Imply は、セキュリティ情報イベント管理（SIEM）市場に向けた拡張ビジョンを発表しました。エージェント型 SIEM のデータ基盤として提供するのが「Imply Lumi」です。セキュリティチームは、データ量の増加やコスト上昇、AI 主導の調査がもたらす新たな要求に直面しています。Imply は、そうしたチームに最新のデータアーキテクチャを提供しつつ、現在頼りにしているSIEMツールやワークフローをそのまま使い続けられるようにします。
AIがSIEMアーキテクチャにかける負荷
SIEM が設計されたのは、セキュリティプラットフォームがすべてのログを同一のシステム内で取り込み、インデックス化し、保存し、検索できた時代でした。データ量が増えるにつれ、この方式は拡張のコストが膨らみます。その結果、セキュリティチームはどのデータを残すか、どれだけの期間保持するかという難しい判断を迫られています。
AI はこの負荷をさらに高めています。AI エージェントは最初の答えを得ても調査を止めないためです。アラートを調べるエージェントは、一つ見つけるたびに新たな疑問を立てます。検知ルールよりも多くのデータソースにアクセスし、より過去にまでさかのぼることも少なくありません。そのため基盤となるアーキテクチャには、より多くのデータをいつでも参照できる状態に保つことに加え、予測がはるかに難しい検索需要を吸収することが求められます。
「SIEM がなくなることはありませんが、その土台となるアーキテクチャは変わらなければなりません」と、Imply のチーフアーキテクトであるEric Tschetter氏は述べています。「目指すのは単に SIEM を安くすることではありません。アナリストが日頃から使っているツールやワークフローを維持したまま、組織がはるかに多くのセキュリティデータを保持し、アクセスできるようにすることです」
データプラットフォームの分野では、低コストのオブジェクトストレージとコンピュートを分離することで同様の課題に対処してきました。これにより、組織はより多くのデータを保持でき、需要に応じてコンピューティングリソースを拡張できます。セキュリティチームにとっての好機は、セキュリティデータレイクにデータを多く蓄えることだけではありません。データが保存されている場所を問わず、既存の SIEM や最新の AI エージェントがそのデータにすばやくアクセスして活用できるようにすることです。
既存のSIEMとAIエージェントが共有するセキュリティデータ層
Imply Lumi は、既存の SIEM ツールと最新の AI エージェントの下に共有データ層を提供します。組織は現在のセキュリティツールとワークフローを使い続けながら、セキュリティデータへのアクセスを広げられます。
Lumi を使うと、セキュリティチームと AI エージェントは、データの保存場所を問わず、すぐにセキュリティデータへアクセスできます。まずすべてを SIEM に移す必要はありません。チームは SPL や SQL といった使い慣れた言語で、インデックス化されたデータと、オブジェクトストレージ上の非構造化ログの両方を検索できます。既存のワークフローを変えることなく、より多くのセキュリティ履歴を調査に役立てられます。
Lumi はストレージ、コンピュート、アクセスを分離します。これにより組織は、コスト効率に優れたオブジェクトストレージにより長期間のセキュリティ履歴を保持し、需要に応じて検索リソースを拡張できます。セキュリティチームは慣れ親しんだツールを使い続けながら、より多くのデータを調査や AI 主導の分析に活用できます。
「Imply Lumi を使えば、より多くのデータを取り込み、より長く保持し、Splunk 以外のプラットフォームからもテレメトリを集められます。しかも、規模を拡大した際にコストがどうなるかを把握し続けられます」と、BTG Pactual のセキュリティ情報マネージャーであるRafael Hass氏は語っています。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/10/07/imply-lumi/
