業界の成果：1日あたり数千件のアラートに対応するセキュリティチームは、セキュリティ分析を行っていません。アラートトリアージを行っています。本当の脅威は、アラートのように見えないものです。
によって テイラー・ケイン による投稿
ユースケース
大規模な脅威インテリジェンスとセキュリティ分析
エンタープライズ組織のセキュリティオペレーションセンターは、人間のアナリストが意味のある処理能力をはるかに超えるアラート量に対応しています。平均的なエンタープライズSOCは、1日に数万件ものアラートを受け取ります。その量に対する対応は優先順位付けであり、優先順位のしきい値に達しないアラートは調査されないことを意味します。そして、巧妙な脅威アクターは、そのしきい値を下回る方法を正確に把握しています。
アラート疲労は、アナリストだけの問題ではなく、データアーキテクチャの問題です。従来のSIEMは、「収集して破棄」という考え方を強制します。これは、コストの急増により可視性を制限する、独自の「セキュリティ税」です。エンドポイ ント、ネットワーク、ID、クラウドログにセキュリティテレメトリが断片化されている場合、信号を相関させる唯一の方法は、手作業で疲弊するアナリストのプロセスを経ることです。このサイロ化された環境では、データの量が人間の能力を必然的に圧倒し、巧妙な脅威アクターが悪用するギャップを生み出します。
エンタープライズセキュリティオペレーションを管理するCISOは、現在のセキュリティツールでは同時に提供できない2つのものを必要としています。それは、脅威サーフェスの完全なカバレッジと、重大な損害が発生する前に封じ込めるのに十分な速さで、そのカバレッジ内の実際の脅威を特定するための分析能力です。
会社に最も大きな損害を与える侵害は、最も多くのアラートを生成した侵害ではありません。それは、誰も相関させる時間がなかった信号を生成した侵害です。
オープンエージェンティックSIEMは、過去の手作業によるボトルネックを、統合された機械速度の防御に置き換えます。Lakewatchは基盤として機能し、オープンレイクハウスアーキテクチャ上でセキュリティ、IT、ビジネスのテレメトリを100%統合することで、セキュリティサイロを排除します。Agent Bricksと自動化されたOCSF正規化を活用することで、Lakewatchはデータ処理とアラートトリアージの重労働を自動化します。これにより、Databricks Genieは高忠実度のAIセキュリティ エージェントとして機能し、リーダーは自然言語で環境全体を調査できるようになります。CISOは、「過去72時間以内に、最近の特権アクセス変更と相関する、ラテラルムーブメントパターンを示したユーザーアカウントはどれか？」と質問できます。オープンエージェンティックシステムでは、これは単なるリストを返すだけでなく、自律エージェントが機械速度で脅威を検索、要約、無力化するトリガーとなります。
現在の脅威環境で企業を最も効果的に防御できるセキュリティ組織は、必ずしも最も多くのツールや最大のSOC人員を擁する組織ではありません。それらは、最新の脅威が必要とする速度で、テレメトリ100%から意味のある信号を抽出できる組織です。LakewatchとGenieは、手作業によるセキュリティタスクを置き換えるだけでなく、防御者の役割を「ループ内の人間」から「船を操る人間」モデルへと変革します。オープンエージェンティックSIEMを活用することで、セキュリティリーダーはデータ正規化とトリアージの「重労働」に悩まされることはなくなります。代わりに、AIエージェントの群れを指揮し、脅威を自律的に検索して無力化することで、人間の専門家は高レベルの戦略と決定的な対応に集中できるようになります。
LAKEWATCH · 主要な差別化要因
無制限の統合データ、ペタバイト規模、エージェントの群れでSOCを変革
Lakewatchで機械速度で防御
独自の「セキュリティ税」の時代は終わりました。Lakewatchとオープンセキュリティレイクハウスアプローチが、組織がテレメトリ100%を統合し、AIエージェントを展開して大規模な脅威を検出するのをどのように支援しているかをご覧ください。Lakewatchは現在、プライベートプレビューで利用可能です。
(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記 事
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