SIEMとは？

SIEMは、セキュリティ情報管理とセキュリティイベント管理を組み合わせたものです。SIEMソリューションは、オンプレミスやクラウド環境を含めた組織のITインフラストラクチャからログを収集します。SIEMはこれらのログを統合し、事前定義されたルールに基づいてリアルタイムの脅威検知アルゴリズムを実行します。さらに、高度な分析を用いて、セキュリティインシデントを示唆する可能性のある隠れたパターンや相関関係を発見および特定します。 

SIEMの主な焦点はログの収集と分析にありますが、コンプライアンスの維持やフォレンジック監査においても重要な役割を果たします。ログはSIEMシステム内で一元的に保存されるため、SIEMツールはセキュリティイベントへの対応を追跡します。多くのSIEMツールは、PCI DSSやHIPAAといった規制フレームワークに対するコンプライアンスを支援し、MTTD（平均検知時間）やMTTR（平均対応時間）といったメトリックの改善にも寄与します。

SIEMソリューションは、ログやセキュリティインシデントの分析に関わる一般的なプロセスを自動化することで、これらの処理を実行します。

サイバーセキュリティの状況は急速に進化しており、ステルス性、巧妙さ、速度は記録的なレベルに達しています。攻撃を効果的に阻止し、損害を最小限に抑える防御メカニズムを実現するには、このような脅威と同じペースで進化できなければなりません。セキュリティチームが防御を加速する方法の一つが、自動化されたインテリジェンスです。

この記事では、サイバーセキュリティにおける自動化されたインテリジェンスの重要な役割を詳しく見ていきます。従来の防御手段が進化して、AI/機械学習 (ML)とデータ分析を使用する自動システムを統合するようになった過程を振り返ります。続けて、最新のサイバーセキュリティの武器の一部である、自動化されたインテリジェンスの役割と利点を見ていきます。

自動化されたインテリジェンスの理解

従来のサイバーセキュリティ手法では、主に既知の脅威に対する防御を行っており、多くの場合、脅威を軽減するために人間の介入が必要でした。従来のアプローチでは、一般にシグネチャベースの検知手法が利用されており、これには既知の脅威のデータベースに含まれる記録と一致する脅威シグネチャを検出するためにシステムをスキャンする必要がありました。セキュリティチームはネットワークとユーザーログを手動でモニタリングし、異常な活動や潜在的な侵害を特定しようとしていました。

自動化されたインテリジェンスでは、従来の手法とは異なり、データアナリティクスとAI/MLアルゴリズムを使用して、サイバー脅威を分析、予測して対応し、高精度の脅威インテリジェンスでテレメトリを拡充します。MLを利用することで、サイバーセキュリティシステムは、過去のインシデントから学習し、明示的にプログラミングすることなく、新しい未知の脅威に合わせて変化することができます。高度なアナリティクスを利用することで、システムは膨大な量のセキュリティデータを調べて、潜在的な脅威と脆弱性を特定できます。これらの技術が合わさり、自動化されたインテリジェンスの屋台骨が形成されます。

自動化されたインテリジェンスによって、サイバーセキュリティシステムはデータから学習し、パターンを特定して、最小限の人間による入力で意思決定を下すことができます。脅威の多くが従来の検知手法を回避し、出し抜いている、今日のサイバー脅威の状況においては、自動化されたインテリジェンスを使用することが非常に重要です。

サイバーセキュリティにおける自動化されたインテリジェンスの役割

自動化されたインテリジェンスの使用によって、現代の企業のサイバーセキュリティに対するアプローチは大きく変化しました。自動化されたインテリジェンスは、プロアクティブな脅威検知を実行できる機能をもたらしました。従来の（リアクティブな）手法とは異なり、自動化されたインテリジェンスはデータを継続的に分析して学習し、潜在的な脅威が損害を引き起こす前に脅威を特定することができます。このプロアクティブなアプローチによって、組織はサイバー攻撃者と絶えず進化を続ける戦術に先手を打って対応できます。

自動化されたインテリジェンスのもう一つの重要な役割は、リアルタイムのモニタリングと対応の促進です。問題を特定しただけでは十分ではありません。サイバーセキュリティソリューションの継続的モニタリングによってセキュリティの脅威が特定されたら、各インシデントに迅速に対応する必要があります。従来、これは人間が介入して対応するようにセキュリティチームに通知することを意味していました。しかし、自動化されたインテリジェンスを使用すれば、サイバーセキュリティプラットフォームが効果的な脅威修復手順を即時かつ自動的に実行できます。

最後に、自動化されたインテリジェンスはリスク軽減のための予測分析に役立ちます。過去のデータから傾向とパターンを分析することで、自動化されたインテリジェンスシステムは潜在的な脆弱性と将来の攻撃戦略を予測することができます。この予測を利用して、組織は先を見越して防御を強化することができます。脆弱性が悪用される前に対応して強化することで、組織はサイバーセキュリティの戦いにおいて攻撃者より優位な立場を保つことができます。

サイバーセキュリティにおける自動化されたインテリジェンスの利点

ここまで、現代のサイバーセキュリティにおける自動化されたインテリジェンスの役割について見てきたので、その利点については明白でしょう。利点には以下のものがあります。

• 脅威検知の精度と効率の向上：自動化されたインテリジェンスシステムは、人間のアナリストでは到達できない規模と速度でデータを分析できます。このため、より正確かつ包括的な脅威の検知が可能になり、フォールスポジティブの確率が低下します。
• セキュリティインシデントへのより迅速な対応：自動化されたインテリジェンスによって、サイバーセキュリティ防御は、エンドツーエンドでマシンの速度で動作して、脅威に即時に対応できるようになります。この迅速な対応によって、サイバー攻撃による損害を最小限に抑え、運用の継続性を維持することができます。
• 規模にかかわらずチームの効率を維持：自動化されたインテリジェンスは、インフラストラクチャとデータの複雑さが増大するに伴い、シームレスに拡大していくため、サイバーセキュリティチームはより少ないリソースで多くの業務に取り組めるようになります。自動化されたインテリジェンスによって定型タスクが自動化されるので、アナリストは必要不可欠な、重要で、複雑なプロジェクトに集中的に取り組むことができます。
• 費用対効果が高く、最適なリソースの使用：人間のアナリストを解放して、より複雑で重要なサイバーセキュリティ業務に取り組むことができるようにすることで、自動化されたインテリジェンスは現在のサイバーセキュリティのスキル不足という課題を軽減します。

自動化されたインテリジェンスとAIネイティブなCrowdStrike Falcon®プラットフォーム

自動化されたインテリジェンスがサイバーセキュリティに統合されたことは、サイバー脅威との絶え間ない戦いにおける大きな進歩を表します。AI/MLと高度なデータ分析を活用することで、自動化されたインテリジェンスは、プロアクティブな脅威検知、迅速な脅威への対応、改善されたリスクの軽減を実現します。その結果、セキュリティチームに検知の精度と効率の向上がもたらされ、強力なセキュリティポスチャを維持できるようになります。また、自動化されたインテリジェンスは、セキュリティチームのシステムやインフラストラクチャの規模にかかわらず、これを実現します。

CrowdStrike Falcon®プラットフォームは、自動化されたインテリジェンスとAI/ML技術を活用して、組織が最新のサイバー脅威に対し先手を打てるようにします。AIを活用した振る舞い分析と攻撃の痕跡 (IOA) を備えたFalconプラットフォームは、包括的な最新のCrowdStrike Adversary Intelligenceを提供します。CrowdStrike Falcon® FusionのSOAR（セキュリティのオーケストレーション、自動化と対応 ）フレームワークによって、組織はセキュリティワークフローとタスクを自動化し、効率を向上させることができます。

自動化されたインテリジェンスとAIネイティブな機能を活用して、絶えず進化を続ける俊敏なサイバー脅威から組織を保護する準備はできましたか？詳細については、Falconプラットフォームを無料でお試しいただくか、今すぐクラウドストライクにお問い合わせください。