セキュリティ情報およびイベント管理(SIEM)システムは、現代のサイバーセキュリティ運用のバックボーンとなっています。組織がセキュリティデータの増加と高度化する脅威に直面する中、スケーラビリティに優れたSIEMアーキテクチャの必要性はかつてないほど高まっています。設計が不十分なシステムは、可視性を制限し、インシデント対応を遅らせ、リソースを浪費するボトルネックとなる可能性があります。本記事では、パフォーマンスと有効性を維持しながら、組織のニーズとともに成長できるSIEMアーキテクチャを構築するための主要な考慮事項について説明します。
SIEMアーキテクチャの基盤を理解する
SIEMシステムのアーキテクチャは、セキュリティチームが脅威を効果的に検出、調査、対応できるかを決定します。基本的に、SIEMアーキテクチャは、多様なソースからのデータ収集、そのデータの正規化と充実化、潜在的なセキュリティインシデントを特定するためのイベント相関、膨大な量の情報の保存、そしてアナリストへの実用的なインサイトの提供を処理する必要があります。
多くの組織は、効果的なSIEMアーキテクチャの設計に関わる複雑さを過小評価しています。データ量が増加したり、新しいセキュリティツールが追加されたり、組織がクラウドインフラストラクチャのような新しい環境に拡張したりする際に、システムがどのようにスケールするかを適切に計画することなく、適切なベンダーや製品の選択に焦点を当てています。
スケーラビリティは単にデータ量の増加に対応することだけではありません。クエリパフォーマンスの維持、相関ルールの効果維持、ストレージコストを管理可能な範囲に保つこと、そしてシステムサイズに関係なくセキュリティチームが効率的に作業できるようにすることです。最初からこれらの基礎を正しく行うことで、後の大きな問題を回避できます。
SIEMアーキテクチャのコアコンポーネント
データ収集およびインジェストレイヤー
データ収集レイヤーは、SIEMアーキテクチャのエントリーポイントを形成します。このコンポーネントは、ファイアウォール、侵入検知システム、エンドポイント、アプリケーション、クラウドサービス、その他無数のソースからログとイベントを収集する必要があります。SIEMデータ収集のアーキテクチャは、システム全体のパフォーマンスとスケーラビリティに大きく影響します。
組織はしばしば、フィルタリングや前処理なしにすべてをSIEMに送信するという間違いを犯します。このアプローチは、低価値データでシステムを圧倒し、コストを増大させます。スマートなSIEMアーキテクチャには、送信前にソースでデータをフィルタリング、集約、圧縮できるインテリジェントな収集エージェントやフォワーダーが含まれます。
高価値のセキュリティデータに優先処理を提供し、重要度の低いログをサンプリングまたは要約する階層型収集戦略の実装を検討してください。このアプローチにより、環境が成長してもデータ量を管理可能な範囲に保ちながら、セキュリティの可視性を維持できます。
解析および正規化エンジン
生ログデータは数百の異なる形式で到着するため、分析が困難です。SIEMアーキテクチャの解析および正規化コンポーネントは、この多様なデータを、効果的な相関と検索を可能にする共通スキーマに変換します。
スケーラビリティに優れたSIEMアーキテクチャには、データ量が増加してもボトルネックにならない効率的な解析が必要です。これは、最適化されたパーサーの使用、解析ワークロードを複数のノードに分散する可能性、パフォーマンスを低下させることなく新しいログソースを処理するための解析ルールの継続的な調整を意味します。
相関および分析エンジン
相関エンジンは、SIEMアーキテクチャが生データをセキュリティインテリジェンスに変換する場所です。このコンポーネントは、潜在的なセキュリティインシデントを示すパターンを識別するために、ルールと機械学習モデルを適用します。SIEMアーキテクチャがスケールするにつれて、相関パフォーマンスの維持はますます困難になります。
効果的な相関には、慎重なルール設計が必要です。すべての受信データに対して実行される複雑なルールが多すぎると、堅牢なアーキテクチャでも圧倒されます。組織は、アナリストの時間を無駄にするノイズをフィルタリングしながら、真の脅威を識別する高忠実度の検出ルールを優先する必要があります。
ストレージおよびデータ管理レイヤー
ストレージに関連するコンポーネントは、最も重要なスケーラビリティの課題のいくつかを提示します。セキュリティデータは絶え間なく増加し、規制により数ヶ月または数年間の保持が必要になることがよくあります。適切な計画なしでは、ストレージコストは急速に制御不能になる可能性があります。
階層型ストレージ戦略は、スケーラビリティに優れたSIEMアーキテクチャの基盤を形成します。ホットストレージは、アクティブな調査とリアルタイム相関のために最近のデータへの高速アクセスを提供します。ウォームストレージは、時々クエリされる可能性のある最近数ヶ月のデータを保持します。コールドストレージは、コンプライアンスに必要な古いデータをアーカイブしますが、めったにアクセスされません。
スケーラビリティに優れたSIEMアーキテクチャのための主要なストレージの考慮事項:
- ビジネスおよびコンプライアンス要件に合わせたデータ保持ポリシーを実装する
- 検索可能性を失うことなくストレージフットプリントを削減するために圧縮を使用する
- クエリパフォーマンスとストレージオーバーヘッドのバランスをとるインデックス戦略を検討する
- 経過時間に基づいて自動的にデータを移動または削除するデータライフサイクル管理を計画する
- コスト効率の高いコールドストレージのためにクラウドストレージオプションを評価する
- データの増加に合わせてスケールするバックアップおよび災害復旧手順を設計する
SIEMストレージのアーキテクチャは、異なるデータタイプも考慮する必要があります。フルパケットキャプチャは、ログデータよりもはるかに多くのストレージを必要としますが、メタデータベースのアプローチは、ストレージコストを管理しながら調査機能を保持する中間点を提供します。
検索および調査インターフェース
SIEMアーキテクチャは、セキュリティアナリストが膨大なデータセットを迅速に検索し、潜在的なインシデントを調査できるようにする必要があります。環境がスケールするにつれて、クエリパフォーマンスの維持は、アナリストの生産性とインシデント対応時間に影響を与える重要な課題になります。
複数のノードにわたってクエリを並列化する分散検索アーキテクチャは、データ量が増加してもパフォーマンスを維持するのに役立ちます。ただし、設計が不十分なクエリは依然としてシステムを圧倒する可能性があります。アーキテクチャには、クエリ最適化機能と、リソース集約的な検索がシステムパフォーマンスに影響を与えるのを防ぐクエリガバナーを含める必要があります。
調査インターフェースは、クエリ言語の専門家になることを要求することなく、データの探索、タイムラインの構築、イベントの相関付けを行うための直感的なツールをアナリストに提供する必要があります。
水平および垂直スケーリングの計画
スケーラビリティに優れたSIEMアーキテクチャは、垂直スケーリング(既存のコンポーネントへのリソースの追加)と水平スケーリング(ワークロードを分散するためのノードの追加)の両方を通じた成長に対応する必要があります。最新のSIEMプラットフォームのほとんどは分散アーキテクチャをサポートしていますが、組織は各コンポーネントをどのようにスケールするかを計画する必要があります。
データ収集は通常、追加のシステムを監視する際により多くのフォワーダーやコレクターを追加することで水平にスケールします。解析と相関は、プラットフォームによって水平と垂直の両方でスケールする可能性があります。ストレージは、分散ストレージクラスターに追加されるノードによる水平スケーリングからほぼ常に恩恵を受けます。
SIEMアーキテクチャのスケーリング特性を理解することで、適切に予算を立て、環境の成長に伴うパフォーマンスの問題を回避できます。現在の要件だけでなく、予想される将来の負荷でアーキテクチャをテストしてください。
統合およびエコシステムの考慮事項
最新のSIEMアーキテクチャが単独で存在することはめったにありません。システムは、脅威インテリジェンスプラットフォーム、セキュリティオーケストレーションツール、チケットシステム、アイデンティティ管理ソリューション、その他多数のセキュリティおよびITツールと統合する必要があります。
APIベースの統合機能は、SIEMアーキテクチャ設計における中心的な考慮事項である必要があります。プログラム的にデータをクエリし、自動化をトリガーし、他のシステムと情報を交換する能力は、セキュリティ運用が成熟するにつれてますます重要になります。
クラウドおよびハイブリッドの考慮事項
組織は、オンプレミスインフラストラクチャ、複数のクラウドプロバイダー、SaaSアプリケーションを含むハイブリッド環境でますます運用しています。SIEMアーキテクチャは、各環境が提示する固有の課題を管理しながら、これらすべてのソースからデータを効果的に収集および相関する必要があります。
クラウドネイティブSIEMオプションは、重要なクラウドインフラストラクチャを持つ組織に利点を提供し、クラウドサービスとのシームレスな統合と、クラウドワークロードパターンに合わせた弾力的なスケーリングを提供します。ただし、大規模なオンプレミスインフラストラクチャや特定のデータ常駐要件を持つ組織には、ハイブリッドアーキテクチャが必要になる場合があります。
データソースとSIEM間のネットワーク帯域幅は、分散環境における重要な考慮事項となります。収集エージェントをどこに展開するか、クラウドベースまたはオンプレミスのSIEMインフラストラクチャを使用するか、データ転送コストをどのように処理するかに関するアーキテクチャの決定はすべて、スケーラビリティと総所有コストに影響します。
パフォーマンスモニタリングと最適化
適切に設計されたSIEMアーキテクチャでも、システムがスケールするにつれてパフォーマンスを維持するために、継続的な監視と最適化が必要です。インジェストレート、解析スループット、相関ルールのパフォーマンス、クエリ応答時間、ストレージ消費の監視を実装してください。
多くのSIEMパフォーマンスの問題は、アーキテクチャの制限ではなく、最適化が不十分な相関ルールや検索から生じます。検出ルール、検索パターン、データ保持ポリシーの定期的なレビューと調整により、SIEMアーキテクチャが古くなるにつれての段階的なパフォーマンス低下を防ぎます。
長期的な成功のための構築
スケーラビリティに優れたSIEMアーキテクチャの設計には、現在のニーズと将来の成長、パフォーマンス要件とコスト制約、柔軟性と複雑さのバランスをとることが必要です。適切なアーキテクチャ計画に時間を投資する組織は、後の苦痛で高価な再設計を回避しながら、環境を保護するために必要なセキュリティの可視性を維持します。
最も成功しているSIEM展開は、データ量、保持期間、クエリパフォーマンス、統合ニーズに関する明確な要件から始まります。個々のコンポーネントを独立してスケールできるモジュラーアーキテクチャを実装します。パフォーマンスの問題が対応的な変更を強制するのを待つのではなく、最初から成長を計画します。
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