【ダイジェスト】
セキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）システムは、セキュリティ運用の一元管理を提供し、組織がITインフラを監視、管理、保護するのを容易にします。SIEMプラットフォームは、セキュリティインシデントへの迅速かつ効果的な対応を可能にするインシデント対応プロセスを合理化します。また、中央集約されたログ記録と報告機能により、業界規制および標準への準拠を達成および維持するのに役立ちます。SIEMシステムは、リアルタイムで大量のログデータを分析することにより、セキュリティ脅威や不審な活動の早期検出を可能にします。
データエンジニアリングにおける問題点として、大規模なソースからのデータ/ログ収集は困難な作業です。例えば、大企業では、Linuxログが1日に約100億、ファイアウォールログが約50億に達することがあります。ログ収集におけるボリュームスパイクは、データの急増により発生し、データ取り込みプロセスに影響を与え、ストレージレベルおよびネットワーキングのプラットフォームに影響を及ぼします。
機械学習（ML）アルゴリズムを使用してボリュームスパイクを早期に特定することで、ログ監視の効果と効率を高め、スケーラビリティの問題と運用上の課題に先んじることができます。MLアルゴリズムを使用することの利点には、複雑なパターンの識別、スケーラビリティ、異常検出の優れた能力、適応性、予測能力などがあります。異常検出には、監視されたおよび監視されていないアルゴリズム（または自家製ソリューション）から選択するさまざまな種類があります。ここで使用されるアルゴリズムは、アイソレーションフォレストです。
アイソレーションフォレストは、特に高次元データセットにおいて、従来の教師あり学習アルゴリズムが苦戦するか、大規模な前処理を必要とする場合に、軽量でスケーラブルかつ効果的な異常検出アプローチを提供します。
機械学習アルゴリズムは、特にSIEMサイバーセキュリティ領域において、データエンジニアリングで組織が特定の問題に積極的に対処するのに非常に有用です。MLを活用することで、組織は運用効率を向上させ、システムの信頼性を強化し、潜在的な中断に対するデータインフラを強化することができます。
【ニュース解説】
セキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）システムは、企業のITインフラを一元的に監視し、セキュリティ脅威に迅速に対応するためのプラットフォームです。これにより、セキュリティインシデントの早期発見や、業界の規制遵守のためのログ管理が可能になります。しかし、大企業では日々膨大な量のログデータが生成され、その中から異常なデータの増加（ボリュームスパイク）を見つけ出すことは困難です。このような状況に対処するため、機械学習（ML）アルゴリズムを用いた新しいアプローチが注目されています。
機械学習アルゴリズムを使用することで、ログデータの複雑なパターンを識別し、大量のデータをリアルタイムで処理することが可能になります。これにより、通常の変動とは異なる異常なデータの増加を効率的に検出できるようになります。特に、アイソレーションフォレストというアルゴリズムは、高次元のデータセットにおいても軽量で効果的な異常検出を実現します。
この技術の導入により、組織はセキュリティ脅威や運用上の問題を早期に発見し、迅速に対応することができるようになります。また、データの異常な増加を予測し、事前に対策を講じることで、システムのダウンタイムを防ぎ、運用効率を向上させることが可能です。
しかし、この技術の導入にはいくつかの課題も存在します。例えば、機械学習モデルの訓練には大量のデータが必要であり、また、モデルの精度を維持するためには定期的な更新が必要です。さらに、誤った警告（偽陽性）を減らすためには、モデルの微調整が重要になります。
長期的な視点では、機械学習を活用したSIEMシステムは、セキュリティ運用の自動化と効率化に大きく貢献することが期待されます。しかし、そのためには、技術の進化に合わせてセキュリティ専門家のスキルアップや、新しい規制への対応など、継続的な努力が求められるでしょう。
from SIEM Volume Spike Alerts Using ML.
