SIEM アラート: 一般的な種類とベストプラクティス
- 重要なポイント
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主な種類は何ですか？ SIEM アラート?
ルールベース（例：相関ルール）、行動ベース（UEBA）、脅威インテリジェンスベース、および異常ベースのアラート。 -
アラートチャレンジとは SOCの顔？
誤検知率が高く、アラートが重複し、コンテキストが不足しているため、調査が遅くなります。 -
管理のベストプラクティスは何ですか？ SIEM アラート?
アラートの優先順位付け、コンテキストの強化、インシデントのグループ化、抑制ロジックを実装します。 -
アラート分類によって検出はどのように改善されますか?
アラートの種類に応じてカスタマイズされた対応が必要であり、正確な分類によって精度が向上します。 -
Stellar Cyber はアラート処理をどのように効率化しますか?
ML を使用して生のアラートを相関させてグループ化し、意味のあるインシデントに分類することで、ノイズを削減し、トリアージを加速します。
サイバー犯罪者がネットワーク、デバイス、またはアカウントへのアクセスを獲得すると、被害の抑制は時間との戦いとなります。しかし、平均的なテクノロジースタックを構成するアプリとアカウントの数は膨大であり、攻撃者の行動は干し草の山に埋もれた非常に鋭い針のように見える可能性があります。
セキュリティイベントを継続的に監視・分析することで、 SIEM テクノロジーは、異常なパターンや行動を発生時に検知し、セキュリティ担当者に攻撃者の正確な所在を警告します。これらのイベントには、不正アクセスの試み、異常なネットワークトラフィック、システムの脆弱性などが含まれます。潜在的な脅威が特定されると、 SIEM システムはアラートや通知を生成し、セキュリティ担当者によるタイムリーな調査と対応を促します。
しかし、ソリューションが脅威検出に適していることを確認することは、無限に情報を吐き出さずに SIEM セキュリティチームへのアラート通知は非常に重要です。この記事では、 SIEM アラート – どのような攻撃を予測し、防ぐことができるか、そして最適な設定方法 SIEM 成功を目指して。
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何が SIEM 警告？
イベント生成
イベントコレクション
正規化
イベントストレージ
検出
相関
アグリゲーション
さまざまな種類のアラート SIEM
- 異常なユーザー行動: ユーザーが複数回のログイン試行の失敗、リソースへの不正アクセス、不規則なデータ転送などの異常なアクティビティを示した場合、セキュリティ警告がトリガーされることがあります。
- システムまたはアプリケーションのエラーの監視: SIEM システムはログを綿密に調査し、システムまたはアプリケーションの重大なエラーや障害を速やかに警告して、潜在的な脆弱性や誤った構成を明らかにします。
- データ侵害: 不正アクセスや機密データの流出に応じてアラートが生成され、組織は迅速に対応して、その結果生じる影響を最小限に抑えることができます。
- コンプライアンス違反: 設定可能 SIEM システムでは、監視メカニズムにより、規制違反や内部ポリシー違反があった場合に警告が発せられ、確立された基準が遵守されていることが保証されます。
アラートトリガーの種類
ルールベースのトリガーは、次のような場合によく使用されます。 SIEM アラートは、事前定義された条件に基づいて特定のイベントを識別します。セキュリティチームはこれらのトリガーを活用して、既知の攻撃パターン、侵害の兆候、疑わしい活動など、さまざまな側面に基づいた様々なルールを確立します。これらのルールはフィルターとして機能し、 SIEM 観測されたイベントが指定された基準に一致するとアラートを生成するシステム。
同様に重要なのは SIEM閾値ベースのトリガーでは、イベントまたは指標に対して特定の閾値または制限を設定します。これらの閾値が設定されたパラメータを超えるか下回ると、システムはアラートを生成します。このタイプのトリガーは、
異常な動作やパターンの逸脱を検出するのに役立ちます。
異常検出は、これらのうちのもう一つの重要な要素である。 SIEM アラートの例を分析することで、想定される行動からの逸脱を特定することを目的としています。このプロセスでは、履歴データを分析して日常的な活動のベースラインプロファイルを確立します。次に、受信したイベントをこれらのベースラインと比較し、注目すべき逸脱を潜在的な異常としてフラグ付けします。異常検出は、未知の攻撃やゼロデイ攻撃の検出、また、捉えにくい内部脅威や不正な活動の特定に効果的です。
これらのトリガーを組み合わせることで、既存のチケットプラットフォームと連携する適応型のチケットレイヤーを構築できます。一部のソリューションはさらに進化しており、AIOpsによるフィルタリング、重複排除、多様なシステムからのアラートの正規化に加え、AI/MLを活用して膨大なアラート間の相関パターンを特定します。
管理のベストプラクティス SIEM アラート
マルウェアがネットワークの奥深くまで侵入する前に阻止することを期待して、 SIEM 非常に広範囲のアラート、イベント、ログを扱いますが、モーション センサー ライトと同様に、アラートがリモート アクセス型トロイの木馬ではなく、ネズミを捕らえることもあります。
こうしたアラートの集中砲火が続く理由の一つは、既存のセキュリティソリューション間の連携の欠如です。IPS、NIDS、HIDSはそれぞれネットワーク保護とエンドポイント保護を提供しますが、発行されるアラートの質の低さは急速に悪化する可能性があります。特に、統合型セキュリティアプライアンスが連携せず、過剰なセキュリティチームにあらゆるアラートが集中してしまう場合、その傾向が顕著になります。
SIEM アラートのベスト プラクティスは、すべてのアラートを統合および改良することでアラート ノイズへの救済策となりますが、ベスト プラクティスは、慢性的な燃え尽き症候群につながることなく、アラートを目的に適合させるのに不可欠です。
独自のルールを設定する
新しいアラートを発行する前にアラートを確認してください
フラグを立てる対象を正確に選択する
規制を念頭に置く
シンプルルールと複合ルールの両方を活用する
ホイール試乗
しきい値の設定と調整
異常を定義する
設定されたルールに加え、行動モデルはユーザー、アプリ、またはアカウントの標準的な行動に基づいてプロファイリングを行います。モデルが異常な行動を検知すると、ルールを適用して評価を行い、アラートを発行します。行動タイプごとに異なるクラスでモデルを設定することをお勧めします。これにより、モデルごとに異なるアラートプロファイルが生成され、対応作業が大幅にスピードアップします。
相関ルールと同様に、単独のモデル評価では通常、アラートは発生しません。代わりに、システムは適用されたモデルに基づいて各セッションにポイントを割り当てます。セッションの累積ポイントが事前定義された閾値を超えると、システムはアラートをトリガーします。各モデルのリスク許容度を確立し定義することは、生成されるアラートの量を管理・制御する上で非常に重要です。
次世代 SIEM アラート
SIEM ソリューションは高価で、導入や設定が難しい場合があります。しかし、 SIEM ツールは、現在の技術スタックと緊密に統合できる能力によって定義されます。
Stellar Cyberは、400以上の統合をすぐに利用できる SIEM 事後対応型から予防型へとアプローチを転換します。セキュリティ担当者が、膨大な数のアラートに悩まされることなく、自動化された脅威ハンティングやAIによる分析といった次世代機能を活用して、攻撃者への対応を一変させます。次世代 SIEM アラートは、非常に柔軟なデータ ソースを取得して、スケーラブルな分析に変換します。
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