私たちの周囲には多くの危険が潜んでいます。サイバー脅威はこれまでになく増加しており、企業では機密データの侵害や業務の混乱が起こるおそれがますます高まっています。そのため、こうしたリスクを自動的に軽減したいと考えている組織では、セキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）システムが採用されるようになっています。
SIEMとは SIEMとは、セキュリティデバイスおよびアプリケーションやネットワークハードウェアから得られるログ、セキュリティアラート、その他のデータストリームを分析する、包括的でますますAI駆動型となっているシステムのことです。
このような堅牢な（かつ多くの場合は複雑な）システムでは、まずSIEMが組織にもたらす付加価値を理解することが重要です。
SIEMシステムとは
セキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）は、SIM（セキュリティ情報管理）とSEM（セキュリティイベント管理）を統合したシステムで、これにより組織は自社の情報セキュリティの全体像を把握できます。SIEMシステムは、組織のITインフラストラクチャ全体におけるセキュリティイベントを監視・分析するために設計された高度なソリューションです。
こうしたシステムは、ネットワークデバイス、サーバー、アプリケーション、セキュリティソリューションなど、さまざまなソースからデータを収集して関連付けることで、セキュリティ運用を一元的にとらえることができます。SIEMシステムは、記録されたデータを使用して他のすべてのデータをリアルタイムで関連付け、脅威が検出された際には情報セキュリティ担当者にきわめて具体的かつ詳細なアラートを発信します。また、その脅威や脆弱性は、脅威レベルに応じて優先順位が付けられます。
SIEMシステムには、コンプライアンスレポートに欠かせない以下の重要な機能があります。
ログ収集と管理：さまざまなソースのログを集約し、分析と報告を行う
リアルタイムモニタリング：セキュリティイベントを継続的に監視し、異常や潜在的な脅威を検出する
相関と分析：複数のソースからのデータを組み合わせ、セキュリティインシデントを特定し、調査する
レポートとダッシュボード：コンプライアンスに準拠したレポートと視覚的に認識しやすいダッシュボードを生成し、可視性と意思決定を強化する
アラートと通知：潜在的なコンプライアンス違反または疑わしい活動をセキュリティチームに迅速に通知する
SIEMがビジネスにおいて重要な理由
SIEMは、さまざまな方法で情報セキュリティを強化し、企業に大きな価値をもたらします。
ビジネスデータのリアルタイム収集と分析
SIEM情報技術システムの中核を成すのは、組織がさまざまなソースからデータをリアルタイムで収集・分析できるよう支援することです。企業はネットワークやIT資産全体を継続的に監視することで、不審な活動や潜在的なセキュリティ脅威を発生と同時に認識できるようになります。
コンプライアンスレポート
SIEMシステムの複数の機能により、GDPR、HIPAA、PCI-DSSなどの規制に基づくコンプライアンスレポートの作成にあたって組織を全面的にサポートします。SIEMシステムはさまざまなソースからセキュリティデータを効率的に収集し、正規化することで、コンプライアンス関連イベント全体を網羅します。このデータを関連付けることにより、SIEMシステムはパターンを特定し、所定の規制要件に準拠したレポートを生成できます。
SIEMシステムでは、ログ管理や監視、監査プロセスを自動化することで、コンプライアンスに求められる手作業を削減します。自動化により、規制基準に従ってログが一貫して収集、保持、アーカイブされます。
最後に、SIEMシステムでは継続的な監視とリアルタイム分析を実施することで、組織がコンプライアンス関連のインシデントを迅速に検出し、対応できるようにします。この積極的なアプローチにより、コンプライアンスが継続的に維持され、コンプライアンス違反のリスクが軽減されます。
インシデント管理
セキュリティインシデントが発生すると、組織としての対応力（あるいは対応力のなさ）がビジネスに重大な影響を及ぼすことがあります。SIEMシステムは、企業がセキュリティ脅威を即座に検出・調査し、脅威に対応できるよう、高度なインシデント管理機能を備えています。
SIEMシステムの優れた点は、脅威が深刻なセキュリティインシデントに発展する前に、潜在的な脅威を特定できることにあります。自動検出ルールや異常検出アルゴリズムを活用することで、SIEMシステムは不正なアクセス試行やデータ転送などの異常な活動を検出し、フラグ付けすることができます。
潜在的なインシデントが検出されると、SIEMシステムではそのイベントの迅速な特定と予備分析を支援します。このシステムは、さまざまなソースからのログとアラートを関連付け、一貫した全体像を提示します。これにより、セキュリティチームはインシデントの性質と範囲を判断することができます。
SIEMシステムはまた、インシデント対応プロセスの調整において重要な役割を担っています。影響を受けたシステムの隔離や悪意のあるIPアドレスのブロックといった対応機能を自動化することで、いちだんと迅速に緩和措置を実施します。さらに、SIEMシステムを導入することで、一元化されたダッシュボードやワークフローを通じてインシデント対応チーム間のコミュニケーションとコラボレーションを促進できます。
インシデントを封じ込めると、SIEMシステムは堅牢なフォレンジック機能を活用して、根本原因の調査、影響の評価、調査結果の文書化を行います。SIEMシステムが生成するインシデントレポートは詳細にわたるため、コンプライアンスレポートの作成、インシデントのライフサイクルに対する理解、将来的な対応戦略の改善に非常に有用です。
継続的な改善
サイバー脅威は常に進化しており、それに伴って対策も進化させる必要があります。組織のサイバーセキュリティ戦略を継続的に改善しなければ、悪意のある侵入の被害に遭うリスクが高まります。
SIEMシステムが集約したデータは、トレンドや繰り返し発生する問題、またセキュリティ対策のギャップを特定するための基盤として活用することができます。こうした洞察を分析することで、セキュリティチームは脅威の優先順位付け、セキュリティ戦略の改良、リソースの効果的な割り当てを実施できるようになります。さらに、このデータに高度な分析機能と相関機能を適用することで、SIEMシステムは未加工のデータを実用的な脅威インテリジェンスに変換できます。SIEMシステムは、脅威検出ルールと相関ロジックを定期的に更新することで、新たに発生する高度な脅威を迅速に、かつ巧みに、継続して特定することができます。
SIEMシステムではさらに、詳細なインシデント分析、インシデント後のレビュー、将来への対策を含む包括的なレポートも生成します。また、膨大な履歴データも活用して、長期的なセキュリティ傾向と繰り返されるパターンを特定します。組織はこのデータを継続的に分析することで、持続的な脆弱性を認識したうえで体系的な問題に対処できます。この継続的な学習ループにより戦略を改善し、サイバーセキュリティ態勢強化に向けて、情報に基づいた取り組みを積極的に行うことができます。
機械学習でパフォーマンスを向上
SIEMシステムでは、膨大な量のデータを使用して、多くの場合はリアルタイムで高度な脅威を特定します。これには多大な人的リソースやコンピューティングリソースが必要になることがあります。SIEMシステムの作業規模に対し、SIEMシステムのパフォーマンスを確保するにはどうすればよいでしょうか？
機械学習（ML）は、SIEM機能を自動化することで、さまざまな面で役立ちます。特に、ユーザー、デバイス、アプリケーションの典型的な動作を監視しつつ異常検出を実施する際に有用です。ML対応のSIEMはベースライン動作からの著しい逸脱にフラグを立て、アラートをトリガーします。
機械学習モデルは、安全な活動と悪意のある活動をより正確に区別するよう訓練することもでき、誤検知の発生を最小限に抑え、アラート疲労を低減します。これにより、セキュリティアナリストは真の脅威に集中できます。
適応力と成長力のあるアーキテクチャで付加価値を向上
サイバー脅威は今後も絶えず進化するでしょう。それに対応するセキュリティ対策も、継続的に進化できるよう備えておかなければなりません。SIEMシステムは高い拡張性を備えているため、組織で新たに導入されたセキュリティソフトウェアやツールにも容易に統合できます。保護機能を拡張する柔軟性により、企業は新たな脅威に対しても先回りして対応できます。
SIEMの主な特徴
SIEMのサイバーセキュリティシステムの規模や種類は多岐にわたります。小規模なSIEMシステムではすべての機能を1台のサーバーでホストできますが、大規模なシステムの場合は、データベース、アーカイブ、分析などの複数の種類のサーバーを利用することがあります。
ほとんどの組織では、タイプやソースが異なるログデータが存在するため、SIEMシステムは、ログを生成する各デバイス上のソフトウェア（エージェント）と、ソースからSIEMサーバーにデータを転送するだけのエージェントレスサービスを組み合わせたものとなっています。
SIEMシステムのアーキテクチャにかかわらず、SIEMを選択する際には重要な特徴に留意する必要があります。
他のエンタープライズセキュリティ制御との容易な統合
SIEMシステムに必要なのは、ファイアウォール、侵入検知システム（IDS）、エンドポイント保護プラットフォームなどの他のエンタープライズセキュリティ制御と統合し、コマンドを提供できる能力です。SIEMセキュリティシステムはこの力を存分に発揮して分析を行い、他の特化型システムを起動することで、進行中の攻撃を阻止することも、攻撃を完全に防止することもできます。
脅威インテリジェンスフィードの利用
ほとんどのSIEMシステムでは、悪意のある行動に現在関連しているIPアドレス、ドメイン、Webサイトなどを示す脅威インテリジェンスデータを収集し、分析できます。これらの脅威を把握し、対応するためには、企業のSIEMシステムが最新の脅威インテリジェンスデータを受け取ることがますます重要になっています。しかし、すべてのSIEMが組織で希望する脅威インテリジェンスフィードとの統合に対応しているわけではありません。ですから、統合に対応していることが重要です。
組織にとって理想的な脅威インテリジェンスフィードをSIEMシステムに組み込むことで、特定の企業構造に固有の脅威を正確に検出する能力を強化できます。
堅牢なコンプライアンスレポート
監査は面倒だと思われがちで、組織が不意打ちを食らうことも珍しくありません。組織がSIEMを導入しようとする際は、このような要注意の状況でもコンプライアンスへの準拠を示すための高度なレポート機能が備わっているかどうかに注目する必要があります。次の点を考慮してください。
詳細なセキュリティインシデントレポートを迅速に作成できるか
ログデータやユーザーアクティビティに関するレポートを簡単に取り出せるか
組み込みのレポートは、よく見られる一般的なコンプライアンスデータ要求のニーズを満たしているか
必要に応じ、新しいレポートやカスタムレポートを生成できるか
このように自問して事前に確認しておくなら、コンプライアンス機能を利用できる場合、長期的かつ大幅にコンプライアンスチームの労力を削減できます。
フォレンジック機能
組み込みのフォレンジック機能により、組織ではインシデント調査を簡素化し、こうしたイベントの根本原因をより深く把握できるようになります。SIEMシステムがセキュリティイベントに関する追加情報を収集した後は、その情報により攻撃の特定や過去のインシデントをより詳しく調べられるようになります。
さらに、SIEMはデジタル証拠の収集も自動化できます。その証拠は、懲戒処分や起訴を目的として、後に使用することができます。SIEMの導入を検討しているのであれば、セキュリティチームが以下の作業を行えるよう、包括的なフォレンジックツールを備えているかどうかを確認してください。
履歴データの分析
攻撃のタイムラインの再構築
攻撃者が悪用した脆弱性の特定
SIEMの実装：ベストプラクティス
新しいSIEMシステムを実装する際には困難が伴うことがあります。以下のベストプラクティスは、セキュリティに果敢に取り組んできたITチームがこれまでに策定したもので、SIEM実装アプローチの指針として参考にできます。
データ
SIEMを実装するには、組織がツール内のデータ収集、ストレージ、保持に関する明確なポリシーを定義できるようにしなくてはなりません。監視するデータソース、ログの保持期間、収集したデータの完全性と機密性を確保する方法を定める必要があります。これには、オンプレミス環境とクラウド環境の関連データの統合も含まれます。
コンプライアンス
実装時には、SIEMが規制標準への準拠に関する重要な役割を果たしていることを確認する必要があります。SIEMソリューションは、データ収集と分析を通じてコンプライアンス管理を効率化しなくてはなりません。そのため、SIEMシステムを構成する際には、コンプライアンスレポートに加え、組織に関連する規制への準拠を示すための必要書類の生成も自動化するよう設定することをおすすめします。あらかじめ構成されたモジュールとレポートを実装することで、コンプライアンス監査が生じた際に管理作業を大幅に簡素化できます。
微調整
SIEMシステムは全体的なセキュリティ態勢を強化しますが、最善の保護状態を維持するには、調整やメンテナンスは欠かせません。初期実装時に微調整するなら、システムが長期的に効果を維持するのに大いに役立ちます。
また、SIEMの構成を定期的に見直して更新するというプロセスも検討できます。これは、IT環境の変化を反映したり、脅威の進化に対応したりする必要がある場合に特に役立ちます。相関ルールの精緻化、アラート閾値の調整、セキュリティチームで利用可能になった新しいデータの取り込みも検討しましょう。
チームトレーニング
新しいツールを活用し、その価値を最大限に引き出せるよう、チームで準備しておくことが大切です。実装時にチームトレーニングを実施するとともに、年間を通じて継続的にセッションを開催して、セキュリティチームの知識を新たにし、新しいチームメンバーのオンボーディングを行うことも一案です。チームはシステムについて深く理解し、特定の機能を効果的に使用する方法を熟知している必要があります。これにより、セキュリティインシデントが発生した際にいちだんと適切かつ迅速に対応できるようになります。
SIEM実装に伴う課題
SIEMシステムには数々のメリットがありますが、この堅牢なツールを実装するにあたり、克服すべき課題も数多くあります。こうした一般的な課題を事前に把握しておくことで、実装に向けてチームが解決策を考えておくことができます。
大量のデータの処理
SIEMシステムは、多様なソースから大量のデータを処理・分析する必要があるため、そのデータの管理が課題となることがあります。この課題に対処するため、十分なストレージスペースと処理能力があるかどうかを確認してください。システムからリアルタイムで適時の分析結果と実行可能な洞察を得るためです。
これは大きな課題ですが、イベントを絞り込んで、本当に重要なものを見極めて優先的に処理することが大切です。
また、SIEMベンダーにデータ料金に関する明確な説明を受けることも重要です。ソリューションが処理・保存するデータ量に応じて課金するSIEMベンダーもあります。その場合、費用があっという間に膨らむ可能性があります。なお、分析するデータの種類や保持期間などを選択できることもあります。
誤検知
SIEM実装における他の一般的な課題として、誤検知（偽陽性）があります。不適切なインストールや構成により誤検知が発生し、実際には無害で重要ではないセキュリティインシデントを潜在的なインシデントとしてチームに警告することがあります。誤検知が多すぎると、セキュリティチームが優先度の低い調査に時間を取られるため、システムが逆に負担になることがあります。このように大量のデータへの対処が必要になると、真の脅威への対応能力が大幅に低下します。
実装時には、高度な分析機能でSIEMを微調整するための十分な時間（初期段階および継続的）を確保してください。
SIEMソリューションを選択する方法
自社に適したSIEMソリューションを選択するには、まずいくつかの重要な要素について評価する必要があります。
リアルタイム分析
SIEMシステムを選択する際は、リアルタイム分析の有無を確認することが重要です。この機能により、脅威やコンプライアンスの問題のほか、ユーザーにとって関心のあるイベントやアクティビティの検出、区別、優先順位付けが可能になります。また、組織はセキュリティインシデントが発生した時点で検出して対応できるため、潜在的な損害を最小限に抑え、復旧までの時間を短縮できます。
機能管理
包括的な機能管理により、組織はセキュリティ設定を効果的にカスタマイズし、管理できます。チームが次のような複雑な機能を維持し、サポートできるシステムを選択するよう検討してください。
アラートの構成
相関ルールの定義
ログとデータソースの管理
ユーザーロールの管理
他のセキュリティツールとの統合
使いやすさ
ほとんどのソフトウェアと同様、SIEM戦略もセキュリティチームが効率的に活用できなければ効果はありません。従来のITチームに属さないユーザーがいる場合は特に重要です。SIEMでは直感的なユーザーインターフェースを備え、重要な機能に簡単にアクセスできる必要があります。組織のセキュリティ監視の目標に沿ったSIEMのユースケースを定めることを検討し、SIEMのユーザーインターフェースの設計要件を検討する際には、それらの共通のユースケースを考慮に入れます。
データストレージ
SIEMシステムでは膨大なデータが新たに生成されるため、ストレージが必要となります。組織では、SIEMソリューションのデータストレージ機能（容量、拡張性、データ保持ポリシーのサポートなど）を評価する必要があります。クラウドベースのストレージソリューションは、SIEMシステムデータのニーズに合わせて拡張できることがほとんどです。SIEMシステムが組織のデータ量と保持要件に対応できるかどうかを確認してください。
SIEMの未来
テクノロジー全般に当てはまることですが、サイバー脅威も進化を続けています。脅威が進化するにつれて、SIEMテクノロジーも進歩していくことになります。いくつもの進歩やトレンドがすでに見込まれています。
AIと機械学習の強化
今後のSIEMシステムには、特に、より高度なAI機能と機械学習機能が組み込まれる可能性が高いと考えられます。AIと機械学習によって脅威検出の精度が高まり、誤検知が減り、セキュリティインシデントに対して深い洞察が得られるようになります。
SIEMソリューションにおけるAIの役割がますます重要になる中で、組織は、将来のSIEMが高い意思決定能力を備え、エンドポイントの増加に適応していくであろうと期待することができます。今後のSIEMツールが処理するデータ量が間違いなく増加することを考えると、AI機能と機械学習機能をさらに多く組み込むことが特に重要となります。
クラウドサービスとの統合の強化
クラウドに移行する組織が増えるにつれ、SIEMシステムにはクラウドサービスとの統合をさらに強化することが求められています。これには、ハイブリッドおよびマルチクラウドの環境全体でセキュリティイベントを監視・分析する機能も含まれます。
ユーザー行動分析へのフォーカス
ユーザー行動分析（UBA）は、内部の脅威や侵害されたアカウントを検出するにあたってますます重要になっています。将来のSIEMシステムでは、異常なユーザー行動や潜在的なセキュリティリスクの特定に向けて、UBAをより重視するようになると思われます。
RubrikとSIEM
Rubrikでは、SIEM機能を統合して強化するためのさまざまなネイティブソリューションを提供し、組織のサイバーレジリエンスの向上とサイバー脅威に対する防御を実現します。ネイティブ統合に加え、Rubrikのイベント駆動型フレームワークは、業界標準のWebhookとRubrik Security Cloud GraphQL APIをサポートしています。
Microsoft SentinelとCrowdStrike LogScaleとの統合 – RubrikはMicrosoft SentinelおよびCrowdStrike LogScaleと統合することで、包括的な脅威検出と対応機能を実現します。この統合により、組織はRubrikのデータ保護および復旧機能を高度なSIEM機能と併用して、SIEMにデータコンテキストを直接提供できます。
ランサムウェアからの回復 – Rubrikのランサムウェア復旧ソリューションも、人気のSIEMツールとシームレスに統合します。ランサムウェアからのデータ復元と回復、異常検出、被害状況の検出・診断が迅速に行えるようになったRubrikのランサムウェア対策ソリューションは、SIEMと直接連携して、ランサムウェア攻撃からの迅速なサイバー復旧を促進し、ダウンタイムを最小限に抑えます。
Data Security Command Center – RubrikのData Security Command Centerは、データセキュリティの監視と管理を行う一元的なプラットフォームで、データ保護のステータス、コンプライアンス、潜在的な脅威に対するリアルタイムでの可視性を実現します。SIEMシステムと併用することで、組織はデータリスクを迅速に特定・軽減し、サイバー脅威やデータ漏洩に備えて先手を打つことができます。