アラート相関

アラート相関とは、情報システムやネットワーク上で発生する多数の警告を相互に関連付けて分析し、共通の原因やパターンを抽出する技術または手法です。個別のアラートだけでは判断が難しいインシデントや障害を、時間的および論理的な関係性に基づいて統合的に評価することで、早期検知や迅速な対応を可能にします。主にセキュリティ監視や運用管理などの分野で利用され、手動での分析負荷を大幅に削減します。相関エンジンは、アラートの属性を元に、事前に定義されたルールや統計的手法、機械学習モデルを適用して関連性を評価し、単一の重大アラートや複数の低レベルアラートが同一インシデントに起因することを示す相関アラートを生成します。