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Splunk Attack Analyzer とは何ですか？
Splunk Attack Analyzer は、クレデンシャルフィッシングやマルウェアなどの複雑なサイバー脅威を自動的に調査する脅威分析ソリューションです。セキュリティアナリストは、攻撃チェーンの完全な実行をエミュレートすることで、分析プロセスを自動化できます。これには、添付ファイルの開封、埋め込みファイルの操作、アーカイブのナビゲート、リンクの追跡などが含まれます。
Splunk Attack Analyzer は、脅威が実環境でどのような挙動を示すかについて、コンテキストに基づいた洞察を提供します。攻撃のステップをトレースし、データを相関させる手作業の負担を軽減し、脅威の挙動を可視化します。これらの機能により、セキュリティオペレーションセンター (SOC) は脅威をより迅速かつ正確に検知し、対応することができます。
Analyzer は Splunk SOAR と統合することで、その機能をより広範なセキュリティ自動化エコシステムに拡張します。これらのツールを組み合わせることで、脅威の検知から対応までのプロセスを完全に自動化し、対応時間の短縮と運用効率の維持を支援します。
これはSplunk SIEMに関する一連の記事の一部である。
Splunk Attack Analyzer は、不審なメール、URL、またはファイルを調査する際に、アナリストが通常手動で行う手順を自動化します。個別のツールや手動のワークフローに頼るのではなく、制御された環境内で攻撃チェーン全体を実行し、脅威の実際の挙動を明らかにします：
- サンプルが（メール、API、手動アップロード、またはSplunk SOAR経由で）送信されると、システムは含まれるすべてのアーティファクトの分析を開始します。これには、URL、添付ファイル、埋め込みファイル、アーカイブなどが含まれます。
- このプラットフォームでは、URLレピュテーション、Web分析、静的ドキュメントおよびファイル分析、電子メール分析、アーカイブ展開、ClamAV、YARA、インタラクティブサンドボックスなどの組み込み型脅威分析エンジンを採用しています。
- この技術は、攻撃の際にユーザーが取る可能性のある手順と同じ手順を踏みます。リンクをクリックし、ウェブページにアクセスし、添付ファイルを抽出したり、ネストされたアーカイブ内を移動したり、QRコードをデコードしたりします。
- アーカイブがパスワードで保護されている場合、画像やメール本文からパスワードを抽出して、最終的なペイロードに到達することができます。これにより、初期のアーティファクトだけでなく、実行パス全体が確実に分析されます。
- 攻撃が進行するにつれて、Splunk Attack Analyzer は各段階をリアルタイムで可視化します。アナリストは、悪意のあるコンテンツがどこに埋め込まれているか、また攻撃がどのように進行しているかを確認できます。
- また、このプラットフォームは、分析時点の証拠を保存するため、アーティファクトの特定時点のアーカイブを作成します。
- より詳細な調査を行うため、アナリストはプラットフォーム内で直接、専用の非帰属環境を構築することができます。これにより、自身の身元や企業環境をさらすことなく、フィッシングページや悪意のあるファイルに安全にアクセスすることが可能になります。
このソリューションには、AIを活用したマルウェア脅威リバースエンジニアリングエージェントも含まれています。このエージェントは、マルウェアの挙動を要約し、悪意のあるスクリプトを段階的に解説し、対処方法の推奨事項を提供します。これにより、トリアージが迅速化され、アナリストはあらゆるスクリプト言語に関する深い専門知識がなくても脅威を理解できるようになります。
Splunk Attack Analyzer の使用例
Splunk Attack Analyzer は、セキュリティ運用におけるいくつかの課題に対処することを目的としている。ここでは、組織がこのツールをどのように適用できるかを示す主な使用例を紹介する。
SOCトリアージ・プロセス
セキュリティオペレーションセンター（SOC）では、アナリストによって脅威のトリアージ方法に一貫性がないことに悩まされることがよくあります。Splunk Attack Analyzer は、疑わしいデータの送信と分析のための標準化された方法を提供することで、この問題に対処します。
手動または API 経由で送信された場合でも、すべてのリソースは同じ自動処理パイプラインを受けます。これにより、各インシデントが一貫したロジックとスコアリングで評価されるため、アナリスト間のばらつきが減り、脅威のトリアージ結果の信頼性が向上します。
インシデントのレビューと分析
アナリストは脅威を調査する際に複数のツールに依存することが多く、その結果、調査結果が断片的になったり、結論に一貫性がなくなったりすることがあります。Splunk Attack Analyzer は、脅威データを単一のプラットフォームに統合し、異なるシステム間で調査結果を関連付ける必要性を排除します。
すべての提出物に統一された分析手順を適用することで、チームは主要な脅威指標をより効率的に抽出し、解釈することができます。この標準化によって意思決定が簡素化され、アナリストは優先度の高いインシデントに集中できるようになります。
ユーザーから報告されたフィッシングの自動化
フィッシングに対する意識の高まりは、ユーザーから報告される電子メールの急増につながっている。これはプロアクティブなセキュリティをサポートする一方で、アナリストの作業負荷を増加させます。Splunk Attack Analyzer はメールシステムと統合し、報告されたフィッシング試行の処理を自動化します。
このEメールゲートウェイは、疑わしいEメールを取り込み、添付ファイルや埋め込まれたリンクを分析し、実用的なインテリジェンスを抽出します。この自動化により、チームはリスクを最小限に抑えながら対応を拡大することができます。
Splunk Attack Analyzer の主な機能
Splunk Attack Analyzer は、セキュリティチームが迅速、正確、安全に脅威を調査し、対応できるよう支援します。分析ワークフロー全体を自動化し、手作業を減らし、攻撃がどのように展開するのかを技術的に深く理解することができます。主な機能は以下のとおりです：
- 完全な攻撃チェーンの実行添付ファイルの開封、QRコードの解読、埋め込まれたリンクやパスワードの追跡など、脅威の一連の動作全体を自動的にシミュレートし、最終的なペイロードを明らかにします。
- 詳細な脅威のフォレンジックと可視化アナリストは、攻撃に関与するすべての技術的アーティファクトへのアクセスとともに、脅威がどのように動作するかをリアルタイムでステップごとに視覚化できます。
- 悪意のあるコンテンツへの安全なアクセスアナリストは、疑わしいファイル、URL、電子メールなどを、隔離された非アタブタブルな環境で調査することができます。
- Splunk SOAR との統合：検証された脅威データを SOAR プレイブックに入力することで、完全自動化された検出と対応のワークフローを実現し、迅速かつ一貫性のある修復を実現します。
- フィッシングとマルウェアのレイヤー検知：複数の検出技術を使用し、クレデンシャルフィッシングとマルウェアベースの脅威の両方を正確に識別します。
- APIアクセス：脅威インテリジェンスと分析結果をセキュリティスタック内の他のツールやプラットフォームに統合するためのAPIを提供。
- スケーラブルで一貫性のある分析：さまざまな階層のアナリストを支援し、エスカレーションの必要性を低減します。
Splunk Attack Analyzer のコンポーネント
Splunk Attack Analyzer は、脅威を検出し、フォレンジックな洞察を生成するために連携する複数のモジュールコンポーネントで構成されています。
リソース：リソースとは、ファイル、URL、電子メールなど、分析のために送信されたあらゆるアイテムを指します。分析プロセス中に、埋め込まれたリンクやファイルのような追加のリソースが発見され、さらに分析するために元の送信に追加されることがあります。
ジョブ：リソースが送信されると、ジョブを開始します。このジョブには、元のリソースと新しく発見されたリソースの分析プロセス全体が含まれます。各ジョブはジョブIDによって一意に識別され、完了すると、統合されたフォレンジック調査の結果が得られます。
エンジン：エンジンは、あるタイプの分析タスクの処理を担当する専用のマイクロサービスです。ジョブは複数のエンジンを含むことができ、それぞれが異なる領域（外部サービスに対するURLのレピュテーションのチェックなど）に集中します。エンジンは特化した分析を実行し、リソースを同時に処理できます。
タスク：与えられたリソースに対する各エンジンの実行をタスクと呼びます。タスクはサマリー結果を生成し、多くの場合、正規化されたフォレンジックデータを生成します。各タスクは一意に識別され、ジョブ内で独立してトレースできます。
正規化されたフォレンジック：これは、生のエンジン結果を Splunk Attack Analyzer で使用される一貫性のある形式に変換することで作成される構造化された出力です。正規化されたデータは、異なるタイプのエンジン間での調査結果の解釈方法を標準化するのに役立ちます。
生のフォレンジック：生のフォレンジックは、各エンジンから直接返される未処理の結果です。このデータの一部は正規化されたフォーマットにマッピングされますが、エンジン固有のフィールドや構造が含まれている場合があり、それらは変更されません。
スコア：エンジンによっては、検出の重大度と信頼性に基づいて、検出結果にスコアを割り当てます。これらのスコアは0から100までの範囲で、脅威レベルを定量化するのに役立ちます。スコアは、緑（0～49）、黄（50～74）、赤（75～100）に色分けされる。スコアが最も高いタスクが、その仕事の総合的な脅威スコアを決定する。
Splunk Attack Analyzer の制限事項
Splunk Attack Analyzer は便利な機能を提供していますが、考慮すべき制限がいくつかあります。これらの制限は、Splunk のドキュメントから出典したものか、Peerspotのユーザーから報告されたものです：
- 市場での存在感が低い：「セキュリティインシデント対応」カテゴリーにおけるユーザーエンゲージメントのシェアが3.3%と低く、主要な競合他社に比べて採用が限定的であることを示している。
- ピアレビューのデータが限られている：PeerSpotには公開されているユーザーレビューや評価がないため、購入者が実際の性能やユーザー満足度を評価するのが難しくなっている。
- 設定がより複雑：競合するクラウドベースの代替ソリューションと比較して、導入がより複雑であるとされており、これにより導入期間や必要な専門知識が増える可能性があります。
- 初期コストが高い：一部の競合他社と比較して初期投資額が高いため、低コストでの導入というよりは、むしろ長期的な投資として位置づけられている。
企業は、Splunk Attack Analyzer の導入を検討する際に、これらの制限を自社の要件やリソースと照らし合わせる必要があります。
Exabeam:究極の Splunk 攻撃アナライザーの代替
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、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
- 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。
- 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。
さらに、組織が Splunk からExabeamに乗り換えるか、既存の Splunk 展開と並行してExabeamからNew-Scale Analyticsを使用することを選択する、3 つの説得力のある理由がここにある：
- 透明な価格設定による費用対効果の高いスケーラビリティ
Splunk の価格設定は、多くの場合、データの取り込み量に連動しているため、組織の規模が拡大するにつれて、高額で予測不可能なコストが発生します。Exabeamは、より予測可能な定額料金モデル、特にNew-Scale Analyticsを提供し、アナリティクスと生データの保存を切り離します。これにより、企業はより多くのデータを収集してもペナルティを受けることなく、分析および脅威検知機能を拡張することができます。 - 行動分析と自動化脅威検知Exabeam の UEBA (User and Entity Behavior Analytics) とタイムラインベースの調査モデルは、ユーザー、アセット、セッションにまたがる関連イベントを自動的につなぎ合わせます。この行動中心のアプローチは、Splunk の相関ルールだけでは表面化することが難しい、横方向の移動、クレデンシャルの不正使用、内部脅威の検出に役立ちます。Splunk と統合することで、 は、完全な置き換えを必要とせずに、このコンテキストリッチな検知を実現します。
New-Scale Analytics - 事前に構築されたユースケースで調査と対応を加速
Exabeamは、MITRE ATT&CKにマッピングされ、実際の脅威シナリオに基づいて設計された検出コンテンツをすぐに利用できます。これらの事前構築されたユースケースと自動化されたプレイブックは、Splunk で手動でルールを構築しチューニングするのに比べ、調査時間を劇的に短縮します。組織は、New-Scale Analyticsを使用して既存の Splunk 導入にこれらの機能をオーバーレイすることで、現在のワークフローを中断することなく SOC の効率を大幅に向上させることができる。
全体として、Exabeamの顧客は一貫して、AIを活用したリアルタイムの可視化、自動化、生産性向上ツールがいかにセキュリティ人材をレベルアップさせ、コストを削減し、業界をリードする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かを強調している。
