セキュリティ データ レイクとは?

適切に構築されたセキュリティ データ レイクのアーキテクチャは、セキュリティ データの高速な検索、相関分析、調査を実現するために連携する、いくつかの主要な要素で構成されています:

• インジェスト: ファイアウォール、クラウド プラットフォーム、ID プロバイダー、エンドポイント検出ツールなど、マルチクラウド、マルチプラットフォーム環境にわたる多様なソースから、API、コネクタ、エージェントを使用してデータを収集します。
• 保存: Delta Parquet などのオープン フォーマットを使用して、クラウドネイティブでスケーラブルな環境にデータをコスト効率よく保存し、読み取り時のスキーマの柔軟性と相互運用性をサポートします。
• 処理: Spark、Kusto 照会言語 (KQL)、機械学習などの複数の分析エンジンをサポートし、単一のデータ コピーに対してリアルタイム分析とバッチ分析の両方を実行します。
• アクセス: ロールベースのアクセス制御 (RBAC)、暗号化、監査ログを実装して、機密データを保護し、コンプライアンスをサポートします。
• 分析: AI、ユーザーおよび分析エンティティ行動分析 (UEBA)、サイバー脅威の追求、カスタム ダッシュボードにより、脅威を明らかにし、傾向を可視化します。
• エージェント型防御: 高度な分析、異常検出、自律的な脅威対応のために、包括的なデータ、履歴データ、リアルタイム データを一元化することで、AI エージェントとオートメーションを強化します。

Microsoft Sentinel データ レイクは、コストの最適化、データ管理の簡素化、セキュリティ オペレーションにおける AI の導入促進を目的として設計されています。Microsoft Sentinel プラットフォームの基盤として、クラウドネイティブ アーキテクチャを備え、セキュリティ専用に構築されています。すべてのセキュリティ データをまとめることで、可視性の向上、より深いセキュリティ分析、コンテキスト認識を実現します。手頃な価格で長期保有が可能となるため、組織は予算を効果的に管理しながらセキュリティを強化できます。

従来のセキュリティ情報イベント管理 (SIEM) システムは、リアルタイムのアラート、ログの集約、コンプライアンス レポート作成に重点を置いています。これらは、特にアクティブな脅威をすばやく把握することが重要な環境において、即時の脅威検出とインシデント応答に効果的です。ただし、SIEM は拡張性、コスト効率、長期データ保持において課題を抱えることがよくあります。特にハイブリッド環境やマルチクラウド環境では、セキュリティ データの量が増えるにつれて、多くの SIEM プラットフォームの維持コストが高くなり、詳細なフォレンジック調査や高度な分析をサポートする能力が限られてきます。

セキュリティ データ レイクは、より柔軟で拡張性の高いアプローチを提供します。読み取り時のスキーマ アクセス、オープン データ形式、コンピューティングとストレージの分離をサポートします。そのため、膨大な量の未加工セキュリティ データ、構造化セキュリティ データ、非構造化セキュリティデータを保存および分析するのに最適です。セキュリティ データ レイクは、AI 搭載のサイバーセキュリティ分析、サイバー脅威の追求、長期的なコンプライアンス対応にも適しており、ギガバイトあたりの保存コストを削減できます。

多くの組織が両方のアプローチの強みを認識して、SIEM とデータ レイクの機能を組み合わせたハイブリッド モデルを採用するようになっています。この構成では、SIEM がリアルタイムのアラートと運用ワークフローを担い、セキュリティ データ レイクが高度な分析、過去の調査、拡張可能なデータ保持の基盤になります。このハイブリッド戦略により、セキュリティ チームは脅威に迅速に対応しながら、長期にわたるデータの探索と分析を柔軟に行うことができます。

すべてのデータ プラットフォームがセキュリティ向けに構築されているわけではありません。セキュリティ データ レイク、汎用データ レイク、従来型データベースの違いを理解すると、セキュリティ オペレーションに適した基盤を選びやすくなります。

• 汎用データ レイク: 構造化データ、半構造化データ、非構造化データを含む、あらゆる種類のビジネス データを保存します。この一元的なストレージ ソリューションは、分析、レポート作成、データ サイエンスに通常使用されます。脅威検出やフォレンジック調査のような、セキュリティ固有のニーズ向けには最適化されていません。
• セキュリティ データ レイク: クラウド環境、オンプレミス環境、ハイブリッド環境から、ログ、アラート、テレメトリなど、セキュリティ関連データを収集、正規化、分析するために特別に設計されています。汎用データ レイクとは異なり、リアルタイムの脅威検出、長期的な調査、AI を活用した高度な分析をサポートします。また、読み取り時スキーマの柔軟性も備えており、動的で進化し続けるセキュリティのユース ケースに最適です。
• 従来型データベース: 構造化されたトランザクション データ向けに最適化されており、あらかじめ定義されたスキーマに従います。従来型データベースは、構造化された業務アプリケーションには有効ですが、大量の非構造化セキュリティ データを処理したり、最新のサイバー脅威の検出と調査に必要な複雑な分析ワークフローをサポートしたりするようには設計されていません。

セキュリティ データ レイクは、スケーラブルで柔軟なインフラストラクチャを提供し、最新のセキュリティ課題に対応することで、データ レイクとデータベースの間のギャップを埋めます。そのため、多様なデータ ソースを分析し、サイバー脅威に迅速に対応する必要がある組織にとって、より適した選択肢になります。

これらのベスト プラクティスに従うと、セキュリティ データ レイクを管理しながら、企業の評判を守り、成長を支援し、コンプライアンスを維持できます。おすすめのアクションは次のとおりです:

• 業界標準のプロトコルを使って、保存時および転送時のデータを暗号化します。これにより、データが傍受されたり、許可なくアクセスされたりしても、データは判読不能なまま安全に保たれます。
• RBAC、アクセス制御リスト (ACL)、多要素認証(MFA) など、きめ細かなアクセス制御を使用します。これらの制御は、最小特権アクセスを徹底するのに役立ち、内部関係者による脅威や、偶発的な漏えいのリスクを軽減します。
• 異常なアクセス パターンや未承認の変更を監視します。継続的な監視により、不審な動作を早期に検出し、迅速なインシデント応答を支援します。
• データ分類とタグ付けを適用して、機密情報を特定します。適切なラベル付けにより、対象を絞った保護が可能になり、個人データや機密データの取り扱いに関する規制要件への対応に役立ちます。
• 監査ログ記録とバージョン管理を提供します。これらの機能は追跡可能性と説明責任を支援し、インシデントの調査やデータ整合性の維持を容易にします。
• 定期的にデータをバックアップし、ディザスター リカバリー プロセスをテストします。バックアップはデータ損失時の事業継続性を確保する一方、復旧計画のテストは実際のシナリオに対する準備状況の検証に役立ちます。

コンプライアンス フレームワークに準拠します。これらには、国際標準化機構 (ISO) 27001、医療保険の携行性と責任に関する法律 (HIPAA)、一般データ保護規則 (GDPR) が含まれます。確立された標準に従うと、ステークホルダーとの信頼を築き、法的または金銭的な罰則を回避するのに役立ちます。

セキュリティ チームは、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境全体のアクティビティを完全に把握するのに苦労することがよくあります。セキュリティ データ レイクは、これらすべてのソースからのデータを一元化し、インフラストラクチャ全体で統一された可視性を提供します。これにより、アナリストはイベントを関連付け、パターンを検出し、インシデントをより効果的に調査できます。

従来の SIEM では、セキュリティ データを数か月または数年にわたって保存すると高コストになる場合があります。セキュリティ データ レイクは、クラウド ネイティブ ストレージとオープン フォーマットを使用してコストを削減し、長期保有を実現しやすくします。これは、フォレンジック調査、コンプライアンス監査、過去の傾向分析に特に役立ちます。

セキュリティ データ レイクは、高度分析を支援し、従来のツールでは見逃される可能性がある異常やサイバー脅威を検出します。カスタム モデルは、不審な動作を識別し、サイバー脅威の追求を自動化し、インシデント応答を迅速化し、サイバーセキュリティ態勢とデータ保護を強化します。

GDPR、HIPAA、ISO 27001 などの規制枠組みでは、組織がセキュリティ データを保持し、保護することが求められています。セキュリティ データ レイクは、安全で監査可能なストレージと詳細なアクセス ログを提供することで、強力なデータ セキュリティのプラクティスとコンプライアンスを支援し、これらの要件を満たすのに役立ちます。

セキュリティ データ レイクは拡張性を考慮して構築されています。ソリューションを再設計することなく、新しいソースからデータを取り込み、分析できます。また、読み取り時スキーマをサポートし、変化するデータ形式やユース ケースにも適応できます。

セキュリティ データ レイクを構築または運用する際に、組織は多くの場合、戦略的な計画が必要な課題に直面します。たとえば、次のようなものがあります:

• 大量の未加工データ、構造化データ、非構造化データを管理すること。セキュリティ データ レイクは数十ものソースからデータを収集するため、データ量はあっという間にペタバイト規模に膨れ上がります。明確なデータ ライフサイクル戦略がなければ、可視性を失ったり、分析ツールが処理能力を超えてしまったりする可能性があります。
• クラウド ストレージとコンピューティング コストを長期的に管理すること。すべてを無期限に保存すると、費用がかさむ可能性があります。保持ポリシーと予算の制約のバランスを取り、どのデータを保持し、どのように処理するかを賢く判断することが重要です。
• 適切なガバナンス、アクセス制御、規制遵守を確保すること。セキュリティ データには、機密情報が含まれることがよくあります。強力なガバナンスとアクセス制御がないと、組織は GDPR や HIPAA などのプライバシー規制に違反するリスクを負うことになります。
• 構成ミスや不正アクセスを防止すること。誤って構成されたアクセス許可やオープン アクセス設定のために、重要なデータを公開してしまう可能性があります。定期的な監査と自動チェックは、偶発的な情報漏洩のリスクを減らすのに役立ちます。
• オープン データ環境と KQL や Spark などのクエリ言語の管理におけるスキル ギャップに対応すること。セキュリティ チームには、ビッグ データ ツールに関する深い経験がない場合があります。トレーニングとドキュメントは、アナリストがプラットフォームを効果的に使用できるようにするための鍵です。
• ベンダー ロックインに対処し、既存ツールとの相互運用性を提供すること。プラットフォームによっては、データの移動や他のシステムとの統合が困難な場合があります。オープン フォーマットとモジュール型アーキテクチャを選ぶことで、組織の選択肢を広げられます。

Microsoft は、拡張性とインテリジェントなセキュリティ オペレーションをサポートするために連携して動作するクラウドネイティブ サービスを統合することで、セキュリティ データ レイクに対する包括的なアプローチを提供します。その中核にあるのが Microsoft Sentinel です。これは、従来の SIEM の機能を拡張したもので、深い可視性、高度分析、AI 対応の運用を実現する、統合された専用のセキュリティ データ レイクを備えています。

Microsoft Sentinel は、迅速なアラート、インシデント調査、自動対応を実現するとともに、長期保有と高度分析の機能を提供します。組み込みのセキュリティ データ レイクにより、組織は Delta Parquet などのオープン フォーマットで大量のセキュリティ データを取り込み、保持できます。

また、セキュリティ チームは 1 つのデータ コピーに対して複数の分析手法を実行できるので、重複をなくし、長期的な脅威ハンティング、ベースライン作成、エンティティ エンリッチメントなどの強力なユース ケースを実現できます。

このモデルは、リアルタイムの応答性を備えた SIEM と、最新のセキュリティ データ レイクの深さ、柔軟性、コスト効率を兼ね備えており、運用面と戦略面の両方のセキュリティ ニーズを満たします。