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Hitachi

Pentaho

サイバーセキュリティアナリティクス

サイバーセキュリティ分析を通じて、問題をすばやく正確に検知するにはどうしたらよいでしょう。時代を先取りするためにはアプリケーションやネットワーク、サーバーからのデータに加え、モバイル、クラウド、およびIoTのデータをすべてブレンドする必要があります。Pentahoを活用すると、ビッグデータのオーケストレーションやデータ変換など、一連のデータ統合プロセスを簡素化できるため、サイバー攻撃をすばやく検出できます。

概要

サイバーセキュリティ分析のプロセスの簡素化を実現

Pentahoを活用すると、サイバーセキュリティアナリティクスが簡素化され、フォレンジック分析やサイバーセキュリティ分析を行うアナリストやデータサイエンティストといったエンドユーザーは、脅威をいち早く検出できるようになります。

  • Hadoopの多様なデータに基づき、データの準備やブレンディング、レポーティング、およびアラートのオーケストレーションの自動化を実現
  • 自動化により、限られたリソースの最大活用が可能
  • 予測分析を統合し、リアルタイムの行動分析を実現
  • データ収集、ビッグデータ処理および脅威アラート配信の基盤としてPentahoを活用することで、DIYソリューションのコストや複雑性を回避可能

導入事例

ITビジネス環境での導入例:

  • 多種多様なデータ(アプリケーション、ネットワークおよびサーバーからのログ)を収集し、データレイクに投入
  • メタデータ・インジェクション機能を活用し、何千ものデータ変換を数件の変換ジョブへと大幅に削減
  • メタデータ・インジェクションをクラスタ単位でオーケストレート(ノードごとのインストールは不要)
  • 構造化および半構造化データと既存のセキュリティ情報やイベント管理(SIEM)データとのブレンディングを自動化、効率的なデータ精製のアーキテクチャを利用して動きの分析や、脅威の検知、およびリスクの認識を実現

投資効果

サイバーセキュリティアナリティクスの投資効果

  • データの収集、解析、補強、モデル化、レポート作成にかかる期間を数か月から数日に短縮可能に
  • データサイエンティストではないビジネスアナリストもビッグデータのエキスパートになることが可能に(博士号の取得もコーディングも不要)
  • 既存の予測アルゴリズムを活用した「プラグアンドプレイ」統合が可能に
  • 導入にかかるリソースや時間の大幅削減が可能に