Data Lakes, Security, & Innovation

0:00:00.7 マックス・ハヴィー: こんにちは、サイバー、データ、テクノロジーインフラストラクチャの世界に関するポッドキャストであるSecurity Visionariesの別のエディションへようこそ。これは、世界中のドメインを超えた専門家を集めています。 私はあなたのホスト、マックス・ハヴィーです。 そして今日は、Interpublic Group(IPG)のCISOであるTroy Wilkinson氏とともに、データレイクの世界に飛び込みます。 トロイ、ショーへようこそ。

0:00:21.5 トロイ・ウィルキンソン: マックスに感謝します。 ここにいられることを本当に嬉しく思います。

0:00:23.8 マックス・ハヴィー: よろしくお願いします。 では、ここから始めるために、データレイクの概念と、なぜそれが重要なのかを説明していただけますか? 現代のセキュリティの側面として。

0:00:34.2 トロイ・ウィルキンソン: はい、もちろんです。 少し一歩下がって、そもそもデータを収集する理由、私たちが感じたり見たり触れたりするすべてのもの、そしてテクノロジーには、そこから何らかのマシンログが生まれていることについて話すことが重要だと思います。 これらのイベントログの一部は、通常のログイン、ログアウトですが、その一部は非常に重要なセキュリティテレメトリです。 ですから、過去25年、30年にわたって私たちが行ってきたことは、セキュリティ運用の観点から何が重要か、収集する必要があるデータ、イベントやインシデントにとって重要なデータは何かを決定し、それらのインシデントやイベントをどのように結びつけることができるかの背後にあるロジックやデータサイエンスに深く掘り下げることです。 これは最も長い間、データの問題であり、私たちは長い間、データを分析から切り離すことで、このデータの次世代または次のフロンティアに足を踏み入れており、このデータを単一の場所、つまり私がレガシーSIMと呼んでいるものに配置するように求められてきました。 データを大規模なデータベースにパイプし、その上で分析を行い、すべてのインシデントから洞察を収集する場合、データレイク構造により、データをデータレイクの共通スキーマに配置できるため、そのデータを分析から切り離すことができます。 したがって、次のウィズバンAIソリューションが登場し、そのAIを適用したい場合です。

0:01:55.3 トロイ・ウィルキンソン:このデータセットは素晴らしいですね。これはスイッチの切り替えであり、データを新しいソリューションに移動する必要はなく、どこにも移植する必要はなく、新しい分析を適用するだけで、セキュリティリーダーやセキュアオペレーターは、データレイクへのセキュリティ運用や相関検索を柔軟に行うことができます。 ですから、その柔軟性、透明性、データの所有権、そしてそのデータをどのくらいの期間保持するかを実際に決定できることは、データレイクにとって非常に重要な意思決定基準であり、彼らのデータがセキュリティ運用業界をどのように変えるかということだと私は本当に感じています。

0:02:30.5 マックス・ハヴィー: ある意味では、組織が長年にわたって作成してきたすべてのデータのリポジトリとして機能し、AIモデルや分析など、必要な目的でそのデータを利用できるようになりましたが、基本的には、すべてを安全に保つための方法ですべてを封じ込めておくためのものですまぁ。

0:02:51.7 トロイ・ウィルキンソン: ええ、もちろんです、そしてコストについても触れたいのですが、データのコストが大幅に下がったことを考えると、クラウドにデータを保存することは今ではギガバイトあたりのペニーよりも少なくなり、より多くのデータを保存できるようになりました。以前は、SIMにどのデータを取り込んでいるのか、どのデータを相関させることができるのかを本当に認識する必要がありました。 そのため、制限があり、セキュリティリーダーとして、非常に膨大なデータソースを持ち込むのは費用がかかりすぎるため、持ち込むことはできないと判断するかもしれませんが、私は本当にそうしたかったのです。

0:03:17.7 トロイ・ウィルキンソン:そして今、データレイク構造により、それをはるかに低コストで導入し、これまで不可能だった相関検索に