【具体例で解説】SecOps・SREを統合！脅威検知とSLO管理を連携させる方法

SecOpsとSREは、それぞれ異なる側面に焦点を当てていますが、目指す先は同じです。それは、「高品質で信頼性の高いサービスを、継続的にユーザーへ提供すること」です。

この記事では、セキュリティ運用（SecOps）の脅威検知能力と、サイト信頼性エンジニアリング（SRE）のサービスレベル目標（SLO）管理を統合し、セキュリティインシデントへの対応を自動化・高度化するための具体的なワークフローについて解説。システムの安定稼働とセキュリティ確保という、時に相反するように見える要求を両立させるための、明日から使える考え方とアプローチを紹介します。

この記事を読むことで、日々の運用業務に追われるインフラエンジニアやSREの方が、サイバー攻撃への対応を迅速化し、サービスの信頼性を能動的に維持・向上させるための具体的なヒントを得ることができます。

SecOpsとSRE、それぞれの役割と共通点

SREは、Googleによって提唱されたアプローチで、ソフトウェアエンジニアリングの技術や文化をシステム運用に適用します。 手作業や繰り返し発生する運用タスクを自動化し、サービスの信頼性を定量的な指標（SLO/SLI）で管理することで、開発の速度とシステムの安定性を両立させることを目指します。

一方、SecOpsは、セキュリティ（Security）と運用（Operations）を統合する考え方です。 開発プロセスの初期段階からセキュリティを組み込む「シフトレフト」というアプローチを取り入れ、脅威の検知から対応までのサイクルを高速化することを目的とします。

両者は、自動化の推進、部門間の連携強化、そしてデータに基づく意思決定を重視する点で多くの共通点を持っています。SREが「サービスの信頼性」を追求するのに対し、SecOpsは「サービスの安全性」を追求しますが、今日の複雑なシステム環境において、この二つは切り離して考えることはできません。

統合がもたらす3つのメリット

SecOpsとSREの統合は、単なるツールの連携以上の価値を生み出します。

一つ目は、対応の劇的な迅速化です。脅威の検知から初期対応までを自動化することで、インシデント解決までの平均時間（MTTR）を大幅に短縮できます。

二つ目は、サービスの信頼性向上です。セキュリティインシデントがビジネスに与える影響をSLOという共通言語でリアルタイムに把握し、サービスレベルが低下する前に対策を講じるプロアクティブな運用が可能になります。

三つ目は、運用業務の高度化です。定型的なインシデント対応を自動化することで、エンジニアは根本原因の分析、再発防止策の策定、システムの改善といった、より創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになります。

【統合の具体例】SREのSLOとSecOpsの脅威検知

ここでは、SREが重視するSLOと、SecOpsが行う脅威検知を連携させた具体的なワークフローを解説します。この統合により、セキュリティインシデントがサービスの信頼性に与える影響を即座に評価し、迅速に対応することが可能になります。

ステップ1: セキュリティ観点のSLOを定義する

SREではサービスの信頼性を測るためにSLOを設定しますが、ここにセキュリティの観点を加えることが統合の第一歩です。 従来の可用性やレイテンシといった指標だけでなく、以下のようなセキュリティに関する目標を定義します。

SLO指標	目標値の例	説明
平均検出時間 (MTTD)	< 1時間	攻撃者に内部活動の隙を与えず、被害が深刻化する前に初期対応へ移行するため。
平均対応時間 (MTTR)	< 4時間 (重大インシデント)	サービス停止やデータ漏洩といったビジネスへの致命的な影響を最小限に抑えるため。
パッチ適用率	99% (重大な脆弱性を7日以内に)	「悪用が容易で影響大」な脆弱性を迅速に塞ぎ、既知の攻撃からシステムを保護するため。
脆弱性残存期間	重大: < 7日間高: < 30日間	脆弱性の深刻度に応じた対応速度を定めることで、限られたリソースを最もリスクの高い問題に集中させるため。
セキュリティ設定のドリフト率	< 1% (本番環境の重要資産)	意図しない設定ミスが原因で発生するセキュリティホールを限りなくゼロに近づけるため。
アクセス権レビューの完了率	100% (四半期ごと)	定期的な棚卸しを徹底し、「最小権限の原則」を形骸化させないため。
休眠アカウントの割合	< 2%	退職者や異動した担当者のアカウントが悪用されるリスクを継続的に管理するため。
機密データの暗号化率	100% (保管時および転送時)	万が一データが漏洩しても、情報の中身を解読させないための最後の防衛策として。

これらの目標値を自社の状況に合わせて調整する際には、以下の点を考慮すると良いでしょう。

一つ目は、現状の把握です。まずはツールなどを用いて現在の数値を計測し、ベースラインを確立します。例えば、現在のMTTRが平均24時間なのであれば、いきなり「4時間」を目指すのではなく、「12時間」を中間目標に設定するなど、段階的なアプローチが現実的です。

二つ目は、ビジネスインパクトの考慮です。全てのシステムに同じ目標値を適用する必要はありません。顧客情報や決済データを扱う最重要システムと、社内向けの補助的なツールとでは、求められるセキュリティレベルは異なります。リスクの高いシステムから優先的に高い目標を設定することが合理的です。

これらのSLOを導入する目的は、単に数字を達成することではなく、セキュリティ体制をデータに基づいて評価し、改善のサイクルを回す文化を組織に根付かせることです。まずは最も重要だと考える1つか2つの指標から始めて、測定と改善のプロセスを確立することをお勧めします。

ステップ2: クラウドネイティブツールによる脅威検知

AWS、Google Cloud、Azureなどの主要なクラウドプラットフォームは、高度な脅威検知機能を提供しています。

例えば、Google CloudのSecurity OperationsはAIを活用して脅威インテリジェンスを提供し、AWS Security Hubは複数のAWSサービスからのセキュリティアラートを一元管理し、対応を自動化する基盤となります。AzureではMicrosoft Defender for Cloudが継続的にリソースを評価し、脅威から保護します。

これらのツールが異常なアクティビティや構成の不備を検知し、アラートを発します。

ステップ3: 自動化されたワークフローによる影響評価と対応

脅威検知のアラートをトリガーとして、あらかじめ定義されたワークフローを自動的に実行します。このワークフローには、インシデントがサービスのSLOに与える影響を評価し、影響を最小限に抑えるためのアクションを組み込んでおきます。

以下に、具体的な統合ワークフローの例を3つのシナリオで示します。

統合ワークフローの具体的なシナリオ

SecOpsとSREの統合が、実際のインシデント対応でどのように機能するのか、具体的な3つのシナリオを通して見ていきましょう。ここでは、脅威の検知から復旧までの一連の流れを、自動化されたワークフローとして解説します。

シナリオ1: 重大な脆弱性を検知した場合

このシナリオは、アプリケーションやOSに潜む脆弱性が発見された際の対応フローです。

トリガー	AWSの脆弱性管理サービスであるAmazon Inspectorが、本番環境で稼働中のサーバーにリモートからコード実行が可能な重大（Critical）な脆弱性を発見します。
自動化されたアクション	まず、この検知をトリガーとして、PagerDutyやSlackを通じて担当のSREチームへ即座にアラートが通知されます。同時に、ワークフローは関連するサービスのSLOダッシュボード（レイテンシやエラーレートなど）を自動的に参照し、現時点でユーザー影響が出ていないかを確認します。 SLOに違反するような異常が見られない場合、システムは事前にテストされた修正パッチの自動適用を試みます。もしパッチ適用によってSLIに悪影響が見られた場合、即座にロールバックし、手動対応が必要なインシデントとしてエスカレーションされます。
最終目的	このワークフローの目的は、サービスレベル目標（SLO）を違反することなく、ビジネスに影響を与える前に脆弱性を迅速に修正することです。

シナリオ2: 不審なAPIアクセスを検知した場合

このシナリオは、外部からの攻撃、例えば特定のAPIエンドポイントへの集中的な攻撃が疑われる場合の対応フローです。

トリガー	Google Cloud Armorが、通常ではありえない頻度やパターンでのAPIアクセスを検知し、DDoS攻撃や不正なデータ探索の試みであると判断します。
自動化されたアクション	検知と同時に、アクセス元のIPアドレスを一時的にブロックするファイアウォールルールが自動で適用されます。これにより、攻撃によるサービスへの直接的な影響を即座に遮断します。 次に、システムは影響範囲の特定のため、該当APIのエラーレートやレスポンスタイムといったSLI（サービスレベル指標）の監視を強化します。 並行して、JiraやServiceNowといったインシデント管理ツールに、検知内容、初期対応、現在の影響状況をまとめたチケットが自動で起票され、セキュリティチームによる詳細な調査が開始されます。
最終目的	サービスの可用性を損なうことなく攻撃を封じ込め、その後の根本原因の調査と恒久対策へとスムーズに繋げることです。

シナリオ3: マルウェア感染の疑いを検知した場合

このシナリオは、サーバーがマルウェアに感染した可能性が浮上した際の、被害拡大を防ぐためのフローです。

トリガー	Microsoft Defender for Cloudが、仮想マシンの振る舞いを分析し、マルウェア感染時に見られる特有の不審なプロセスや通信パターンを検出します。
自動化されたアクション	まず、被害拡大を防ぐため、感染が疑われる仮想マシンはネットワークから自動的に隔離されます。これにより、他のサーバーへの感染（横展開）を防ぎます。隔離された安全な環境で、メモリダンプやシステムログの取得といったフォレンジック調査に必要な情報保全が自動的に行われます。 その後、サービスを迅速に復旧させるため、事前に用意されたクリーンな状態のOSイメージから新しい仮想マシンが自動的にプロビジョニングされ、アプリケーションがデプロイされます。
最終目的	感染拡大を即座に阻止し、フォレンジック調査に必要な証拠を保全しつつ、サービスを可能な限り迅速に正常な状態へ復旧させることです。

このようなワークフローを構築することで、インシデント対応は「人」の判断を待つことなく、即座に、かつ一貫した品質で実行されるようになります。

まとめ

この記事では、SecOpsの脅威検知とSREのSLO管理を統合することで、セキュリティインシデント対応をいかに迅速かつ効率的に行えるか、具体的なワークフローを交えて解説しました。このアプローチの核心は、脅威を検知した際に、それがサービスの信頼性にどのような影響を与えるかを即座に判断し、自動化されたプロセスで影響を最小限に食い止める点にあります。

この大きな変革を実現するための一歩は、非常に小さなところから始まります。まずは、現在お使いのクラウド環境でどのようなセキュリティアラートが発せられているかを確認し、その中の一つを選んでみてください。

そして、「このアラートを受け取った時、自分たちはいつも手動で何をしているか？」その手順を一つひとつ書き出してみることです。その書き出された手順こそが、自動化されたワークフローの設計図であり、SecOpsとSREの融合に向けた最も重要な第一歩となります。

サービスの信頼性と安全性を両立させる旅は、決して簡単なものではありません。しかし、その一歩を踏み出すことで、あなたのチームはより堅牢で回復力の高いシステムを構築できるはずです。