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Exabeam Introduces First Connected System for AI Agent Behavior Analytics and AI Security Posture Insight — 続きを読む

QRadar vs Splunk: 7つの主な違いと選び方

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目次

    QRadarとは?

    QRadarは、IBMが独自に開発したセキュリティ情報・イベント管理(SIEM)プラットフォームであり、組織がリアルタイムでセキュリティ脅威を検出、分析、対応できるよう支援する。ネットワーク・デバイス、サーバー、アプリケーション、エンドポイントなど様々なソースからログ・データを収集し、このデータを相関させて潜在的なセキュリティ・インシデントを特定する。

    QRadarの主な機能は、リスクに基づいてセキュリティアラートを正規化し、優先順位を付けることで、ノイズや誤検知を減らすことです。このプラットフォームは、様々な脅威インテリジェンス・フィードとの統合もサポートしており、既知の脆弱性や攻撃パターンとデータを相互参照することで、検知能力を強化することができます。

    QRadarはスケーラブルで、オンプレミス環境とクラウド環境の両方で使用できる。QRadarのアーキテクチャはモジュール式の拡張をサポートしており、脆弱性管理、ユーザー行動分析(UBA)、脅威インテリジェンスといった特定のニーズに合わせてコンポーネントを追加することができる。

    本稿執筆時点では、QRadarプラットフォームはIBMとPalo Alto Networksが共同で所有している。IBMは引き続きオンプレミスを提供し、Palo Alto NetworksはQRadarのSaaS部分を購入し、クラウドオファリングの保守を担当している。

    Splunk Enterprise Securityとは?

    Splunk Enterprise Security (Splunk ES) は、脅威の検知、監視、対応機能を提供するセキュリティオペレーションプラットフォームです。Splunk のデータ分析エンジンの上に構築されており、さまざまなソースからの大量のマシンデータをリアルタイムで取り込み、インデックス化し、分析することができます。

    Splunk ES の中心的な機能は、カスタマイズ可能なダッシュボードと可視化であり、これによりセキュリティチームは主要業績評価指標(KPI)とセキュリティ指標を直感的な方法で監視できる。また、このプラットフォームには検索ツールと相関ツールが用意されており、アナリストはインシデントを掘り下げて根本原因分析を行うことができます。

    Splunk ES はまた、コンプライアンスレポートと監査をサポートし、組織が規制要件を満たすのを支援します。インシデント管理、脅威インテリジェンス、自動化に使用される幅広いサードパーティセキュリティツールと統合できます。

    QRadarとSplunkの比較:主な違い

    1.展開オプション

    QRadarには、ソフトウェア、SaaS、マネージド・サービスなど、さまざまな導入オプションがある。ハードウェアまたは仮想アプライアンスとしてオンプレミスにインストールすることも、クラウドに展開することもできる。SaaS ユーザーの場合、パロアルトネットワークスがインフラ全体を管理し、アップデート、パッチ、その他のメンテナンスタスクを引き受けます。オンプレミス版のQRadarは、引き続きIBMによって開発・保守されている。

    Splunk はまた、クラウドとオンプレミスの両方のオプションを提供し、複数の導入方法を提供している。ユーザーはニーズに応じて、シングルインスタンスと分散配置のいずれかを選択できる。

    2.統合

    QRadarは、ハイブリッド・インフラ管理を簡素化するRed Hat OpenShiftとの互換性を含め、700以上の統合をサポートしている。また、デバイス・サポート・モジュール、脆弱性スキャナ、ネットワーク挙動収集デバイス、様々な脅威インテリジェンス・フィードとも統合している。主な統合には、Microsoft 365 DefenderやIBM Randori Reconなどがある。

    Splunk は、2,300 を超える統合により、より大規模なエコシステムをサポートしている。AWS、Azure、Google Cloud Platform、Kubernetes、OpenShift などの主要なクラウドプロバイダーを含む、幅広いサードパーティソフトウェアと連携する。

    3.分析とレポート

    QRadarは人工知能(AI)を活用して分析を自動化する。また、ユーザー行動分析(UBA)も提供し、ネットワーク内の危険な行動や異常な行動を検出するのに役立ちます。QRadar は、特定したリスクに基づいてレポートとアラートを自動的に生成します。

    Splunk は、機械学習に基づくデータ分析エンジンを使用して、さまざまなソースからのデータをリアルタイムで収集・分析する。セキュリティポスチャーダッシュボードでは、環境全体のセキュリティイベントの概要をリアルタイムで確認できる。また、Splunk はカスタマイズ可能なレポートオプションを提供しており、ユーザーは権限やスケジュールなどのレポート設定を特定のニーズに合わせて変更できる。

    4.使いやすさ

    QRadarは一般的にセットアップとデプロイが簡単だと考えられている。しかし、インターフェイスが古く感じられ、モジュールが必ずしも統一されたエクスペリエンスを提供しないとユーザーは報告している。このため、特にSIEMツールの経験が少ないユーザーにとっては、QRadarの操作が難しくなる可能性があります。

    Splunk は、導入はより複雑だが、ユーザーフレンドリーなインターフェースで知られている。そのナビゲーションは直感的で、技術的経験の少ないユーザーにも適している。

    5.価格設定モデル

    QRadarは通常、容量ベースの価格設定モデルを採用しており、取り込まれ保存されるデータ量に基づいて課金される。これは、ログ・ソースを管理することでコストをコントロールできるため、予測可能なデータ・フローを持つ組織にとって有益である。しかし、データの変動が激しい組織やデータ量が多い組織にとっては、このモデルは高くつく可能性がある。

    Splunk は同様のボリュームベースの価格モデルを採用しているが、サブスクリプションベースのプランやワークロード価格オプションも提供している。ワークロード価格は、取り込んだデータ量ではなく、消費した計算リソースに基づいて課金される。これにより、特に予測不可能なデータや大量のデータを扱う組織にとって、より柔軟な対応が可能になる。

    6.パフォーマンス

    QRadarは脅威の検知と相関のために最適化されていますが、ログソースの数とデータ量が増加すると、そのパフォーマンスに影響が出る可能性があります。特にデータの取り込み率が高い大規模な環境では、パフォーマンスを維持するためにリソースの割り当てを調整し、設定を微調整する必要があるかもしれません。

    Splunk はその分散アーキテクチャのおかげで、一般的に高負荷のデータでも良好なパフォーマンスを発揮します。しかし、非効率的なクエリや設定の不十分な環境によってパフォーマンスが影響を受けることがある。リアルタイムのデータ分析に対応できることが Splunk の大きな強みだが、このパフォーマンスを維持するためには、データ量の増加に応じてコンピュートリソースの追加投資が必要になる場合がある。

    7.カスタマイズ

    はさまざまなカスタマイズオプションを提供するが、Splunk に比べてより厳格である。ユーザはカスタムルール、レポート、ダッシュボードを作成できる。しかし、QRadar の環境を変更するには、プラットフォームとその基礎となるアーキテクチャに関するより深い知識が必要になることが多い。さらに、カスタマイズによっては IBM やサードパーティのサービスによるサポートが必要になることもある。

    Splunk は高度なカスタマイズが可能であり、ユーザーのニーズに合わせてプラットフォームをカスタマイズできる豊富なオプションを提供している。検索処理言語 (SPL) により、ユーザーは複雑なクエリ、カスタムダッシュボード、詳細なレポートを作成できる。また、Splunk はマーケットプレイスから幅広いアプリケーションやアドオンを提供しており、ユーザーは大きな開発労力をかけずに機能を拡張することができる。

    Splunk vs. QRadar:どちらを選ぶべきか?

    QRadar と Splunk Enterprise Security (ES) を評価する場合、企業は選択したプラットフォームがセキュリティ、インフラ、運用のニーズを満たすよう、いくつかの要素を考慮する必要がある:

    配備とインフラの必要性:

    • QRadar には、オンプレミス、クラウド、SaaS の展開オプションがあります。完全なマネージド・ソリューションを求める組織には、パロアルトネットワークスが運営する QRadar の SaaS モデルが、パッチ適用やアップデートなどのメンテナンス・タスクを処理する。
    • Splunkは、オンプレミスとクラウドベースの両方が利用可能ですが、ハイブリッドおよびマルチクラウドインフラで動作する柔軟性により、複数の環境に高度に分散された大規模な展開を必要とする組織に好まれることがよくあります。

    データの管理と保管:

    • QRadarは、セキュリティ・イベントの関連付けと誤検出の低減に重点を置いていますが、データ量が増加するにつれてリソースを大量に消費するようになります。組織は、継続的なパフォーマンスを確保するために、追加のストレージとコンピューティング・リソースを割り当てる必要があるかもしれません。
    • Splunk の強みは、セキュリティだけでなく、運用ユースケース全体で大量のマシンデータを処理できる点にある。効率的なデータインデックス作成により、迅速な検索と洞察が可能になり、セキュリティ監視と広範な IT 分析の両方に単一のプラットフォームを提供する。

    カスタマイズと柔軟性:

    • QRadarには、特定のルール、レポート、ダッシュボードを作成するためのカスタマイズ・オプションが用意されているが、こうした変更には専門的な知識や外部サポートが必要になることが多い。
    • スプランクは、検索処理言語(SPL)によるカスタマイズに優れており、ユーザーは非常に特殊なクエリ、カスタマイズされたダッシュボード、高度なレポートを作成することができます。また、アプリの広範なマーケットプレイスは、詳細な開発を必要とせずに迅速な機能拡張を可能にします。

    セキュリティとコンプライアンス:

    • Splunkoffはセキュリティ監視だけでなく、特に金融やヘルスケアのような規制の厳しい業界ではコンプライアンス管理の機能も提供している。データの監査、追跡、レポート機能を備えているため、コンプライアンスを重視する環境では一般的な選択肢となっている。
    • QRadarisは、セキュリティ・オペレーションに重点を置いて設計され、脅威インテリジェンスの統合と規制コンプライアンスのサポートを提供する。

    学習曲線とユーザー体験:

    • QRadarは初期設定がシンプルだが、ユーザー・インターフェースが古く感じられ、新規ユーザーやSIEMの経験が浅いユーザーにはナビゲーションが難しいかもしれない。
    • Splunkは、導入はより複雑だが、よりモダンで直感的なインターフェイスを提供し、アナリストがセキュリティデータを見つけ、視覚化し、対話することを容易にする。Splunk のダッシュボードは、新規ユーザーの学習曲線を短縮することができます。

    拡張性と将来の成長:

    • QRadarisはスケーラブルだが、組織が成長するにつれて、パフォーマンスを維持するためにモジュールを追加したり、より多くのリソースを割り当てたりする必要が出てくるかもしれない。
    • Splunk の分散アーキテクチャは、ほぼ無限に拡張できるため、データ取り込みのニーズが高まる大企業に適している。

    インシデントレスポンスと自動化:

    • Splunkoffers は、Splunk Phantom を含む SOAR (セキュリティオーケストレーション、自動化、レスポンス) ツールと統合しています。これにより、組織はインシデント対応プロセスを自動化し、手作業を減らして対応時間を改善することができます。
    • QRadarは、IBM Resilientやその他のインシデント対応ツールと統合し、インシデント管理ワークフローの一部を自動化したい組織にソリューションを提供する。

    Exabeam QRadarとSplunkに代わる究極のソリューション

    エクザビームは、セキュリティ情報・イベント管理(SIEM)ソリューションのリーディング・プロバイダーであり、UEBA、SIEM、SOAR、TDIRを組み合わせてセキュリティ・オペレーションを加速します。同社のセキュリティ・オペレーション・プラットフォームは、セキュリティ・チームが脅威を迅速に検知、調査、対応し、運用効率を高めることを可能にします。

    主な特徴

    • NetMonによるネットワークの可視化:ファイアウォールやIDS/IPSを超える深い洞察力を提供し、データ盗難やボットネットの活動などの脅威を検出すると同時に、柔軟な検索により調査を容易にします。また、Deep Packet Analytics (DPA)は、NetMon Deep Packet Inspection (DPI)エンジンを基盤としており、重要な侵害指標(IOC)を解釈します。
    • スケーラブルなログ収集と管理:オープンプラットフォームは、ログのオンボーディングを70%高速化し、高度なエンジニアリングスキルを不要にすると同時に、ハイブリッド環境全体でシームレスなログ集約を実現します。
    • 行動分析:高度な分析により、正常な行動と異常な行動を比較し、内部脅威、横の動き、シグネチャベースのシステムで見落とされた高度な攻撃を検知します。Exabeamは、他のベンダーが攻撃を検知する前に90%の攻撃を検知し、対応することができると顧客から報告されています。
    • 脅威対応の自動化:インシデントのタイムラインを自動化し、手作業を30%削減し、調査時間を80%短縮することで、セキュリティ運用を簡素化します。
    • 状況に応じたインシデント調査:Exabeamはタイムラインの作成を自動化し、雑務に費やす時間を削減するため、脅威の検知と対応にかかる時間を50%以上短縮します。事前に構築された相関ルール、異常検知モデル、ベンダー統合により、アラートを60%削減し、誤検知を最小限に抑えます。
    • SaaSおよびクラウドネイティブオプション:柔軟な導入オプションにより、クラウドファーストおよびハイブリッド環境に対応するスケーラビリティを提供し、お客様の価値実現までの時間を短縮します。SIEMをクラウドに移行できない、または移行したくない企業向けに、Exabeamは市場をリードするフル機能のセルフホスト型SIEMを提供します。

    Source: Exabeam 

    Exabeamの顧客は、AIを活用したリアルタイムの可視化、自動化、生産性向上ツールによって、セキュリティ人材のレベルアップを図り、コスト削減と業界トップクラスのサポートを維持しながら、負担の大きいアナリストを積極的な防御者に変えていることを常に強調しています。詳細はExabeam.comをご覧ください。

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