Security Operations Center (SOC) Best Practices

セキュリティオペレーションセンターを成功させるためのベストプラクティス

社内か外部かにかかわらず、SOC は次のベスト プラクティスを実装する必要があります。

戦略とビジネス目標の整合性

セキュリティは、組織の他の業務と競合していると見なされることがよくあります。 セキュリティ担当者と他の事業部門との間のこの敵対関係は、セキュリティポリシーに違反したり無視されたりする可能性があります。 さらに、セキュリティの重要性とビジネスにとってのその価値を理解していないと、 SOC が業務を遂行するために必要な資金、リソース、および人員を獲得することが困難になる可能性があります。

SOC戦略をビジネス目標に合わせることで、SOCを資産として認識し、組織の成功に不可欠な要素として認識することができます。 SOCは、リスク評価を実施することで、企業資産を特定し、これらのシステムに対するサイバー攻撃の潜在的なリスクと影響を評価できます。 次に、チームは、SOC がビジネスの残りの部分をどのようにサポートするかを示す指標と KPI を特定できます。 最後に、チームはこれらの目標を達成するために設計されたプロセスと手順を定義できます。

テクノロジー・ツール・スタックの確立

SOC 担当者は、さまざまなシステムと潜在的なセキュリティの脅威を管理する必要があります。 そのため、SOCの機能を最大限に引き出すために、最新のツールをすべて取得して導入したくなることがあります。 しかし、新しいツールは利益を逓減させるため、導入、構成、監視を行う必要があるため、他の脅威の特定と管理にリソースが費やされます。 SOCのテクノロジーツールスタックは、各ツールの利点がそれらに関連するコストを上回るように慎重に検討する必要があります。 理想的には、SOCは可能な限り統合セキュリティプラットフォームを使用して、セキュリティの監視と管理を簡素化および合理化する必要があります。

包括的な脅威インテリジェンスと機械学習の使用

セキュリティインシデントの可能性と影響を最小限に抑えるには、脅威の迅速な検出と対応が不可欠です。 攻撃者が組織の環境にアクセスできる時間が長ければ長いほど、機密データを盗んだり、マルウェアを植え付けたり、企業にその他の損害を与えたりする可能性が高くなります。

脅威インテリジェンス と機械学習 (ML) は、SOC が脅威を迅速に特定して対応するために不可欠です。 機械学習アルゴリズムは、包括的な脅威インテリジェンスに基づいて、大量のセキュリティデータをふるいにかけ、組織に対する潜在的な脅威を特定できます。 脅威が検出されると、このデータを人間のアナリストに提供して、さらなるアクションを通知したり、修復アクションを自動的にトリガーしたりできます。

ネットワーク全体の可視性を確保

現代の企業ネットワークは、大規模で多様、拡大しています。 企業のIT環境には、オンプレミスとクラウドベースのシステム、リモートワーカー、モバイルとモノのインターネット(IoTデバイス)が含まれます。

組織に対するリスクを管理するために、SOC担当者はネットワーク全体のエンドツーエンドの可視性を必要としています。 そのためには、複数のディスプレイとダッシュボードを切り替える必要があっても、セキュリティアナリストが潜在的な脅威を見落としたり見逃したりしないようにするためのセキュリティ統合が必要です。

ネットワークの継続的な監視

サイバー攻撃 はいつでも発生する可能性があります。 脅威アクターが組織のタイムゾーン内で活動している場合でも、組織が対応できる準備ができていない夜間や週末に攻撃のタイミングを意図的に設定している可能性があります。 応答の遅延は、SOC担当者からの検出や干渉なしに攻撃目的を達成するためのウィンドウを攻撃者に提供します。

このため、企業のSOCは、企業ネットワークを24時間年中無休で監視×必要があります。 継続的な監視により、脅威の検出と対応をより迅速に行うことができ、組織に対する攻撃の潜在的なコストと影響を軽減できます。