セキュリティユースケース
Splunkのセキュリティユースケースは、包括的な脅威検出、調査、対応機能を通じて組織がセキュリティ体制を強化できるようにすることで、大きな価値をもたらします。データやセキュリティ検出を一般的なフレームワークに自動的にマッピングし、継続的な監視と監査報告のための豊富なダッシュボードでコンプライアンスタスクを合理化します。Splunkプラットフォームは迅速なインシデントの調査と対応をサポートし、平均検出時間と平均対応時間を短縮します。一方、AIと機械学習は、異常検知、内部脅威の発見、脅威ハンティングを強化します。さらに、統一されたワークサーフェスには自動化プレイブックが統合されているため、アナリストはワークフローを自動化し、単一のインターフェースで効率的に共同作業を行うことができます。この包括的なアプローチにより、手作業による処理の削減、アラートの正確性の向上、セキュリティチームが積極的にリスクを管理し、脅威に効果的に対応できるようになります。
これらのユースケースを組織に導入するのに役立つ実用的なガイダンスについては、以下のカテゴリをご覧ください。
脅威調査による実用的な洞察の促進
脅威調査は、データ過多や手動プロセスなどの課題があっても、検出された脅威の範囲と影響を理解して適切な対応を決定することに重点を置いています。
資産とアイデンティティの継続的な発見を導入
SplunkはIT環境データの収集と分析を自動化して、接続されているすべてのデバイス、アプリケーション、サービスを特定することで、正確なインベントリを確保し、セキュリティを強化します。
セキュリティ監視による脅威の軽減
リアルタイムのセキュリティ監視は、セキュリティ運用チームがすべてのデータソースを包括的に把握し、脅威を効率的に検出して対応するのに役立ちます。
異常検知による内部脅威からの保護
Splunkは、ユーザーの行動とシステムアクティビティをリアルタイムで監視し、機械学習を使用して異常を検出して自動対応を行うことで、内部脅威のリスクを軽減します。
高度な脅威検出によるリスクの軽減
セキュリティチームは、増加するデータ量や、被害を最小限に抑えるために迅速な対応を必要とする複雑でステルス的な攻撃に直面しているため、効果的な脅威検出が不可欠です。
自動化とオーケストレーションによるインシデントへの対応
Splunkの自動化は、機械学習とプレイブックを使用して異常を検出し、アラートをトリガーし、事前定義されたアクションを実行することでサイバーセキュリティを合理化し、応答時間とヒューマンエラーを削減します。
リアルタイムのモニタリングとレポーティングでコンプライアンスを簡素化
Splunkは、ユーザーのアクティビティやセキュリティイベントを可視化するためにマシンデータを収集、分析、保持し、監査レポートを自動化し、ポリシー違反を検出することで、コンプライアンスを支援します。
プロアクティブな脅威ハンティングで隠れた脅威を発見
脅威ハンティングとは、脅威がすでに存在している可能性があることを前提として、防御側が既存の防御をすり抜けた悪意のある活動を積極的に探すプロアクティブなセキュリティ手法です。