SOC / SIEM支援データプラットフォーム
AIとデータファブリックによる
効率的なSOC運用
Abstract Securityでは、セキュリティデータとコンプライアンスデータを分けて管理します。AIを搭載したAbstract Security Engineer（ASE）は、セキュリティデータだけを分析し、不要なコンプライアンスデータを排除することでストレージ効率を向上させます。さらに、最適化されたデータファブリックと組み合わせることで、SOCは関連データに絞った処理が可能になり、より迅速な脅威の検出を実現します。また、AIによる高度な分析を通じて、従来よりも深い洞察を得ることができます。
PROBLEM
SOC、SIEM運用の課題
専門知識を持つ人材の不足
高度なセキュリティ分析やAI運用に必要なスキルを持つ人材が不足し、システム導入や運用が停滞
大量のアラートへの対応負担
膨大なアラートから重要な脅威を見極める作業が担当者に集中し、対応遅延や見落としの可能性
複雑化するサイバー脅威への対応
巧妙化・多様化する攻撃手法に従来の検知では対応しきれず、柔軟で高度な分析が求められる
技術ツールの統合
複数ツール間のデータ連携が不十分で、情報が分散し、運用効率や可視化精度が低下
MAIN FUNCTIONS
主な機能
データパイプライン管理
テレメトリ（ログ・イベント）を「どこから／どこへ」流すかをコード化されたパイプラインで定義・管理。
データの文脈化
ストリーム中に「ジオIP」「資産・ID情報」「脅威インテリジェンス」などの文脈を付与（Enrich）し、分析の前段階で意味あるデータに。
データの整理と効率化
異なる形式のログやイベントを共通のスキーマに統一し、不要なデータの削除や圧縮でコストと分析負担を減らします。
柔軟なデータ配信
整理したデータをSIEMやクラウドデータレイクなど、目的に応じた分析基盤や保存先へ自在に送信できます。
アラート管理
脅威インテリジェンスと連携し、攻撃をリアルタイムで検知。MITRE ATT&CKに沿ったルールや自動アラート管理を実現。
AIによる分析支援
AIが多様なイベントを相関・要約し、脅威の全体像を迅速に可視化。チームでの調査・共有もスムーズに。
USE CASES
利用ケースをご紹介
金融・保険
規制対応と
不正検知の強化
各システムのログを統合・正規化して長期保存し、リアルタイムでの不正検知や監査・法令対応を効率的に行います。
製造・インフラ
OTとITの統合と
攻撃対策
設備やIoT機器のログとITシステムのデータを一元管理し、攻撃や異常を迅速に検知して影響を最小化します。
SaaS・クラウド
マルチクラウド監視と
最適化
複数クラウドやサービスのログを統合・可視化し、脅威検知やコスト最適化、分析精度の向上を実現します。
公共・行政
長期保存と
データ主権の確保
大量のログを低コストで長期保存し、迅速な検索と監査対応を可能にしながら、データ主権と機密性を確保します。
