SecOps 自動化: ユースケースと主要な課題を克服する方法
SecOps 自動化とは何か、SecOps 自動化のさまざまな使用例、そして Stellar Cyber がどのようにして組織の主要な SecOps 自動化の課題を克服するのに役立つかについて学びます。
セキュリティ運用（SecOps）は転換点を迎えています。組織の安全を守るために用いられるツールは数多く、重複し、非常に細分化されています。アナリストは、それぞれのツールで発見された問題を特定し、相互参照することに全力を尽くさなければなりません。しかし、攻撃者はその隙間をすり抜け続けています。
セキュリティオペレーションの自動化は、セキュリティ運用担当者が今日の膨大なセキュリティデータとやり取りする方法を変革し、脅威検知とコンプライアンス強化を実現します。このガイドでは、次世代SIEM自動化から完全自動化された対応プレイブックまで、現在提供されている様々な自動化手法を解説します。また、新たな自動化プロジェクトが直面する主要な課題についても解説します。
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SecOps 自動化とは何ですか?
サイバーセキュリティは絶えず変化する分野です。SecOps の存在自体が、この分野がサイロ化された重厚なチームから脱却した結果です。SecOps が IT とサイバーセキュリティをよりまとまりのあるチームに統合したため、企業はより高速で効率的なプロセスの恩恵を受けることができました。SecOps の自動化は、この進歩に基づいて、SecOps の全範囲にわたる従業員のワークフローを合理化します。
自動化によって具体的な違いがどのように生まれるかを明らかにするために、SecOps チームが構成する 5 つの主要な役割について詳しく見ていきましょう。これらは次のとおりです。
- インシデント対応者: この役割は、セキュリティ ツールの監視、構成、およびツールによって特定されたインシデントのトリアージを担当します。
- セキュリティ調査員: インシデント発生時に、この役割は影響を受けるデバイスとシステムを特定し、脅威分析を実行し、軽減戦略を展開します。
- 上級セキュリティアナリスト: 未知の脅威に対するセキュリティ調査員と同様に、この役割は新しい脅威の発見に重点を置くこともあります。管理の観点から見ると、ベンダーおよびサードパーティのプログラムの健全性に重要な情報を提供し、SOC のツールと手順の欠陥を特定するのに役立ちます。
- SOC マネージャー: SOC を直接監督するのはマネージャーです。マネージャーは、セキュリティ チームと幅広いビジネス リーダーの間のインターフェイスです。マネージャーは各役割に精通しており、チームをより高い効率性とコラボレーションに向けて導くことができます。
- セキュリティエンジニア/アーキテクト: この役割は、組織のセキュリティ ツールの実装、展開、保守に重点を置いています。セキュリティ アーキテクチャ全体を管理するため、チームが処理できる機能と可視性を定義します。
役割が定義されると、自動化が SecOps 領域に多大な利益をもたらすことが簡単にわかります。インシデント対応者などのより集中的な役割は、セキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) などのツールを通じてすでに大きなメリットを得ています。SIEM ツールは、ネットワークに接続された各デバイスによって生成されるログ ファイルを自動的に収集して正規化します。
自動分析の重要性
分析エンジンは、そのデータ、そしてそれ以上のデータを処理するのに独自に適した立場にあります。インシデント対応者の役割の大部分が、さまざまなツールから生成されたアラートとデータの相互参照に重点を置いていることを考えてみてください。セキュリティ オーケストレーション分析および対応 (SOAR) などの自動化ツールは、SIEM、ファイアウォール、エンドポイント保護ソリューションなどの複数のソースからのデータを比較し、このすべてのデータを単一の中央プラットフォームに照合する方法を提供します。これにより、脅威の統一されたビューが提供され、インシデント対応者が調べる時間がわずかに短縮され、AI 分析エンジンが取り込む時間がはるかに短縮されます。このように、セキュリティ オペレーションの自動化は、データの収集と正規化からアラートの分析と対応まで、基本的に積み重ね可能であり、平均対応時間は数か月ではなく数分の瀬戸際にあります。
たとえば、自動化対応の SIEM ツールが、ユーザーが機密性の高いリソースとやり取りする方法に異常があることに気付いた場合、プレイブックは AI に、最近のログイン データやデバイスが最近やり取りした Web ページなど、他の情報ストリームを評価するように指示できます。これらすべてを使用して脅威を検証でき、収集された詳細がインシデント対応者の受信トレイに届くと、セキュリティ調査員の手動対応が迅速化されます。
今日の最先端の SecOps 自動化では、インシデント対応者が特定の脅威に応じて実行するアクションを選択する必要があります。これはプレイブックを通じて実現されます。適切なプレイブックがあれば、疑わしいユーザーが高リスクの資料をダウンロードしたり、機密ネットワークにアクセスしたりするのを防ぐことができます。SOAR などの自動化ツールは、手動介入への依存を減らすことで、SecOps の効率と応答時間を加速するだけでなく、チームが戦略的な取り組みや複雑な脅威に集中できるようにします。
SecOps自動化のユースケース
脅威の検出と対応
脅威の検出は、SOC チームにとって常に最も時間のかかるコンポーネントの 1 つです。フルスタックの可視性の必要性から、10 年にわたるサイバーセキュリティの進歩により、SIEM ツールなどの超粒度監視プラットフォームが登場しました。しかし、セキュリティ データの量と複雑さはますます増加し、インシデント対応者などの上流システムにさらなる負担をかけるようになりました。
セキュリティ イベントを監視および分析する従来の手動の方法では現在、企業に求められるスピードと規模に追いつくのが困難なため、自動化を適用することが最も ROI の高いユース ケースの 1 つとなっています。既存の SIEM ツールと統合することで、人間よりもはるかに高速に大量のデータを取り込むことができます。
脅威検出の自動化の成功の鍵となるのは、その基盤となる分析エンジンです。ほとんどの SOAR プロバイダーは、教師あり学習と教師なし学習を組み合わせて使用します。教師あり学習は、既知の脅威のラベル付きデータセットでモデルを明示的にトレーニングすることで機能します。これにより、脅威パターンのデータベースを構築し、それを企業から送られてくる実際のデータに適用できます。一方、教師なし学習では、基本的に「通常の」ネットワークとエンドポイントのアクティビティを理解するようにトレーニングされたモデルが使用されます。このモデルからの逸脱が見つかると、モデルはそれを分類できます。教師なしモデルは、出力された「脅威」が正しいかどうかが判断されるため、時間の経過とともに継続的に改善できます。
Stellar CyberのマルチレベルAI ハイブリッド学習モデルと GraphML を組み合わせ、企業のネットワーク全体で発生しているすべてのイベントを相関させます。これにより、多数の異なるシステムにまたがる複雑な攻撃も含め、すべての攻撃を検出できます。ハイブリッド モデルを採用することで、企業は前者で稼働を開始し、後者は時間の経過とともに企業独自のネットワークの輪郭に適応します。
インシデント対応
従来の手動ワークフローでは、アラートのトリアージ、データ収集、対応の実行などのタスクに、多くの場合、かなりの時間と人的労力が必要です。SOAR ツールは組織のセキュリティ ツールの範囲を網羅しているため、インシデント対応の自動化を実装できます。つまり、脅威への対応は、脅威が発生したエンドポイントで実行できます。
たとえば、電子メールは従来、大きな脅威源となってきました。通常、フィッシング メールに直面した場合、SecOps チームは、ユーザーが騙されてデバイスが疑わしい URL を読み込もうとするまで、不正行為に気付きません。さらに悪いことに、中央の SIEM ツールはフィッシング サイトを登録すらしないことがあります。特に、入力された認証情報を密かに盗んでいる場合はなおさらです。SOAR ツールは、複数の面で即座に対応できます。ネットワーク レベルでは、ファイアウォールの IP レピュテーションによってフィッシング Web サイトが疑わしいことを識別できます。エンドポイント レベルでは、自然言語処理を使用して、フィッシング メッセージの文法上の警告サインにフラグを付けることができます。これら 2 つにより、アクションが可能になります。まず、ユーザーが偽のログイン サイトにアクセスするのをブロックし、次に電子メールにフラグを付けて SecOps チームに送信して分析します。
SOAR 自動化は、SecOps のインシデント対応機能を自動化するだけでなく、ジャストインタイム機能を分散化することで、SecOps がリモート エンドポイントも保護できるようにします。
コンプライアンス管理
SecOps は、基本的なログ管理業務から、より高レベルの脅威管理の側面まで、さまざまな方法でコンプライアンス管理を自動化できます。
SOAR プラットフォームは、ログ、システム構成、インシデントの詳細を一元化して集約することで、包括的な記録管理を可能にします。これは基本的なことですが、それでも重要です。GDPR の第 30 条と ISO 27001 はどちらも、ログ記録、レポート、ドキュメントを最新の状態に保つことを明示的に要求しています。SOAR は、このデータを自動的に一元化して保存することで、SecOps チームの管理作業負荷を大幅に軽減できます。
最新のコンプライアンス フレームワークにおける説明責任の推進は、明確で一元的な記録保持にとどまりません。ロールベースのアクセス制御が順守されていることを示す必要もあります。SOAR は、アイデンティティおよびアクセス管理 (IAM) 制御を実装することで、承認された担当者だけが特定のタスクを実行できるようにします。ただし、SOAR は単純な資格情報の確認よりもさらに進んで、ユーザーまたはデバイスにアクセスを許可する前にすべてのデータ ストリームを考慮します。場所、期間、OTP の成功、要求されているリソースなど、それらはすべて、正当なエンド ユーザーに影響を与えることなく、承認の役割を果たすことができます。
脆弱性管理
自動パッチ管理により、パッチの監視と手動適用という面倒なプロセスが効率化されます。これらのタスクを自動化することで、組織は脆弱性に迅速かつ効率的に対処し、重要なシステムのセキュリティを確保できます。
SOAR プラットフォームを組織の構成管理システムと統合すると、常に要求されるパッチ管理が簡素化されます。脆弱性管理の自動化により、さまざまなシステム バージョンの状態を継続的に監視し、承認されたセキュリティ ベースラインからの逸脱を特定できます。不足しているパッチが検出されると、SOAR プラットフォームは自動修復プロセスを開始してパッチを適用できます。次に、独立した検証を実行して、パッチが正常に実装されたことを確認します。パッチ適用プロセスが失敗した場合、または運用上の理由で特定のシステムが自動パッチ管理から除外されている場合、SOAR プラットフォームはこれらの問題にフラグを付けて手動で確認します。つまり、脆弱性が見落とされることはありません。
ユーザー行動分析 (UBA)
UBA は SOAR 機能の心臓部です。SOAR プラットフォームがエンドポイント検出システム、アクセス ログ、ネットワーク トラフィック モニターなど、膨大なデータ ソースからデータを集約することで、UBA が可能になります。全体として、各データ ポイントはエンド ユーザーが行ったアクションまたは決定を表します。UBA ツールを使用すると、SOAR はこのデータを分析し、各ユーザーまたはエンティティの行動ベースラインを確立できます。たとえば、ユーザーの通常の勤務時間、デバイスの使用状況、またはデータ アクセス パターンが時間の経過とともに記録されます。通常とは異なる時間帯に機密ファイルにアクセスしたり、デバイスが異常なネットワーク接続を開始したりするなど、逸脱が発生すると、SOAR プラットフォームはこれらを潜在的な脅威としてフラグ付けします。
異常な動作が検出されると、SOAR プラットフォームは対応プロセスを自動化します。たとえば、UEBA が疑わしいアクティビティを識別した場合、プラットフォームは、一時的なアクセス制限、セキュリティ チームへの通知、エンティティの最近のアクティビティの調査の開始など、事前定義されたワークフローを開始できます。これらのワークフローにより、正当な操作の中断を最小限に抑えながら、迅速な対応が保証されます。
Stellar Cyber が SecOps 自動化の主要な課題を克服する方法
SecOps の自動化は大きな成長を約束しますが、現在チームが直面している最大のハードルを明らかにし、SecOps の自動化の課題を克服する方法を探ることは価値があります。
データオーバーロード
あらゆる新しい自動化プロジェクトが直面する最初の問題は、どこから始めるかということです。これは、SIEMデータの過負荷によって混乱が生じ、判断を困難にする可能性がある領域です。
どの自動化プロジェクトが最も高い収益をもたらすか。
これに対抗するために、 Stellar CyberのAIエンジン Stellar Cyber は、この膨大なセキュリティ データをすべて取り込み、アラートとインシデント ケースという 2 つの主要なデータ タイプに変換します。アラートは、疑わしい動作やリスクの高い動作の具体的な例を表し、インシデント ケースの基本要素として機能します。このコア データがすべて正しく評価されるように、Stellar Cyber はそれらを XDR キル チェーンにマッピングします。各アラートには、アクティビティの明確で人間が判読できる説明と推奨される修復手順が含まれています。
ここで止まってしまうと、アナリストは依然として膨大な量のデータに悩まされ、トリアージが必要になります。Stellar のエンジンは、アラートを相互参照することでこの問題に対処します。GraphML では、アラートとイベントを自動的に比較してグループ化し、正確で実用的なインシデントの小さなセットにすることで、インシデントに分類できます。この機能により、セキュリティ アナリストは、攻撃経路、その重大度、および最も懸念される領域について、より詳細な可視性を得ることができます。これは、小規模な自動化 (アラートの分析とマッピング) が、重複排除などのさらなる効率向上につながることを示すもう 1 つの例です。
すべてのアラートが中央分析エンジンに取り込まれると、SecOps は多数の管理自動化のメリットを享受できます。たとえば、重複排除により、冗長なアラートとイベントを識別して排除できます。この体系的なフィルタリング プロセスにより、ノイズが大幅に削減されます。
したがって、データ過負荷の課題に対処するには、SecOps チェーンの一番下から始めるのが最善です。アナリストのワークフローのどのセクションに最も時間がかかっているかを確認し、それに応じて対処します。SecOps の自動化を初めて導入するほとんどの組織では、これはアラートのトリアージと分析のプロセスであるため、集中型データ分析の自動化に重点が置かれます。
統合の複雑さ
異なるセキュリティ ツールを統合するのは複雑になる可能性がありますが、オープン API と複数のログ ソースを取り込む SIEM の機能が解決策となります。
SecOps 自動化は相互接続性に依存しているため、スタック内の他のすべてのセキュリティ ツールと統合するという課題は、参入障壁となる可能性があります。これを解決するには、資産の検出と自動統合という 2 つのステップが必要です。
- 資産の検出: Stellar Cyber は、エンドポイント検出および応答ツール、ディレクトリ サービス、クラウド監査ログ、ファイアウォール、サーバー センサーなど、さまざまなソースからデータを受動的に収集することで、資産検出を自動化します。このリアルタイムの集約により、IP アドレスや MAC アドレスなどの資産が識別され、それぞれのホストに関連付けられます。システムは、新しいデータがネットワークに入ると、この情報を継続的に更新します。このプロセスを自動化することで、Stellar Cyber は手動介入なしでネットワーク全体の包括的な可視性を確保します。
- 自動統合: Stellar Cyber は、事前設定された API を介して統合の問題を解決します。これらのコネクタは、各アプリケーションの独自のアクセス方法に基づいて開発され、配置後は、事前設定されたスケジュールに従ってデータをアクティブに取得します。コネクタは、外部システムからデータを収集するだけでなく、ファイアウォールでトラフィックをブロックしたり、ユーザー アカウントを無効にしたりするなど、応答アクションを実行できます。これらのコネクタは、SIEM などの生のログ データでも、他のセキュリティ ツールからの完全なセキュリティ アラートでも、基本的にあらゆる形式のデータを処理できます。これらすべてが安全なデータ レイクに取り込まれ、さらに自動分析されます。
これら 2 つのステップを組み合わせることで、新しいツールが SecOps チームに課す要求が大幅に軽減されます。
誤検出（False Positive）
教師なし学習では、アルゴリズムが新しい攻撃を識別できるようになりますが、データセット内のこれまで知られていなかったパターンにもフラグが付けられます。これは誤検知、そして最終的にはアラート疲れの完璧な原因となります。これは、教師なし学習システムが「通常の」動作を構成するものを学習し、このベースラインからの逸脱を潜在的な異常としてフラグ付けするためです。侵入検知システム (IDS) は、通常のネットワーク トラフィック パターンを認識し、デバイスが通常とは異なるポートにアクセスしようとすると警告を発する場合がありますが、これは IT チーム メンバーが新しいアプリを設定している可能性もあります。
このため、教師なし学習に基づくシステムは、誤検知を大量に生成することが多く、アラートが生成された後、セキュリティアナリストが実際に何が起こっているかを評価するために必要なコンテキストが欠如している可能性があります。 Stellar では、教師なし ML を単なる基礎ステップとして使用することでこの課題に対処しています。つまり、異常な動作に加えて、組織のデータ レイク全体を監視して、他のデータ ポイントと相関させます。これにより、各インシデントにリスク要因が与えられ、ツールがどのように対応するかが通知されます。
たとえば、午前 2 時に幹部がネットワークにログインしたとします。単独では、これは誤検知とみなされ、アラートを生成しない可能性があります。ただし、ログインがロシアまたは中国の IP アドレスから行われ、許可されていない PowerShell コマンドの実行が含まれている場合、これらの追加データ ポイントによって、アカウント乗っ取りを示すパターンが作成されます。これらの点を結び付けることにより、システムは意味のあるアラートを生成するために必要なコンテキストを提供します。また、先ほど説明した柔軟なコネクタにより、このアカウントは自動的に隔離されます。
スキルギャップ
SecOps 自動化を実装するには、シームレスな展開を確実にするために、組織のセキュリティ目標と成熟度レベルに厳密に適合したカスタマイズされたアプローチが必要です。これらの能力がなければ、プロセスが遅れたり、失敗するリスクさえあります。
たとえば、セキュリティ ツールの統合やプレイブックの開発には、SOAR ソリューションに応じて、Python、Ruby、Perl などのスクリプト言語の実践的な専門知識が必要になることがよくあります。SOC チームがこれらのコーディング スキルに習熟していない場合、必要な統合を実行して効果的な自動化ワークフローを作成する能力が妨げられ、最終的にはプラットフォーム全体の有効性に影響する可能性があります。
次世代の SecOps 自動化ツールは、NLP プロンプトを使用してこのギャップを減らすのに役立ちますが、スキル ギャップの削減における最も優れた改善のいくつかは、アクセス可能なインターフェイスにあります。さまざまなツールの複雑な組み合わせではなく、Stellar Cyber などの SOAR と SIEM の統合により、SecOps はすべての重要な情報をアクセス可能で実用的な形式で確認できるようになりました。これには、推奨される修復オプションや、各インシデントを構成するデータ ポイントの視覚化が含まれます。
コストと拡張性
自動化により反復的なタスクが効率化され、運用コストが削減されますが、これによって発生するコストがかなり大きくなる可能性があることにも留意する必要があります。市場に出回っている多くのセキュリティ ツールは個別に特化しているため、それぞれのツールや周囲のネットワークやエンドポイントからデータを取り込むツールは非常に面倒です。さらに、アプリ、ユーザー、ネットワークが変更されると、メンテナンスにさらに時間とリソースが必要になるだけです。
このため、SaaS ツールを利用すると、ゼロから構築するよりもコスト効率が大幅に向上します。ただし、これも簡単ではありません。自動化は大量のデータ消費を必要とするため、データ量に応じてスケールする価格モデルは大きく変動する可能性があります。これにより、急成長する自動化プロジェクトが直面するリスクが増大します。そのため、Stellar Cyber は SecOps 自動化ツールを単一の予測可能なライセンスでパッケージ化しています。
Stellar Cyberで自動化主導のSecOpsを実現
Stellar Cyber は、自動化主導の SecOps に対する組織のアプローチを再定義します。次世代 SIEM、NDR、Open XDR 機能を 1 つのシームレスで強力なソリューションに統合し、データの相関関係を自動化し、すべてのソースからの情報を正規化および分析し、ノイズを排除して実用的な洞察を提供します。事前に構築されたインシデント対応プレイブックにより、チームは脅威に迅速かつ一貫して対応できます。また、マルチレイヤー AI により、エンドポイント、ネットワーク、クラウド全体で比類のない可視性が提供され、死角がなくなります。
Stellar Cyberは、検出と対応の時間を短縮し、ワークフローを合理化することで、小規模なセキュリティチームが効率的かつコスト効率よく広大な環境を保護できるようにします。より迅速でスマートなセキュリティ運用を求める企業は、 デモ付きの Stellar Cyber SecOps プラットフォーム。
