2026年のSplunkの競合他社トップ10

Splunkとは？

Splunk は、機械が生成したデータを Web インターフェースで検索、監視、分析するためのソフトウェアプラットフォームです。Splunk は、リアルタイムのデータを検索可能なリポジトリでインデックス化し、関連付け、グラフ、アラート、ダッシュボード、可視化することで、大規模なデータセットの管理を支援することを目的としている。

その拡張性により、Splunk はアプリケーション、サーバー、セキュリティデバイス、ネットワークなど、さまざまなソースからのさまざまなデータ入力に対応します。データの収集と分析を自動化できる Splunk は、常にデータを監視し、迅速な対応が求められる環境でのソリューションとなる。

IT、セキュリティ、ビジネス・アナリティクスなどの業界で使用され、企業がデータをパフォーマンス監視、セキュリティ改善、業務効率化のために活用するのに役立っている。

これはSplunk SIEMに関する一連の記事の一部である。

Editor’s note: Updated the article to reflect features and limitations of Splunk in 2026, added information about the Cisco acquisition of Splunk, and updated information about Splunk competitors to reflect current features and capabilities.

Splunkの主な機能

Splunk は、チームが大規模なマシンデータの収集、処理、検索、分析を行える一連の機能を提供しています。これらの機能は、セキュリティ監視、IT 運用、ビジネス分析などのユースケースに対応しています：

統合性と拡張性：Splunkは、APIやアプリを通じてサードパーティ製ツールと連携します。また、あらかじめ構築された連携機能やアドオンが揃ったマーケットプレイスを提供しています。ユーザーは、特定のユースケースに合わせて機能を拡張することができます。

複数のソースからのデータ取り込み：Splunkは、サーバー、アプリケーション、ネットワーク機器、クラウドプラットフォーム、セキュリティツールからデータを収集します。構造化データ、半構造化データ、非構造化データのすべてに対応しています。データはリアルタイムまたはバッチ処理で取り込むことができます。

インデックス作成と検索処理：受信データは、高速な検索を実現するためにインデックス化されます。Splunk は、独自の検索処理言語（SPL）を使用して、データのクエリ、フィルタリング、変換を行います。ユーザーは、単純なキーワード検索から複雑な分析クエリまで実行できます。

リアルタイムの監視とアラート：Splunk を使用すると、受信データストリームを継続的に監視できます。ユーザーは、アラートをトリガーするための閾値や条件を定義できます。アラートは、電子メール、Webhook、または連携システムを通じて送信できます。

ダッシュボードと可視化機能：Splunkでは、チャート、表、メトリクスを表示するためのカスタマイズ可能なダッシュボードを提供しています。可視化情報はリアルタイムで更新されます。これにより、チームはパフォーマンスの追跡、異常の検出、および知見の共有が可能になります。

スケーラビリティと分散アーキテクチャ：Splunkは、フォワーダー、インデクサー、検索ヘッドを用いた分散型展開に対応しています。大規模なデータ量を処理するために水平方向に拡張可能です。このため、エンタープライズ環境に適しています。

ロールベースのアクセス制御：Splunkには、ユーザー認証とロールベースの権限機能が備わっています。管理者は、データ、検索、ダッシュボードへのアクセスを制御できます。これにより、セキュリティおよびコンプライアンス要件に対応できます。

Splunk の主な制限事項

Splunk はマシンデータを扱い分析するための堅牢な機能を提供する一方で、組織が考慮すべきいくつかの制限もある。これらの制限は、G2プラットフォームのユーザーから報告されたものだ：

• ライセンス費用と運用コストの高さ：多くのユーザーから、特にデータ量が増加するにつれて、Splunkのライセンスモデルは高額になり得るとの声が寄せられています。このため、予算が限られている小規模な組織やチームにとっては、このプラットフォームの導入が困難になる可能性があります。
• 複雑なライセンスモデル：一部のユーザーからは、Splunkのライセンス体系は理解や管理が難しいという指摘があります。ライセンスコストの管理や利用状況の予測には、綿密な監視と計画が必要となる場合があります。
• 習得の難易度が高い：クエリの作成やプラットフォームの設定は、初心者にとっては難しい場合があります。Splunkを効果的に運用するには、多くの場合、トレーニングの実施や経験豊富な担当者の配置が必要となります。
• 大規模なデータセットにおけるパフォーマンス上の課題：非常に大量のログデータを処理する際、一部のユーザーから、パフォーマンスの低下やシステムの応答性の悪化が報告されています。
• リソースを大量に消費する管理：Splunk 環境の維持・運用には熟練した管理者が必要となる場合があり、小規模なチームにとっては運用上の複雑さが増す可能性があります。
• ダッシュボード作成の複雑さ：ダッシュボードは中核的な機能ですが、一部のユーザーからは、ダッシュボードの作成やカスタマイズに時間がかかるという声が寄せられています。
• 買収後の不透明感：一部のユーザーは、シスコによるスプランクの買収後、製品のイノベーションやロードマップの明確さについて懸念を表明しており、機能開発の進捗が鈍化していると感じていると指摘している。

こうした制約を踏まえ、多くの組織が競合他社を検討している。

シスコがスプランクを買収：何が変わったのか？

2024年3月、シスコはスプランクを280億ドルの全額現金による買収を完了した。これはシスコ史上最大の買収案件である。この動きは、シスコの戦略における明確な転換を示している。 従来はネットワーク機器で知られていたシスコは、ソフトウェアやセキュリティサービスへの展開を推進してきた。スプランクのデータ分析およびセキュリティプラットフォームは、その計画にまさに合致するものである。

シスコにとって、この買収は空白を埋めるものとなる。スプランクは、IT運用やセキュリティのユースケース向けに、マシン生成データの処理と分析を専門としている。スプランクを傘下に加えることで、シスコはデータの相関分析やリアルタイム分析が不可欠なサイバーセキュリティおよびオブザーバビリティ分野における地位を強化する。この買収により、シスコは自社のネットワークインフラストラクチャの上位に位置するデータ層に対する制御力をさらに高めることになる。

Splunkは、少なくとも当面の間は、独自のブランドで事業を継続する。経営体制もほぼ現状のまま維持される。SplunkのCEOであるゲイリー・スティール氏は、シスコの上級幹部職に就任した一方で、ゼネラルマネージャーとして引き続きSplunkを統括している。しかし、今回の合併を踏まえると、Splunkの開発ロードマップの将来は不透明である。

製品への影響：

• シスコは、AppDynamicsを含むオブザーバビリティ関連の開発事業を、スプランクの事業部門に統合した。
• 目標は、監視機能と分析機能を1つのプラットフォームに統合することです。
• 理論上、これにより、ネットワークテレメトリ、アプリケーションのパフォーマンスデータ、およびセキュリティ分析の連携がより緊密になります。
• 実際には、顧客はこれらのツールがどの程度統合されているか、また統合によって複雑さが増すかどうかを評価する必要があるでしょう。

価格設定にどのような影響が出る可能性があるか：

シスコは、スプランクの価格設定は変更されないとしている。これにより短期的な安定性は確保されるが、大規模な買収後は、長期的な価格設定やライセンスモデルが変更されることがよくある。特にシスコがスプランクを自社の幅広い製品ポートフォリオに統合していく中で、顧客は契約条件やロードマップの更新情報を注意深く注視すべきである。

注目すべき Splunk の競合 10 社

以下の表は、Splunk の競合他社、その導入モデル、そして競合他社が提供するもので Splunk が提供しないものをまとめたものです。以下では、競合各社をより詳しくレビューします。

ソリューション	展開モデル	Splunk の代わりに選ぶ理由
エクサビーム	クラウド、オンプレ、ハイブリッド	高度な行動分析とUEBA、クラウド上での迅速な展開
マイクロソフトセンチネル	SaaS（アジュールネイティブ）	クラウドネイティブのスケーラビリティ、内蔵AI/MLとマイクロソフトの脅威情報
IBM QRadar	オンプレ、クラウド、アプライアンス	SIEM/SOAR/EDRを1つに統合、EPSベースの価格設定
エラスティック・セキュリティ	セルフマネージド（Elastic Stack）またはElastic Cloud（ホスティング/サーバーレス）	ビッグデータの全文検索、オープンモデル、スケーラブルな価格設定
ソーラーウインズSEM	仮想アプライアンス（オンプレミス）	予算に優しい、シンプルなライセンシング、コンプライアンス重視
フォーティネット FortiSIEM	オンプレミスまたはマネージド・アプライアンス	内蔵CMDBによるIT/OTカバレッジ、組み込みFortiAIによるサマリー
DatadogクラウドSIEM	SaaS（Datadogプラットフォーム上）	観測可能性とセキュリティの両立、イベントレベルの可視性とコンテキスト
Sumo LogicクラウドSIEM	SaaS	シグナルクラスタリング、ATT&CKマッピングを備えたネイティブクラウドSIEM
グレイルログ・セキュリティ	セルフホストまたはクラウド	費用対効果の高いオープン・アーキテクチャ; MITRE ATT&CK mapping、SOAR
ログポイントSIEM	オンプレ、クラウド、ハイブリッド	強力なコンプライアンスサポートと標準化されたデータ分類法。

1.エクサビーム

Exabeamは、行動分析、自動化、AI によりセキュリティ運用を近代化するために構築された次世代 SIEM プラットフォームです。コスト、複雑性、ユーザビリティに関する Splunk の多くの課題を克服するために設計され、脅威の検出、調査、対応をより効率的に行う方法を提供する。 は、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドの導入をサポートし、あらゆる規模の組織にとって柔軟な選択肢となる。Exabeam

主な特徴は以下の通り：

• 行動分析（UEBA）：機械学習を使用して、ユーザー、デバイス、エンティティの通常の活動をベースライン化し、クレデンシャルの不正使用、内部脅威、高度な攻撃を示す可能性のある異常値にフラグを立てます。
• 自動化された調査：Exabeamスマートタイムライン™ システム全体から関連するイベントを自動的につなぎ合わせ、手作業によるログ相関の必要性を減らし、対応を加速します。
• AIによる支援Exabeam AIエージェントのシステムであるNovaは、検知エンジニアリング、脅威ハンティング、エグゼクティブレベルのセキュリティレポートなどのタスクの自動化を支援する。
• 柔軟なデータ取り込み：脅威インテリジェンスプロバイダー、EDR、クラウドプラットフォームなどのコネクタにより、事実上あらゆるログソースからの取り込みをサポートします。
• リスクベースの優先順位付け：IOCと行動異常を組み合わせてリスクスコアにすることで、アナリストは影響を引き起こす可能性が最も高い脅威に焦点を当てることができます。

Splunk のユースケースをExabeamで置き換えることができる：

• クラウドおよびハイブリッド・インフラにおけるログの一元管理と脅威の検知
• UEBAを使用した内部脅威とクレデンシャルの不正使用の高度な検出
• アラートの疲労とSOCの作業負荷を軽減する自動化された調査
• 最も重要な脅威に優先順位をつけるリスクスコア・アラート
• セキュリティの成果をビジネスの優先事項に直結させるエグゼクティブレポート

LogRhythm (Exabeamからのオンプレミス・オプション)

LogRhythmは、堅牢なオンプレミス・ソリューションを求める企業によく選ばれている、長い歴史を持つSIEMプラットフォームです。ログ管理、機械分析、自動化されたワークフローを組み合わせ、セキュリティチームが脅威を迅速に検知し対応できるようにします。LogRhythmの強みは、クラウドの導入が実行できないような高度に規制された環境またはエアギャップ環境で動作する能力にある。

主な特徴は以下の通り：

• オンプレミス型：コンプライアンス、主権、または運用上の要件により、ローカルでのデータ管理が必要な組織向けに構築されています。
• 包括的な脅威ライフサイクル管理：収集、検知、調査、ミティゲーションにおいてエンドツーエンドの可視性を提供します。
• 統合されたSOAR:手動による介入なしに、ホストの隔離、アカウントの無効化、チケットのエスカレーションが可能なプレイブックにより、対応を自動化します。
• 行動分析：リアルタイムの行動をベースラインと比較することで異常を検出し、内部脅威や高度な攻撃の検出を向上させます。
• コンプライアンスレポート：PCI DSS、HIPAA、GDPR、その他の規制フレームワークに対応したコンテンツパックがすぐに利用できます。
  

SplunkのユースケースをLogRhythmで置き換えることができます：

• 規制業界（金融、医療、政府）向けオンプレミス型ログ管理
• 自動化されたコンプライアンス報告と監査準備
• エアギャップまたはプライベートデータセンター環境における脅威の検知と対応
• 中堅企業向けのSOARを統合した費用対効果の高いSIEM
• 複雑なクエリに依存しない行動分析主導型の異常検知

2. IBM QRadar

IBM QRadarは、セキュリティデータを一元管理し、組織全体のIT環境においてリアルタイムの脅威検知を実現するSIEMプラットフォームです。複数のソースからイベントデータを収集・相関分析することで、セキュリティチームが不審な活動を検知し、インシデントへの対応をより迅速に行えるよう支援します。このプラットフォームは、反復的なタスクを自動化し、セキュリティイベントに対する統一的な可視性を提供することで、アナリストの業務効率向上に重点を置いています。

主な特徴は以下の通り：

• 一元化されたセキュリティ可視性：さまざまなシステムやセキュリティツールからのデータを集約・相関分析し、セキュリティ活動に関する統一的なビューを提供します。
• リアルタイムの脅威検知：受信イベントを分析し、不審な動作や潜在的な攻撃が発生した時点でそれを特定します。
• ユーザー行動分析：ユーザーの行動を監視し、異常を検知するとともに、内部脅威や侵害されたアカウントを特定します。
• 脅威ハンティング機能：アナリストが複数のデータセットからのデータを相互に関連付け、環境全体にわたるパターンを特定することで、脅威の調査を行うことを可能にします。
• 統合エコシステム：さまざまなセキュリティツールやデータソースとの連携をサポートし、セキュリティインフラ全体にわたる可視性を拡大します。
• コンプライアンス報告のサポート：セキュリティイベントを監視し、レポートを作成することで、組織が規制要件への準拠を証明できるよう支援します。

IBM QRadarで置き換えることができるSplunkの使用例：

• 多様な企業システムからのリアルタイムログとイベントの相関関係
• 行動分析に基づく内部脅威の検知
• 脅威インテリジェンスを統合したインシデント調査ワークフロー
• SOARプレイブックによるインシデントレスポンスの自動化
• ネットワークやユーザーの行動データを利用した脅威ハンティング

Source: IBM

3. フォーティネット FortiSIEM

Fortinet FortiSIEMは、イベントの収集、分析、資産監視、および自動対応機能を組み合わせることで、セキュリティ運用を支援するSIEMプラットフォームです。IT環境およびオペレーショナルテクノロジー（OT）環境全体からセキュリティデータを収集し、それを分析して脅威を検知し、インシデントを管理します。また、このプラットフォームは自動化機能とAI機能を統合し、調査および対応プロセスを支援します。

主な特徴は以下の通り：

• ITおよびOTイベントの収集：従来のITインフラとオペレーショナルテクノロジー（OT）環境の両方にわたるセキュリティイベントを収集・分析します。
• 構成管理データベース（CMDB）：資産の検出、分類、監視をサポートする一元化された資産データベースを管理する。
• 高度な脅威検知分析：UEBA、機械学習、および相関ルールを活用して、不審な活動や潜在的な攻撃を検知します。
• 組み込みのSOAR自動化機能：調査および対応活動を迅速化するための自動化されたワークフローとプレイブックを提供します。
• AIを活用した調査：FortiAI-Assistを活用し、アナリストがログの分析、インシデントの調査、および対応策の決定を支援します。
• エンドポイントの可視化とフォレンジック：OSqueryを統合し、より詳細なエンドポイント監視およびフォレンジック分析機能を提供します。

FortiSIEM で置き換えることができる Splunk の使用例：

• ITとOT環境からのセキュリティデータの相関性
• UEBAとルールベース分析による脅威検知
• 資産インベントリーとネットワークデバイスの自動検出
• AIが生成するサマリーで充実したインシデント対応
• グラフ・ビューを用いたエンティティ関係の視覚的調査

Source: Fortinet 

4.マイクロソフトセンチネル

Microsoft Sentinel は、Microsoft Azure を基盤とするクラウドネイティブな SIEM および SOAR プラットフォームです。クラウドサービス、オンプレミスインフラストラクチャ、サードパーティ製システムからセキュリティデータを収集・分析します。このプラットフォームは、分析、自動化、脅威インテリジェンスを活用し、組織が分散環境全体において脅威を検知し、インシデントを調査し、攻撃に対応できるよう支援します。

主な特徴は以下の通り：

• クラウドネイティブのSIEMアーキテクチャ：オンプレミスのインフラを必要とせず、自動的にスケールするフルマネージドのクラウドサービスとして運用されます。
• 一元化されたセキュリティ・データレイク：分析や脅威の検知を支援するため、大量のセキュリティ・テレメトリデータを保存・分析します。
• 幅広いデータソースとの連携：Microsoftのサービス、サードパーティのプラットフォーム、オンプレミスシステムなど、350以上のデータソースと連携します。
• AIを活用した脅威検知：分析、機械学習、生成AIの機能を活用して、不審な活動を検知し、調査を支援します。
• 統合型脅威インテリジェンス：マイクロソフトの脅威インテリジェンス・シグナルと外部フィードを組み合わせ、検知と対応の精度を高めます。
• ネイティブXDR統合：Microsoft Defender と連携し、エンドポイント、ID、クラウドワークロード全体にわたる拡張された検知および対応機能を提供します。

Microsoft Sentinel で置き換え可能な Splunk の使用例：

• Microsoft 365、Azure、AWS、およびオンプレミスのシステムにまたがるログの取り込みと相関の一元化
• アノマリー・ベースとルール・ベースのアナリティクスによる脅威検知
• MITRE ATT&CK-インシデントの調査と可視化
• Logic Appsを使用したプレイブックによるインシデント対応の自動化
• ISO 27001やNISTなどの標準に準拠したコンプライアンス・モニタリングとレポーティング

Source: Microsoft 

5. Datadog

Datadog Cloud SIEMは、Datadogのログ管理およびオブザーバビリティインフラストラクチャを基盤とするセキュリティ監視プラットフォームです。このプラットフォームにより、組織はセキュリティログと運用テレメトリを併せて収集、分析、相関付けを行うことができます。この統合的なアプローチにより、セキュリティチーム、運用チーム、開発チームは、ログ、メトリクス、インフラストラクチャデータから得られる共通のコンテキストを活用して、インシデントの調査を行うことができます。

主な特徴は以下の通り：

• ログの一元的な取り込みと正規化：アプリケーション、インフラストラクチャ、およびサードパーティ製ツールからセキュリティログやアラートを収集し、それらを標準化された形式に変換します。
• 広範な連携エコシステム：クラウドプラットフォーム、IDプロバイダー、SaaSアプリケーション、セキュリティツールなど、1,000以上の連携に対応しています。
• MITRE ATT&CKに準拠した検知ルール：セキュリティ研究チームが管理する組み込みの検知ルールを使用して、不審な動作を特定します。
• ログの探索と可視化：Log Explorer や Workspaces などのツールを提供し、ログをクエリして、その結果をグラフ、表、および可視化機能を通じて表示します。
• AIを活用した調査：自律的な分析機能を活用し、脅威の指標を評価するとともに、調査中に状況に応じた結論を提示します。
• ワークフローの自動化と案件管理：統合された案件管理ツールにより、対応プロセスを自動化し、共同調査を支援します。

Datadogで置き換え可能なSplunkの使用例：

• 根本原因分析のために、セキュリティ・ログと観測可能性メトリクスを相関させる
• MITRE ATT&CK-検出ルールの実装
• ダッシュボードやチャートでログをリアルタイムに可視化
• DevSecOpsチーム全体でアラートとインシデントワークフローを一元化
• クラウドネイティブなソースやコンテナからのログの取り込みと解析

Source: Datadog 

6. Sumo Logic

Sumo Logic Cloud SIEMは、最新の環境における脅威の検知、調査、対応を支援するクラウドベースのセキュリティ分析プラットフォームです。ログやイベントデータを分析して不審な活動を特定し、セキュリティチームがより迅速に対応できるよう支援する自動化ツールを提供します。このプラットフォームは、クラウドおよびハイブリッド環境における自動分析とスケーラブルなログ処理を重視しています。

主な特徴は以下の通り：

• クラウドネイティブのセキュリティ分析：大量のログデータを処理し、分散システム全体にわたる検知、調査、および対応を支援します。
• アラートの自動トリアージ：分析機能を活用してアラートの優先順位を決定し、関連する脅威を照合することで、調査を迅速化します。
• ログ分析による脅威の検知：ログデータを分析し、不審な動作や潜在的なセキュリティインシデントを特定します。
• AIを活用した調査機能：エージェントベースのAI機能を活用し、セキュリティ調査ワークフローの一部を自動化します。
• 広範な連携エコシステム：450以上の連携機能をサポートしており、組織は複数のセキュリティシステムやインフラシステムからデータを取り込むことができます。
• コンプライアンスおよびセキュリティ認証：SOC 2、ISO 27001、GDPR、HIPAA、PCI DSS などの規制およびセキュリティ基準に対応しています。

Sumo Logicで置き換え可能なSplunkのユースケース：

• クラウドネイティブ環境とハイブリッド環境のための集中型SIEM
• 構造化されたログと構造化されていないログから脅威を検出し、相関させる。
• MITRE ATT&CK mapping検出範囲を可視化する
• アラートの重複排除とシグナルのクラスタリングでアナリストの疲労を軽減
• エンティティグラフと文脈分析による脅威の調査

出典：Sumo Logic

4.弾性セキュリティ

Elastic Securityは、Elasticsearchの検索・分析エンジンを基盤とする脅威検知・対応プラットフォームです。SIEM、エンドポイント保護、クラウドセキュリティの機能を単一のプラットフォームに統合し、大規模なデータ分析を実現します。 このプラットフォームは、クラウドおよびオンプレミスでの導入の両方をサポートしており、分析、自動化、機械学習を活用して、脅威の検知、調査、対応に重点を置いています。

主な特徴は以下の通り：

• 統合セキュリティプラットフォーム：SIEM、XDR、およびクラウドセキュリティ機能を単一のプラットフォームに統合し、セキュリティの監視と対応を実現します。
• AIを活用したセキュリティ分析：機械学習と分析技術を用いて、不審な活動を特定し、異常を検知し、脅威の調査を支援します。
• オープンで拡張性の高いアーキテクチャ：オープンソースのElasticsearchを基盤としており、組織は幅広いシステムからのデータを取り込み、分析することができます。
• 大規模データ分析：環境を横断して、構造化および非構造化のセキュリティデータを大量にクエリし、分析することをサポートします。
• 統合調査ツール：アナリストがイベントを追跡し、アクティビティを関連付け、セキュリティインシデントを調査できるワークフローを提供します。
• 検知と対応の自動化：分析機能と自動化機能を活用し、トリアージ、調査、および対応のワークフローを支援します。

Elastic Securityで置き換えることができるSplunkのユースケース：

• 大規模データセットに対するスケーラブルなログの取り込みと全文検索
• 事前に構築された検出ルールと機械学習ジョブを使用した脅威検出
• Kibanaダッシュボードによる視覚的な脅威調査
• Elastic Agentによるエンドポイントのモニタリングとデータ収集
• タイムラインを横断するピボット可能なクエリーによる脅威の探索と調査

Source: Elastic

8. SolarWinds SIEM

SolarWinds Security Event Manager（SEM）は、組織がインフラ全体にわたるセキュリティイベントを収集、分析、対応できるよう支援するSIEMソリューションです。サーバー、ネットワーク機器、アプリケーションからのログデータを一元管理し、潜在的なセキュリティ脅威を可視化します。このプラットフォームは、リアルタイム監視、イベントの相関分析、およびコンプライアンスレポート機能に重点を置いています。

主な特徴は以下の通り：

• 一元的なログ収集：サーバー、ルーター、ファイアウォール、エンドポイントなど、複数のソースからのログデータを集約して保存します。
• リアルタイムのイベント相関分析：セキュリティイベントが発生したその場で分析を行い、不審な動作やポリシー違反を特定します。
• 脅威検知機能：ランサムウェアの活動、不審なログイン行動、SQLインジェクションの試み、内部者による脅威など、さまざまなセキュリティ脅威を検知します。
• 自動対応措置：脅威が検出された際に、IPアドレスのブロックやプロセスの終了など、あらかじめ定義された対応を実行します。
• コンプライアンス報告ツール：HIPAA、SOX、PCI DSS などの規制基準に対応するため、300 以上の組み込みレポートテンプレートを提供しています。
• セキュリティ履歴分析：傾向の把握や過去のセキュリティインシデントの調査に活用できる、過去のイベントデータを保存します。

SolarWindsで置き換え可能なSplunkの使用例：

• ファイアウォール、サーバー、ネットワーク機器からのログ収集
• セキュリティとコンプライアンスのためのリアルタイムイベント相関
• 基本的な脅威検知と疑わしいパターンに対する警告
• PCIやHIPAAなどのコンプライアンス監査レポート
• 事前定義されたアクションを使用したアラートと応答の自動化

Source: SolarWinds 

9.グレイログ

Graylog Securityは、Graylogデータプラットフォームを基盤とするSIEMおよび脅威の検出・調査・対応（TDIR）プラットフォームです。組織がセキュリティデータを収集、管理、分析できるようにするとともに、自動化された対応ワークフローをサポートします。このプラットフォームは、ログ管理、セキュリティ監視、インシデント調査のための統合ツールを提供します。

主な機能は以下の通りです：

• 脅威の検知、調査、および対応：検知、調査、および対応のプロセスを単一のプラットフォームに一元化します。
• 厳選された検知コンテンツ：Graylog Illuminate コンテンツパックを通じて、あらかじめ作成されたアラート、ダッシュボード、およびイベント定義が含まれています。
• MITRE ATT&CK mapping: MITRE ATT&CKの戦術や手法に基づいて検知ルールやアラートをマッピングし、脅威のカバー範囲を可視化します。
• データ管理機能：大量のログデータを管理するために、組み込みのデータ階層化、ルーティング、およびアーカイブ機能を提供します。
• セキュリティ自動化のサポート：対応措置や調査ワークフローを自動化するSOAR機能が含まれています。
• 柔軟な導入オプション：組織のニーズに応じて、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境での導入に対応しています。

Graylogで置き換え可能なSplunkの使用例：

• 多様なITソースからのログの集約と正規化
• キュレーションされた検出パックと相関ルールを使用した脅威検出
• MITRE ATT&CK mapping検出カバレッジ分析用
• 内蔵のSOAR機能を使用したレスポンス・アクションの自動化
• すぐに使えるダッシュボードとアラートによるセキュリティ監視

Source: Graylog 

10.ログポイント

Logpoint SIEMは、組織が脅威を検知し、セキュリティイベントを分析し、コンプライアンス要件への対応を支援するためのセキュリティ分析プラットフォームです。ログの取り込みと分析を一元化するとともに、自動化および統合機能を提供することで、セキュリティ運用を簡素化します。このプラットフォームは、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境など、複数の導入モデルに対応しています。

主な機能は以下の通りです：

• 一元化されたデータ取り込み：インフラストラクチャ全体のデバイス、アプリケーション、エンドポイントからログやセキュリティイベントを収集します。
• 統合セキュリティ運用プラットフォーム：SIEM機能に加え、自動化やネットワーク検知機能などの追加のセキュリティ運用ツールを統合したものです。
• 豊富な組み込み検知ルールライブラリ：セキュリティ上の脅威を特定するための、1,000件以上の事前定義済み検知ルールが含まれています。
• 柔軟な導入オプション：オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境に対応し、組織がデータ居住要件を満たすことを支援します。
• 予測可能な価格設定モデル：SIEM導入における運用コストを予測可能にするよう設計された価格設定モデルを採用しています。
• 連携エコシステム：100種類以上のセキュリティツールやプラットフォームとの連携に対応しています。

ログポイントで置き換えることができる Splunk の使用例：

• 事前構築されたダッシュボードとレポートによるアラートと可視化
• マルチベンダー環境にまたがるログの取り込みと正規化
• MITRE ATT&CKテクニックにマッピングされたセキュリティ・イベントの検出
• ジオロケーションと外部脅威フィードを使用した脅威コンテキストのエンリッチ化
• GDPR、NIS2、その他の規制に対するコンプライアンス・レポート

Source: Logpoint

結論

Splunk はマシンデータを分析するための一般的な選択肢であり続けているが、その限界をより新しい、あるいはより専門的な選択肢と比較検討することが重要だ。SIEM と観測可能性のランドスケープが進化し続ける中、組織は選択できるツールの幅を広げている。その多くは、クラウドネイティブなアーキテクチャ、統合された自動化、ユーザビリティの向上を重視している。適切なプラットフォームの選択は、スケーラビリティ、予算、統合機能、応答速度など、運用上のニーズによって異なります。