データオンボーディングの概要

データオンボーディングは、セキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) システムで使用するためのデータの収集、正規化、エンリッチメントを処理します。特に大量のセキュリティログデータが存在する可能性を考慮すると、SIEMシステムがモニタリング、調査、異常なアクティビティへの対応を効率的に行うには、適切なデータオンボーディングが不可欠です。

この投稿では、データダッシュボードに含まれる内容について説明します。いくつかの課題を取り上げ、次世代SIEMテクノロジーに関連したデータオンボーディングの重要性について検討します。

データオンボーディングとは

一般的な意味では、データオンボーディングとは、データを新しいシステムにインポート、処理、統合する体系的なプロセスです。この記事ではサイバーセキュリティに焦点を当てているため、各種ソースからのデータの準備とSIEMシステムへの統合に関連するデータオンボーディングについて具体的に検討します。

主な目的

データオンボーディングの主な目的は次のとおりです。

• 統合：複数のソースの多様なデータタイプをSIEMシステムに取り込む。
• 正規化：一貫性のある分析しやすいデータになるように共通の形式に変換する。
• エンリッチメント：脅威インテリジェンスなど、データに役立つコンテキストを追加して、セキュリティ分析の有用性を高める。

プロセスとライフサイクル

データオンボーディングには、連鎖した複数の主要なプロセスが含まれています。

1. 収集：さまざまなソースからデータを収集します。ソースには、ネットワークデバイス、サーバー、アプリケーションなどが含まれる場合があります。

2. 検証：収集されたデータが正確かつ完全であることを確認します。

3. 変換：SIEMシステムの運用要件に合わせてデータを変更します。これには、データの再書式設定やクレンジングが含まれる場合があります。

4. 統合：継続的なセキュリティモニタリングと対応の取り組みに使用するために、処理されたデータをSIEMに読み込みます。

データオンボーディングの課題

データオンボーディングの主な目的とプロセスは単純明快です。しかし、ほとんどの企業が共通の課題に直面します。それぞれについて、詳しく見ていきましょう。

ボリューム

大量のログデータの処理は、大きな課題になります。ネットワークデバイス、サーバー、アプリケーション、エンドポイントなど、組織はさまざまなソースからデータを生成するため、日々のデータ量がテラバイト以上に達する可能性があります。重要な情報を途中で失うことなくこのデータを効率的に処理して保存するには、どのようにすればよいのでしょうか。この問題を解決することは、効果的なセキュリティ運用を維持するために不可欠です。

速度

最新のアプリケーションのセキュリティログデータは、アプリケーションやインフラストラクチャのコンポーネントがSIEMの運用に役立つ可能性のあるデータを絶えず生成するため、驚異的な速度で生成されます。ただし、データが急速に生成されるため、データの処理にボトルネックが生じる可能性があります。

インシデントを迅速に検知して対応するには、リアルタイムのデータ処理が不可欠です。データの収集と検証の遅れは、脅威の見逃しや対応時間の遅延につながり、セキュリティポスチャが危険にさらされる可能性があります。

多様性

セキュリティデータにもさまざまな形式があります。データベースで構造化データが生成される場合もあれば、ログに半構造化データが含まれる場合もあります。一方で、Eメールやドキュメントに非構造化データが含まれる場合もあります。SIEMシステムに適切に統合するには、データタイプごとに異なる処理手法が必要です。この多様なデータを標準化して、正確な分析と相関関係を確保することが中心的な課題です。

正確性

最後に、入ってくるデータの正確性と整合性を確保するという課題を考慮する必要があります。不正確または不完全なデータはフォールスポジティブにつながり、イベントではないものや見逃した検知を突き止めるうちにリソースを浪費してしまうことがあります。これらすべてが、脅威が気付かれずにすり抜ける原因となる可能性があります。

これらの課題に対処することは、組織が効果的なデータオンボーディングを行い、SIEMシステムを最大限に活用するために不可欠です。

サイバーセキュリティのコンテキストでのデータオンボーディング

セキュリティデータのオンボーディングには、次のようなサイバーセキュリティ固有の特定のニーズが含まれます。

• セキュリティとの関連性：関連するセキュリティデータのみをオンボードして、本物の脅威に焦点を当てます。
• 適時性：即時の脅威検知のためには、データをリアルタイムで利用可能にする必要があります。
• 整合性：データの整合性を維持し、機密情報を保護する必要があります。

データオンボーディングは、脅威の検知と対応において重要な役割を果たします。幸いなことに、主要なデータとの組み込み統合により、データオンボーディングプロセスを合理化し、コストと複雑さの両方を軽減できます。主要なデータ（エンドポイント、クラウド環境、アイデンティティ）をSIEMプラットフォームに直接統合することで、このデータを別のプラットフォームにルーティングしたり、このデータを2回取り込んで保存するために料金を支払ったりする必要がなくなります。

効果的なサイバーセキュリティは、セキュリティデータのリアルタイム処理にかかっています。SIEMソリューションとその後のデータオンボーディング戦略を決定する際には、より迅速なデータ処理とリアルタイムの脅威検知を実現できるように、レイテンシーを最小限に抑えることを目指します。CrowdStrike Falcon® Next-Gen SIEMのようなインデックスフリーのアーキテクチャでこれを実現できます。

脅威インテリジェンスコンテキストを追加すると、脅威ハンティングと調査を大幅に簡素化できるため、データエンリッチメントもまた重要です。これによりデータは、セキュリティアナリストにとってより実用的なものになります。

次世代SIEMとデータオンボーディング

次世代SIEMテクノロジーは、従来のSIEM機能を次のレベルに引き上げ、リアルタイム処理、高度な分析、AIを活用した脅威検知を実現します。次世代SIEMは、大量のデータを効率的に処理し、より迅速かつ正確な脅威の検知と対応を提供します。

データオンボーディングが重要であるため、CrowdStrike Falcon® Next-Gen SIEMは事前設定された統合と自動化されたデータ正規化でデータオンボーディングプロセスを合理化します。組織は、細かい設定をほとんどせずに、多様なデータの効率的な収集、正規化、エンリッチメントを確保できます。

Falcon Next-Gen SIEMの効果的なデータオンボーディング

効果的なデータオンボーディングは堅牢なサイバーセキュリティに不可欠であり、効率的なモニタリング、検知、調査、対応を可能にします。Falcon Next-Gen SIEMのような次世代SIEMテクノロジーは、リアルタイム処理と高度な分析により、このプロセスを簡素化し、強化します。

Falcon Next-Gen SIEMは、CrowdStrike® CrowdStreamとともに、セキュリティエンジニア向けのデータオンボーディングに大変革をもたらします。これらのツールは事前設定された統合と自動化されたデータ正規化を提供するため、複雑なセットアップが不要になり、レイテンシーが低減します。セキュリティエンジニアは、ターンキーセットアップ、シームレスなデータ統合、リアルタイムの可視性を利用できるため、データパイプラインの管理ではなく、脅威の検知と対応に集中できます。

SIEMシステムの高度なデータオンボーディングソリューションを使用すると、セキュリティポスチャ、運用効率、費用対効果の向上などの大きなメリットが得られます。Falcon Next-Gen SIEMがセキュリティ運用を変革する方法について、詳細をご覧ください。