「機械学習」「ビッグデータ」が変えるセキュリティ対策【第3回】

「役に立たないSIEM」という“壮大な勘違い”はなぜ起こるのか（1/3 ページ）

歴史の浅さや宣伝の曖昧さから、実力を正しく評価されない傾向がある「SIEM」。過大評価や過小評価に陥らないために、SIEMの現状をあらためて把握しよう。

　大量のデータを投入することで脅威を見つけ出す「SIEM」。その効果を正しく理解できている企業は、実はそれほど多くない。その責任の一端はベンダー側にもある。実際、耳に聞こえのいい営業トークが世間を賑わしているのも事実ではなかろうか。

　SIEMに関して次のような説明を受けた企業もあるだろう。「今まで見つけることができなかった脅威が見つかる」「たくさんのデータを投入すれば自動的に相関分析し、あらゆるサイバー攻撃を検出する」「どこからどこへ不正な通信が流され、マルウェアがどのデータに接触し、データがどれくらい搾取されたかをレポートしてくれる」――。

　これらは確かに表面的には事実ではあるが、思わぬ誤解を招く可能性は否定できない。

SIEMにまつわる「期待」と「現実」

「機械学習」「ビッグデータ」が変えるセキュリティ対策

「ビッグデータ」「機械学習」といった技術の活用で、セキュリティ対策の在り方はどう変わるのか。技術や製品分野の変遷を振り返りながら、その実像を探る。

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