サイバーセキュリティ・レイクハウス Part2：取り込み遅延への対応
この4部構成のブログ・シリーズ「 Lessons learned building Cybersecurity Lakehouses 」では、サイバーセキュリティ・データ用のレイクハウスを構築する際に、組織がデータ・エンジニアリングで直面する多くの課題について議論し、それらを克服するために私たちが現場で使用したソリューション、ヒント、トリック、ベスト・プラクティスを紹介する。 パート1では 、まず統一されたイベントのタイムスタンプ抽出から始めた。 この第2部では、効果的なセキュリティ運用を維持するために不可欠な ログの取り込みの遅延を 発見し、対処する方法について見ていく。 このブログが終わるころには、直面する問題のいくつかと、データ取り込みの遅れを監視し報告するために使用できるいくつかのテクニックをしっかりと理解していることだろう。 なぜデータの取り込みが重要なのか？ タイムリーで、正確で、検索可能なログデータは、セキュリティ・オペレーションにおいて非常に重要です。 アナリストは、セキュリティ・イベントやインシ
サイバーセキュリティ・レイクハウス Part 1: イベントのタイムスタンプ抽出
この4回にわたるブログ・シリーズ "Lessons learned from building Cybersecurity Lakehouses," では、サイバーセキュリティ・データ用のレイクハウスを構築する際に、組織がデータ・エンジニア リングで直面する多くの課題について説明し、それを克服するために私たちが現場で使用したソリューション、ヒント、コツ、ベスト・プラクティスを紹介する。 このシリーズでは、サイバーセキュリティのレイクハウスを作りたいとお考えの方に、課題を学び、進むべき道を提案します。 Databricksは、サイバーログを効率的に処理し、標準化するための実用的なローコード・コンフィギュレーション・ソリューションを構築した。 当社のLakehouseプラットフォームは、データエンジニアリングを簡素化し、検索、分析、ストリーム型脅威検知への迅速な移行を促進します。 既存のSIEMやSOARシステムを補完し、不必要に複雑化することなくサイバーセキュリティ運用を強化します。 第1部では、サイバー分析エンジン
Databricks on Google Cloudの新しいプラットフォームセキュリティ制御でワークスペースを保護する
Databricks on Google Cloudのいくつかの主要なセキュリティ機能の一般提供（GA）を発表できることを嬉しく思います： プライベート・サービス・コネクト（PSC）によるプライベート接続 顧客が管理する暗号化キー アカウント・コンソールおよびAPIアクセス用のIPアクセス・リスト Databricks では、データはお客様の最も貴重な資産であると認識しています。 これらの重要なセキュリティ機能のGAを使用することで、 Databricks Lakehouse Platform 上で静止状態のデータを保護し、データを非公開に保ち、データ流出のリスクを軽減することができます。 このブログでは、よくあるセキュリティの質問を取り上げ、Google Cloudで利用できるようになった新しいセキュリティ機能と機能を説明します。 プライベート・サービス・コネクトによるエンド・ツー・エンドのプライベート・ワークスペース ほとんどの企業顧客は、ユーザーとワークロードがプライベートで隔離された環境でセキュリティデー
DatabricksがISO 27701認証を取得しました
翻訳：Saki Kitaoka. - Original Blog Link Databricks がデータ処理業者として国際標準化機構 (ISO) 27701 認証を取得したことをお知らせします。この認証は、プライバシーに対する当社のコミットメントを反映したものであり、顧客データを取り扱う際のDatabricksのプライバシー慣行について、第三者による検証をお客様に提供するものです。 ISO/IEC 27701:2019とは何ですか？ ISO 27701認証は、ISO/IEC 27001のプライバシー管理拡張版であり、組織のコンテキスト内でプライバシー情報管理システム（PIMS）を確立、実装、維持、および継続的に改善するためのガイダンスを提供します。この規格への準拠は、DatabricksのPIMSが欧州一般データ保護規則（GDPR）、カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）、およびその他のデータプライバシー規制への準拠をサポートしていることを示すものです。 Databricksの認定についてさらに詳しく
Delta Live Tablesを用いたサイバーセキュリティのレイクハウス向けETLパイプラインの構築
翻訳: Masahiko Kitamura オリジナル記事: Building ETL pipelines for the cybersecurity lakehouse with Delta Live Tables Databricksはこのほど、データエンジニア、データサイエンティスト、アナリストが、複雑なインフラを管理することなく、あらゆるクラウド上で信頼性の高いデータ、分析、MLワークフローを構築できるようにする Workflows を発表しました。Workflowsでは、 Delta Live Tables を使用して、インジェストやリネージを含む自動管理されたETLパイプラインを構築することができます。ワークフローとDelta Live...
CrowdStrike Falconのイベントに向けてサイバーセキュリティのレイクハウスの構築
翻訳: Masahiko Kitamura オリジナル記事: Building a Cybersecurity Lakehouse for CrowdStrike Falcon Events 今すぐDatabricksを導入して、 こちらのノートブック を実 行してみてください。 エンドポイントデータは、セキュリティチームが脅威の検出、脅威の狩猟、インシデント調査、およびコンプライアンス要件を満たすために必要です。データ量は、1日あたりテラバイト、1年あたりペタバイトになることもあります。ほとんどの組織がエンドポイントログの収集、保存、分析に苦労しているのは、このような大容量のデータに関連するコストと複雑さのためです。しかし、こうである必要はありません。 この2部構成のブログシリーズでは、Databricksを使用してペタバイトのエンドポイントデータを運用し、高度な分析によってセキュリティ体制を向上させる方法を、コスト効率の良い方法でご紹介します。第1部（このブログ）では、データ収集のアーキテクチャとSIEM（Sp
Azure DatabricksのAzure Confidential Computingサポートに関するパブリックプレビューのお知らせ
Original : Announcing the Public Preview of Azure Databricks support for Azure confidential computing 翻訳 ： junichi.maruyama 私たちは、 Azure Databricks が Azure confidential computing...
クラウドスケールでのサイバーセキュリティのためのSIEMの強化
翻訳: Masahiko Kitamura オリジナル記事： Augment Your SIEM for Cybersecurity at Cloud Scale この10年間で、セキュリティインシデント・イベント管理ツール（SIEM）は、企業のセキュリティ運用における標準的なものとなっています。しかし、SIEMには常に否定的な意見もあります。しかし、クラウドが爆発的に普及したことで、「クラウドスケールの世界ではSIEMは正しい戦略なのか？HSBCのセキュリティ・リーダーは、そう考えていません。HSBCは、最近の講演 「サイバーセキュリティのためのDatabricks LakehouseでSplunkやその他のSIEMを強化する」 で、レガシーSIEMの限界とDatabricks Lakehouseプラットフォームがサイバーセキュリティをどのように変革しているかを強調しました。3兆ドルの資産を持つHSBCの話は、少し調べてみる価値がありそうです。 このブログでは、変化するITとサイバー攻撃の脅威の状況、SIEMの