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SIEM — ログ統合分析・脅威検知

ルールでは捉えきれない
「いつもと違う動き」を見抜く。

EDR・SASE・社内ネットワークなど、あらゆる機器のログを一元的に収集・分析し、セキュリティ上の脅威を検知する仕組み。次世代SIEMは、機械学習で未知の攻撃にも対応します。
福岡・九州の中堅企業の事業規模に応じて、ログ収集・運用・脅威検知をトータルでご提案します。

.ISSUE こんな課題はありませんか

点と点だけでは、攻撃の全体像が見えない

ログがバラバラで関連付けできない
EDR・SASE・サーバーのログを横串で分析できていない
内部不正の検知ができない
正規ユーザーを装った脅威は従来型では検知困難
ルール作成・維持の負担が大きい
攻撃手法の変化に追従し続けるのが運用上の重荷
未知の攻撃パターンを検知できない
ルールに定義されていない攻撃はすり抜けてしまう
.WHAT SIEMとは

あらゆる機器のログを統合し、脅威を可視化する

SIEM(Security Information and Event Management)は、社内のあらゆる機器・システムのログを一元的に収集・分析し、セキュリティ上の脅威を検知する仕組みです。EDRやSASE単体では把握できない、複数の事象をまたいだ脅威を可視化します。

SIEMの3つの役割
COLLECT
収集
あらゆる機器のログを一元集約
ANALYZE
分析
相関分析・機械学習で脅威を発見
ALERT
通知
優先度付きで担当者に連絡
.COMPARE 従来型と次世代SIEMの違い

「ルール」から「機械学習」へ、検知の進化

従来型SIEM

「こういう動きがあったらアラートを出す」というルールベース。ルールに定義されていない攻撃や、正規操作に見せかけた内部不正は検知できません。

相関ルールへの依存
未知の攻撃パターンは検知不可
内部不正・アカウント乗っ取りに弱い
ルール作成・維持の運用負担が大きい
次世代SIEM(UEBA搭載)

機械学習でユーザーや端末の「普段の行動パターン」を自動学習。ルールに頼らず、「いつもと違う動き」を異常として検知します。

機械学習による行動分析
未知の攻撃パターンも検知
内部不正・アカウント乗っ取りも発見
アラート優先度を自動スコアリング
UEBA(User and Entity Behavior Analytics)とは、ユーザーやエンティティ(端末・サーバー等)の行動を機械学習で分析する技術。次世代SIEMの中核機能であり、未知の脅威と内部不正の検知において、従来型を圧倒します。
.CAPABILITIES SIEMでできること

ログの海から、本当に危険な兆候を浮かび上がらせる

01
あらゆるログを一元集約

EDR・SASE・サーバー・ネットワーク機器・アプリケーションなど、すべてのログを一つのプラットフォームに集約。サイロ化を解消します。

02
機械学習で未知の脅威を検知

UEBAが「普段の行動パターン」を学習し、深夜の不審なデータ転送など「いつもと違う動き」を自動検知します。

03
内部不正・アカウント乗っ取りを発見

正規ユーザーを装った脅威も、行動パターンの逸脱から検知。退職予定者の不審な操作や、なりすましアクセスも発見できます。

04
優先度の自動スコアリング

アラートの重要度を自動でスコア付け。アナリストが本当に対処すべき脅威に集中できる体制を実現します。

.PRODUCTS ソフネットの推奨製品

環境・規模・既存基盤に応じた、2製品からのご提案

SIEM製品は、お客様の環境・規模・既存のクラウド基盤によって最適解が変わります。ソフネットでは、中立的な立場から最適な製品をご提案します。

UEBAのパイオニア

UEBA機能を中核に据えた次世代SIEMのパイオニア。行動分析による高精度な脅威検知と、インシデント対応の自動化を実現します。

こんな企業におすすめ
UEBAの精度を最優先する企業
内部不正対策の強化が課題
インシデント対応の自動化を重視
クラウドネイティブ

Googleのクラウド基盤による高速なログ検索と、グローバル規模の脅威インテリジェンスを活用した検知・分析が強み。大量ログの処理に強い。

こんな企業におすすめ
大量ログの高速検索が必要
Google Cloud基盤を活用中
グローバル脅威インテリジェンス重視
独立系ベンダーだからできる中立提案。環境・規模・既存のクラウド基盤を踏まえ、お客様にとって最適なSIEMを技術的な裏付けに基づいてご提案します。
.FLOW 導入の流れ

ヒアリングから運用開始まで、4ステップ

STEP 01
ヒアリング
ログソース・既存基盤・要件を整理
STEP 02
製品選定・PoC
最適製品を選定、検証環境で評価
STEP 03
導入・設定
ログ連携、検知ルール・モデル設計
STEP 04
運用開始
継続的なチューニング・改善
NEXT STEP

ログの中の「異常な兆候」、見逃していませんか?

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