ログ分析ツール：主な機能と知っておくべき5つのツール

ログ解析ツールとは？

ログ分析ツールは、サーバー、ネットワーク機器、アプリケーションなどの様々なソースからログデータを収集、解析、分析し、リアルタイムの監視、アラート、可視化などの高度な機能を提供するソフトウェアアプリケーションです。これは、テキストエディタやスプレッドシートソフトウェアなどのツールを使用して手動で行うことも、プロセスを自動化し、より高度な機能を提供する専用のログ解析ツールを使用して行うこともできます。

ログ解析は従来、システム管理者が次のような目的で使用していた：

• システムの監視とデバッグ：ログデータは、パフォーマンスの問題やエラーなど、システムの問題を特定するのに役立ち、問題の原因を知る手がかりとなる。
• システム・パフォーマンスの分析と最適化：ログ・データを分析することで、企業はシステムを最適化し、効率を向上させるのに役立つパターンや傾向を特定することができる。

最近では、組織はセキュリティやコンプライアンス目的でログ分析を利用している。ログは、ユーザーの行動を追跡し、ハッキングの未遂や機密データへの不正アクセスなどのセキュリティ・インシデントを検出するために使用することができる。しかし、ログ分析ツールはこのような目的のために設計されたものではなく、セキュリティ関連のログを処理する際には多くの制限があります。

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ログ分析ソフトウェア：機能と利点

シンプルなコマンドラインユーティリティから高度で機能豊富なアプリケーションまで、利用可能なログ解析ツールは多種多様である。ログ解析ツールの一般的な機能には、以下のようなものがあります：

• データ収集：複数のソースからログデータを収集し、ログサーバーやデータベースなどの中央の場所に保存する機能。
• データ解析：ログデータを解析し、タイムスタンプ、ログレベル、ログメッセージなどの関連情報を抽出する機能。
• 可視化：グラフ、チャート、表などの有意義な方法でログデータを可視化する能力。
• アラート：システムエラーが発生したとき、ログが削除されたとき、その他の意味のあるイベントが検出されたときなど、特定の条件が満たされたときに作動するアラートを設定する機能。
• リアルタイム監視：ログデータをほぼリアルタイムで監視し、リアルタイムのアラートと通知を提供する機能。

ログ分析ツールを導入する主なメリットは以下の通り：

• 効率性の向上：ログ分析ツールは、ログデータの収集、解析、分析のプロセスを自動化することができるため、手作業で行うよりも効率的で時間もかかりません。
• 高度な機能：ログ分析ツールは、多くの場合、リアルタイムのモニタリング、アラート、可視化などの高度な機能を提供し、組織の迅速な問題の特定と解決、セキュリティの向上、システムの最適化に役立ちます。
• ログの一元管理：ログ分析ツールは、複数のソースからログデータを収集し、一元的に保存することができるため、管理や分析が容易になります。
• セキュリティとコンプライアンスの向上：ログデータを分析することで、組織はハッキングの未遂や機密データへの不正アクセスなどのセキュリティインシデントを検出し、その情報を利用してセキュリティ体制を改善することができます。また、ログ分析ツールは、ログデータの保存と分析のための一元的な場所を提供することで、組織が規制コンプライアンス要件を満たすのにも役立ちます。
• より良い意思決定：ログデータを分析することで、企業はシステムに関する貴重な洞察を得ることができ、この情報をビジネス上の意思決定に役立てることができる。

5 セキュリティにおけるログ分析ツール

ログ分析ツールは、組織が潜在的なサイバー脅威やセキュリティ・インシデントを特定、調査、対応するのを支援することで、セキュリティにおいて重要な役割を果たします。

ログ分析ツールは、ログデータを分析し、セキュリティイベントを示す可能性のあるパターンや異常（ログの消去を含む）を探すことができます。しかし、攻撃の頻度や最新のITシステムで生成されるデータ量は、従来のログ分析ツールに大きな負担をかけ、セキュリティのユースケースをサポートすることを困難にしています。

このため、セキュリティ目的で設計された、特別なログ分析ツールの必要性が高まる。これらのツールは、リアルタイムのセキュリティ・ログ分析にも、インシデント発生後のログデータのフォレンジック分析にも使用できる。これは、組織が攻撃の範囲と影響を理解し、悪用された可能性のある弱点や脆弱性を特定するのに役立ちます。

専門のセキュリティ・ログ分析ツールは、侵入検知システム（IDS）、セキュリティ情報・イベント管理（SIEM）システム、ファイアウォールなど、他のセキュリティ・ツールやシステムとも統合できる。これにより、セキュリティ担当者は、自社のセキュリティ態勢をより包括的に把握し、潜在的な脅威により効果的に対応できるようになります。

知っておくべき5つのログ分析ツール

グレイログ

Graylogはオープンソースのログ分析・管理プラットフォームであり、組織が様々なソースからログデータを収集、保存、分析することを可能にします。拡張性があり、安全で使いやすいように設計されており、ログ分析、可視化、レポート作成のためのさまざまな機能と機能を提供します。

Graylogの主な機能と特徴には以下のようなものがある：

• データ収集：Graylogは、サーバー、ネットワーク機器、アプリケーションを含む様々なソースからログデータを収集することができます。リアルタイムまたはスケジュールベースでログデータを収集するように設定することができ、ログサーバーやデータベースなどの中央の場所にデータを保存することができます。
• データ解析: Graylogには、タイムスタンプ、ログレベル、ログメッセージなどのログデータから関連情報を抽出できる強力なデータ解析エンジンが含まれています。この情報を使用して、高度な検索を実行し、カスタムレポートや可視化を作成することができます。
• 可視化: Graylogは、グラフ、チャート、表などの可視化オプションを提供し、ログデータを意味のある方法で表示、分析することができます。
• アラート: Graylogでは、システムエラーの発生時やセキュリティインシデントが検出された時など、特定の条件が満たされた時に作動するアラートを設定することができます。これらのアラートは、電子メール、SMS、その他の方法で通知を送信するように設定することができます。
• セキュリティ: Graylogには、役割ベースのアクセス制御、暗号化されたデータ保存、安全な通信プロトコルなど、さまざまなセキュリティ機能が含まれており、ログデータが保護され、許可されたユーザーだけがアクセスできるようになっています。

ナギオス

Nagiosは、サーバー、ネットワークデバイス、およびアプリケーションを含むITインフラの可用性とパフォーマンスを監視するために使用されるオープンソースの監視およびアラートツールです。リアルタイムでシステムを監視し、システムがダウンしたときやパフォーマンスのしきい値を超えたときなど、特定の条件が満たされたときにアラートを提供するために使用できます。

Nagiosは、組織が様々なソースからログデータを収集、解析、分析することを可能にするNagiosログサーバーと呼ばれる機能が含まれているので、ログ分析にも使用できます。Nagios Log Serverは、リアルタイムの監視、警告、および可視化などの高度な機能を提供し、システムの監視とデバッグ、セキュリティとコンプライアンスの改善、およびシステム性能の最適化など、さまざまな目的に使用できます。

Nagios Log Serverの主な特徴と機能は次のとおりです：

• データ収集：複数のソースからログデータを収集し、中央の場所に保存する機能。
• データ解析：ログデータを解析し、タイムスタンプ、ログレベル、ログメッセージなどの関連情報を抽出する機能。
• 可視化：グラフ、チャート、表などの有意義な方法でログデータを可視化する能力。
• アラート機能：システムエラーの発生時やセキュリティインシデントの検出時など、特定の条件が満たされたときに作動するアラートを設定する機能。
• リアルタイム監視：ログデータをリアルタイムで監視し、リアルタイムでアラートと通知を提供する機能。

LOGalyze

Logalyzeは、組織が複数のソースからログデータを収集、分析、可視化するのに役立つログ分析・管理プラットフォームです。システムやアプリケーションのアクティビティ、パフォーマンス、セキュリティをリアルタイムに可視化するように設計されています。

Logalyzeは通常、IT管理者や専門家がシステムやアプリケーションのパフォーマンス、セキュリティ、可用性を監視するために使用します。複雑なIT環境を持つ大規模な組織では特に有用です。

Logalyzeの特徴は以下の通り：

• ログの収集と保存の一元化：Logalyzeは、サーバー、アプリケーション、デバイスなどの複数のソースからログデータを収集し、分析のために一元的に保存することができます。
• リアルタイム分析：Logalyzeは、ログデータをリアルタイムで分析し、潜在的な問題や異常が発生したときに管理者に警告することができます。
• カスタマイズ可能なダッシュボードとレポート：Logalyzeはカスタマイズ可能なダッシュボードとレポートを提供し、管理者はニーズに最も適した方法でログデータを可視化できます。
• 検索とフィルタリング: Logalyzeには強力な検索とフィルタリング機能があり、管理者は特定のログデータを素早く見つけて分析することができます。
• 他のツールとの統合：Logalyzeは、システムやアプリケーションをより包括的に表示するために、監視システムやアラートシステムなどの他のツールと統合することができます。

フルエント

Fluentdは、様々なソースから様々な宛先にログデータを収集、処理、転送するために使用できるオープンソースのデータ収集とロギングプラットフォームです。拡張性、柔軟性、信頼性を持つように設計されており、アプリケーション、サーバー、ネットワークデバイス、クラウドベースのサービスなど、幅広いソースからログデータを収集し、転送するために使用できます。

Fluentdは、いくつかの方法でログ分析に使用することができます：

• ログデータ収集: Fluentd は、様々なソースからログデータを収集し、分析のために中央の場所に転送するために使用することができます。これにより、複数のソースからログデータを収集し、一元管理することができ、問題の分析やトラブルシューティングが容易になります。
• プラグインシステム: Fluentd にはプラグインシステムがあり、機能を拡張したり、他のツールやサービスと統合したりすることができます。例えば、Fluentd のプラグインを使って、ログデータの解析やフィルタリングを行ったり、統計解析を行ったり、データ可視化ツールを使ってログデータを可視化したりすることができます。これにより、Fluentd をカスタムログ解析ソリューションのプラットフォームとして使用することができます。
• 統合: Fluentd は、Splunk や Elasticsearch のような他のログ解析ツールと統合して、完全なログ解析ソリューションを提供することができます。これにより、Fluentdを使用してログデータを収集し、これらのツールに転送し、そこでさらに分析し可視化することができます。

エラスティック・スタック

Elastic Stackは、Elastic社が開発したデータ管理と分析のためのオープンソースツールのコレクションです。4つの主要コンポーネントで構成されています：

• Elasticsearch：分散型のスケーラブルな検索・分析エンジンで、大量のデータのインデックス作成、検索、分析をリアルタイムで行うことができる。
• Logstash：様々なソースからログデータを収集、解析、変換し、保存と分析のためにElasticsearchに送るために使用できるデータ処理パイプライン。
• Kibana: Elasticsearchに保存されたデータを探索・分析するためのインタラクティブなダッシュボードやチャートを作成するために使用できるデータ可視化・発見ツール。
• Beats:様々なソース（サーバ、アプリケーション、ネットワーク機器など）からElasticsearchやLogstashにデータを送信し、さらに処理するために使用できる軽量なデータ・シッパーのコレクション。

Elastic Stackは、様々なソースからログデータを収集し、処理してElasticsearchに保存し、Kibanaを使ってデータを可視化して分析することで、ログ分析に利用することができます。

例えば、IT管理者はElastic Stackを使ってサーバ、アプリケーション、ネットワークデバイスからログデータを収集し、Kibanaを使ってシステムのパフォーマンスや使用状況を時系列で示すダッシュボードやチャートを作成することができる。また、管理者はKibanaを使ってログデータを検索・フィルタリングし、特定のイベントやパターンを特定したり、機械学習アルゴリズムを使ってデータの異常を特定することもできる。

Exabeamによるセキュリティ・ログ管理

クラウドセキュリティの管理は、特にデータ、リソース、サービスが大きくなるにつれて難しくなります。設定ミスや可視性の欠如は、データやシステムの侵害に頻繁に悪用されます。この2つの問題は、一元化されたツールがないと発生しやすくなります。

Azure Log Analyticsのダッシュボードとサービスは、特定の開発チームやDevOpsチームに基本的な可視性を提供するには十分かもしれない。しかし、ほとんどの組織では、より高度なセキュリティ対策が必要であり、特定のツールやAzureのようなIaaS/Paasではなく、セキュリティ全体を監視する特定のチームやグループが存在する。複数のインターフェースにログオンすることは、環境内のイベントを全体的に把握するための最も効果的で効率的な方法ではない。

そのため、ログ分析ソリューションは、SIEMやユーザー ・エンティティ行動分析（UEBA）ツールと組み合わされる。UEBAツールは、「正常な」アクティビティのベースラインを作成し、ベースラインから逸脱したアクティビティを特定して警告することができます。

Security Log Management SIEMまたはUEBA（あるいは、 のように両方を1つにしたもの）を介したクラウド管理は、以下のようなメリットがある：Exabeam Fusion

• 一元的な監視の提供 - システムが分散していると、サービスごとに個別のダッシュボードやポータルを用意する必要があるため、監視が困難になることがあります。Log Analyticsは、スタンドアロンのダッシュボードでは見逃してしまうような不審な動作やポリシー違反の動作を警告することができます。
• マルチクラウドやハイブリッドクラウドシステムにおける可視性の確保 - クラウド固有のサービスは、オンプレミスのリソースに拡張できない場合があり、その逆も同様です。Log Analyticsは、ポリシーと設定が環境間で一貫していることを確認するのに役立ちます。例えば、ハイブリッド・ストレージ・サービスにおけるデータの使用と転送を監視することができます。
• コンプライアンス基準の評価と証明に役立つ - Log Analyticsは、追跡可能な統一されたロギングと、実行されたアクションの証拠を提供できます。Log Analyticsのロギングとイベント追跡は、コンプライアンス監査や認証に使用できます。
• システムのニーズに合わせたスケーリング - Log Analyticsは、多くの場合、分散システムを監視するためにデーモンまたはエージェントを使用します。これらのエージェントを使用すると、環境のサイズに合わせてLog Analyticsを拡張できます。システム全体のツールのデータストリームを受け入れ、取り込むことで、使用するツールのスケーラビリティを活用できます。
• Azure Log Analyticsからのシグナルを、クラウドアクセスセキュリティブローカー（CASB）、データ損失防止（DLP）、Azureアクティブディレクトリフェデレーションサービス（AD FS）などの他のクラウドセキュリティツールやログとExabeamのような単一のプラットフォームで組み合わせることで、イベントの完全なタイムラインを構築し、クラウドからリモート、そしてオンプレミスのシステムへの横方向の移動を示す可能性のある他の関連するアラートやアクションを収集することができます。