セキュリティモニタリング¶

Guance は、CSPM と SIEM という 2 つのコア機能を統合することで、「資産 ➛ 設定 ➛ 動作」を一体化したセキュリティモニタリング体制を構築し、静的な設定リスクから動的な脅威までをカバーします。

コア機能¶

ランタイム環境における「アクティブな動作」のセキュリティに特化しています。

解決するコア問題：環境内で悪意のあるアクティビティや異常なアクティビティが発生しているかどうか？

✅ OS ログ、ネットワークトラフィック、クラウドプラットフォームの操作監査ログなど、さまざまなログデータをリアルタイムに収集・分析し、ルールと脅威検出モデルを活用して、すでに発生した、または進行中の「動的な」セキュリティ脅威を検出し対応することを目的としています。

その中核的価値は脅威の発見とインシデント対応にあり、セキュリティ監視、侵入検知、インシデント調査などのユースケースに適しています。

クラウドインフラストラクチャの「設定状態」のセキュリティに特化しています。

解決するコア問題：クラウドリソースは最初から適切に設定されているか？

✅ 自動化ポリシーにより、クラウドプラットフォーム自体とそのサービスの設定（ストレージバケットの公開設定、セキュリティグループルール、IAM ポリシーなど）を継続的にスキャンし、設定ミスによる「静的な」セキュリティ脆弱性とコンプライアンス逸脱を予防・発見することを目的としています。

その中核的価値はリスクの予防とガバナンスにあり、セキュリティ強化、コンプライアンス監査などのユースケースに適しています。

AI Agent ランタイムにおける「動作リスク」のセキュリティに特化しています。

解決するコア問題：AI Agent の実行中に異常または高リスクな動作が発生したかどうか？

✅ AI Agent のランタイムにおける動作データを収集・分析し、ルールとリスク検出モデルを活用して、Agent の実行中に発生した異常操作、権限外アクセス、機密データ漏洩などのリスク動作を検出し対応することを目的としています。

その中核的価値は AI Agent の動作の可視性とリスク管理にあり、AI セキュリティ監査、Agent 動作のコンプライアンスモニタリングなどのユースケースに適しています。

1. 検出ルールを作成する

コンソールでセキュリティ検出ルールを作成し、検出頻度、検出範囲、生成されるイベントのタイトルと説明をカスタマイズし、アラートポリシーを関連付けます。

2. 検出の実行とイベントの生成

ルールの作成が成功すると、システムは設定されたルールに従って検出を実行します。検出結果がルールロジックに一致した場合、システムは対応するイベントを生成します。

3. イベント処理と通知

システムは、イベントが関連付けられたアラートポリシーのトリガー条件を満たしているかどうかを判断します：

4. シグナルの表示と分析

さまざまなデータソースから生成される、潜在的なセキュリティ脅威を示す可能性のある生の兆候やイベントに基づき、シグナルを通じて統一的に可視化して表示・分析できます。

シグナルエクスプローラーでは、クイックフィルターや検索などの小規模ながら強力なコンポーネント機能を活用して、これらの大量のシグナルを効率的に処理し、「手動で選別が必要な雑多な情報」から「優先的に処理できる明確なアラート」に変換します。