプローチにおいて、機械学習による自動脅威検知やコンテキストに基づいたアラート調査にデータを最大限に活用する前に、最適化されたデータ取り込み、正規化やエンリッチメントなどのデータ前処理を重視しています。この構造化されたアプローチが従来の方法に比べて明確な利点を持つ理由は次のとおりです。
最適化された取り込みとターンキー統合
Stellar Cyber の分離型展開は、最適化されたデータ収集とフィルタリングから始まります。これにより、セキュリティ関連で高品質のデータのみがシステムに入力され、ノイズが削減され、信号対ノイズ比が向上します。すぐに得られるメリットは次のとおりです。
- パフォーマンスを向上させた： プロセスの早い段階で無関係なデータを除外することで、システムはより効率的に動作し、下流のプロセスへの負荷を軽減できます。
- 強化されたデータ品質: クリーンで関連性の高いデータのみが取り込まれるようにすることで、誤検知の可能性が減り、分析の精度が向上します。
正規化と強化
データが収集されると、Stellar Cyber はそれを正規化して拡充し、脅威インテリジェンス、地理位置情報、ユーザー情報、脆弱性の詳細などの貴重なコンテキストを追加します。このステップは、いくつかの理由で不可欠です。
- コンテキスト化されたデータ: 強化されたデータにより、セキュリティ イベントのコンテキストがさらに充実し、潜在的な脅威の相関関係と分析が容易になります。
- 合理化された分析: 正規化されたデータにより、一貫性のある正確なクエリが可能になり、セキュリティアナリストはより効果的な調査を実行できるようになります。また、元の形式が異なる多くのデータソースに同じ機械学習アルゴリズムを適用することもできます。
検出と分析
Stellar Cyber のアプローチは、検出および分析ツールでクリーンかつ強化されたデータを最大限に活用します。この統合により、次のメリットが得られます。
- すぐに使える分析機能: 機械学習を活用したすぐに使用できる分析ツールは、構造化されたデータをすばやく取得して分析できるため、脅威を迅速に検出して対応できます。
- 複雑さの軽減: 標準化されたデータ形式を使用することで、データ レイクと分析ツール間の統合が簡単になり、カスタム統合やアドホック ソリューションの必要性が軽減されます。
コスト効率を高める柔軟なデータ管理
Stellar Cyber の柔軟なデータ管理アプローチにより、組織はアラートのみを送信するか、正規化され強化されたすべてのイベントをサードパーティのデータ レイクに送信するかを決定できます。この柔軟性は、サードパーティのデータ レイク、特に Splunk のような高コストのデータ レイクの消費を最適化するために不可欠です。主な利点は次のとおりです。
- コスト効率： 高品質で有用なデータのみを選択的に保存することで、組織は不要なデータ ストレージ コストを大幅に削減できます。これにより、ストレージ投資が最適化され、大量の無関係なデータを維持するための費用を回避できます。
- 強化されたデータ品質: 正規化され強化されたデータのみを保存することで、データ レイクに整合性の高い貴重な情報が含まれるようになります。これにより、クエリとデータ取得の効率が向上し、有意義な洞察を抽出しやすくなり、全体的なデータ分析機能が強化されます。
強化されたカスタムアプリケーション
データ レイク内の構造化され強化されたデータは、セキュリティ データへのアクセスを必要とするカスタム アプリケーションにも役立ちます。主な利点は次のとおりです。
- 最適化された脅威ハンティング: コンテキストを備えた高品質で標準化されたデータにより、関連情報のクエリと取得のプロセスが簡素化されます。
- より優れたレポート: レポートなどのカスタム アプリケーションがクリーンかつ充実したデータを受け取るようにすることで、パフォーマンスと精度が向上し、全体的なセキュリティ成果が向上します。
従来法との比較
対照的に、従来のハイブリッド SIEM 展開では、多くの場合、重大な課題に直面します。
- アドホック統合: 生データを検出ツールや分析ツールと統合するには、多くの場合、カスタムのアドホック ソリューションが必要となり、複雑さと運用オーバーヘッドが増加します。
- 特殊検出装置: 正規化され強化されたデータがなければ、機械学習を通じて効果的な検出ルールと分析を作成することはより困難になり、特殊な特注のソリューションが必要になります。
- 生データの問題: 生データレイクを検出ツールと直接統合すると、データに必要なコンテキストと正規化が欠けているため、非効率性と不正確さが生じる可能性があります。
結論
Stellar CyberのBYODLにおける構造化されたアプローチは、データの消費と保存前に処理・分析を行い、パフォーマンス、精度、運用効率の面で明確なメリットをもたらします。Stellar Cyberを利用することで、組織はセキュリティ体制を大幅に強化し、業務を合理化できます。 SIEM 統合データストレージを活用した運用において、データの保存前、および／または機械学習による検出・分析後に、データのクリーン化、正規化、拡充を確実に行います。この手法は、複雑さとコストを削減し、セキュリティデータから得られる価値を最大化し、効果的な脅威検出と対応のための強固な基盤を提供します。
このような構造化されたアプローチを採用することは、セキュリティ運用を最適化し、データレイクの潜在能力を最大限に活用したいと考えている組織にとって、大きな変化をもたらす可能性があります。
注目ポイント：
- クリーンなデータが王様: あなたの品質 SIEMの出力は、取り込むデータの品質に正比例します。データレイクが検出・分析ツールに到達する前にクリーンでエンリッチメントされた状態であることを確認することは、正確な脅威検出と効率的な運用のために不可欠です。
- シームレスな統合により複雑さが軽減されます。 データを正規化する構造化されたアプローチにより、データ レイクと分析ツール間のシームレスな統合が保証されます。これにより、カスタムのアドホック ソリューションの必要性が減り、運用が効率化されます。
- 頭を悩ませることなくスケーラビリティを実現: 統合データレイクアプローチで構造化データを活用することで、従来の総入れ替え方式に伴う複雑さやコストを伴わずに水平拡張が可能になります。これにより、 SIEM ソリューションは組織のニーズに合わせて拡張できます。
閉じた思考
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