相関ルールが当たらない原因はデータ品質｜SIEM/XDRの設計ミス5パターンと改善策、Telemetry活用まで解説

SIEM（Security Information and Event Management）やXDR（Extended Detection and Response）における相関分析は、セキュリティ運用の心臓部です。ファイアウォール、プロキシ、エンドポイントなど、多種多様なセキュリティ製品から集められた膨大なイベントログを横断的に分析し、単一のログだけでは見つけられない巧妙なサイバー攻撃の兆候を捉えることを目的としています。この中核を担うのが「相関ルール」です。

しかし、この強力なはずの仕組みが、多くの組織で期待通りに機能していないのが実情です。その結果、大量の誤検知アラートが発生し、SOCアナリストが本当に重要なアラートを見逃してしまう「アラート疲れ」を引き起こしたり、逆に検知すべき脅威を見逃す「検知漏れ」という深刻なリスクを生み出したりしています。この問題の根源は、ルールのチューニング不足だけでなく、より本質的な「設計ミス」に潜んでいるケースがほとんどなのです。

相関分析をジグソーパズルに例えるなら、イベントログは一つひとつのピースです。もし重要なピースが欠けていたら、パズルの全体像、つまり攻撃シナリオを完成させることはできません。ログ欠損は、相関分析において最も致命的な設計ミスの一つであり、脅威検知の精度を根本から揺るがします。

例えば、「侵入の痕跡」を示すログはあっても、その後の「内部活動」を示すログがなければ、攻撃がどこまで進行したのか把握できません。これにより、検知漏れという最悪の事態につながるリスクが飛躍的に高まります。また、インシデント発生時には原因究明や影響範囲の特定に必要な証跡（フォレンジックデータ）が不足するため、迅速な対応が困難になります。ログ欠損は、監視の「死角」を生み出す深刻な課題なのです。

ログ欠損は、様々な原因で発生します。

これらの問題は、日々の運用の中で意識的に監視・管理しなければ、気づかぬうちに深刻化していきます。

ログ欠損を防ぐためには、体系的なアプローチが必要です。

異なるベンダーのセキュリティ製品から収集されるログは、それぞれ独自のフォーマットやフィールド名を持っています。この多種多様なデータの「方言」を、「送信元IPアドレス」「ユーザー名」といった共通の言語（スキーマ）に翻訳するプロセスが「正規化」です。

この正規化が不十分だと、相関分析は正しく機能しません。例えば、ある製品の送信元IPアドレスが「src_ip」、別の製品では「SourceAddress」と記録されている場合、SIEMはこれらを別物と認識し、関連付けられません。結果として、複数のイベントを横断して脅威を検知する相関ルールが機能せず、検知精度が著しく低下するのです。

正規化不足の主な原因は、SIEMがログ形式を解釈するための定義ファイル（パーサー）の不備にあります。特に、自社開発のカスタムアプリや新しいクラウドサービスなど、SIEMが標準でパーサーを提供していない場合に問題が発生しがちです。

また、既存のパーサーがあっても、製品のバージョンアップでログフォーマットが変更されたことに気づかず、古いパーサーを使い続けているケースも少なくありません。これにより、データが欠落したり誤った値で取り込まれたりし、相関分析の失敗につながります。

ログ正規化の課題を克服するには、以下のポイントが重要です。

相関分析は、「イベントAの直後にイベントBが発生した」というような、イベント間の時間的な前後関係に大きく依存します。攻撃シナリオは、ミリ秒単位の正確なタイムスタンプがあって初めて正確に再構築できます。しかし、各サーバーや機器の時刻が同期されていなければ、この前提が崩壊します。

例えば、実際には「①多要素認証の失敗」→「②VPNログイン成功」の順で発生しても、時刻のズレでSIEM上では順序が逆転して記録されると、ブルートフォース攻撃の兆候を見抜く相関ルールは機能しません。時間同期のズレは、イベントの因果関係を破壊し、相関分析を根本から無意味にしてしまうリスクを孕んでいます。

時間同期ズレの主な原因は、NTP（Network Time Protocol）の設定不備です。組織内で基準となるNTPサーバーが未定義だったり、各システムがバラバラのNTPサーバーを参照したりすると、時刻のズレが生じます。

この設計ミスへの改善策は、信頼できる単一のNTPサーバーを時刻の基準点として定め、全てのシステムがそのマスターに同期するよう構成を徹底することです。そして、構成が正しく維持されているかを定期的に監査・監視する仕組みを構築します。SIEM側で、収集ログとSIEMサーバーの時刻に一定以上の乖離がある場合にアラートを出す監視ルールも有効です。

重複イベントとは、本来1回しか発生していないはずの同じイベントが、複数回SIEMに送信されてしまう現象です。ログ転送経路上の機器の再送設定や、エージェントの設定ミスなどが原因で発生します。

この重複イベントは、セキュリティ運用に深刻な影響を与えます。1件のインシデントが10件のアラートとして表示されれば、SOCアナリストは不要な調査に時間を費やし疲弊します。これが「誤検知」の温床となり、本当に重要なアラートへの対応を遅らせる原因となります。

重複イベントへの対策は、複数のレイヤーで考える必要があります。

イベントログは「何が起きたか（What）」を記録しますが、リスクを正しく評価するには「誰が（Who）」「どの端末で（Where）」といった背景情報、すなわち「コンテキスト」が不可欠です。

例えば、「深夜3時にドメイン管理者権限アカウントが人事DBから大量のデータをダウンロードした」というイベントを考えます。これが計画されたバッチ処理なら問題ありません。しかし、そのアカウントが普段アクセスしない人物のものであれば、アカウント乗っ取りによる情報漏洩の可能性があります。コンテキストがあって初めて、イベントの真のリスクを判断できるのです。

多くのSIEM運用ではコンテキスト情報が不足しており、アラートの深刻度を正しく判断できず、非効率な調査に陥っています。

コンテキストがなければ、特権ユーザーの挙動や重要資産へのアクセスといったリスクの高いイベントを優先的に監視できません。結果として、相関ルールは脅威の「文脈」を理解できず、誤検知を増やしたり、巧妙な攻撃を見逃したりする原因となります。

脅威検知の精度を向上させるには、イベントログにコンテキスト情報を付与（エンリッチ）する仕組みが不可欠です。

これらのシステム連携を通じてデータを統合し、可観測性を高めることが、相関分析の質を飛躍的に向上させる鍵となります。

ここまで見てきた5つの失敗パターンは、いずれも従来のSIEM運用における根深い課題でした。SIEMはログの「集約」と「長期保管」に優れていますが、高品質な分析データに「統合」するには、専門家による多大な労力と継続的なチューニングが必要でした。この運用負荷の高さが、相関分析が形骸化する一因でした。

こうしたSIEMの課題を解決するアプローチがXDR（Extended Detection and Response）です。XDRは、エンドポイント（EDR）、ネットワーク、クラウドなど主要領域から、高品質なデータを収集することを前提として設計されたプラットフォームです。

XDRの最大の利点は、同一ベンダーのセンサー群からデータ（Telemetry）を収集する点にあります。これにより、ログフォーマットの違いやタイムスタンプのズレといった問題が原理的に発生しにくく、正規化の運用コストを大幅に削減できます。また、収集データには豊富なコンテキストが初めから付与されており、導入後すぐに精度の高い脅威検知を実現できます。

XDRが活用するTelemetry（テレメトリ）は、従来のイベントログとは一線を画します。ログが「認証失敗」といった結果を記録するのに対し、テレメトリは「どのプロセスが、どのファイルに、何の操作をしたか」といった、システムの挙動に関する詳細で構造化されたデータです。

この粒度の細かいテレメトリデータを活用することで、ログ欠損のリスクを低減し、攻撃者の微細な活動の兆候まで捉えることが可能になります。XDRプラットフォームは、この豊富なテレメトリをAIや機械学習で分析し、攻撃の文脈（TTPs）を解明。従来の相関ルールでは検知が難しかった未知の脅威にも、高い検知精度を発揮します。

相関ルールが当たらない問題の根源は、ルールのロジック自体よりも、その前提となるデータの品質、つまり「設計ミス」にあります。本記事で解説した5つの失敗パターンは、多くの現場で見られる課題です。

これらの課題を克服するには、まず自社のデータ連携の現状を把握し、一つひとつ地道に改善していく運用プロセスの見直しが不可欠です。

さらに、XDRのような新しいテクノロジーは、高品質なTelemetryによって従来型SIEMが抱えていた課題を構造的に解決する強力な選択肢となります。現状の運用の改善と、新しいソリューションの活用という両面から、より高度な脅威検知体制の構築を目指しましょう。

A1: まずは、最も頻繁に発生している「誤検知アラート」の原因となっているルールから見直すのが効率的です。特定のIPアドレスや正規の管理業務に起因するアラートであれば、ホワイトリスト登録や閾値調整から始めましょう。アラートの発生頻度とリスクの重要度をマッピングし、優先順位を付けて計画的に進めることが成功の鍵です。

A2: 目的によって選択は異なります。コンプライアンス対応としてあらゆるログの網羅的な収集・長期保存が最優先ならSIEMが適しています。一方、未知の脅威を含む高度なサイバー攻撃をリアルタイムで検知・対応（Detection & Response）することに重点を置くなら、高品質なデータを活用するXDRが強力です。近年では両者を連携させ、長所を活かすハイブリッド運用も増えています。

A3: テレメトリデータとは、PCやサーバー内部の動作状況を詳細に記録したデータです。例えば、「Word.exeがPowerShell.exeを起動し、そのPowerShellが外部IPアドレスと通信を開始した」といった一連の挙動が含まれます。従来のログが「結果」を記録するのに対し、テレメトリは「プロセス」を詳細に追跡できるため、攻撃者の活動手順を把握する上で非常に価値の高い情報源となります。