SIEM ユースケース: 包括的な保護のためのセキュリティの自動化
セキュリティツールの分析力をどのように活用するかを理解することが、完全な可視性と効率性を実現するための鍵となります。セキュリティ情報イベント管理（SIEM）は比類のないログ管理を可能にしますが、設定、ルール、オプションが密集しているため、扱いにくく、定義が困難になることがあります。 SIEM 高い機能性を実現するには、正確なユースケースを定義し、そこからパフォーマンスを洗練させることが重要です。正しく実行すれば、 SIEM システムは、潜在的なイベント、アカウントアクティビティ、規制要件に関する比類のない洞察を提供します。このガイドでは、数多くの詳細な情報を網羅しています。 SIEM ユースケース – そして独自のユースケースを作成する方法を説明します。
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AIの進歩 SIEM
SIEM AIの統合により、セキュリティ情報の処理と解析能力が効率化されます。セキュリティアナリストの観点から見ると、GenAIを SIEM ソリューションは研究と対応のタスクを加速させ始めています。法学修士号がどのように補完しているかについて詳しくは、 SIEM ツール、 こちらのガイドをご覧ください.
この加速の多くは、 SIEM: 機械学習はすでに SIEM取り込まれる大量のログデータを整理・分析する能力は限られていますが、AIを活用した脅威検知の最新技術により、はるかに迅速かつ正確なアプローチが可能になります。これにより、現在の SIEM ツールは、これまでよりも高い精度でより多くのログ ファイル分析を自動化します。
Stellar Cyber では、このプロセスにより、コア ログ分析だけでなく、より詳細なインシデント調査も可能になります。当社の AI は、ログの異常によって発生したアラートを取り込み、接続されたシステムで生成された他のアラートと比較します。その後、これらは包括的なインシデントにグループ化されます。1 回限りのアラートは、異常の可能性について評価され、誤検知の場合は完全に削除されます。
もちろん、これは、 SIEM 企業のデバイス、エンドポイント、サーバー全体を網羅します。AIは、ネットワーク全体にデバイスを追加するだけでなく、各デバイスが生成する非常に異なる種類のデータを正規化することで、平均検出時間（MTTD）を大幅に改善します。 SIEM 自動化と、その基盤となるビッグデータ アーキテクチャは、今日の効率性と脅威防止の大きな進歩を強調しています。
それぞれのユースケースを詳しく見ていきましょう SIEM前進しています。
キー SIEM ユースケース
集中型でコスト効率の高いログ管理
ログは、企業のセキュリティチームに攻撃対象領域全体で発生しているアクションの詳細な可視性を提供します。しかし、すべてのサーバー、デバイス、ファイアウォールにおけるすべてのアクションが個別のログを作成するため、その量が膨大になると、手動で監視するには膨大な時間がかかります。 SIEMこのデータ全体をエージェントで取り込むか、または Syslog 経由で直接取り込み、自動分析プロセスに依存します。
データがログファネルを流れていくにつれて、数億ものログエントリが、実用的なセキュリティアラートへと絞り込まれていきます。Stellar Cyberでは、このプロセスはGraph MLによって駆動されます。このユースケースにおけるさらなる最適化は、ログの保存、インデックス作成、そして優先順位付けに重点を置いています。ビッグデータアーキテクチャは、スケーラブルなクラウドベースのストレージのおかげで、コスト効率とパフォーマンス効率を向上させています。次世代の SIEM Stellar Cyberと同様に、このストレージは特定のログの緊急度に応じて変更可能です。リアルタイムのログ管理に必要なホットデータは高性能ストレージでホストされ、コンプライアンスに必要なフォレンジックデータ（後ほど詳しく説明します）は低コストのコールドストレージに保存されます。
ログを適切に管理するには、 SIEM それらのログをどう処理するか。
フィッシング攻撃検出
フィッシングは最も一般的な攻撃ベクトルの 1 つです。企業の攻撃対象領域の中で、人間は最もパッチを適用しにくいコンポーネントだからです。 SIEMエンドポイント デバイスに対する可視性により、悪意のある通信を識別し、エンド ユーザーに届いて影響を与えるのを防ぐことができます。
これは、取り込まれるデータの膨大な組み合わせによって実現されます。これには、電子メール メッセージとそのコンテキスト、電子メール ゲートウェイ データ、ドメイン分析が含まれます。個々のメッセージ レベルでは、会話履歴をマッピングするログと悪意のある意図を検査する LLM によって、疑わしい通信を識別して防止できます。多くのフィッシング攻撃は、被害者をタイポスクワッティングされたドメインに誘導することに依存しています。ネットワーク レベルのログは、ユーザーがこれらの悪意のあるサイトにアクセスする前に、Web ページとアプリケーションの正当性と意図された動作を評価できます。
怪しい URL、わずかにタイプミスのあるドメイン、ストレスの大きいメッセージなど、それぞれの側面が相互に参照され、フィッシング使用事例のリスク スコアが作成されます。
内部脅威検出
SIEM これらのソリューションは、各ユーザーの活動を監視し、ユーザーの通常の行動パターンを特定することで、通常は検出できない内部脅威の問題を解決します。例えば、営業担当のマークは、通常、CRM、VoIPシステム、メールのやり取りに1日の大半を費やしています。もし彼のデバイスが突然、大量のポートスキャンを実行し、ログイン試行に何度も失敗し始めたら、適切な対策を講じる必要があります。 SIEM このツールは、アカウント侵害の可能性をサイバーセキュリティ チームに迅速に警告できます。
ユーザー行動分析 SIEMは、アカウント アクティビティのほぼすべての突然の変化を検出できます。より単純な検出にはログオン時間を利用するものもあれば、実行中のアプリケーション、データ、アカウント アクティビティを考慮するものもあります。
ランサムウェアとマルウェアからの保護
盗まれたアカウントを特定するとともに、 SIEM ツールはランサムウェア感染の試みを識別できます。この種の攻撃では、サイバー犯罪者は企業のデータを盗み出し、暗号化した後、身代金を要求します。
完全なログ可視性によってもたらされる粒度により、ランサムウェアを3つの主要な段階に分類し、各段階に複数の防御メカニズムを実装することが可能になります。最初の段階は配布段階で、ランサムウェアは悪意のあるファイルのダウンロードにバンドルされた実行ファイルとして存在します。 SIEMランサムウェア対策は、フィッシングなどの多くの拡散行為を検知し、自動的に阻止することができますが、新しい拡散手法は常に進化しています。そのため、次の段階は感染段階です。ランサムウェアが検知を逃れるためにドロッパーを使用していた場合、このドロッパーはコマンド＆コントロールサーバーとの接続を確立します。 SIEM また、予期しない接続を発見し、関連するファイルをデコードすることで、悪意のある侵害の兆候を検出することもできます。
最終段階は偵察と暗号化です。これにはファイルのコピー、抽出、そして最終的な暗号化が含まれます。これらの行動を発見することは、繰り返しになりますが、 SIEM ランサムウェア検出: SIEM 過度のファイル削除や作成が検出されたり、不審な量のファイルの移動が見つかったりした場合は、ランサムウェアの可能性が高いため、セキュリティ チームに直ちに警告が送信され、悪意のあるアクションが停止されます。
コンプライアンス管理
業界標準は、対応する企業に多くのことを要求します。一貫したテーマは、ログの保存期間です。PCI DSS、SOX法、HIPAAはいずれも、ログを1年から7年の間で保存することを義務付けています。これは通常、費用がかかり、リソースを大量に消費する要件ですが、高度な要件では、 SIEMは、ログ保存戦略に関してはるかに賢明です。
まず、Syslogサーバーはログを圧縮できるため、多くの履歴データを低コストで保持できます。また、適切な削除スケジュールが設定されており、古くなったデータが自動的に削除されます。最後に、 SIEM独自の業界コンプライアンスで明示的に要求されていないログをフィルター処理できます。
クラウドセキュリティ監視
クラウドサービスを導入した場合、特にPaaS（Platform-as-a-Service）やSaaS（Software-as-a-Service）を利用する場合、存在するデータソースの種類が非常に多様であることが最も大きな違いの一つです。Stellar Cyberは、 SIEM 生成される特定のデータの種類に関係なく、クラウドを監視します。
アイデンティティとアクセス管理 (IAM) の監視
IAMと SIEM これらはセキュリティの形態が若干異なります。前者は、さまざまなリソースへのアクセス権を持つユーザーを特定することに重点を置き、後者は主に各ソフトウェアコンポーネントの継続的なアクティビティを監視するためのツールです。しかし、この2つのシステムを統合することで、セキュリティを強化することができます。
悪意のあるアカウント作成を識別するという具体的なユースケースを考えてみましょう。これはほとんどの攻撃で非常に一般的な要素ですが、IAMシステムが「アカウント追加」アクションを識別できれば、 SIEM ツールを使用すると、悪意のあるアカウント作成を迅速に識別できる可能性が高まります。
ステラサイバーが達成 SIEM IAMプロバイダーとの緊密な統合によるIAMモニタリングにより、高度なユーザーアクセス管理と可視性が実現します。Azure Active Directory（現Microsoft Entra ID）などのサービスを活用して、インシデントプロファイルを拡充し、より詳細なユーザー行動分析を提供します。ユーザーごとにルールを適用できるため、自動化に役立ちます。 SIEM 内部脅威の検出。
これらのユースケースを総合すると、さまざまな企業や業界における攻撃対象領域の広い範囲をカバーできます。次の部分は、特に最初にセットアップするときに、組織がどのユースケースに焦点を当てる必要があるかを正確に特定することです。
明確な構築方法 SIEM Use Case
ステラサイバー SIEM Stellar Cyberは、これらの課題に対して3つのアプローチを採用しています。まず、普遍的な可視性のベースラインを確立します。次に、アラートを分析エンジンに送り込み、真の攻撃指標を「ケース」に関連付けます。最後に、ダッシュボード内で脅威への対応を手動でも自動化されたプレイブック経由でも行うことができます。これらの統合された分析、可視化、そして対応により、Stellar Cyberは次世代のソリューションとなっています。 SIEM.
最高のセキュリティ可視性を実現するユニバーサルセンサー
建物 SIEM ユースケースは、次の 3 つのコア コンポーネントに依存します。
- ルール： これらは、対象となるイベントに基づいてアラートを検出し、トリガーします。
- 論理： これは、イベントまたはルールを分析する方法を定義します。
- アクション： これはロジックの結果を特定します。条件が満たされた場合、 SIEM チームにアラートを送信したり、ファイアウォールと対話してデータ転送を防止したり、単に正常なアクションを監視したりします。
個々のユースケースは、これら3つのガイドプロセスに沿って進める必要があります。しかし、そこから SIEM 実装には、組織にとって最も重要なユースケースを特定するための想像力と分析が必要です。直面する可能性のある攻撃の種類を検討してください。これには、組織に関連するビジネス上の脅威を特定し、それぞれの攻撃に対応するリソースに関連付けることが含まれます。このプロセスを完了すると、ビジネスリスクと具体的な攻撃ベクトルを結び付ける明確なマップが作成されます。
次に、選択したフレームワーク内で特定された攻撃を分類して、これらの攻撃に対処する方法と場所を決定します。たとえば、外部スキャン攻撃は、フレームワーク内で偵察または標的型攻撃に分類される可能性があります。
ここで、2 つの関係を結び付けます。高レベルのユースケースは特定されたビジネス上の脅威に対応し、より具体的な低レベルのユースケースに細分化できます。高レベルのユースケースがデータ損失である場合、低レベルのユースケースには、サーバーの侵害、データのエクスポート、または管理者の不正なアクティビティが含まれる可能性があります。
各低レベルのユースケースは特定の攻撃タイプに論理的に結び付けられ、技術的なルールの定義に役立ちます。これらのルールは複数の低レベルのユースケースにまたがって重複する可能性があり、各ユースケースには複数のルールが含まれる可能性があります。この構造を定義することは、ログ ソースと、それらを効果的に実装するために必要な技術的なルール間の接続を明確にするため、非常に重要です。
じっくりと時間をかけて検討すれば、技術的なルールを定義できる状態になります。それぞれのユースケースには複数のルールが当てはまる可能性があるため、策定するルールのマップを作成しておくことが重要です。これが、 SIEM リスクの優先順位付け能力。
これらのルールが制定されたら、継続的な開発が必要になります。 SIEMは、他のものよりもこのプロセスを支援します。Stellarでは、現在展開されているルールの結果にすぐにアクセスでき、アラートパネルとステータスパネルでフィルタリングできます。重要度、テナント、プレイブックを示すトレンド情報により、より優れた運用に向けた次のステップが踏み出されます。 SIEM 効率は常に明らかです。
Stellar Cyber がユースケースを自動化する方法
