AIによる相関分析に一番惹かれました。一つひとつの行動が怪しいかだけなら、我々でログを調べようと思えば、ピンポイントで調べて判断できます。でも、一つひとつの行動を掛け合わせて、本当に異常な行動かどうかは、自分たちでは判断できないんですよね。その点『ALog』は、AIが自動で一つひとつの行動を相関分析して、『異常』かどうかを判断してくれるということで、他社の国内ツールとは比較にならないほどの機能差があるのではと評価しました。

『ALog』で溜めたデータも『ALog MDR』でアナリストに分析してもらえる、というのも魅力でしたね。やはり、ログの量や監視すべき範囲が大きすぎて、つきっきりでログを見る専任者を一人置いたとしても分析が追い付かないんですよね。専任者を何人も置くような人的リソースはありませんし、正しく分析しないと誤った判断をするわけにもいかないので専門知識も必要です。『ALog MDR』なら、専任のアナリストが正確にログを分析してくれるということで、これしかないと思いました。

例えば、退職間近のAさんが、休日出勤して、普段アクセスしないファイルを、大量に印刷した、という一連で見ると異常な行動があったとしても、一つひとつの行動はあり得る行動なので、自分たちでは異常を見逃してしまいます。そこを、『ALog』の分析機能と『ALog MDR』のサービスで、一気通貫して複合的に異常を検知できる体制を評価し導入に至りました。

専任のアナリストの方と一緒に、監視対象のファイルサーバとADサーバに必要な設定を入れていきました。わからないところがあれば、その都度丁寧に教えていただいて。手厚いサポートのおかげでスムーズに導入できました。

『ALogマネージャーサーバ』側の設定は全てアナリストの方にやっていただいたので、我々がマネージャーサーバ自体の設定を行うことはありませんでしたね。その後、マネージャーサーバに正常にログが渡っているか、溜まっているか、アナリストの方に毎日のように確認していただいて。異常を検知するためのレポート・アラート設定も全てアナリストの方に実施していただきました。監視対象側の環境構築は3週間程度で終わって、そこから一か月程度分析するためのログをALogに溜めた後、第一回のMDRの報告会を実施しました。実質2か月足らずで異常の検知体制を確立できたことになります。

サイバー攻撃、内部不正のリスクといった観点で、報告していただいています。報告もとにかくわかりやすくて。驚いたのが、ログオンの失敗がリスクの予兆である、という着眼点です。今までは、『失敗』に関しては意識していなかったので、自分たちでは気づくことができなかったリスクです。それを、回数、時間帯など、総合的なデータから判断した上で、『この件は一度調べてみたらどうか』、といった提言をいただきます。提言をもとに、我々で該当者にヒアリングを行って、リスクを潰す対応をすることができるんです。

自分たちでは、せっかく『ALog』で溜めたデータを見たくでも、どこをどう見たらいいかわかりません。それを、専門家の着眼点で分析をして、今まで見えなかった部分を見える化してもらえる。とても自分たちではここまで『ALog』を活用できなかったでしょう。

優秀なエンジニアが１名増えたような感覚です。今はエンジニア、特にセキュリティに特化したエンジニアを探すのは難しいですし、万一見つかったとしても、契約単価がものすごく高額だと思うんですよね。専任のアナリストを、サービスとして利用できるのが、すごくいいサービスだと感じています。

『ALog MDR』の分析には、色々な可能性があるなと感じています。分析をどう生かしていくかを今後検討していきたいですね。例えば、『ALog』のデータを用いて、サービス残業などの勤務状況を可視化することもできます。ガイドラインには、技術的な対策だけでなく、労務や人事の分野に関わる対策項目も入っているので、それらの対策へも活用していきたいです。

まずは最重要ログということで、WindowsのファイルサーバとADサーバのログを監視していますが、外部のクラウドサービスの利用も増えているため、そこにもリスクが潜在していることになります。今後はクラウドサービスのTeamsやMicrosoft 365のログも監視対象とし、システム全体のセキュリティリスクを可視化していきたいです。